Комплексный дискурсивный подход к коммуникативной активности интернет-пользователей
Проникновение Интернета в современную жизнь обусловливает растущий интерес к изучению психологических характеристик медиаконтента. В этой связи особую актуальность приобретает исследование коммуникативной активности субъектов в пространстве Интернета как нового дискурсивного феномена цифрового общества. Этой задаче служит разработка методологии комплексного изучения дискурса на основе психологических, психолингвистических и математических методов. Цель статьи - представление результатов применения данного подхода к анализу интенциональной составляющей коммуникативной активности, определение его возможностей, ограничений и перспектив. Для выявления интенций коммуникативной активности пользователей применен метод интент-анализа; для описания дискурсивных признаков, выступающих индикаторами реализации интенций, - психолингвистические методы лексико-грамматического анализа; для верификации дискурсивных признаков - авторская экспериментальная методика понимания высказываний; для оценки потенциала дискурсивных признаков интенций - синтаксический анализатор, генетический алгоритм на базе DEAP, нейросетевая модель BERT, учитывающая параметры эмоциональной окраски дискурса. Выявлено 44 категории интенций (4 897 реализаций), среди которых по частотности проявления преобладают негативные, наиболее разнообразны по составу нейтральные аналитические интенции. Описаны лексические, синтаксические, графические и пунктуационные признаки актуальных интенций коммуникативной активности, установлена их специфичность для интернет-дискурса. Способность дискурсивных признаков сделать интенцию более эксплицитной подтверждена эмпирически. Вместе с тем обнаружена неравноценность потенциала различных признаков интенций, что наряду с когнитивной близостью отдельных категорий может затруднять их однозначную идентификацию. Определены перспективы учета контекстной включенности высказываний, существенно улучшающей распознавание интенций, с помощью моделей и методов искусственного интеллекта. По результатам исследования сделан вывод о том, что комплексный дискурсивный подход способствует преодолению проблем, связанных с имплицитностью психологического содержания высказываний и контекстной вариативностью его вербализации, создавая основу для технологий оценки динамики взаимодействия в Интернете, оказания воздействия и его социальных последствий.
Ключевые слова
дискурсивный подход,
интернет-дискурс,
интент-анализ,
лексикограмматический анализ,
модель BERT,
коммуникативная активность,
интенции коммуникантов,
дискурсивные признакиАвторы
| Павлова Наталия Дмитриевна | Институт психологии Российской академии наук | доктор психологических наук, главный научный сотрудник Лаборатории психологии речи и психолингвистики | pavlovand@ipran.ru |
| Афиногенова Виктория Алексеевна | Институт психологии Российской академии наук | кандидат психологических наук, научный сотрудник Лаборатории психологии речи и психолингвистики | afinogenovava@ipran.ru |
| Кубрак Тина Анатольевна | Институт психологии Российской академии наук | кандидат психологических наук, старший научный сотрудник Лаборатории психологии речи и психолингвистики | kubrakta@ipran.ru |
| Гребенщикова Таисия Александровна | Институт психологии Российской академии наук | кандидат психологических наук, старший научный сотрудник Лаборатории психологии речи и психолингвистики | grebenscikovata@ipran.ru |
| Зачесова Ирина Анатольевна | Институт психологии Российской академии наук | кандидат психологических наук, старший научный сотрудник Лаборатории психологии речи и психолингвистики | zachyosovaia@ipran.ru |
| Сальников Тимофей Дмитриевич | Институт психологии Российской академии наук | младший научный сотрудник Лаборатории психологии речи и психолингвистики | salnikovtimofeyof@gmail.com |
Всего: 6
Ссылки
Батура, Т. В., Корб, А. В., Печёнкина, А. М. (2015). Анализ иллокутивных функций высказываний на примере текстовых сообщений в Твиттере. Сибирский психологический журнал, 58, 162-174.
Воронина, Л. В. (2021). Иллокутивный профиль текстовых единиц с семантикой цели в аспекте их моделирования и интерпретации. Ученые записки Казанского университета. Сер. Гуманитарные науки, 163(1), 42-52.
Городецкий Б. Ю. (ред.) (1986). Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 17: Теория речевых актов. М.: Прогресс.
Каменский, М. В. (2015). Когнитивно-функциональная модель дискурсных маркеров как основа экспериментального исследования их когнитивного потенциала. Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Гуманитарные науки, 34(2), 111-120.
Карасик, В. И. (2019). Интернет-жанры. Жанры речи, 21(1), 49-55.
Китова, Д. А., Журавлев А. Л. (2020). Отношение пользователей социальных сетей к детям и детству: автоматизированный анализ текстовых сообщений. Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека: сб. науч. ст. и материалов междунар. конф. Коломна: Гос. соц.-гуман. ун-т.
Куликова, В. А. (2021). Новообразования как средство вербальной агрессии в текстах интернет-СМИ. В кн.: Л. В. Рацибурской (ред.). Русский язык в интернет-коммуникации: лингвокогнитивный и прагматический аспекты (с. 284-317). М.: Флинта.
Курьянович, А. В. (2018). Опыт лингво-правовой характеристики конфликтной языковой личности (на примере анализа коммуникативного поведения тролля в сетевой переписке). Вестник Томского государственного педагогического университета, 2(191), 127-142.
Лутовинова, О. В. (2021). Коммуникативные Интернет-типажи агрессивного поведения как кросс-культурный феномен. Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики, 3, 158-171.
Мишланов, В. А., Крижановская, Е. М., Кузнецова, Ю. М. (2021). К интерпретации имплицитного модуса: семиотические маркеры речевых интенций в текстах сетевой коммуникации. Медиалингвистика, 8(4), 366-378.
Норман, Б. Ю. (2020). Понимание сокращенного или неоднозначного высказывания: сочетание вербального и реального опыта читателя. Вопросы психолингвистики, 45(3), 85-95.
Павлова, Н. Д., Афиногенова, В. А., Гребенщикова, Т. А. (2023). Дискурс социальных медиа: интенциональный подход. Психологический журнал, 44(1), 81-90.
Павлова, Н. Д., Афиногенова, В. А., Кубрак, Т. А. (2023). Определение речевых интенций субъектов общения по дискурсивным маркерам. Экспериментальная психология, 16(4), 157-171.
Павлова, Н. Д., Гребенщикова, Т. А. (2017). Интент-анализ. Основания, процедура, опыт использования. М.: Ин-т психологии РАН.
Павлова, Н. Д., Гребенщикова, Т. А., Афиногенова, В. А. (2023). Признаки интенций поддержания и развития дискуссии в интернет-дискурсе (на материале обсуждения локдауна 2021 г.). Вопросы психолингвистики, 4(58), 10-26.
Пильгун, М. А. (2018). Психолингвистический анализ медиаконтента в мультимодальном аспекте: протестные коммуникации & большие данные. Вопросы психолингвистики, 36(2), 99-117.
Рахилина, Е. В., Бычкова, П. А., Жукова, С. Ю. (2021). Речевые акты как лингвистическая категория: дискурсивные формулы. Вопросы языкознания, 2, 7-27.
Савченко, А. В., Янь-Цзюнь, Л. (2020). "Коронавирусные неологизмы": от лексики и фразеологии к интернет-мемам (на материале русского и китайского языков). Коммуникативные исследования, 7(4), 865-886.
Фаломкина, И. П. (2020). Речевая агрессия в комментариях социальных сетей и мониторинг социальной напряженности (на материале комментариев в профиле @kuzbass_news). Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Сер. Гуманитарные науки, 8(2), 101-105.
Чернявская, В. Е. (2020). Метапрагматика коммуникации: когда автор приносит свое значение, а адресат свой контекст. Вестник Санкт-Петербургского университета. Язык и литература, 7(1), 135-147.
Шмурак, Р. И. (2021). Формальные средства выражения упрека в русском языке: к процедуре корпусного поиска. Вестник Московского университета. Сер. Филология, 2, 83-93.
Ярушкина, Н. Г., Мошкин, В. С., Константинов, А. А. (2020). Применение языковых моделей WORD2VEC и bert в задаче Сентимент-анализа текстовых сообщений социальных сетей. Автоматизация процессов управления, 61 (3), 60-69.
Benamar, L., Balaguе, C., & Ghassany M. (2017). The Identification and Influence of Social Roles in a Social Media Product Community. Computer-Mediated Communication, 22, 337-362.
Dale, D. (2023, 01.21). Hugging Face. Retrieved from https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny-sentimentbalanced/blob/main/ README.md.
Fogal, D., Harris, D. W., & Moss, M. (Eds.) (2018). New Work on Speech Acts. Oxford: Oxford University Press.
Fortin, F.-A., De Rainville, F.-M., Gardner, M.-A., Parizeau, M., & Gagne, C. (2012). DEAP: Evolutionary algorithms made easy. Journal of Machine Learning Research, 13, 2171-2175.
Harris, D. W. (2019). Intention and commitment in speech acts. Theoretical Linguistics, 45(1-2), 53-67.
Kiklewicz, A., & Sładkiewicz, Z. (2021). Mul'timodal'nost' - mul'timediynost' - mul'tikanal'nost' i dr. Al'terna-tivnye formy peredachi informatsii kak problema lingvisticheskoy teorii i terminologii [Multimodality - multimedia - multichannel, etc. Alternative forms of information transmission as a problem of linguistic theory and terminology]. Bulletin de la société polonaise de linguistique, fasc. Lxxvii. 77, 153-175.
Pilgun, M., & Gabdrakhmanova, N. (2020). Digital spaces of network aggression: muscovites' perception of migrants. Russian Journal of Communication, 12(3), 237-261.
Ritesh, K., Shervin M., & Marcos Z. (2018). Benchmarking aggression identification in social media. Proceedings of the first workshop on trolling, aggression and cyberbulling, 1-11.
Valentine, L., McEnery, C., O'Sullivan, S., Gleeson, J., Bendall, S., & Alvarez-Jimenez, M. (2020). Young People's Experience of a Long-Term Social Media-Based Intervention for First-Episode Psychosis: Qualitative Analysis. Journal of Medical Internet Research, 22(6), e17570.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 7, 5998-6008.
Yang, D., Huang, C., & Wang, M. (2017). A social recommender system by combining social network and sentiment similarity: A case study of healthcare. Journal of Information Science, 43(5), 635-648.
Вы можете добавить статью