работа посвящена исследованию процессов сбора и анализа данных о поведении пользователей в социальных медиа. В исследовании описан ряд методов, разработанных с использованием языка Python, позволяющих не только осуществлять сбор данных, но и проводить анализ временных рядов, например, таких, как метод Хёрста. Основное внимание уделяется выявлению фрактальных характеристик и степени стационарности распределений параметров временных рядов.
this paper is devoted to the study of data collection and analysis of user behavior in social media. The study describes a number of methods developed using the Python language that allow not only to collect data but also to analyze time series, such as the Hurst method. The main focus is on identifying fractal characteristics and the degree of stationarity of distributions of time series parameters.