Семантический сетевой подход: возможности и ограничения (пример образа инфляции в СМИ)
В статье акцентируется потребность в инструментарии, который позволил бы облегчить построение системы кодирования и анализа информации новостных сообщений. Материалом для исследования послужили экономические новости, изобилующие специфическими терминами, интерпретациями, экспертизой и метафоричным о...
Gespeichert in:
Veröffentlicht in: | Sot͡s︡iologicheskiĭ zhurnal 2020-01, Vol.26 (2), p.8 |
---|---|
1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng ; rus |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Zusammenfassung: | В статье акцентируется потребность в инструментарии, который позволил бы облегчить построение системы кодирования и анализа информации новостных сообщений. Материалом для исследования послужили экономические новости, изобилующие специфическими терминами, интерпретациями, экспертизой и метафоричным описанием событий. Во многих случаях можно фиксировать, что содержание подобных текстов усложнено, в результате чего «классический» контентанализ может потребовать дополнительных итераций и усиленного внимания к аналитической процедуре. В исследовании освещаются методологические, аналитические особенности семантического сетевого подхода (ССП) в сравнении с контент-анализом и подходами Text Mining на примере анализа шести новостных сообщений экономической тематики, содержащих термины «рост цен» и «инфляция». Особенность ССП - упрощение обработки больших неструктурированных данных с акцентом на содержании. В подготовке и расчете сетевых метрик для каждой новости отражаются наиболее значимые концепты, что упрощает контент-анализ большего корпуса текстов. Визуализация показывает в кейсах разное семантическое положение «инфляции» как синонима «роста цен» в зависимости от сюжета. Важным результатом является то, что вне зависимости от объема и визуальной структуры новостного сообщения эти термины можно считать ведущими в соответствующих сюжетных линиях, что может помочь в проведении дискурс-анализа с их упоминанием. Предполагается, что подход станет «опорным» инструментом для дальнейшего количественного и качественного анализа новостных сообщений, в частности с экономической тематикой. Технические особенности программ подготовки текстов и семантического моделирования можно считать возможными ограничениями подхода, особенно для пространства Text Mining. Электронное приложение с материалами к статье см. по адресу: URL: https://www.jour.fnisc.ru/index.php/socjour/article/view/7262/7199 |
---|---|
ISSN: | 1562-2495 1684-1581 |
DOI: | 10.19181/socjour.2020.26.2.7262 |