New horizons of digital politics: linguistic analysis and neural networks in the study of socio-political processes

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18255/2412-6519-2025-3-236-245

Keywords:

digital communication, political discourse, linguistic analysis, graph neural networks, network analysis, conceptual sphere analysis, discursive dynamics, predictive modeling, big Data

Abstract

The article presents an overview of a universal methodology for analyzing socio-political processes, based on the integration of the network approach (network analysis), mathematical and network modeling methods, and comprehensive linguistic analysis, which together form the basis of network linguistics - a fundamentally new research direction being developed by the Interdisciplinary Laboratory of Applied Linguistics and Network Studies of Public Policy at Kuban State University. The proposed methodology is modular in nature, incorporating methods that can be applied individually or collectively to examine various aspects of socio-political interaction. Its versatility allows for adaptation depending on the research objectives and the available tools. The study explores the synergy between traditional and modern analytical methods, including the semiotic analysis of hashtags and emojis, 3-D modeling of discursive fields, analysis of discursive dynamics, and the concept-sphere core. Special attention is given to graph neural networks as tools for the automated analysis of big data and for predicting the evolution of narratives based on an investigation of the predicative network within the discursive field. The presented analytical cases confirm the objectivity of the proposed approach and illustrate the in-depth analysis of digital discourses and their dynamics in political communication. Overall, the article elucidates the prospects of network linguistics in researching socio-political processes, especially considering the increasing volume of digital data and the necessity for precise predictive analytics tools.

Author Biographies

  • Natalia A. Ryabchenko, Kuban State University
    Cand. Sc. (Politics)
  • Olga P. Malysheva, Kuban State University
    Cand. Sc. (Philology)

References

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

Downloads

Published

2025-09-30

Issue

Section

Political Science