В статье доказывается, что междисциплинарный подход на основе интеграции уже показавших свою эффективность исследовательских инструментов перспективен для изучения процесса онлайн-радикализации молодежи в социальных сетях. Мы опираемся на международный опыт междисциплинарных исследований в области изучения радикализации, накопленный в таких научных центрах, как START, ICSR, CSEC, ISGA, и др. В статье представлен опыт междисциплинарной проектной группы Томского политехнического университета по созданию прототипа программной системы для выявления ультраправых сообществ в социальной сети «ВКонтакте». Новый гибридный метод календарно-корреляционного анализа сочетает в себе скорость компьютерного анализа больших данных (чувствительный для обнаружения ультраправых сообществ), математическую модель для выявления целевой группы по характерному изменению активности группы в «окрестности» ключевых событий и базу знаний. Методика работы алгоритма позволит выявлять предикторы радикализации для разработки критериев отбора и маркирования триггерных объектов, значимых для ультрарадикальных сообществ в российской социальной сети; создать социальный граф из кластеров и перекрестных связей; прогнозировать угрозы и риски распространения радикальных идеологий. В перспективе прототип может применяться для анализа других социальных сетей и ультрарадикальных сообществ при условии пополнения базы знаний, адаптации правил анализа информации и соответствующих социологических шаблонов и моделей. Мы также излагаем исследовательские стратегии для проверки нашей методики. Благодарность. Исследование выполнено при финансовой поддержке ГЗ «Наука», в рамках проекта FSWW-2020-0014.