THE CONTENT ANALYSIS METHOD OF THE SEMANTIC PARTICLE IN TEXTS WITH PSYCHOLINGUISTIC INFLUENCE SIGNS
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.6.092Keywords:
content analysis, semantic particle, core of semantics, categories of psycholinguistic portrait, differentiation of synonyms, psycholinguistic influenceAbstract
The purpose of the article is to accelerate the content analysis of the press without using the express approach by adapting the method of semantic content analysis to quantum-semantic psycholinguistic analysis for developing the method of content analysis of the semantic particle. The article deals with solving an actual scientific and practical problem of the press content analysis acceleration without using the express approach. There were solved tasks such as the main components of content-analytic research adapting to the semantic particle analysis on the basis of the synonymous constructions’ distribution research due to the summative approach of content-analysis; the semantic particles division by categorical features on the basis of the conventional content analysis approach for the semantics cores distribution by logical levels of the i-concept; determining the semantic particle of the logical level correspondence to the propagandist on the basis of a directed approach in content analysis by investigating the specificity of the synonyms’ use. As a research result, the content analysis method of the semantic particle in texts with psycholinguistic influence signs was developed for the first time, based on the complex use of conventional, summative and directed approaches in content analysis by studying the synonymous constructs' thematic differentiation on the basis of textual discourse analysis, which allowed to adapt the semantic analysis methods to quantum-semantic psycholinguistic analysis and, thus, it became possible acceleration the press content analysis. The results can be used to interpret the semantic particle and identify patterns in the worlds of the semantic particle perceptionDownloads
References
Тарасенко Я.В. Визначення координат семантичної частки в англомовному тексті при відомому психолінгвістичному портреті пропагандиста / Я.В. Тарасенко // Захист інформації. – 2019. – Том 21, No 3. – С. 168-174.
Krippendorff K. Content analysis: an introduction to its methodology – 4th ed. / K. Krippendorff. – Thousand Oaks: SAGE Publications, 2018. – 472 p.
Кирпиков А.Р. Качественный контент-анализ как метод исследования / А.Р. Кирпиков // XXI Международная конференция памяти профессора Л.Н. Когана «Культура, личность, общество в современном мире: методология, опыт эмпирического исследования», 22-23 марта 2018 г., Екатеринбург. – Екатеринбург: УрФУ, 2018. – С. 67-74.
Тарасенко Я.В. Метод квантово-семантичного психолінгвістичного аналізу англомовного тексту пропагандного дискурсу / Я.В. Тарасенко // Сучасні інформаційні системи. – 2019. – Том 3, No 4. – С. 62-68.
Чернобровкина Е.П. Контент-анализ в лингвистических исследованиях / Е.П. Чернобровкина // Вестник Бурятского государственного университета. Язык. Литература. Культура. – 2011. – No 11. – С. 125-129.
Gottschalk L.A. Content Analysis of Verbal Behavior: New Findings and Clinical Applications / L.A. Gottschalk. – Abingdon: Routledge, 2013. – 234 p.
Goldenstein J. Analyzing Meaning in Big Data: Performing a Map Analysis Using Grammatical Parsing and Topic Modeling / J. Goldenstein, P. Poschmann // Sociological Methodology. – 2019. – Vol. 49, Issue 1. – P. 83-131.
van Atteveldt W. Clause Analysis: Using Syntactic Information to Automatically Extract Source, Subject, and Predicate from Texts with an Application to the 2008–2009 Gaza War / W. Atteveldt, T. Sheafer, S. R. Shenhav Y. Fogel-Dror // Political Analysis. – 2017. – Vol. 25, Issue 2. – P. 207-222.
Yu F. Semantic content analysis and annotation of histological images / F. Yu, HH. Ip // Computers in Biology and Medicine. – 2008. – Volume 38, Issue 6. – P. 635-649.
Mozhaev O. Multiservise network security metric / O. Mozhaev, H. Kuchuk, N. Kuchuk, M. Mozhaev, M. Lohvynenco // IEEE Advanced information and communication technologies-2017. Proc. of the 2th Int. Conf. – Lviv, 2017. – P. 133-136.
Главчева Ю. М., Главчев М. І., Каніщева О. В., Кучук Г. А. Розробка підходу для ранжування академічних установ за показниками наукової діяльності. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, No 1. С. 63–70.
Bolognesi M. Reliability in content analysis: The case of semantic feature norms classification / M. Bolognesi, R. Pilgram R. van den Heerik // Behavior Research Methods. – 2017. – Volume 49, Issue 6. – P. 1984-2001.
Erlingsson C. A hands-on guide to doing content analysis / C. Erlingsson, P. Brysiewicz // African Journal of Emergency Medicine. – 2017. – Volume 7, Issue 3. – P. 93-99.
Guedes-Gondim S. M. The use of the qualitative content analysis in psychology: A critical review / S. M. Guedes-Gondim, P. F. Bendassolli // Psicologia em Estudo. – 2014. – Vol. 19, No 2. – P. 191-199.
Hsieh H.-F. Three Approaches to Qualitative Content Analysis / H.-F. Hsieh, S. E. Shannon // Qualitative Health Research. – 2005. – Volume 15, Issue 9. – P. 1277–1288.
Zhao J. Facilitating Discourse Analysis with Interactive Visualization / J. Zhao, F. Chevalier, C. Collins, R. Balakrishnan // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2012. – No 18 (12). – P. 2639-2648.
Прокопьева Е.В. О возможностях контент-анализа Я-концепции личности / Е.В. Прокопьева // Северо-Кавказский психологический вестник. – 2013. – Том 11, No 1. – С. 22-26.
Тарасенко Я.В. Метод семантичного стиснення текстової інформації для протидії комп’ютерній лінгвістичній стеганографії / Я.В. Тарасенко, О. Б. Півень, І.М. Федотова-Півень // Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. – 2018. – No3 (32). – С. 68-78.
Литвинов П.П. Англо-русский и русско-английский синонимическийсловарь с тематической классификацией. Продвинутый английский через синонимию: Учеб. пособие для самообразования / П.П. Литвинов. – М.: "Яхонт-А", 2002. – 384 с.
