Causative-Emotive Analysis: The Study of Youtube Viewers Reactions to Propaganda
Table of contents
Share
QR
Metrics
Causative-Emotive Analysis: The Study of Youtube Viewers Reactions to Propaganda
Annotation
PII
S020595920021484-8-1
Publication type
Article
Status
Published
Authors
O. G. Grigoriev 
Occupation: head of the division “Artificial intelligence and decision making”
Affiliation: Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Yu. M. Kuznetsova
Affiliation: Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
E.N. Nikitina
Affiliation: Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
M.A. Stankevich
Occupation: Research Engineer of the Intellectual Analysis of Information department
Affiliation: Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
N. V. Chudova
Affiliation: Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Pages
90-98
Abstract

The emotionality of political discourse, and the attributing of emotional states, and their causes, in particular, are examined. The research was carried out using TITANIS, the described in part 1 of the paper, an automatic text analysis tool created at the Federal Research Center Computer Science and Control of the Russian Academy of Sciences (FRC CSC RAS). The emotionality of viewers of political and non-political Russian-language YouTube channels, as well as of audience of conservative and liberal influencers, was compared. Comments on politicized channels were analyzed in order to identify a causation of the mentioned emotional states. 

Keywords
political discourse, emotives, automatic text analysis, text markers of emotionality, causative-emotive analysis
Acknowledgment
The research was supported by the Russian Foundation for Basic Research under research project No. 21-011-31638.
Date of publication
15.09.2022
Number of purchasers
0
Views
85
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf 100 RUB / 1.0 SU

To download PDF you should sign in

Full text is available to subscribers only
Subscribe right now
Only article and additional services
Whole issue and additional services
All issues and additional services for 2022
1 В настоящий момент на стыке психологии коллективных эмоций, лингвистики эмотивов и искусственного интеллекта, отраслью которого является интеллектуальный анализ текстов, могут проводиться исследования, поставляющие количественные данные для психологии эмоций больших групп. В частности, могут быть исследованы массовые представления об эмоциях, переживаемых значимыми для общества фигурами или целыми группами, а также проанализированы представления о причинах этих переживаний (“Байден напуган действиями талибов”, “Народ возмущён повышением пенсионного возраста”, “Молодые теперь не умеют радоваться простым вещам” и т.п.).
2 В первой части статьи описан инструмент автоматического анализа текста, созданный для изучения коллективных эмоций. В задачу исследования, представленного в данной работе, входил анализ эмоциональности политического дискурса и каузального аспекта эмоционального состояния, упоминаемого комментаторами видеороликов политической направленности.
3 Гипотезы исследования:
4 1) Пропагандистские ролики вызывают более интенсивную эмоциональную реакцию, чем ролики учебной и бытовой направленности.
5 2) Обсуждение своих и чужих эмоций и их причин идёт более активно в сетевых дискуссиях, разгорающихся под влиянием политической пропаганды.
6 Обе гипотезы предполагалось проверить на больших данных сетевых дискуссий.
7

МЕТОДИКА

8 Использовались разработанные коллективом ФИЦ ИУ РАН средства и технологии интеллектуального анализа текстов. Объектом исследования выступила эмоциональная реакция на пропаганду, представленную в авторских YouTube каналах государственнически и оппозиционно-либерально настроенных журналистов и политиков. В исследовании применялся разработанный нами метод каузативно-эмотивного анализа, который может выступать средством изучения общественного мнения: люди, обсуждая пропагандистские ролики, сами пишут о том, что вызывает у них (или других) гнев, печаль, радость и другие переживания.
9 Исследованные корпуса текстов. Для формирования экспериментального корпуса текстов комментариев к Youtube-каналам инфлюенсеров (влиятельных блогеров, от англ. influence — влияние) использовался официальный сервис YouTube Data API, который позволяет получить доступ к различным материалам Youtube при помощи GET запросов. Получена следующая информация о комментариях: текст, пользовательское имя автора, дата и время публикации, количество “лайков”, идентификатор комментария первого уровня (для комментариев второго уровня). Загруженные при помощи Youtube Data API комментарии пользователей были подвергнуты лингвистическому анализу, на основе которого вычислены психолингвистические, морфологические, словарные, синтаксические и семантические характеристики данных текстов. Текстовые характеристики рассчитаны для экспериментального корпуса (комментарии к видео общественно-политических инфлюенсеров) и контрольного корпуса (комментарии к видео неполитических инфлюенсеров), что позволило выполнить статистическое сравнение двух выборок, а также провести проверку статистических гипотез о различии данных текстовых характеристик между корпусами.
10 Были выкачаны комментарии за период с 30 апреля 2020 г. по 30 апреля 2021 г. к роликам следующих каналов:
11
  • политические государственнической направленности: Куликов, Соловьёв, Киселёв, Примаков, Багдасаров, Сатановский;
12
  • политические оппозиционно-либеральной направленности: Соболь, Навальный, Яшин, Волков, Явлинский, Дудь;
13
  • неполитические (фоновые): Кулинарная стихия Ларисы Рубальской, KoLena, Шеф-повар Василий Емельяненко, Секреты Кулинарии, MARFFA, Хобби Тракториста, Будни Тракториста, Домашняя Кулинария, Gotovim s Asmoy, КУЛИНАРИЯ Любовь Ким, Лум Планет, Центр Архэ, Итальянцы by Kuzno Productions, Anna Chi, Кулинарим с Таней, Денис Косяков.
14 Собраны комментарии к 4807 видео, в общей сложности 6 млн. 288 тыс. 558 комментариев; численная характеристика исследованных корпусов представлена в таблице
15 Таблица. Количественное описание корпусов текстов
Политические корпуса
Государственнический Оппозиционно-либеральный Вместе Неполитический корпус
Количество видео 2.357 272 2.629 2.178
Общее число сообщений (comments+replies)* 1.264.605 3.795.771 5.060.376 1.228.182
Медиана числа сообщений на видео 150 1.243 187 165
Комментарии первого уровня (comments) 613.696 2.659.772 3.273.468 909.024
Ответы к комментариям первого уровня (replies) 650.909 1.135.999 1.786.908 319.158
Медиана % комментариев от всех сообщений 57% 69% 59% 84%
Медиана % ответов от всех сообщений 43% 31% 41% 16%
Медиана количества комментариев на 1 ответ 1.31 2.28 1.42 4.8
Число словоупотреблений 12.741.080 35.271.888 48.012.968 11.740.306
Медиана числа словоупотреблений на 1 сообщение 11.3 11.2 11.3 9.4
Примечание. Формат YouTube предоставляет пользователям возможность оставлять сообщения 2 типов: комментарии первого уровня, которые оставляют непосредственно к видео (comments), и ответы (replies), которые оставляются к комментариям первого уровня.
16 Обработка данных. Для проведения каузативно-эмотивного анализа корпус был обработан при помощи морфологического анализатора MyStem (https://yandex.ru/dev/mystem/) для выделения из слов лемм, с которым знаком анализатор (СПС-эмотивов), чтобы сопоставить их с лемматизированным текстами комментариев YouTube, которые также обрабатывались через MyStem. При этом некоторые из форм исходной таблицы приводились к одной лемме, так как лемма в анализаторе у них одна, например для случаев совершенных и несовершенных глаголов. Некоторые формы были удалены из конечного списка, так как могут вносить дисбаланс при подсчете встречаемости. Например, лемма для слова “всё” из подгруппы “состояние_покой” определяется MyStem как слово “все” (“e” вместо “ё”), которое является часто употребимым в русском языке и искажает общую картину при подсчете.
17 После подсчета встречаемости слов из словарей эмоций было выполнено сравнение выборок; была рассмотрена возможность использовать параметрический t-тест Стьюдента, но для большинства признаков сравниваемые выборки не проходили проверки на критерий нормальности распределения данных. Поэтому был выбран непараметрический критерий Манна–Уитни с порогом отброса нулевой гипотезы α = 0.05. Так как в представленных группах есть значительная разница в характере комментируемости видео, перед проведением статистических тестов данные были нормализованы относительно количества комментариев в каждом видео.
18

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

19 Эмоциональность политического дискурса. Между корпусом политических обсуждений и фоновым корпусом обнаружены значимые различия1 по следующим показателям: словарь аффектогенной лексики, словарь мотивации и напряжения, словарь “рациональность положительная”, число отрицательных частиц (в фоновом корпусе их больше).
1. Здесь и далее все упоминаемые различия значимы на уровне p
20 Между корпусом обсуждений роликов с государственнической пропагандой и фоновым корпусом обнаружены значимые различия по следующим показателям: словарь аффектогенной лексики, словарь мотивации и напряжения.
21 Между корпусом обсуждений роликов с оппозиционно-либеральной пропагандой и фоновым корпусом обнаружены значимые различия по следующим показателям: коэффициент Трейгера (отношение числа глаголов к числу прилагательных), коэффициент опредмеченности (отношение числа глаголов к числу существительных), словарь аффектогенной лексики, словарь мотивации и напряжения, средняя длина слов, число знаков препинания, словарь “социальность положительная” (в фоновом корпусе элементы этого словаря встречаются чаще).
22 Первая гипотеза нашла аргументы в свою пользу: обсуждения пропагандистских роликов идёт на более высоким уровне эмоциональности, чем обсуждение роликов неполитического содержания. Отметим, что несмотря на кажущуюся банальность этого вывода, получение его количественного подтверждения обладает новизной: на материале сплошной выборки более чем 6 млн. комментариев, оставленных за год, провести такое исследование можно было только с помощью инструмента автоматического анализа текста.
23 Получены значимые различия и между корпусами политических обсуждений, хотя различия здесь не в “градусе” накала страстей. В обсуждениях роликов инфлюенсеров с государственническими убеждениями чаще встречаются инвективы, выше коэффициент Трейгера, в них используется больше прилагательных. В обсуждениях роликов политиков с либеральными убеждениями значимо чаще встречается лексика эмоциональности: словарь социальности (друзья, семья, близкие, банда, подельники и т.п.), словарь мотивации и напряжения, словарь положительных эмоций. В этих обсуждениях сами комментарии оказываются более длинными (показатель “число предложений”) и в них чаще упоминаются различные действия (выше коэффициент опредмеченности действий).
24 Таким образом, мы можем констатировать, что пропаганда вызывает бурные дискуссии, но обсуждение роликов, в которых высказываются государственнические взгляды, в большей мере сопровождается оскорблениями и характеризацией упоминаемых объектов, в то время как либеральная пропаганда сопровождается более пристальным вниманием к групповым структурам и социальным связям и сопровождается бо́льшим напряжением и эмоциями, в том числе положительными, характеризующими и эйфорическое состояние.
25 По соотношению количества комментариев к количеству ответов на них (см. табл.) можно судить о формате дискуссий, которые возникают при обсуждениях различных роликов. В выборке дискуссий, разворачивающихся вокруг неполитических (фоновых) роликов, медиана соотношения комментариев и ответов на них составляет 4.8 (т.е. приблизительно один ответ на каждый пятый комментарий). В выборке дискуссий вокруг политических роликов с государственнической направленностью это соотношение равно 1.31, а в выборке дискуссий вокруг роликов оппозиционеров — 2.32. Таким образом, можно сказать, что в обсуждениях роликов с государственнической пропагандой чаще возникают споры и перепалки (учитывая повышенное число инвектив в этом корпусе текстов). Однако само желание прокомментировать выше в роликах оппозиционеров: медиана числа сообщений (комментариев и ответов на них) к роликам либеральных политиков и журналистов составляет 1243, в то время как для роликов государственников этот показатель составляет около 150 сообщений на ролик.
26 Полученные данные позволяют говорить о том, что политический сетевой дискурс отличается повышенной эмоциональностью, активностью и аффектированностью комментаторов при обсуждении роликов инфлюенсеров с оппозиционно-либеральными взглядами и напряженностью дискуссий при обсуждении роликов инфлюенсеров с государственническими взглядами.
27 Частотный анализ эмотивов. По склонности употреблять эмотивы и обсуждать причины атрибутируемых себе и другим эмоций картина складывается иная, чем по эмоциональности обсуждений.
28 Во-первых, оказалось, что политический дискурс, несмотря на свою эмоциональность, ничем не отличается от неполитического по готовности комментаторов обсуждать эмоции и их причины. Таким образом, если использование аффектогенной лексики и лексики мотивации и напряжения может выступать маркером политических сетевых дискуссий, то словарь эмотивов для этой цели использоваться не может.
29 Во-вторых, обнаружено, что отсутствие различий по использованию эмотивов между политическим и неполитическим корпусами обеспечивается именно обсуждениями государственнической пропаганды: между корпусом комментариев к роликам инфлюенсеров с государственническими убеждениями и фоновым корпусом различий нет, но между последним и корпусом комментариев к роликам либеральных политиков и журналистов значимые различия есть. Дискуссии, вызываемые либеральной пропагандой, отличаются пониженным использованием эмотивов, характеризующих базовые эмоции и эмоции состояний возбуждения/успокоения/исполнения. Следовательно, необычно редкое внимание комментаторов к эмоциям и причинам, их породившим, может быть использовано как маркер оппозиционно-либерального дискурса.
30 В-третьих, обнаружено, что именно частота использования эмотивов хорошо различает обсуждения, стимулированные государственнической пропагандой и пропагандой либеральной: в первых значимо чаще присутствуют эмотивы с семантикой всех классов переживаний (базовых эмоций, эмоций социальной оценки, состояний возбуждения и успокоения). Помимо этого зафиксировано и значимо более частое именование таких базовых эмоций, как страх, гнев, печаль, удивление, и таких эмоций социальной оценки, как презрение, вина, стыд, гордость, зависть.
31 Полученные результаты дают интересную лексическую и психологическую картину дискуссий на политические темы. Обсуждение роликов либерального толка идёт на высоком уровне эмоционального накала, на что указывает и использование лексики эмоциональности, и некоторые психолингвистические показатели. Однако в этих обсуждениях люди реже прибегают к атрибутированию эмоций и указанию их причин (по сравнению как с дискуссиями вокруг государственнической пропаганды, так и с реакциями на ролики неполитического содержания).
32 Если обратиться к смыслу использования в тексте эмотивов и особенно каузативных эмотивов, то можно сказать, что отклик на либеральную и государственническую пропаганду различается тем объемом внимания, который отводится эмоциям: своим, собеседников, значимых для общества фигур, социальных групп. В первом случае люди скорее выражают эмоции, чем обсуждают их, во втором — больше говорят о своих и чужих переживаниях, обсуждая причины, их вызвавшие.
33 Итак, наша вторая гипотеза — о большем внимании к эмоциональным переживаниям в политическом дискурсе — не подтвердилась. Более того, оказалось, что эмоции и их причины реже становятся предметом внимания в дискуссиях, стимулированных оппозиционно-либеральной пропагандой.
34 Каузативно-эмотивный анализ. Остановимся, наконец, на возможностях метода автоматического каузативно-эмотивного анализа. Первое: сравнение разнообразия причин эмоций, которые фигурируют в исследуемых корпусах текстов. На рис. 1 представлены результаты сравнения общего количества лексем в роли каузаторов, выявленных при эмотивах, выражающих базовые эмоции. Чем выше показатель, тем больше уникальных лексем выступают в качестве каузаторов для эмотивов из сравниваемых подкорпусов. Как можно видеть, в обсуждениях политики люди в большей степени оригинальны и самостоятельны, когда говорят о причинах страха, в то время как при обсуждении причин радости они менее изобретательны, чем те, кто обсуждает кулинарные рецепты или ремонт техники.
35

Рис. 1. Количество лексем в роли каузаторов при эмотивах (в % к суммарному количеству лексем в роли каузаторов при любых предикатах в сравниваемых подкорпусах).

36 Далее, можно искать значимые различия между корпусами текстов по представленности лексем определенной тематики в роли каузаторов эмоций. Как мы уже говорили, определенные тематические группы слов (ТГС) заданы словарными списками в лингвистическом анализаторе (но могут быть и созданы специально под задачи конкретного исследования). Можно также создавать различные рейтинги лексем (без объединения их в ТГС) или вычислять каузативный потенциал наиболее интересных для исследования лексем. Ниже представлены результаты обоих способов анализа данных.
37 В настоящий момент в нашем анализаторе используется следующий набор ТГС: 1. Аффектогенная лексика (1.1. Инвективы; 1.2. “Мягкие инвективы”; 1.3. Междометия и звукоподражания; 1.4. Жаргонная лексика; 1.5. Обсценная лексика; 1.6. Патетизмы (безысключительная и уменьшительная лексика); 1.7. Прецедентная лексика (прецедентные имена, архаизмы)); 2. Эмоции (2.1. Эмоции отрицательные астеничные и негативные телесные состояния; 2.2. Эмоции отрицательные стеничные; 2.3. Эмоции положительные); 3. Когниции (3.1. Когнитивная деятельность и коммуникация; 3.2. Рациональная оценка отрицательная; 3.3. Рациональная оценка положительная); 4. Активность (4.1. Мотивация и напряжение; 4.2. Активность деструктивная); 5. Социальность (5.1. Социальность отрицательная; 5.2. Социальность положительная; 5.3. Социальность предметная (демография, образование, медицина)); 6. Лексика поводов для эмоционального напряжения (6.1. Экономика и финансы; 6.2. ЖКХ, инфраструктура и экология; 6.3. Государство и управление вообще; 6.4. Силовые структуры; 6.5. Катастрофы); 7. Онимы (7.1. Антропонимы; 7.2. Этнонимы; 7.3. Эргонимы; 7.4. Топонимы); 8. Внесловарная лексика (именование конкретных предметов; омонимичные лексемы); 9. Местоимения.
38 Применение критерия Манна–Уитни обнаружило только два значимых различия между двумя подкорпусами корпуса политических дискуссий: в обсуждениях либеральной пропаганды в качестве каузаторов базовых эмоций выступает большее количество слов-инвектив и слов, называющих отрицательные стеничные эмоции, чем в подкорпусе обсуждений государственнической пропаганды. Различия с фоновым корпусом более значительны: дискуссии вокруг оппозиционно-либеральных роликов отличаются от фоновых по двенадцати параметрам. В качестве причин, приписываемых себе и другим эмоций, значимо чаще используются лексемы, вошедшие в следующие тематические группы: инвективы, обсценизмы, прецедентные имена, отрицательные эмоции (и стеничные, и астеничные), рациональная оценка отрицательная, активность деструктивная, социальность отрицательная, государство и управление, силовые структуры. Можно констатировать, что такого рода пропаганда сдвигает фокус внимания при определении причин эмоций на действия госорганов (что естественно для критики действующей власти со стороны оппозиции), при этом часто объекты, вызвавшие эмоции, не называются, а обзываются (инвективы и обсценизмы), а упоминаемые группы, события, действия, телесные состояния и рациональное отношение обозначаются словами с негативной коннотацией. Обсуждение государственнической пропаганды также ведется с опорой на инвективы и обсценную лексику и также в качестве источников, стимулирующих эмоциональный отклик, называются государство и силовые структуры, отрицательная социальность и активность деструктивная, однако в этом подкорпусе в качестве каузаторов эмоций чаще упоминаются этнонимы и топонимы; всего обнаружено восемь значимых отличий. Таким образом, государственническая пропаганда вызывает более “объективистское” отношение к своим и чужим переживаниям, их источники в большей мере мыслятся комментаторами как существующие во внешнем мире.
39 Для того чтобы получить представление о наиболее аффектогенных предметах для каждой базовой эмоции, можно вычислить частоту встречаемости каждой лексемы в роли каузатора при каждом эмотиве. На основе этого можно создать, например, топ-15 каузаторов для разных групп эмотивов, используемых в разных корпусах текстов. В нашем случае было построено 18 рейтингов (3 корпуса х 6 базовых эмоций). В каждом из них присутствовали местоимения в роли каузаторов, что естественно для любой дискуссии. Если очистить рейтинги каузаторов от местоимений, то можно увидеть, какие именно предметы называются дискутантами чаще всего в роли причин определенных эмоций. Так, для эмоции “радость” в топ-15 каузаторов эмоций в дискуссиях, проходящих под влиянием государственнической пропаганды, вошли такие объекты как Россия, народ, человек, религия, мир; в топ-15 каузаторов для дискуссий вокруг оппозиционно-либеральных роликов — Алексей (Навальный), народ, человек, смелость, мужество, жизнь; в топ-15 каузаторов для фоновых дискуссий — рецепт, вкусняшки, семья, талант, молодец, душа. Для эмоции “гнев” топ-15 каузаторов выглядит так: народ, англосакс, Россия в первом подкорпусе; народ, человек, Путин — во втором; человек, шутка — в третьем. Отметим, что речь идёт только о каузаторах, — о том же, кто именно переживает эти эмоции, мы пока судить не можем. Например, в комментариях первого подкорпуса встречаются высказывания “их всех бесит Россия”, а во втором подкорпусе можно увидеть высказывания “чем вас так возмущает народ?!”, так что дальнейшее развитие метода анализа будет связано именно с учётом полной структуры каузативно-эмотивного высказывания (сам лингвистический анализатор всю эту информацию уже выделяет; вопрос в том, как организовать подсчёт таких языковых конструкций при обработке полученных данных).
40 Предлагаемый метод также позволяет характеризовать каузативный потенциал отдельных лексем, и таким образом судить о положении выражаемых с их помощью концептов в эмоциональной картине мира [2] коллективного автора анализируемых текстов. Показатели встречаемости лексемы в роли каузатора при эмотивах из разных групп складываются в ее каузативный профиль, характеризующий способность стоящего за лексемой предмета быть причиной той или иной эмоции.
41 Одной из задач, которая может решаться с помощью анализа каузативных профилей, является эмпирическое определение реального психосемантического сходства/различия содержания лексем, имеющих близкое значение. Так, в роли каузаторов при эмотивах в анализировавшихся текстах встречаются лексемы народ и население, которые в словарях могут дефинитивно не различаться, например: “Народ. 1. В социально-политическом и историческом планах — население страны, совокупность классов, наций, народностей, имеющих общую историческую судьбу” [1, c. 136]. Однако, судя по полученным нами данным, народ отчетливо отличается от населения по своему каузативному потенциалу.
42 На рис. 2 показаны позиции данных лексем в ранжированных списках каузаторов при эмотивах из разных групп (ранги приписывались в порядке убывания встречаемости: чем реже встречается лексема, тем больше ее ранг в списке). Можно видеть, что концепт население в коллективной эмоциональной картине мира россиян сочетается не со всеми эмоциями: о населении нельзя печалиться, по отношению к нему нельзя испытывать гнев. Напротив, лексема народ не просто встречается в роли каузатора при эмотивах из всех групп, но и занимает в ранжированных списках преимущественно очень высокие места (ниже первого десятка — только при эмотивах из группы “удивление”). Полученные каузативные профили свидетельствуют об относительно низкой по сравнению с лексемой народ способности лексемы население участвовать в спонтанной речи россиян в выражении эмоционального содержания, что может быть связано с существенными различиями в количестве и качестве аффективных ассоциаций, относящихся к этим лексемам в коллективном тезаурусе, а следовательно, указывать на их психологическую несинонимичность.
43

Рис. 2. Ранги лексем “народ” и “население” в роли каузаторов базовых эмоций в дискуссиях вокруг государственнической и оппозиционно-либеральной пропаганды.

44 Отмеченные особенности сочетаемости лексем с эмотивами практически не различаются для подкорпусов государственнических и оппозиционных дискуссий, что, вероятно, отражает более глубинный, чем политические ориентации, уровень порождения этих особенностей. Исключение составляет группа эмотивов “радость”: в оппозиционной пропаганде населению приписывается способность кого-то радовать, а в государственнической ему в этом отказано.
45

ВЫВОДЫ

46 Применение инструмента автоматического анализа текста TITANIS в задаче описания особенностей политического дискурса в русскоязычном сегменте YouTube показало следующее.
47 Комментирование пропагандистских роликов идёт на более высоким уровне эмоциональности, чем обсуждение роликов неполитического содержания. Обсуждение роликов, в которых высказываются государственнические взгляды, в большей мере сопровождается оскорблениями и характеризацией упоминаемых объектов, в то время как комментирование либеральной пропаганды в большей мере сосредоточено на обсуждении групп и социальных связей и сопровождается бо́льшим эмоциональным напряжением.
48 Отклик на либеральную и государственническую пропаганду различается объёмом внимания, который отводится эмоциям: своим, собеседников, значимых для общества фигур, социальных групп. В первом случае люди скорее выражают свои эмоции, чем обсуждают их, во втором — больше говорят о своих и чужих переживаниях, обсуждая причины, их вызвавшие. В целом политический дискурс не связан с каким-то особым вниманием к эмоциям, при этом в дискуссиях, стимулированных оппозиционно-либеральной пропагандой, эмоции и их причины реже, чем в неполитических дискуссиях, становятся предметом внимания.
49 Предлагаемый каузативно-эмотивный анализ, проводимый на данных, предоставляемых TITANISом, позволяет получить сведения о каузальной атрибуции коллективных эмоций:
50
  1. Может быть проведено сравнение разнообразия причин эмоций, которые фигурируют в исследуемых корпусах текстов. Наше исследование показало, что при обсуждении политических вопросов люди в большей степени оригинальны и самостоятельны, когда говорят о причинах страха, в то время как при обсуждении причин радости они менее изобретательны, чем те, кто обсуждает кулинарные рецепты или ремонт техники.
51
  1. Могут искаться различия между корпусами текстов по представленности лексем определённой тематики в роли каузаторов эмоций. Было обнаружено, что государственническая пропаганда вызывает более “объективистское” отношение к своим и чужим переживаниям, их источники в большей мере мыслятся комментаторами как существующие во внешнем мире.
52
  1. Для получения представления о наиболее аффектогенных предметах могут вычисляться рейтинги лексем, занимающих роль каузатора при эмотиве. Так, в нашем исследовании для эмоции “радость” в топ-15 каузаторов эмоций в дискуссиях, проходящих под влиянием государственнической пропаганды, вошли такие объекты, как Россия, народ, человек, религия, мир; в топ-15 каузаторов для дискуссий вокруг оппозиционно-либеральных роликов — Алексей (Навальный), народ, человек, смелость, мужество, жизнь.
53
  1. Для наиболее интересных для исследования лексем может вычисляться их каузативный потенциал. Показатели встречаемости лексемы в роли каузатора при эмотивах, относящимся к разным группам эмоций, складываются в ее каузативный профиль, характеризующий способность стоящего за лексемой предмета быть причиной той или иной эмоции. Одной из задач, которая может решаться с помощью анализа каузативных профилей, является эмпирическое определение реального психосемантического сходства/различия содержания лексем, имеющих близкое значение. Так, концепт население в коллективной эмоциональной картине мира россиян сочетается не со всеми эмоциями: о населении нельзя печалиться, по отношению к нему нельзя испытывать гнев. Напротив, лексема народ не просто встречается в роли каузатора при эмотивах из всех групп, но и занимает в ранжированных списках преимущественно высокие места.
54

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

55 Проведённое с помощью созданного инструмента исследование позволяет говорить о работоспособности предлагаемых программных средств и методов анализа. Однако результаты, получаемые с помощью процедуры автоматического анализа сетевых дискуссий, не могут напрямую интерпретироваться как мнения или эмоции определённых групп людей. Во-первых, средств, позволяющих автоматически, быстро и надёжно очищать выкаченные посты и комментарии от комментариев ботов и хейтеров, не существует (во всяком случае в открытом для академических исследователей доступе). Во-вторых, репрезентативность выборки не может быть корректно оценена как в силу простой незаполненности информации “о себе” в аккаунтах многих пользователей и невозможности проверить точность предоставляемой информации, так и в силу теоретической неразработанности понятия репрезентативности для сетевого следа большой или малой группы. В-третьих, комментирование “недружественных” каналов, СМИ, блогов — вполне распространённая практика, и определить групповую идентичность для каждого из сотен тысяч или миллионов комментаторов не представляется возможным (если речь не идёт о специальном монографическом исследовании, посвященном уникальному сетевому ресурсу). В связи с этим ограничением мы и предлагаем рассматривать получаемые с помощью этого инструментария результаты как данные для психологии коллективных (а не групповых) эмоций.

References

1. Slovar' sociolingvisticheskih terminov. Ed. Mihal'chenko V.Yu. Moscow: Rossijskaya akademiya nauk. Institut yazykoznaniya, 2006 (In Russian).

2. Shahovskoj V.I. Emocional'naya kartina mira v verbal'noj prezentacii. Mir russkogo slova. 2019. № 1. P. 35–43 (In Russian).

Comments

No posts found

Write a review
Translate