Новые горизонты цифровой политики: лингвистический анализ и нейросети в исследовании общественно-политических процессов
DOI:
https://doi.org/10.18255/2412-6519-2025-3-236-245Ключевые слова:
цифровая коммуникация, политический дискурс, лингвистический анализ, графовые нейросети, сетевой анализ, концептосферный анализ, моделирование предикационных сетей, Большие ДанныеАннотация
В статье представлен обзор универсальной методологии анализа социально-политических процессов, основанной на совмещении сетевого подхода, методов математического моделирования и лингвистического анализа, составляющих основу сетевой лингвистики - принципиально нового исследовательского направления, разрабатываемого «Междисциплинарной лабораторией прикладной лингвистики и сетевых исследований публичной политики» Кубанского государственного университета. Авторская методология носит модульный характер, поскольку включает методы, которые могут применяться как отдельно, так и в совокупности для исследования различных аспектов социально-политического взаимодействия. Универсальность подхода позволяет адаптировать методологию в зависимости от целей исследования и доступного инструментария. Рассматривается синергия традиционных и современных методов анализа, включая семиотический анализ и сетевое моделирование дискурсивных полей. Особое внимание уделяется применению графовых нейросетей как инструменту автоматизированного анализа больших данных и предсказания развития нарративов на основе исследования предикационной сети дискурсивного поля. Представленные аналитические кейсы подтверждают объективность предложенного подхода и раскрывают перспективы сетевой лингвистики в исследовании социально-политических процессов с учётом увеличения объёмов цифровых данных и необходимости разработки точного аналитического инструментария для предиктивной аналитики.Библиографические ссылки
Charteris-Black J. Politicians and Rhetoric: The Persuasive Power of Metaphor. London: Palgrave Macmillan, 2004. 256 p. DOI: https://doi.org/10.1057/9780230501706
Neuendorf K. A. The Content Analysis Guidebook (2nd ed.). London: SAGE Publications, 2017. 456 p. DOI: https://doi.org/10.4135/9781071873045
Раменская Л. А. Анализ взаимодействия цифровых платформ с ключевыми заинтересованными сторонами: контент-анализ // Управленец. 2021. Т. 12, № 5. С. 96-106. DOI 10.29141/2218-5003-2021-12-5-7
Van Dijk T. A. Discourse as Structure and Process. London: SAGE Publications, 1997. 368 p.
Карасик В. И., Китанина Э. А. Аксиология власти в русской лингвокультуре // Русистика. 2023. Т. 21, № 1. С. 97-110. DOI 10.22363/2618-8163-2023-21-1-97-110 DOI: https://doi.org/10.22363/2618-8163-2023-21-1-97-110
Балашова Л. В., Дементьев В. В. Русские речевые жанры. М.: Издательский дом ЯСК, 2022. 832 с. EDN DGPBUC
Анализ методов выявления и оценки страниц лидеров мнений в социальных сетях / Л. А. Виткова, А. М. Кураева, А. А. Проноза, А. А. Чечулин // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. СПб., 2019. С. 233-237. EDN EXXAPF
Солнышкина М. И., Макнамара Д. С., Замалетдинов Р. Р. Обработка естественного языка и изучение сложности дискурса // Вестник РУДН. Серия: Лингвистика. 2022. № 2. С. 317-341. DOI 10.22363/2687-0088-30171
Political polarization on Twitter / M. D. Conover, J. Ratkiewicz, M. Francisco, B. Gonçalves, F. Menczer, A. Flammini // Proceedings of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. Barcelona, 2011. P. 89-96.
Малышева О. П., Рябченко Н. А., Усков С. В. Лингводискурсивный анализ делиберативных практик в онлайн-пространстве: "Единая Россия" - выборы в Государственную думу РФ VIII созыва // Политическая лингвистика. 2022. № 1. С. 44-58. DOI 10.26170/1999-2629_2022_01_05
Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика / Н. Рябченко, В. В. Катермина, А. А. Гнедаш, О. П. Малышева // Южно-российский журнал социальных наук. 2018. Т. 19, № 3. С. 139-162. EDN VAIBUI DOI: https://doi.org/10.31429/26190567-19-3-139-162
Рябченко Н. А., Малышева О. П. Управление политическим контентом: семантический анализ тегов и хэштегов // Материалы VIII международной социологической Грушинской конференции "Социолог 2.0: трансформация профессии", Москва, 18-19 апреля 2018 г. / Отв. ред. А. В. Кулешова. М.: Всероссийский центр изучения общественного мнения, 2018. С. 362-366. EDN XPRVZZ
Малышева О. П., Пичугина В. Е. Опыт применения фолксономического анализа для выявления социокогнитивных особенностей и предпочтений избирателей // Филологические науки в XXI веке: актуальность, многополярность, перспективы развития: сб. науч. тр. Краснодар: Кубанский государственный университет, 2020. С. 57-63. EDN KXLLRV
The Open Graph Viz Platform // Gephi.org. URL: https://gephi.org (дата обращения: 10.02.2025).
Malysheva O. P., Ryabchenko N. A. Web corpora of messages and comment threads for linguistic analysis in the Big Data era // Филологическое знание в современном мире: взгляд из России и Индии. Сборник научно-методических трудов. Иркутск, 2024. С. 301-305. EDN NLICLN
Малышева О. П., Рябченко Н. А. Сетевые лингвистические данные и дискурсивное управление: президентские выборы в США 2020 года // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание. 2022. Т. 21, № 3. С. 39-53. DOI 10.15688/jvolsu2.2022.3.4
Рябченко Н. А., Малышева О. П. Информационное противостояние в эпоху постправды: манифестные и латентные лидеры мнения // Динамика медиасистем. 2023. Т. 3, № 1. С. 270-278. EDN LOPLDK
Рябченко Н. А., Малышева О. П. Кросс-региональный анализ настроений пользователей сетевых сообществ "Типичный Краснодар" и "Типичный Кемерово" // Виртуальная коммуникация и социальные сети: научный журнал. 2022. Т. 1, № 4. С. 215-220. DOI 10.21603/2782-4799-2022-1-4-215-220 DOI: https://doi.org/10.21603/2782-4799-2022-1-4-215-220
Малышева О. П., Рябченко Н. А. Моделирование цифровой социально-политической повестки дня: графовые нейросети и конструирование предикационных сетей // Россия в полицентричном мировом порядке: вызовы и новые парадигмы развития. Материалы X всероссийского конгресса политологов РАПН с международным участием. М., 2024. С. 379-380. EDN OZOQRU
Рябченко Н. А., Малышева О. П. Моделирование цифровой социально-политической повестки дня: от сетевого анализа к графовым нейросетям // Возможности и угрозы цифрового общества: материалы конференции. Ярославль, 2024. С. 269-278. EDN AHGJQU
Малышева О. П., Рябченко Н. А. Сетевое моделирование предикационного ядра цифровой социально-политической повестки дня: опыт применения графовой нейросети "Концептоскоп" для анализа Telegram-канала Д. А. Медведева в 2022-2023 гг. // Политическая лингвистика. 2024. № 5. С. 125-136. EDN WYEBHJ
