Автоматическое диагностирование манипулятивного дискурса (на материале корпуса русскоязычных интернет- публикаций)
DOI:
https://doi.org/10.26577/EJPh.2020.v180.i4.ph16Аннотация
В статье рассматривается проблема манипулятивности массмедийного дискурса и его распознавания путем применения машинного обучения. Современный дискурс масс-медиа адресован массовому читателю, на настроение и поведение которого он может оказывать психолого-информационное воздействие, при этом формируя у читателя определенные установки, ценности, мироощущения и миропонимание. В силу стремительного развития информационных технологий и ежеминутного пополнения информационного интернетконтента значительно увеличиваются риски и угроза подобного информационного воздействия. В связи с этим актуальными являются вопросы изучения дискурса масс-медиа, манипуляции, выявления признаков манипулятивности публикаций. Актуальность рассматриваемой темы обусловлена острой необходимостью быстрого, автоматического определения публикуемой тестовой информации, обладающей манипулятивным потенциалом и способной оказывать медиаманипулирование массовым сознанием. Феномен манпулятивности дискурса масс-медиа представляет собой сложное явление, объединяющее как языковые, так и внеязыковые факторы. В аспекте компьютерного диагностирования манипулятивности массмедийных публикаций сформировано понимание концепта манипулятивности, в котором акцент сделан на языковую репрезентацию манипулятивного, «скрытого» и затемненного содержания. В контексте машинной обработки больших массивов текстов определено понимание однородности структуры манипулятивного текста. С учетом такого понимания манипулятивности в результате лингвистического и дискурсивного анализа 1000 казахстанских русскоязычных интернет-публикаций, извлеченных из корпуса текстов объемом 10000 единиц, были выявлены и охарактеризованы речевые и языковые индикаторы манипулятивности текстов. Гипотеза исследования заключалась в предположении, что выявленные индикаторы, которые подвергаются параметризации и алгоритмизации для машиной обработки, выступают валидными метриками автоматического диагностирования электронных публикаций, обладающих манипулятивным потенциалом.
