Междисциплинарные цифровые способы исследования политического медиадискурса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цифровые способы исследования политического дискурса позволяют расширить спектр данных о статистике и репликации упоминания той или иной проблематики в медиапространстве, популярности лексических единиц либо иного контента, распространенных как посредством средств массовой информации, так и в рядах читательской аудитории с помощью комментариев и постов на страницах личных аккаунтов, как итог, определить специфику репрезентации определенных политических процессов в масс-медиа. Объектом настоящего исследования выступают различные методы и инструменты цифрового изучения политического медиадискурса, а также соответствующее программное обеспечение. Предметом являются результаты контент-анализа политической коммуникации, полученные зарубежными (Я.-М. Эберл, П. Толочко, П. Йост, Т. Хайденрайх, Х.Г. Бумгаарден) и российскими (Е.И. Бегловой и О.Ю. Шмелевой) специалистами. Цель работы – компаративным путем изучения ручного и автоматизированного методов контент-анализа выявить наиболее эффективный способ работы с медиаматериалом. Основным методом исследования в статье послужил комплексный сравнительный анализ проведенных исследований: от ручного контент-анализа до цифрового с применением математических алгоритмов и метода "цифрового следа", теоретический анализ научной литературы по обозначенной проблематике, описательный и сопоставительный методы, интерпретация полученных результатов. Научная новизна статьи состоит в обращении к сравнению разного рода цифровых способов контент-анализа. Выявление их сильных и слабых сторон и перспективы применения цифровых способов контент-анализа в медиаиндустрии в российской науке имеют малоизученный характер и нуждаются в разработке. Новые цифровые методы контент-анализа являются более объективными, оперативными, структурированными, разнообразными и верифицируемыми в отличие от ручных; стремительное развитие технологий искусственного интеллекта вносит свои коррективы в методику анализа политического медиадискурса; междисциплинарные цифровые способы и инструменты исследования политической коммуникации расширяют спектр возможностей корпусного, критического и контент-анализа взаимокорреляции дискурса и власти, тенденций и перспектив политических процессов и действий верховного руководства.

Об авторах

Белла Ахмедовна Булгарова

Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы

Email: bulgarova-ba@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-6005-2505
доцент; кафедра массовых коммуникаций;

Тамара Юрьевна Чинённая

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Email: t.chinennaya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2621-6606
доцент; кафедра национальных и федеративных отношений;

Зульфира Салиховна Зюкина

РУДН им. Патриса Лумумбы

Email: zyukina_zs@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-1583-9576
доцент; кафедра Русского языка и лингвокультурологии;

Екатерина Станиславовна Козловская

РУДН им. Патриса Лумумбы

Email: kozlovskaya_es@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0002-6308-725X
доцент; кафедра Русского языка №5;

Список литературы

  1. Аббаси М.М. Лингвистический интерфейс с эмоциональным анализом текста в компьютерных системах: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 2.3.1. / Аббаси Мохсин Маншад; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова»], Ижевск: 2022.
  2. Багга-Гупта С., Апрамея Р. Языкотворчество в цифровых глобальных пространствах Юга и Севера в XXI веке: медиа, язык и идентичность в политическом дискурсе // Бандунг: Journal of the Global South. 2018. № 5 (3). С. 20-28.
  3. Беглова Е.И., Шмелёва О.Ю. «Языковой код» политической коммуникации (на материале выступлений президента России В. В. Путина 2012-2015 гг.) // Политическая лингвистика. 2015. № 3. С. 12-16.
  4. Данилова А.Г., Митина О.В. Компьютеризированный качественный анализ текста // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2021. №1. С. 220-240. URL: https://doi.org/10.11621/vsp.2021.01.09. Date: 23.02.2024.
  5. Лобанова Т.Н. Лингвистический анализ китайского политического медиадискурса: структура, характеристики и дискурсивные практики: автореферат дис. ... доктора филологических наук: 10.02.19 / Лобанова Татьяна Николаевна; [Место защиты: Московский государственный областной университет]. Мытищи: 2020.
  6. Новикова А. А. Сравнение инструментов Sketch Engine и TermoStat для извлечения терминологии // International Journal of Open Information Technologies. 2020. №11. С. 73-79.
  7. Равочкин Н.Н. Автор в политическом дискурсе с позиции психолингвистики // Studia Humanitatis. 2019. № 1. 14 с.
  8. Социальная сеть как пространство дискурса идентичности и квазиинститут этничности центральноазиатских мигрантов = Social network as a space for identity discourse and an ethnicity quasi-institution of migrants from Central Asia [Текст]: коллективная монография / под науч. ред. И.П. Кужелевой-Саган; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский Томский государственный университет. Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2017.
  9. Юе Сюе. Методы исследования политического дискурса в контексте цифровизации гуманитарных наук // Политическая лингвистика. 2023. № 1 (97). С. 136-143. URL: https://doi.org/10.26170/1999-2629_2023_01_15.
  10. Блассниг С. Контент-анализ в исследовательском поле политической коммуникации: The Self-Presentation of Political Actors // In book: Standardisierte Inhaltsanalyse in der Kommunikationswissenschaft - Стандартизированный контент-анализ в исследованиях коммуникации (pp.301-312). URL: https://doi.org/10.1007/978-3-658-36179-2_26
  11. Эберль Ж.-М., Толочко П., Йост П., Хайденрайх Т., Бумгаарден Х.Г. Что в посте? Как настроение и значимость вопроса влияют на эмоциональные реакции пользователей Facebook // Journal of Information Technology & Politics. 2020. № 17 (1). С. 48-65.
  12. Kilgarriff A., Baisa V., Bušta J., Jakubíček M., Kovář V., Michelfeit J., Rychlý P., Suchomel V. The Sketch Engine: ten years on // Lexicography ASIALEX. 2014. Vol. 1. Pр. 7-36.
  13. Программное обеспечение для текстовой аналитики Provalis Research. URL: https://www.predictiveanalyticstoday.com/provalis-research-text-analytics-software/. Date: 17.08.2024.
  14. Quirkos - программное обеспечение для качественного анализа данных. URL: https://www.quirkos.com/. Date: 17.08.2024.
  15. Скотт Х. Критический дискурс-анализ: Искусственный интеллект, социальные сети и анализ социальных медиа // SESYNC. 2023. URL: https://www.sesync.org/resources/critical-discourse-analysis-artificial-intelligence-social-network-social-media-analysis. Date: 17.08.2024.
  16. Sketch Engine. URL: https://www.sketchengine.eu/. Date: 23.02.2024.
  17. TermoStat. URL: http://termostat.ling.umontreal.ca/index.php. Date: 23.02.2024.
  18. T-LAB: Tools for Text Analysis. URL: https://www.tlab.it/features/#what. Date: 17.08.2024.
  19. Водак Р., Хосравиник М. Динамика дискурса и политики в правом популизме в Европе и за ее пределами: An introduction // In: Wodak R, KhosraviNik M, Mral B (eds) Right-Wing Populism in Europe: Politics and Discourse. London: Bloomsbury, 2013. С. 27-28.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).