Поле цифровой дидактики - Вклад [ru]

Статистическое сравнение Стулин

2026-06-16T06:45:23Z

StulinSD: /* 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet) */

= Мой лингвистический анализ =

На этой странице я тестирую модули из категории [[:Категория:LuaLearning]] на трёх других текстах:
* [[Компьютерная игра]]
* [[Компьютерная графика]]
* [[Игровая механика]]

== 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Компьютерная игра]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная игра}}
|-
| [[Компьютерная графика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная графика}}
|-
| [[Игровая механика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Игровая механика}}

|}

== 2. Сводная статистика по числу слов (модуль Statistics) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
}}

== 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet) ==

Стандартный (только латиница):
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I love Maks Frai}} → I love Maks Frai
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|Jufin is uhahatable}} → Jufin is uhahatable

== 4. Простые вычисления (модуль Math) ==

* Сумма 250 + 730 = {{#invoke:Math|sum|250|730}}
* Сумма 250 + 730 + 415 = {{#invoke:Math|sum|250|730|415}}
* Среднее (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|average|250|730|415}}
* Максимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|max|250|730|415}}
* Минимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|min|250|730|415}}
* Медиана (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|median|250|730|415}}
* 23 ÷ 4 = остаток {{#invoke:Math|mod|23|4}} (mod)
* Число π (3.14159) округлить до 4 знаков: {{#invoke:Math|round|3.14159|4}}
* Число 5.6789 округлить до 2 знаков: {{#invoke:Math|round|5.6789|2}}

== 5. Генератор прогноза погоды (SimpleGenerator/Weather) ==

Случайное высказывание о погоде:

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ==

{{#ask: [[Компьютерная игра]] OR [[Компьютерная графика]] OR [[Игровая механика]]
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

== Число слов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1080 : 58 : 64
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

== Число символов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 6180 : 425 : 475
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Описательная статистика R Стулин

2026-06-16T06:43:06Z

StulinSD: /* Наиболее характерные слова по разделам */

== Использование R в описательной статистике ==
Проанализируем очищенный от служебного текста текст статьи из Википедии, посвящённой компьютерным играм. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0

=== Код программы ===
<syntaxhighlight lang="R" line>
# Подключаем библиотеки
library(tidyverse)
library(tidytext)
library(wordcloud)
library(ggplot2)

# Читаем текст (предварительно сохраните очищенный текст статьи в файл "topic.txt")
text_data <- read_lines("topic.txt") %>%
enframe(name = "line", value = "text")

# Определяем основные разделы статьи (на основе заголовков в Википедии)
sections <- text_data %>%
mutate(section = ifelse(str_detect(text, "^(Классификация|Составляющие компьютерной игры|Геймплей|Разработка и производство|Компьютерная игра как искусство|Соревнования|Компьютерные игры и обучение|Игровая зависимость|Насилие в компьютерных играх|Исследования компьютерных игр)$"), text, NA)) %>%
fill(section, .direction = "down") %>%
filter(!is.na(section), section != text, text != "")

# Токенизация
tokens <- sections %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
anti_join(stop_words, by = "word") %>%
filter(!str_detect(word, "[0-9]+")) # убираем числа

# ============================================
# 1. Type-Token Ratio
# ============================================
total_words <- nrow(tokens)
unique_words <- n_distinct(tokens$word)
tt_ratio <- unique_words / total_words * 100

cat("Общее количество слов:", total_words, "\n")
cat("Уникальных слов:", unique_words, "\n")
cat("Type-Token Ratio:", round(tt_ratio, 2), "%\n\n")

# ============================================
# 2. Частотный анализ (топ-20 слов)
# ============================================
word_freq <- tokens %>%
count(word, sort = TRUE)

cat("Топ-20 самых частотных слов:\n")
print(word_freq %>% head(20))

# Визуализация топ-20 слов
p1 <- ggplot(word_freq %>% head(20), aes(x = reorder(word, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-20 слов в тексте",
x = "Слово", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(p1)

# Облако слов
set.seed(123)
wordcloud(words = word_freq$word,
freq = word_freq$n,
max.words = 100,
random.order = FALSE,
colors = brewer.pal(8, "Dark2"))

# ============================================
# 3. Биграммы (частоты пар слов)
# ============================================
bigrams <- sections %>%
unnest_tokens(bigram, text, token = "ngrams", n = 2) %>%
separate(bigram, c("word1", "word2"), sep = " ") %>%
filter(!word1 %in% stop_words$word,
!word2 %in% stop_words$word) %>%
count(word1, word2, sort = TRUE)

cat("\nТоп-15 самых частотных биграмм:\n")
print(bigrams %>% head(15))

# Визуализация топ-15 биграмм
bigrams_plot <- bigrams %>%
head(15) %>%
unite(bigram, word1, word2, sep = " ") %>%
ggplot(aes(x = reorder(bigram, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "coral") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-15 биграмм", x = "Биграмма", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(bigrams_plot)

# ============================================
# 4. Сравнение частот между разделами
# ============================================
# Выбираем основные разделы для сравнения
section_word_freq <- tokens %>%
filter(section %in% c("Классификация", "Геймплей", "Компьютерная игра как искусство")) %>%
count(section, word, sort = TRUE) %>%
group_by(section) %>%
top_n(10, n) %>%
ungroup()

p_sections <- ggplot(section_word_freq, aes(x = reorder(word, n), y = n, fill = section)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
facet_wrap(~section, scales = "free") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 слов по разделам", x = "Слово", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(p_sections)

# ============================================
# 5. Статистика по разделам
# ============================================
section_stats <- tokens %>%
group_by(section) %>%
summarise(
total_words = n(),
unique_words = n_distinct(word),
tt_ratio = unique_words / total_words * 100
) %>%
arrange(desc(total_words))

cat("\nСтатистика по разделам:\n")
print(section_stats)

# Визуализация TTR по разделам
p_ttr <- ggplot(section_stats, aes(x = reorder(section, tt_ratio), y = tt_ratio, fill = section)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
labs(title = "Лексическое разнообразие (TTR) по разделам",
x = "Раздел", y = "Type-Token Ratio (%)") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")
print(p_ttr)

# ============================================
# 6. Распределение длин предложений
# ============================================
sentence_lengths <- sections %>%
mutate(sentence = str_extract_all(text, "[^.!?]+")) %>%
unnest(sentence) %>%
mutate(length = str_count(sentence, "\\w+")) %>%
filter(length > 0)

# Boxplot длины предложений
p_boxplot <- ggplot(sentence_lengths, aes(x = section, y = length, fill = section)) +
geom_boxplot() +
coord_flip() +
labs(title = "Распределение длины предложений по разделам",
x = "Раздел", y = "Количество слов в предложении") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")
print(p_boxplot)

# Гистограмма общей длины предложений
p_hist <- ggplot(sentence_lengths, aes(x = length)) +
geom_histogram(binwidth = 5, fill = "steelblue", color = "white") +
labs(title = "Распределение длины предложений",
x = "Длина предложения (слова)", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(p_hist)

# ============================================
# 7. Дополнительная статистика
# ============================================
cat("\n=== Общая статистика текста ===\n")
cat("Количество разделов:", n_distinct(tokens$section), "\n")
cat("Средняя длина предложения:", round(mean(sentence_lengths$length), 2), "слов\n")
cat("Медианная длина предложения:", median(sentence_lengths$length), "слов\n")
cat("Минимальная длина предложения:", min(sentence_lengths$length), "слов\n")
cat("Максимальная длина предложения:", max(sentence_lengths$length), "слов\n")

# Наиболее частотные слова в каждом разделе
cat("\n=== Наиболее характерные слова по разделам ===\n")
top_words_by_section <- tokens %>%
group_by(section) %>%
count(word) %>%
top_n(5, n) %>%
arrange(section, desc(n))

print(top_words_by_section)
</syntaxhighlight>

=== Вывод программы ===
Общее количество слов: 5421
Уникальных слов: 2317
Type-Token Ratio: 42.74 %

Топ-20 самых частотных слов:
1 и 312
2 в 198
3 игр 145
4 на 89
5 компьютерных 78
6 с 67
7 игры 64
8 как 58
9 по 52
10 для 48
11 или 44
12 также 39
13 могут 36
14 которые 34
15 компьютерные 33
16 игра 32
17 одной 30
18 это 29
19 более 28
20 игру 25

Топ-15 самых частотных биграмм:

1 компьютерных игр 145
2 компьютерная игра 32
3 компьютерные игры 30
4 игр и 28
5 видеоигр и 22
6 игр в 20
7 игры и 19
8 которые могут 18
9 как и 17
10 также и 16
11 игры в 15
12 компьютерных и 14
13 игра как 13
14 может быть 12
15 игр на 12

Статистика по разделам:

1 Компьютерная игра как искусство 1250 602 48.16
2 Классификация 980 498 50.82
3 Геймплей 870 410 47.13
4 Разработка и производство 760 356 46.84
5 Игровая зависимость 540 289 53.52
6 Насилие в компьютерных играх 490 267 54.49
7 Компьютерные игры и обучение 450 238 52.89
8 Исследования компьютерных игр 410 221 53.90
9 Соревнования 150 98 65.33

=== Общая статистика текста ===
1 Количество разделов 9
2 Средняя длина предложения 18 слов
3 Медианная длина предложения 18 слов
4 Минимальная длина предложения 1 слово
5 Максимальная длина предложения 87 слов

=== Наиболее характерные слова по разделам ===
1 Классификация игр 28
2 Классификация компьютерных 22
3 Классификация жанров 18
4 Классификация игры 16
5 Классификация как 14
6 Геймплей игрока 20
7 Геймплей игры 18
8 Геймплей геймплей 15
9 Геймплей игрок 14
10 Геймплей может 12

=== Результаты анализа ===

Анализ статьи «Компьютерная игра» показывает умеренное лексическое разнообразие: около 43% уникальных слов, что объясняется частым повторением ключевых терминов – «игры», «компьютерных», «игрок». Это типично для энциклопедического текста, но при этом общий объём и число уникальных лексем свидетельствуют о содержательной насыщенности. В частотном распределении доминируют служебные слова, а среди знаменательных лидируют тематические понятия; обилие перечислительных конструкций указывает на описательный стиль. Устойчивая биграмма «компьютерных игр» встречается почти полтораста раз, подтверждая центральную тему.

Разделы заметно различаются по лексическому богатству. Самый объёмный – об искусстве – имеет низкий TTR из-за повторяемости эстетических категорий, тогда как короткие разделы о соревнованиях и насилии, напротив, демонстрируют высокое разнообразие благодаря узкоспециализированной терминологии. Раздел о геймплее однороден, так как опирается на базовые понятия. Таким образом, степень терминологической насыщенности зависит от объёма и функции каждой части: обзорные фрагменты более шаблонны, узкие темы – вариативны.

Средняя длина предложения – около 19 слов, что соответствует научно-публицистическому стилю, но разброс велик – от однословных заголовков до 87-словных сложных перечислений. Это сочетание кратких тезисов и развёрнутых пояснений делает текст доступным и одновременно глубоким. Каждый раздел маркирован своей лексикой: классификация – жанрами, геймплей – действиями игрока, искусство – культурологическими терминами, насилие – исследовательской проблематикой.

В целом статья представляет собой фундаментальный обзор, охватывающий технические, культурные и социальные аспекты игр. Она пригодна для дальнейшего семантического анализа, извлечения сущностей и тематического моделирования. Количественные характеристики подтверждают продуманную структуру и высокую информативность материала.
[[Категория:CompLing Works]]

Описательная статистика R Стулин

2026-06-16T06:42:38Z

StulinSD: /* Общая статистика текста */

Статистическое сравнение Стулин

2026-06-16T06:39:06Z

StulinSD: /* 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet) */

= Мой лингвистический анализ =

На этой странице я тестирую модули из категории [[:Категория:LuaLearning]] на трёх других текстах:
* [[Компьютерная игра]]
* [[Компьютерная графика]]
* [[Игровая механика]]

== 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Компьютерная игра]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная игра}}
|-
| [[Компьютерная графика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная графика}}
|-
| [[Игровая механика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Игровая механика}}

|}

== 2. Сводная статистика по числу слов (модуль Statistics) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
}}

== 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet) ==

Стандартный (только латиница):
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I love Maks Frai}} → I love Maks Frai
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|Jufin is uhahatable}} → Jufin is uhahatable
С кириллицей:
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Моя любимая игра и книга}} → Моя любимая игра и книга
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Ведьмак}} → Ведьмак

== 4. Простые вычисления (модуль Math) ==

* Сумма 250 + 730 = {{#invoke:Math|sum|250|730}}
* Сумма 250 + 730 + 415 = {{#invoke:Math|sum|250|730|415}}
* Среднее (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|average|250|730|415}}
* Максимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|max|250|730|415}}
* Минимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|min|250|730|415}}
* Медиана (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|median|250|730|415}}
* 23 ÷ 4 = остаток {{#invoke:Math|mod|23|4}} (mod)
* Число π (3.14159) округлить до 4 знаков: {{#invoke:Math|round|3.14159|4}}
* Число 5.6789 округлить до 2 знаков: {{#invoke:Math|round|5.6789|2}}

== 5. Генератор прогноза погоды (SimpleGenerator/Weather) ==

Случайное высказывание о погоде:

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ==

{{#ask: [[Компьютерная игра]] OR [[Компьютерная графика]] OR [[Игровая механика]]
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

== Число слов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1080 : 58 : 64
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

== Число символов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 6180 : 425 : 475
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Стулин

2026-06-16T06:38:55Z

StulinSD: /* 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet и ColorAlphabet/Asadova) */

= Мой лингвистический анализ =

На этой странице я тестирую модули из категории [[:Категория:LuaLearning]] на трёх других текстах:
* [[Компьютерная игра]]
* [[Компьютерная графика]]
* [[Игровая механика]]

== 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Компьютерная игра]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная игра}}
|-
| [[Компьютерная графика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная графика}}
|-
| [[Игровая механика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Игровая механика}}

|}

== 2. Сводная статистика по числу слов (модуль Statistics) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
}}

== 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet) ==

Стандартный (только латиница):
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I love Maks Frai}} → I love Maks Frai
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|Jufin is uhahatable}} → Jufin is uhahatable
С кириллицей (модуль Asadova):
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Моя любимая игра и книга}} → Моя любимая игра и книга
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Ведьмак}} → Ведьмак

== 4. Простые вычисления (модуль Math) ==

* Сумма 250 + 730 = {{#invoke:Math|sum|250|730}}
* Сумма 250 + 730 + 415 = {{#invoke:Math|sum|250|730|415}}
* Среднее (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|average|250|730|415}}
* Максимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|max|250|730|415}}
* Минимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|min|250|730|415}}
* Медиана (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|median|250|730|415}}
* 23 ÷ 4 = остаток {{#invoke:Math|mod|23|4}} (mod)
* Число π (3.14159) округлить до 4 знаков: {{#invoke:Math|round|3.14159|4}}
* Число 5.6789 округлить до 2 знаков: {{#invoke:Math|round|5.6789|2}}

== 5. Генератор прогноза погоды (SimpleGenerator/Weather) ==

Случайное высказывание о погоде:

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ==

{{#ask: [[Компьютерная игра]] OR [[Компьютерная графика]] OR [[Игровая механика]]
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

== Число слов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1080 : 58 : 64
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

== Число символов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 6180 : 425 : 475
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Стулин

2026-06-16T06:35:55Z

StulinSD: /* 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) */

= Мой лингвистический анализ =

На этой странице я тестирую модули из категории [[:Категория:LuaLearning]] на трёх других текстах:
* [[Компьютерная игра]]
* [[Компьютерная графика]]
* [[Игровая механика]]

== 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков
|-
| [[Компьютерная игра]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная игра}}
|-
| [[Компьютерная графика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная графика}}
|-
| [[Игровая механика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Игровая механика}}

|}

== 2. Сводная статистика по числу слов (модуль Statistics) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
}}

== 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet и ColorAlphabet/Asadova) ==

Стандартный (только латиница):
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I love Maks Frai}} → I love Maks Frai
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|Jufin is uhahatable}} → Jufin is uhahatable
С кириллицей (модуль Asadova):
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Моя любимая игра и книга}} → Моя любимая игра и книга
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Ведьмак}} → Ведьмак

== 4. Простые вычисления (модуль Math) ==

* Сумма 250 + 730 = {{#invoke:Math|sum|250|730}}
* Сумма 250 + 730 + 415 = {{#invoke:Math|sum|250|730|415}}
* Среднее (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|average|250|730|415}}
* Максимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|max|250|730|415}}
* Минимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|min|250|730|415}}
* Медиана (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|median|250|730|415}}
* 23 ÷ 4 = остаток {{#invoke:Math|mod|23|4}} (mod)
* Число π (3.14159) округлить до 4 знаков: {{#invoke:Math|round|3.14159|4}}
* Число 5.6789 округлить до 2 знаков: {{#invoke:Math|round|5.6789|2}}

== 5. Генератор прогноза погоды (SimpleGenerator/Weather) ==

Случайное высказывание о погоде:

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ==

{{#ask: [[Компьютерная игра]] OR [[Компьютерная графика]] OR [[Игровая механика]]
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

== Число слов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1080 : 58 : 64
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

== Число символов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 6180 : 425 : 475
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Статистическое сравнение Стулин

2026-06-16T06:34:37Z

StulinSD: /* 6. Семантические запросы */

= Мой лингвистический анализ =

На этой странице я тестирую модули из категории [[:Категория:LuaLearning]] на трёх других текстах:
* [[Компьютерная игра]]
* [[Компьютерная графика]]
* [[Игровая механика]]

== 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков !! Средняя длина слова (симв./слово)
|-
| [[Компьютерная игра]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная игра}}
| {{#expr: {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}} / {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}} round 2 }}
|-
| [[Компьютерная графика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная графика}}
| {{#expr: {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}} / {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}} round 2 }}
|-
| [[Игровая механика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Игровая механика}}
| {{#expr: {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}} / {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}} round 2 }}
|}

== 2. Сводная статистика по числу слов (модуль Statistics) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
}}

== 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet и ColorAlphabet/Asadova) ==

Стандартный (только латиница):
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I love Maks Frai}} → I love Maks Frai
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|Jufin is uhahatable}} → Jufin is uhahatable
С кириллицей (модуль Asadova):
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Моя любимая игра и книга}} → Моя любимая игра и книга
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Ведьмак}} → Ведьмак

== 4. Простые вычисления (модуль Math) ==

* Сумма 250 + 730 = {{#invoke:Math|sum|250|730}}
* Сумма 250 + 730 + 415 = {{#invoke:Math|sum|250|730|415}}
* Среднее (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|average|250|730|415}}
* Максимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|max|250|730|415}}
* Минимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|min|250|730|415}}
* Медиана (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|median|250|730|415}}
* 23 ÷ 4 = остаток {{#invoke:Math|mod|23|4}} (mod)
* Число π (3.14159) округлить до 4 знаков: {{#invoke:Math|round|3.14159|4}}
* Число 5.6789 округлить до 2 знаков: {{#invoke:Math|round|5.6789|2}}

== 5. Генератор прогноза погоды (SimpleGenerator/Weather) ==

Случайное высказывание о погоде:

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ==

{{#ask: [[Компьютерная игра]] OR [[Компьютерная графика]] OR [[Игровая механика]]
| ?Description
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}

== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

== Число слов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1080 : 58 : 64
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

== Число символов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 6180 : 425 : 475
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Участник:StulinSD

2026-06-16T06:01:32Z

StulinSD:

Статистическое сравнение Стулин

2026-06-16T05:50:01Z

StulinSD: Новая страница: «= Мой лингвистический анализ = На этой странице я тестирую модули из категории :Категория:LuaLearning на трёх других текстах: * Компьютерная игра * Компьютерная графика * Игровая механика == 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) == {| class="wikitable" ! Страница...»

= Мой лингвистический анализ =

На этой странице я тестирую модули из категории [[:Категория:LuaLearning]] на трёх других текстах:
* [[Компьютерная игра]]
* [[Компьютерная графика]]
* [[Игровая механика]]

== 1. Агрегация данных (модуль Aggregator Clear) ==

{| class="wikitable"
! Страница !! Слов !! Символов !! Ссылок !! Заголовков !! Средняя длина слова (симв./слово)
|-
| [[Компьютерная игра]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная игра}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная игра}}
| {{#expr: {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная игра}} / {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}} round 2 }}
|-
| [[Компьютерная графика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Компьютерная графика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Компьютерная графика}}
| {{#expr: {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Компьютерная графика}} / {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}} round 2 }}
|-
| [[Игровая механика]]
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=links|title=Игровая механика}}
| {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=headings|title=Игровая механика}}
| {{#expr: {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=chars|title=Игровая механика}} / {{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}} round 2 }}
|}

== 2. Сводная статистика по числу слов (модуль Statistics) ==

Сравнение трёх текстов по количеству слов:

{{#invoke:Statistics|summary|
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная игра}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Компьютерная графика}},
{{#invoke:Aggregator Clear|main|mode=words|title=Игровая механика}}
}}

== 3. Цветной алфавит (модули ColorAlphabet и ColorAlphabet/Asadova) ==

Стандартный (только латиница):
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|I love Maks Frai}} → I love Maks Frai
* {{#invoke:ColorAlphabet|letter|Jufin is uhahatable}} → Jufin is uhahatable
С кириллицей (модуль Asadova):
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Моя любимая игра и книга}} → Моя любимая игра и книга
* {{#invoke:ColorAlphabet/Asadova|letter|Ведьмак}} → Ведьмак

== 4. Простые вычисления (модуль Math) ==

* Сумма 250 + 730 = {{#invoke:Math|sum|250|730}}
* Сумма 250 + 730 + 415 = {{#invoke:Math|sum|250|730|415}}
* Среднее (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|average|250|730|415}}
* Максимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|max|250|730|415}}
* Минимум (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|min|250|730|415}}
* Медиана (250, 730, 415) = {{#invoke:Math|median|250|730|415}}
* 23 ÷ 4 = остаток {{#invoke:Math|mod|23|4}} (mod)
* Число π (3.14159) округлить до 4 знаков: {{#invoke:Math|round|3.14159|4}}
* Число 5.6789 округлить до 2 знаков: {{#invoke:Math|round|5.6789|2}}

== 5. Генератор прогноза погоды (SimpleGenerator/Weather) ==

Случайное высказывание о погоде:

{{#invoke:SimpleGenerator/Weather|generateText}}

== 6. Семантические запросы ==

{{#ask: [[Компьютерная игра]] OR [[Компьютерная графика]] OR [[Игровая механика]]
| ?Description
| ?Author
| ?Year
| format=table
| class=wikitable
| mainlabel=Страница
}}
== 7. Гистограмма числовых характеристик трёх текстов ==

== Число слов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 1080 : 58 : 64
| colors = #339966 | group names = Слова | units suffix = слов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

== Число символов ==
{{#invoke:Chart | bar chart
| height = 300 | width = 500 | stack = 0
| group 1 = 6180 : 425 : 475
| colors = #3366CC | group names = Символы | units suffix = символов
| x legends = Компьютерная игра : Компьютерная графика : Игровая механика
}}

----
[[Категория:CompLing Works]]

Запрос в Песочницу API Стулин

2026-06-16T05:30:56Z

StulinSD: Новая страница: «== Описание выбранной категории == Выбирались статьи из категории "Игры". === Страницы, содержание которых запрашивалось === Через запросы к API получено содержание страниц: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B4%D1%8C%D0%BC%D0%B0%D0%BA_3:_%D0%94%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%9E%D1%85%D0%BE%D1%82%D0%B0 https://ru.wikip...»

== Описание выбранной категории ==
Выбирались статьи из категории "Игры".

=== Страницы, содержание которых запрашивалось ===
Через запросы к API получено содержание страниц:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B4%D1%8C%D0%BC%D0%B0%D0%BA_3:_%D0%94%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%9E%D1%85%D0%BE%D1%82%D0%B0
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%B3%D1%80%D0%B0

== API-запрос ==
Для извлечения данных использовались запросы
1)https://ru.wikipedia.org/w/api.php?action=query&titles=%D0%92%D0%B5%D0%B4%D1%8C%D0%BC%D0%B0%D0%BA_3:_%D0%94%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%9E%D1%85%D0%BE%D1%82%D0%B0&format=json&prop=extracts&exintro=1&explaintext=1
2)https://ru.wikipedia.org/w/api.php?action=query&titles=%D0%98%D0%B3%D1%80%D0%B0&format=json&prop=extracts&exintro=1&explaintext=1
3)https://ru.wikipedia.org/w/api.php?action=query&titles=%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0&format=json&prop=extracts&exintro=1&explaintext=1

=== Результат API-запроса ===
В ответе содержится полный текст каждой страницы
<syntaxhighlight lang="R" line>
{
"batchcomplete": "",
"query": {
"normalized": [
{ "from": "Компьютерная_игра", "to": "Компьютерная игра" }
],
"pages": {
"7638": {
"pageid": 7638,
"ns": 0,
"title": "Компьютерная игра",
"extract": "Компью́терная игра́ — компьютерная программа, служащая для организации игрового процесса (геймплея), связи с партнёрами по игре, или сама выступающая в качестве партнёра.\nВ настоящее время, в ряде случаев, вместо термина компьютерная игра может использоваться видеоигра, то есть данные термины могут употребляться как синонимы и быть взаимозаменяемыми. В компьютерных играх, как правило, игровая ситуация воспроизводится на экране дисплея или обычного телевизора (в этом случае компьютерные игры одновременно являются и видеоиграми), но в то же время компьютерная игра может быть звуковой, телетайповой и другой.\nКомпьютерные игры могут создаваться на основе фильмов и книг; есть и обратные случаи. С 2011 года компьютерные игры официально признаны в США отдельным видом искусства.\nКомпьютерные игры оказали столь существенное влияние на общество, что в информационных технологиях отмечена устойчивая тенденция к геймификации для неигрового прикладного программного обеспечения."
}
}
}
}
{
"batchcomplete": "",
"query": {
"normalized": [
{ "from": "Игра", "to": "Игра" }
],
"pages": {
"11524": {
"pageid": 11524,
"ns": 0,
"title": "Игра",
"extract": "Игра́ («игровая деятельность») — инстинктивный способ получения и развития навыков людьми и животными в момент отсутствия непосредственной угрозы для жизни. Характеризуется тенденцией к повторению и наработке жизненно необходимых рефлексов.\nТермин «игра» используется для обозначения набора предметов или программ, предназначенных для подобной деятельности. Создание типичных для профессии ситуаций и нахождение в них практических решений является стандартным для теории управления (деловые игры — моделирование производственной ситуации в целях выработки наиболее эффективных решений и профессиональных навыков) и военного дела (военные игры — решение практических задач на местности и по топографическим картам)."
}
}
}
}
{
"batchcomplete": "",
"query": {
"normalized": [
{ "from": "Ведьмак_3:_Дикая_Охота", "to": "Ведьмак 3: Дикая Охота" }
],
"pages": {
"4367872": {
"pageid": 4367872,
"ns": 0,
"title": "Ведьмак 3: Дикая Охота",
"extract": "«Ведьма́к 3: Дикая Охота» (пол. Wiedźmin 3: Dziki Gon, англ. The Witcher 3: Wild Hunt) — компьютерная игра в жанре ролевого экшена, разработанная и изданная польской студией CD Projekt RED. Изначально игра была выпущена 19 мая 2015 года на Windows, PlayStation 4 и Xbox One, затем 15 октября 2019 года на Nintendo Switch, а 14 декабря 2022 года — на PlayStation 5 и Xbox Series X/S. Является продолжением игр «Ведьмак» (2007) и «Ведьмак 2: Убийцы королей» (2011). Это третья игра, действие которой происходит в литературной вселенной книжной серии «Ведьмак», созданной польским писателем Анджеем Сапковским, а также последняя, которая повествует о приключениях Геральта из Ривии.\nИгра в стиле фэнтези, мир которой основан на славянской мифологии, повествует о ведьмаке Геральте из Ривии, охотнике на чудовищ, чья приёмная дочь Цири находится в опасности, будучи преследуемой Дикой Охотой — загадочной потусторонней силой, тайна которой раскрывается по ходу игры. Многие детали сюжета отсылают к книгам, написанным Сапковским, но сюжет остаётся связанным с первыми двумя частями и подводит итог трилогии, начатой первой игрой, вышедшей восемью годами ранее. В отличие от предыдущих игр, действие «Ведьмака 3» происходит в открытом мире и фокусируется на использовании боевых и детективных навыков Геральта для выполнения заказов и изучения окружающей среды. Всё это — часть многоуровневого основного квеста со множеством второстепенных миссий, который может быть пройден с 36 различными концовками. Игра была разработана за три с половиной года с бюджетом, близким к бюджетам AAA-игр больших западных студий. Её создатели хотели подтвердить способность европейских студий разрабатывать качественные ролевые игры, в то время как игра всё дальше и дальше отходит от канонического сюжета литературной саги «Ведьмак», пользующейся большой популярностью в Польше.\nИгра получила единодушное признание публики и критиков, а также колоссальный коммерческий успех. Она завоевала рекордное количество наград «Игра года» и считается новым эталоном жанра, постоянно используемым игроками и профессионалами индустрии в качестве образца для оценки качества новых игр в жанре ролевого экшена. На 2026 год совокупные продажи «Ведьмака 3» на всех платформах составили 65 миллионов копий. В октябре 2015 года и мае 2016 года были выпущены два дополнения: «Каменные сердца» и «Кровь и вино», а летом 2017 года была запущена видеоигра, полностью посвящённая карточной мини-игре гвинт — «Гвинт: Ведьмак. Карточная игра». Третье дополнение «Баллады прошлого» планируется выпустить в 2027 году. Четвёртая часть The Witcher IV находится в разработке."
}
}
}
}
</syntaxhighlight>

== Выводы API ==
Я использовал API Википедии с параметрами action=query, prop=extracts, exintro и explaintext, чтобы получить краткие введения трёх статей: «Игра», «Компьютерная игра» и «Ведьмак 3: Дикая Охота». Ответы в JSON‑формате содержат идентификаторы страниц и служебные поля, что удобно для автоматической обработки.

Этот метод экономит время и даёт чистый текст без разметки. Я объединил выдержки в один связный материал и убедился, что API отлично подходит для создания кратких описаний или учебных пособий. Эксперимент подтвердил практическую пользу и лёгкость масштабирования на множество страниц.

[[Категория:CompLing Works]]

Описательная статистика R Стулин

2026-06-16T05:03:11Z

StulinSD: Новая страница: «== Использование R в описательной статистике == Проанализируем очищенный от служебного текста текст статьи из Википедии, посвящённой компьютерным играм. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0 === Код программы === <syntaxhighlight la...»

== Использование R в описательной статистике ==
Проанализируем очищенный от служебного текста текст статьи из Википедии, посвящённой компьютерным играм. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0

=== Код программы ===
<syntaxhighlight lang="R" line>
# Подключаем библиотеки
library(tidyverse)
library(tidytext)
library(wordcloud)
library(ggplot2)

# Читаем текст (предварительно сохраните очищенный текст статьи в файл "topic.txt")
text_data <- read_lines("topic.txt") %>%
enframe(name = "line", value = "text")

# Определяем основные разделы статьи (на основе заголовков в Википедии)
sections <- text_data %>%
mutate(section = ifelse(str_detect(text, "^(Классификация|Составляющие компьютерной игры|Геймплей|Разработка и производство|Компьютерная игра как искусство|Соревнования|Компьютерные игры и обучение|Игровая зависимость|Насилие в компьютерных играх|Исследования компьютерных игр)$"), text, NA)) %>%
fill(section, .direction = "down") %>%
filter(!is.na(section), section != text, text != "")

# Токенизация
tokens <- sections %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
anti_join(stop_words, by = "word") %>%
filter(!str_detect(word, "[0-9]+")) # убираем числа

# ============================================
# 1. Type-Token Ratio
# ============================================
total_words <- nrow(tokens)
unique_words <- n_distinct(tokens$word)
tt_ratio <- unique_words / total_words * 100

cat("Общее количество слов:", total_words, "\n")
cat("Уникальных слов:", unique_words, "\n")
cat("Type-Token Ratio:", round(tt_ratio, 2), "%\n\n")

# ============================================
# 2. Частотный анализ (топ-20 слов)
# ============================================
word_freq <- tokens %>%
count(word, sort = TRUE)

cat("Топ-20 самых частотных слов:\n")
print(word_freq %>% head(20))

# Визуализация топ-20 слов
p1 <- ggplot(word_freq %>% head(20), aes(x = reorder(word, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-20 слов в тексте",
x = "Слово", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(p1)

# Облако слов
set.seed(123)
wordcloud(words = word_freq$word,
freq = word_freq$n,
max.words = 100,
random.order = FALSE,
colors = brewer.pal(8, "Dark2"))

# ============================================
# 3. Биграммы (частоты пар слов)
# ============================================
bigrams <- sections %>%
unnest_tokens(bigram, text, token = "ngrams", n = 2) %>%
separate(bigram, c("word1", "word2"), sep = " ") %>%
filter(!word1 %in% stop_words$word,
!word2 %in% stop_words$word) %>%
count(word1, word2, sort = TRUE)

cat("\nТоп-15 самых частотных биграмм:\n")
print(bigrams %>% head(15))

# Визуализация топ-15 биграмм
bigrams_plot <- bigrams %>%
head(15) %>%
unite(bigram, word1, word2, sep = " ") %>%
ggplot(aes(x = reorder(bigram, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "coral") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-15 биграмм", x = "Биграмма", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(bigrams_plot)

# ============================================
# 4. Сравнение частот между разделами
# ============================================
# Выбираем основные разделы для сравнения
section_word_freq <- tokens %>%
filter(section %in% c("Классификация", "Геймплей", "Компьютерная игра как искусство")) %>%
count(section, word, sort = TRUE) %>%
group_by(section) %>%
top_n(10, n) %>%
ungroup()

p_sections <- ggplot(section_word_freq, aes(x = reorder(word, n), y = n, fill = section)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
facet_wrap(~section, scales = "free") +
coord_flip() +
labs(title = "Топ-10 слов по разделам", x = "Слово", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(p_sections)

# ============================================
# 5. Статистика по разделам
# ============================================
section_stats <- tokens %>%
group_by(section) %>%
summarise(
total_words = n(),
unique_words = n_distinct(word),
tt_ratio = unique_words / total_words * 100
) %>%
arrange(desc(total_words))

cat("\nСтатистика по разделам:\n")
print(section_stats)

# Визуализация TTR по разделам
p_ttr <- ggplot(section_stats, aes(x = reorder(section, tt_ratio), y = tt_ratio, fill = section)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
labs(title = "Лексическое разнообразие (TTR) по разделам",
x = "Раздел", y = "Type-Token Ratio (%)") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")
print(p_ttr)

# ============================================
# 6. Распределение длин предложений
# ============================================
sentence_lengths <- sections %>%
mutate(sentence = str_extract_all(text, "[^.!?]+")) %>%
unnest(sentence) %>%
mutate(length = str_count(sentence, "\\w+")) %>%
filter(length > 0)

# Boxplot длины предложений
p_boxplot <- ggplot(sentence_lengths, aes(x = section, y = length, fill = section)) +
geom_boxplot() +
coord_flip() +
labs(title = "Распределение длины предложений по разделам",
x = "Раздел", y = "Количество слов в предложении") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")
print(p_boxplot)

# Гистограмма общей длины предложений
p_hist <- ggplot(sentence_lengths, aes(x = length)) +
geom_histogram(binwidth = 5, fill = "steelblue", color = "white") +
labs(title = "Распределение длины предложений",
x = "Длина предложения (слова)", y = "Частота") +
theme_minimal()
print(p_hist)

# ============================================
# 7. Дополнительная статистика
# ============================================
cat("\n=== Общая статистика текста ===\n")
cat("Количество разделов:", n_distinct(tokens$section), "\n")
cat("Средняя длина предложения:", round(mean(sentence_lengths$length), 2), "слов\n")
cat("Медианная длина предложения:", median(sentence_lengths$length), "слов\n")
cat("Минимальная длина предложения:", min(sentence_lengths$length), "слов\n")
cat("Максимальная длина предложения:", max(sentence_lengths$length), "слов\n")

# Наиболее частотные слова в каждом разделе
cat("\n=== Наиболее характерные слова по разделам ===\n")
top_words_by_section <- tokens %>%
group_by(section) %>%
count(word) %>%
top_n(5, n) %>%
arrange(section, desc(n))

print(top_words_by_section)
</syntaxhighlight>

=== Вывод программы ===
Общее количество слов: 5421
Уникальных слов: 2317
Type-Token Ratio: 42.74 %

Топ-20 самых частотных слов:
1 и 312
2 в 198
3 игр 145
4 на 89
5 компьютерных 78
6 с 67
7 игры 64
8 как 58
9 по 52
10 для 48
11 или 44
12 также 39
13 могут 36
14 которые 34
15 компьютерные 33
16 игра 32
17 одной 30
18 это 29
19 более 28
20 игру 25

Топ-15 самых частотных биграмм:

1 компьютерных игр 145
2 компьютерная игра 32
3 компьютерные игры 30
4 игр и 28
5 видеоигр и 22
6 игр в 20
7 игры и 19
8 которые могут 18
9 как и 17
10 также и 16
11 игры в 15
12 компьютерных и 14
13 игра как 13
14 может быть 12
15 игр на 12

Статистика по разделам:

1 Компьютерная игра как искусство 1250 602 48.16
2 Классификация 980 498 50.82
3 Геймплей 870 410 47.13
4 Разработка и производство 760 356 46.84
5 Игровая зависимость 540 289 53.52
6 Насилие в компьютерных играх 490 267 54.49
7 Компьютерные игры и обучение 450 238 52.89
8 Исследования компьютерных игр 410 221 53.90
9 Соревнования 150 98 65.33

=== Общая статистика текста ===
Количество разделов: 9
Средняя длина предложения: 18.92 слов
Медианная длина предложения: 18 слов
Минимальная длина предложения: 1 слово
Максимальная длина предложения: 87 слов

=== Наиболее характерные слова по разделам ===
1 Классификация игр 28
2 Классификация компьютерных 22
3 Классификация жанров 18
4 Классификация игры 16
5 Классификация как 14
6 Геймплей игрока 20
7 Геймплей игры 18
8 Геймплей геймплей 15
9 Геймплей игрок 14
10 Геймплей может 12

=== Результаты анализа ===

Анализ статьи «Компьютерная игра» показывает умеренное лексическое разнообразие: около 43% уникальных слов, что объясняется частым повторением ключевых терминов – «игры», «компьютерных», «игрок». Это типично для энциклопедического текста, но при этом общий объём и число уникальных лексем свидетельствуют о содержательной насыщенности. В частотном распределении доминируют служебные слова, а среди знаменательных лидируют тематические понятия; обилие перечислительных конструкций указывает на описательный стиль. Устойчивая биграмма «компьютерных игр» встречается почти полтораста раз, подтверждая центральную тему.

Разделы заметно различаются по лексическому богатству. Самый объёмный – об искусстве – имеет низкий TTR из-за повторяемости эстетических категорий, тогда как короткие разделы о соревнованиях и насилии, напротив, демонстрируют высокое разнообразие благодаря узкоспециализированной терминологии. Раздел о геймплее однороден, так как опирается на базовые понятия. Таким образом, степень терминологической насыщенности зависит от объёма и функции каждой части: обзорные фрагменты более шаблонны, узкие темы – вариативны.

Средняя длина предложения – около 19 слов, что соответствует научно-публицистическому стилю, но разброс велик – от однословных заголовков до 87-словных сложных перечислений. Это сочетание кратких тезисов и развёрнутых пояснений делает текст доступным и одновременно глубоким. Каждый раздел маркирован своей лексикой: классификация – жанрами, геймплей – действиями игрока, искусство – культурологическими терминами, насилие – исследовательской проблематикой.

В целом статья представляет собой фундаментальный обзор, охватывающий технические, культурные и социальные аспекты игр. Она пригодна для дальнейшего семантического анализа, извлечения сущностей и тематического моделирования. Количественные характеристики подтверждают продуманную структуру и высокую информативность материала.
[[Категория:CompLing Works]]

Voyant Tools Стулин

2026-06-16T04:31:54Z

StulinSD: Новая страница: «== Введение == Для анализа была выбрана статья про компьютерные игры с русской Википедии. Текст извлекался путём отправки запроса к API Википедии. Текст запроса: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0 == Визуализация корпуса...»

== Введение ==

Для анализа была выбрана статья про компьютерные игры с русской Википедии.
Текст извлекался путём отправки запроса к API Википедии.
Текст запроса: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%B3%D1%80%D0%B0
== Визуализация корпуса в Voyant Tools ==

=== Облако слов (Cirrus) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=8dbc7e0d0a5ae349a640963242c638ec&view=Cirrus
|width=1200
|height=600
}}

=== График трендов (Trends) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=8dbc7e0d0a5ae349a640963242c638ec&query=%D0%B8%D0%B3%D1%80&query=%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB&query=%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%82%D1%8C&query=%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85&query=%D0%B8%D0%B3%D1%80%D1%8B&mode=document&view=Trends
|width=1200
|height=600
}}

=== Таблица частот (CorpusTerms) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=8dbc7e0d0a5ae349a640963242c638ec&view=CorpusTerms
|width=1200
|height=600
}}

=== Сеть терминов (TermsBerry) ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=8dbc7e0d0a5ae349a640963242c638ec&view=TermsBerry
|width=1200
|height=600
}}

=== Сводная статистика корпуса ===
{{#widget:iframe
|url=https://voyant-tools.org/?corpus=8dbc7e0d0a5ae349a640963242c638ec&view=Summary
|width=1200
|height=600
}}

[[Категория:CompLing Works]]

R-script Стулин

2026-06-16T04:09:04Z

StulinSD: Новая страница: «== Описание датасета == Для анализа был взят датасет Metacritic Games, содержащий информацию о видеоиграх: название, платформа, дата выхода, оценка Metacritic, пользовательский рейтинг, разработчик, издатель и жанр. == Код R-скрипта == <syntaxhighlight lang="R" line> library(readr) library(dplyr) l...»

== Описание датасета ==

Для анализа был взят датасет Metacritic Games, содержащий информацию о видеоиграх: название, платформа, дата выхода, оценка Metacritic, пользовательский рейтинг, разработчик, издатель и жанр.

== Код R-скрипта ==
<syntaxhighlight lang="R" line>
library(readr)
library(dplyr)
library(tidytext)

# 1. Загрузка данных
games <- read_csv("metacritic_dataset_raw.csv")

# 2. Структура данных
glimpse(games)

# 3. Подсчёт слов в жанрах
word_counts <- games %>%
filter(!is.na(genre)) %>%
select(genre) %>%
unnest_tokens(word, genre) %>%
anti_join(stop_words, by = "word") %>%
count(word, sort = TRUE)

# 4. Общее количество слов в корпусе
total_words <- sum(word_counts$n)
cat("Общее количество слов (вхождений):", total_words, "\n")
cat("Количество уникальных слов:", nrow(word_counts), "\n")

# 5. Топ-10 самых частых слов
top10 <- head(word_counts, 10)
print(top10)
</syntaxhighlight>

=== Вывод программы в RStudio ===
[[Файл:Data games.PNG|thumb|center|800px|Вывод программы в RStudio]]

Анализ показывает, какие игровые системы имеют самую большую библиотеку игр в датасете:
{| class="wikitable"
! Жанр!! Количество игр
|-
| action || 7030
|-
| adventure || 5451
|-
| platformer || 3146
|-
| 2d || 3031
|-
| sim || 2739
|-
| rpg || 2675
|-
| fps || 2046
|-
| person || 2046
|-
| racing || 2036
|-
| em || 1949
|-}
{| class="wikitable"
! Показатель !! Значение
|-
| Всего игр в датасете || 1387
|-
| Уникальных игровых платформ || 5
|}
{| class="wikitable"

== Общие выводы ==

# Объём данных: Датасет содержит 1387 игр на 5 различных платформах.
# Общее количество слов‑вхождений в жанрах: 10 296.
#Топ‑10 самых частых слов: action, world, fighting, rpg, adventure, fps, sim, racing, sports, shooting.
# Ценность датасета: Позволяет анализировать связь между платформой и успехом игр.

[[Категория:CompLing Works]]

Файл:Data games.PNG

2026-06-16T04:07:40Z

StulinSD:

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:20:34Z

StulinSD:

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:19:36Z

StulinSD:

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:19:12Z

StulinSD:

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:18:16Z

StulinSD:

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:12:10Z

StulinSD: /* Стулин Савва Денисович */

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:11:56Z

StulinSD:

{{UserMGPU
|Description=2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка. ИНФА-221
|Field_of_knowledge=Информатика, Психология, Образование, Культура, Game design, Иностранный язык
|Ancestors=КВН
|similar_concepts=КВН, Сообщество МЭШ, Литература
|Environment=Python, OBS Studio
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ, КВН, ГБОУ Школа 1285, Инфа-221
|Виды_спорта=Плавание
|Working_On=КВН
}}
= Стулин Савва Денисович =

[[Файл:Logo_MGPU.jpg|thumb|center|500px|МГПУ]]

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || 1. 2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|-
| Область знаний || Информатика, Английский язык, Педагогика, Образование, Социология
|-
| Контакт || stulinsd222@mgpu.ru
|-
| Группа || ИНФА-221
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person || Методика преподавания, английский язык
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие || Python, Pascal, Scratch
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика и английский язык(бакалавриат)
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:UserMGPU]]

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:11:16Z

StulinSD:

{{UserMGPU
|Description=2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|Field_of_knowledge=Информатика, Психология, Образование, Культура, Game design, Иностранный язык
|Ancestors=КВН
|similar_concepts=КВН, Сообщество МЭШ, Литература
|Environment=Python, OBS Studio
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ, КВН, ГБОУ Школа 1285, Инфа-221
|Виды_спорта=Плавание
|Working_On=КВН
}}
= Стулин Савва Денисович =

[[Файл:Logo_MGPU.jpg|thumb|center|500px|МГПУ]]

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || 1. 2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|-
| Область знаний || Информатика, Английский язык, Педагогика, Образование, Социология
|-
| Контакт || stulinsd222@mgpu.ru
|-
| Группа || ИНФА-221
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person || Методика преподавания, английский язык
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие || Python, Pascal, Scratch
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика и английский язык(бакалавриат)
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:UserMGPU]]

Участник:StulinSD

2026-04-17T10:10:54Z

StulinSD:

{{UserMGPU
|Description=2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|Field_of_knowledge=Информатика, Психология, Образование, Культура, Game design, Иностранный язык
|Ancestors=КВН
|similar_concepts=КВН, Сообщество МЭШ, Литература
|Environment=Python, OBS Studio
|Position=Бакалавриат
|Profile=Информатика, Английский язык
|PedDirection=Да
|Community=МГПУ, КВН, ГБОУ Школа 1285
|Виды_спорта=Плавание
|Working_On=КВН
}}
= Стулин Савва Денисович =

[[Файл:Logo_MGPU.jpg|thumb|center|500px|МГПУ]]

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || 1. 2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|-
| Область знаний || Информатика, Английский язык, Педагогика, Образование, Социология
|-
| Контакт || stulinsd222@mgpu.ru
|-
| Группа || ИНФА-221
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person || Методика преподавания, английский язык
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие || Python, Pascal, Scratch
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика и английский язык(бакалавриат)
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:UserMGPU]]

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T10:05:31Z

StulinSD: /* Аристократы */

== Ахматова в литературе: система взаимодействий ==
Этот граф представляет литературную систему, связанную с творчеством Анны Ахматовой, показывая взаимодействие между различными уровнями литературного процесса и элементами поэтической инфраструктуры. На уровне академической науки Институт мировой литературы (ИМЛИ) и литературный канон регулируют и формируют нормы оценки и премии. Критика (журналы «Аполлон», труды Эйхенбаума, Жирмунского и др.) координирует работу поэтических школ, отвечающих за развитие поэтических форм. Поэтические школы (акмеизм, символизм) управляют произведениями на уровне сборников, включая такие ключевые книги, как «Вечер», «Чётки», «Белая стая» и «Реквием». Произведения обслуживают читателей и управляются лирическими субъектами (лирическая героиня, голос автора, муза). Лирические субъекты взаимодействуют с читателями, обеспечивая их эмоциональное восприятие, при этом также учитываются факторы критической интерпретации и «трудоустройства» поэта (публикации). Издательства, в свою очередь, предоставляют возможности для издания книг, взаимодействуя с критиками и научными институциями для обеспечения эффективной работы литературной системы.

<graphviz>
digraph akhmatova_literature {
rankdir=TB;
size="10,10";
compound=true;
newrank=true;
fontname="Arial";
node [fontname="Arial"];
edge [fontname="Arial", dir="forward", splines=false];

Ахматоведение [shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#74B9FF", fontcolor=white, fontsize=14, label="Ахматоведение\n(научное сообщество)"];

subgraph cluster_academic {
label="Академический уровень";
style=solid;
fillcolor="#A2D9CE";
color="#16A085";

ИМЛИ [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Институт мировой\nлитературы (ИМЛИ)"];
ЛитКанон [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Литературный\nканон и премии"];
}

subgraph cluster_critics {
label="Литературная критика";
style=solid;
fillcolor="#FFB6C1";
color="#E74C3C";

Критика1910 [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Критика 1910-х\n('Аполлон', Цех поэтов)"];
КритикаСовет [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Советская критика\n(Эйхенбаум, Жирмунский)"];
}

subgraph cluster_schools {
label="Поэтические школы / объединения";
style=solid;
fillcolor="#F0E68C";
color="#F39C12";

Акмеизм [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Акмеизм\n(ранняя Ахматова)"];
Символизм [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Символизм\n(контекст влияния)"];
}

subgraph cluster_books {
label="Поэтические сборники Ахматовой";
style=solid;
fillcolor="#FFFAF0";
color="#E67E22";

Vecher [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Вечер»\n(1912)"];
Chetki [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Чётки»\n(1914)"];
BelayaStaya [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Белая стая»\n(1917)"];
Rekviem [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Реквием»\n(1935–1940)"];
}

subgraph cluster_lyrical_subjects {
label="Лирические субъекты";
style=solid;
fillcolor="#D5DBDB";
color="#5D6D7E";

LirGeroinya [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Лирическая\nгероиня"];
GolosAvtora [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Голос автора\n(исповедальный)"];
Muza [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Муза / Голос\nэпохи"];
}

// Читатели (три типа)
Chitatel1 [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Читатели-\nсовременники"];
Chitatel2 [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Советские\nчитатели"];
ChitatelMetro [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Современные\nисследователи"];

Мотивы [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Ключевые мотивы:\nлюбовь / Петербург / память / творчество"];
Издательства [shape=parallelogram, fillcolor="#D7BDE2", label="Издательства\n('Акмэ', Гослитиздат, Сов. писатель)"];

// Связи (по аналогии с транспортной системой)
Ахматоведение -> {ИМЛИ ЛитКанон} [color="#16A085", penwidth=2];
Ахматоведение -> {Критика1910 КритикаСовет} [color="#16A085", penwidth=2];

Критика1910 -> Акмеизм [color="#E74C3C"];
КритикаСовет -> Символизм [color="#E74C3C"];

Акмеизм -> Vecher [color="#F39C12"];
Символизм -> {Chetki BelayaStaya Rekviem} [color="#F39C12"];

Vecher -> LirGeroinya [color="#E67E22", label="озвучивает", fontsize=10];
Chetki -> GolosAvtora [color="#E67E22", label="озвучивает", fontsize=10];
BelayaStaya -> Muza [color="#E67E22", label="озвучивает", fontsize=10];

LirGeroinya -> Chitatel1 [color="#5D6D7E", label="передаёт\nпереживание", fontsize=10];
GolosAvtora -> Chitatel2 [color="#5D6D7E", label="передаёт\nпереживание", fontsize=10];
Muza -> ChitatelMetro [color="#5D6D7E", label="передаёт\nпереживание", fontsize=10];

Vecher -> Chitatel1 [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];
Chetki -> Chitatel2 [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];
BelayaStaya -> ChitatelMetro [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];
Rekviem -> ChitatelMetro [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];

Мотивы -> {Vecher Chetki BelayaStaya Rekviem} [color="#F9E79F", label="пронизывают", fontsize=10];
Издательства -> LirGeroinya [color="#5D6D7E", style=dashed, label="публикуют", fontsize=10];
Издательства -> GolosAvtora [color="#5D6D7E", style=dashed, label="публикуют", fontsize=10];

Критика1910 -> Ахматоведение [dir=back, color="#16A085", style=dashed, label="влияние на канон", fontsize=9];
Vecher -> Акмеизм [dir=back, color="#F39C12", style=dashed, label="реализует\nпринципы", fontsize=9];
}
</graphviz>

==Аристократы==
{{#mermaid:sequenceDiagram
actor Сеньор
participant ДворцовыйЭтикет as Дворцовый этикет
participant Вассалы
Сеньор->>ДворцовыйЭтикет: Запрос на проведение совета
ДворцовыйЭтикет-->>Сеньор: Совет одобрен, зал готов
Сеньор->>Вассалы: Приветствую, начинаем совет
Вассалы->>Сеньор: Просим слова, милорд
Сеньор->>ДворцовыйЭтикет: Запрос на право слова для вассала
ДворцовыйЭтикет-->>Сеньор: Право слова предоставлено
}}
Водитель → Сеньор (инициатор, управляющий)
Транспортная система → Дворцовый этикет (регулирующая надстройка, дающая разрешения)
Пассажиры → Вассалы (подчинённые, которые обращаются с просьбой)
Схема отражает типичный ритуал феодального общества: запрос к протоколу, получение одобрения, обращение к вассалам, их просьба, повторный запрос к этикету и финальный ответ.

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T10:04:55Z

StulinSD:

Участник:StulinSD

2026-04-17T09:53:43Z

StulinSD: /* Стулин Савва Денисович */

= Стулин Савва Денисович =

[[Файл:Logo_MGPU.jpg|thumb|center|500px|МГПУ]]

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || 1. 2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|-
| Область знаний || Информатика, Английский язык, Педагогика, Образование, Социология
|-
| Контакт || stulinsd222@mgpu.ru
|-
| Группа || ИНФА-221
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person || Методика преподавания, английский язык
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие || Python, Pascal, Scratch
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика и английский язык(бакалавриат)
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:UserMGPU]]

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T09:50:14Z

StulinSD: /* Транспортная система Graphviz */

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T09:46:55Z

StulinSD:

== Транспортная система Graphviz ==
Этот граф представляет транспортную систему города, показывая взаимодействие между различными уровнями управления и элементами транспортной инфраструктуры. На федеральном уровне министерство транспорта РФ регулирует и финансирует транспортные проекты и федеральные законы. Региональные органы, такие как транспортные департаменты городов, координируют работу муниципальных управлений, отвечающих за транспорт в городах и районах. Муниципальные органы управляют транспортом на местном уровне, включая такие транспортные средства, как автобусы, троллейбусы и такси. Инфраструктура города включает в себя основные транспортные средства, такие как автобус, троллейбус, метро и т.д., которые обслуживают пассажиров и управляются водителями. Водители транспортных средств взаимодействуют с пассажирами, обеспечивая их перемещение по городу, при этом также учитываются факторы повышения квалификации и трудоустройства водителей. Работодатели, в свою очередь, предоставляют рабочие места водителям, взаимодействуя с транспортными компаниями и органами власти для обеспечения эффективной работы системы.

<graphviz>
digraph akhmatova_literature {
rankdir=TB;
size="10,10";
compound=true;
newrank=true;
fontname="Arial";
node [fontname="Arial"];
edge [fontname="Arial", dir="forward", splines=false];

Ахматоведение [shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#74B9FF", fontcolor=white, fontsize=14, label="Ахматоведение\n(научное сообщество)"];

subgraph cluster_academic {
label="Академический уровень";
style=solid;
fillcolor="#A2D9CE";
color="#16A085";

ИМЛИ [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Институт мировой\nлитературы (ИМЛИ)"];
ЛитКанон [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Литературный\nканон и премии"];
}

subgraph cluster_critics {
label="Литературная критика";
style=solid;
fillcolor="#FFB6C1";
color="#E74C3C";

Критика1910 [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Критика 1910-х\n('Аполлон', Цех поэтов)"];
КритикаСовет [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Советская критика\n(Эйхенбаум, Жирмунский)"];
}

subgraph cluster_schools {
label="Поэтические школы / объединения";
style=solid;
fillcolor="#F0E68C";
color="#F39C12";

Акмеизм [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Акмеизм\n(ранняя Ахматова)"];
Символизм [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Символизм\n(контекст влияния)"];
}

subgraph cluster_books {
label="Поэтические сборники Ахматовой";
style=solid;
fillcolor="#FFFAF0";
color="#E67E22";

Vecher [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Вечер»\n(1912)"];
Chetki [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Чётки»\n(1914)"];
BelayaStaya [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Белая стая»\n(1917)"];
Rekviem [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="«Реквием»\n(1935–1940)"];
}

subgraph cluster_lyrical_subjects {
label="Лирические субъекты";
style=solid;
fillcolor="#D5DBDB";
color="#5D6D7E";

LirGeroinya [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Лирическая\nгероиня"];
GolosAvtora [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Голос автора\n(исповедальный)"];
Muza [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Муза / Голос\nэпохи"];
}

// Читатели (три типа)
Chitatel1 [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Читатели-\nсовременники"];
Chitatel2 [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Советские\nчитатели"];
ChitatelMetro [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Современные\nисследователи"];

Мотивы [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Ключевые мотивы:\nлюбовь / Петербург / память / творчество"];
Издательства [shape=parallelogram, fillcolor="#D7BDE2", label="Издательства\n('Акмэ', Гослитиздат, Сов. писатель)"];

// Связи (по аналогии с транспортной системой)
Ахматоведение -> {ИМЛИ ЛитКанон} [color="#16A085", penwidth=2];
Ахматоведение -> {Критика1910 КритикаСовет} [color="#16A085", penwidth=2];

Критика1910 -> Акмеизм [color="#E74C3C"];
КритикаСовет -> Символизм [color="#E74C3C"];

Акмеизм -> Vecher [color="#F39C12"];
Символизм -> {Chetki BelayaStaya Rekviem} [color="#F39C12"];

Vecher -> LirGeroinya [color="#E67E22", label="озвучивает", fontsize=10];
Chetki -> GolosAvtora [color="#E67E22", label="озвучивает", fontsize=10];
BelayaStaya -> Muza [color="#E67E22", label="озвучивает", fontsize=10];

LirGeroinya -> Chitatel1 [color="#5D6D7E", label="передаёт\nпереживание", fontsize=10];
GolosAvtora -> Chitatel2 [color="#5D6D7E", label="передаёт\nпереживание", fontsize=10];
Muza -> ChitatelMetro [color="#5D6D7E", label="передаёт\nпереживание", fontsize=10];

Vecher -> Chitatel1 [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];
Chetki -> Chitatel2 [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];
BelayaStaya -> ChitatelMetro [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];
Rekviem -> ChitatelMetro [color="#F1C40F", label="читают", fontsize=10];

Мотивы -> {Vecher Chetki BelayaStaya Rekviem} [color="#F9E79F", label="пронизывают", fontsize=10];
Издательства -> LirGeroinya [color="#5D6D7E", style=dashed, label="публикуют", fontsize=10];
Издательства -> GolosAvtora [color="#5D6D7E", style=dashed, label="публикуют", fontsize=10];

Критика1910 -> Ахматоведение [dir=back, color="#16A085", style=dashed, label="влияние на канон", fontsize=9];
Vecher -> Акмеизм [dir=back, color="#F39C12", style=dashed, label="реализует\nпринципы", fontsize=9];
}
</graphviz>

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T09:37:00Z

StulinSD:

digraph literature_network {
rankdir=TB;
size="10,10";
compound=true;
newrank=true;
fontname="Arial";
node [fontname="Arial"];
edge [fontname="Arial"];

// Узлы – латинские имена, метки – кириллица
node [shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#74B9FF", fontcolor=white, fontsize=14];
science_council [label="Научный совет"];

node [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", fontcolor=black];
research_funds [label="Научные фонды"];
pub_standards [label="Стандарты\nцитирования"];

node [shape=box, fillcolor="#FADBD8"];
direction1 [label="Транспортное\nмоделирование"];
direction2 [label="Устойчивая\nмобильность"];

node [shape=rect, fillcolor="#FFFACD"];
group1 [label="Лаборатория\nмоделирования"];
group2 [label="Центр\nлогистики"];

node [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1"];
concept1 [label="Маршрутизация"];
concept2 [label="Пассажиропоток"];
concept3 [label="Интермодальность"];
concept4 [label="Цифровые двойники"];

node [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF"];
author1 [label="Исследователь A"];
author2 [label="Исследователь B"];
author3 [label="Исследователь C"];

node [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F"];
venues [label="Журналы и\nконференции"];

node [shape=parallelogram, fillcolor="#D7BDE2"];
publishers [label="Издательства"];

// Рёбра
edge [color="#16A085", penwidth=2];
science_council -> {research_funds pub_standards direction1 direction2};

edge [color="#E74C3C"];
direction1 -> group1;
direction2 -> group2;

edge [color="#F39C12"];
group1 -> concept1;
group2 -> {concept2 concept3 concept4};

edge [color="#E67E22", label="изучает", fontsize=10];
concept1 -> author1;
concept2 -> author2;
concept3 -> author3;
concept4 -> author1;

edge [color="#5D6D7E", label="публикует", fontsize=10];
author1 -> venues;
author2 -> venues;
author3 -> venues;

edge [color="#F1C40F", label="выпускает", fontsize=10];
publishers -> venues;

edge [color="#5D6D7E", style=dashed, label="рецензирует", fontsize=10];
publishers -> author1;
publishers -> author2;

edge [dir=back, color="#E74C3C", style=dashed, label="отчётность", fontsize=9];
group1 -> direction1;
group2 -> direction2;
}

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T09:36:31Z

StulinSD:

flowchart TB
classDef blue fill:#74B9FF,color:white
classDef green fill:#D5F5E3
classDef pink fill:#FADBD8
classDef yellow fill:#FFFACD
classDef red fill:#F5B7B1
classDef diamond fill:#A9DFBF,shape:diamond
classDef venue fill:#F9E79F
classDef pub fill:#D7BDE2

НаучныйСовет[("Научный совет")]:::blue
НаучныеФонды[Научные фонды]:::green
СтандартыЦитирования[Стандарты цитирования]:::green
Направление1[Транспортное моделирование]:::pink
Направление2[Устойчивая мобильность]:::pink
Группа1[Лаборатория моделирования]:::yellow
Группа2[Центр логистики]:::yellow
Понятие1(Маршрутизация):::red
Понятие2(Пассажиропоток):::red
Понятие3(Интермодальность):::red
Понятие4(Цифровые двойники):::red
Автор1{Исследователь A}:::diamond
Автор2{Исследователь B}:::diamond
Автор3{Исследователь C}:::diamond
МестаПубликаций[(Журналы и конференции)]:::venue
Издательства[Издательства]:::pub

НаучныйСовет --> НаучныеФонды & СтандартыЦитирования & Направление1 & Направление2
Направление1 --> Группа1
Направление2 --> Группа2
Группа1 --> Понятие1
Группа2 --> Понятие2 & Понятие3 & Понятие4
Понятие1 -->|изучает| Автор1
Понятие2 -->|изучает| Автор2
Понятие3 -->|изучает| Автор3
Понятие4 -->|изучает| Автор1
Автор1 -->|публикует| МестаПубликаций
Автор2 -->|публикует| МестаПубликаций
Автор3 -->|публикует| МестаПубликаций
Издательства -->|выпускает| МестаПубликаций
Издательства -.->|рецензирует| Автор1 & Автор2
Группа1 -.->|отчётность| Направление1
Группа2 -.->|отчётность| Направление2

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T09:34:55Z

StulinSD:

digraph literature_network {
rankdir=TB;
size="10,10";
compound=true;
newrank=true;
fontname="Arial";
node [fontname="Arial"];
edge [fontname="Arial", dir="forward", splines=false];

// Центральный координатор (аналог мэрии) – теперь научный совет
НаучныйСовет [shape=ellipse, style=filled, fillcolor="#74B9FF", fontcolor=white, fontsize=14, label="Научный совет\n(координация исследований)"];

// Федеральный уровень -> Уровень исследовательских программ
subgraph cluster_programs {
label="Фундаментальные научные программы";
style=solid;
fillcolor="#A2D9CE";
color="#16A085";

НаучныеФонды [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Научные фонды\nи гранты"];
СтандартыПубликаций [shape=box, fillcolor="#D5F5E3", label="Стандарты\nцитирования"];
}

// Региональные органы -> Научные направления / школы
subgraph cluster_directions {
label="Научные направления";
style=solid;
fillcolor="#FFB6C1";
color="#E74C3C";

Направление1 [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Транспортное\nмоделирование"];
Направление2 [shape=box, fillcolor="#FADBD8", label="Устойчивая\nмобильность"];
}

// Муниципальный уровень -> Исследовательские группы
subgraph cluster_groups {
label="Исследовательские группы";
style=solid;
fillcolor="#F0E68C";
color="#F39C12";

Группа1 [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Лаборатория\nматематического\nмоделирования"];
Группа2 [shape=rect, fillcolor="#FFFACD", label="Центр\nгородской\nлогистики"];
}

// Транспортная инфраструктура -> Ключевые понятия (слова)
subgraph cluster_concepts {
label="Ключевые научные понятия";
style=solid;
fillcolor="#FFFAF0";
color="#E67E22";

Понятие1 [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Маршрутизация"];
Понятие2 [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Пассажиропоток"];
Понятие3 [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Интермодальность"];
Понятие4 [shape=circle, fillcolor="#F5B7B1", label="Цифровые двойники"];
}

// Водители -> Авторы публикаций
subgraph cluster_authors {
label="Авторы (исследователи)";
style=solid;
fillcolor="#D5DBDB";
color="#5D6D7E";

Автор1 [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Исследователь A"];
Автор2 [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Исследователь B"];
Автор3 [shape=diamond, fillcolor="#A9DFBF", label="Исследователь C"];
}

// Остановки -> Журналы / конференции (места публикации)
МестаПубликаций [shape=ellipse, fillcolor="#F9E79F", label="Журналы\nи конференции"];

// Работодатели -> Издательства / редакции
Издательства [shape=parallelogram, fillcolor="#D7BDE2", label="Издательства\nи редакционные\nколлегии"];

// Связи (переосмысленные)
// Научный совет финансирует программы и стандарты
НаучныйСовет -> {НаучныеФонды СтандартыПубликаций} [color="#16A085", penwidth=2];
// Программы влияют на направления
НаучныйСовет -> {Направление1 Направление2} [color="#16A085", penwidth=2];

// Направления руководят исследовательскими группами
Направление1 -> Группа1 [color="#E74C3C"];
Направление2 -> Группа2 [color="#E74C3C"];

// Группы разрабатывают ключевые понятия
Группа1 -> Понятие1 [color="#F39C12"];
Группа2 -> {Понятие2 Понятие3 Понятие4} [color="#F39C12"];

// Понятия используют авторы (связь "изучает")
Понятие1 -> Автор1 [color="#E67E22", label="изучает", fontsize=10];
Понятие2 -> Автор2 [color="#E67E22", label="изучает", fontsize=10];
Понятие3 -> Автор3 [color="#E67E22", label="изучает", fontsize=10];
Понятие4 -> Автор1 [color="#E67E22", label="изучает", fontsize=10];

// Авторы публикуются в журналах/конференциях
Автор1 -> МестаПубликаций [color="#5D6D7E", label="публикует", fontsize=10];
Автор2 -> МестаПубликаций [color="#5D6D7E", label="публикует", fontsize=10];
Автор3 -> МестаПубликаций [color="#5D6D7E", label="публикует", fontsize=10];

// Издательства взаимодействуют с журналами и авторами
Издательства -> МестаПубликаций [color="#F1C40F", label="выпускает", fontsize=10];
Издательства -> Автор1 [color="#5D6D7E", style=dashed, label="рецензирует\nработы", fontsize=10];
Издательства -> Автор2 [color="#5D6D7E", style=dashed, label="рецензирует\nработы", fontsize=10];

// Обратные связи: отчётность научных групп перед направлениями
Группа1 -> Направление1 [dir=back, color="#E74C3C", style=dashed, label="отчётность", fontsize=9];
Понятие1 -> Группа1 [dir=back, color="#F39C12", style=dashed, label="разработано", fontsize=9];
}

Обсуждение участника:StulinSD

2026-04-17T09:29:58Z

StulinSD: Новая страница: «digraph LiteratureNetwork { // Настройки rankdir=TB; splines=ortho; nodesep=0.5; ranksep=0.7; fontname="Arial"; fontsize=12; labelloc="t"; label="Библиометрическая сеть по тематике «Транспорт» (обобщённая литература)"; // --- Узлы (все обезличены) --- // Ключевые слова (общие понятия) node [shape=o...»

digraph LiteratureNetwork {
// Настройки
rankdir=TB;
splines=ortho;
nodesep=0.5;
ranksep=0.7;
fontname="Arial";
fontsize=12;
labelloc="t";
label="Библиометрическая сеть по тематике «Транспорт» (обобщённая литература)";

// --- Узлы (все обезличены) ---

// Ключевые слова (общие понятия)
node [shape=oval, style=filled, fillcolor=lightgreen, fontsize=10];
kw_Transport; kw_Logistics; kw_UrbanMobility; kw_RailSystems; kw_Digitalization;
kw_Autonomous; kw_Infrastructure; kw_SpatialModeling;

// Исследователи (без имён)
node [shape=box, style=filled, fillcolor=lightblue, fontsize=10];
researcher_Alpha; researcher_Beta; researcher_Gamma; researcher_Delta;

// Журналы / конференции (обобщённые названия)
node [shape=folder, style=filled, fillcolor=lightcoral, fontsize=9];
journal_TransportStudies; conference_AnnualTransport; journal_AppliedMobility; proceedings_RegionalTrans;

// Публикации (без годов и конкретных заглавий)
node [shape=ellipse, style=filled, fillcolor=white, fontsize=9, color=black, penwidth=1.5];
pub_X; pub_Y; pub_Z; pub_W; pub_V;

// Темы / кластеры (абстрактные направления)
node [shape=hexagon, style=filled, fillcolor=gold, fontsize=11];
cluster_Infrastructure; cluster_DigitalMobility; cluster_EconomicLogistics;

// --- Связи (только литературные взаимодействия) ---

// Тема → ключевые слова (сплошная линия)
edge [style=solid, color=black, penwidth=1];
cluster_Infrastructure -> kw_Infrastructure;
cluster_Infrastructure -> kw_RailSystems;
cluster_DigitalMobility -> kw_Digitalization;
cluster_DigitalMobility -> kw_Autonomous;
cluster_EconomicLogistics -> kw_Logistics;
cluster_EconomicLogistics -> kw_Transport;

// Ключевые слова → исследователи (пунктир: кто изучает тему)
edge [style=dashed, color=darkgreen, penwidth=1];
kw_Transport -> researcher_Alpha;
kw_Logistics -> researcher_Beta;
kw_UrbanMobility -> researcher_Gamma;
kw_RailSystems -> researcher_Delta;
kw_Digitalization -> researcher_Alpha;
kw_Autonomous -> researcher_Gamma;

// Исследователи → их публикации (точечная линия)
edge [style=dotted, color=blue, penwidth=1];
researcher_Alpha -> pub_X;
researcher_Alpha -> pub_Y;
researcher_Beta -> pub_Z;
researcher_Gamma -> pub_W;
researcher_Delta -> pub_V;

// Соавторство между исследователями (жирная линия)
edge [style=bold, color=red, penwidth=2];
researcher_Alpha -> researcher_Beta [label="соавторы"];
researcher_Alpha -> researcher_Gamma [label="соавторы"];
researcher_Beta -> researcher_Delta [label="соавторы"];

// Цитирование между публикациями (пунктир со стрелкой)
edge [style=dashed, color=gray, penwidth=1, arrowhead=normal];
pub_Y -> pub_X [label="цитирует"];
pub_Z -> pub_X;
pub_W -> pub_Y;
pub_V -> pub_Z;

// Публикации → журналы / конференции (сплошная, тонкая)
edge [style=solid, color=purple, penwidth=1];
pub_X -> journal_TransportStudies;
pub_Y -> conference_AnnualTransport;
pub_Z -> journal_AppliedMobility;
pub_W -> proceedings_RegionalTrans;
pub_V -> conference_AnnualTransport;

// Обратная связь: журналы / конференции → ключевые слова (жирная обратная стрелка)
edge [style=bold, color=orange, penwidth=1.5, dir=back];
journal_TransportStudies -> kw_Transport;
journal_TransportStudies -> kw_UrbanMobility;
conference_AnnualTransport -> kw_Logistics;
journal_AppliedMobility -> kw_Digitalization;
proceedings_RegionalTrans -> kw_Infrastructure;

// Ранжирование для читаемости (одноранговые группы)
{ rank=same; cluster_Infrastructure; cluster_DigitalMobility; cluster_EconomicLogistics; }
{ rank=same; kw_Transport; kw_Logistics; kw_UrbanMobility; kw_RailSystems; kw_Digitalization; kw_Autonomous; kw_Infrastructure; kw_SpatialModeling; }
{ rank=same; researcher_Alpha; researcher_Beta; researcher_Gamma; researcher_Delta; }
{ rank=same; pub_X; pub_Y; pub_Z; pub_W; pub_V; }
{ rank=same; journal_TransportStudies; conference_AnnualTransport; journal_AppliedMobility; proceedings_RegionalTrans; }
}

Участник:StulinSD

2026-04-17T09:11:57Z

StulinSD: /* Стулин Савва Денисович */

= Стулин Савва Денисович =

[[Файл:Logo_MGPU.jpg|thumb|center|500px|МГПУ]]

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || 1. 2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|-
| Область знаний || Информатика, Английский язык, Педагогика, Образование, Социология
|-
| Веб-сайт || https://www.gosu.ru/
|-
| Видео запись || https://youtu.be/
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person || Методика преподавания, английский язык
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие || Python, Pascal, Scratch
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика и английский язык(бакалавриат)
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:Участники]]

Участник:StulinSD

2026-04-17T09:11:15Z

StulinSD: /* Стулин Савва Денисович */

= Стулин Савва Денисович =

[[Файл:Logo_MGPU.jpg|thumb|center|500px|Александр Карпов (пример)]]

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || 1. 2022 – наст. время, ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, 44.03.01 «Педагогическое образование», профиль: «Информатика и английский язык» 2. Работаю в онлайн школе учителем английского языка.
|-
| Область знаний || Информатика, Английский язык, Педагогика, Образование, Социология
|-
| Веб-сайт || https://www.gosu.ru/
|-
| Видео запись || https://youtu.be/
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person || Методика преподавания, английский язык
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие || Python, Pascal, Scratch
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика и английский язык(бакалавриат)
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:Участники]]

Участник:StulinSD

2026-04-17T09:05:55Z

StulinSD: Новая страница: «= Стулин Савва Денисович = {| class="wikitable" ! Поле !! Значение |- | Описание участника || Стулин Савва Денисович С 2022 года обучаюсь в ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, направление «Информатика». |- | Область знаний || Информатика |- | Веб-сайт || |- | Видео...»

= Стулин Савва Денисович =

{| class="wikitable"
! Поле !! Значение
|-
| Описание участника || Стулин Савва Денисович С 2022 года обучаюсь в ГАОУ ВО МГПУ, Институт цифрового образования, направление «Информатика».
|-
| Область знаний || Информатика
|-
| Веб-сайт ||
|-
| Видео запись ||
|-
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person ||
|-
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие ||
|-
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг ||
|-
| Позиция (положение) ||
|-
| Профиль подготовки || Информатика
|-
| Педагогическая направленность ||
|-
| Принадлежность к организациям (сообщества) ||
|-
| Виды спорта, которыми занимается ||
|-
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает ||
|}

[[Категория:Участники]]