МЕТОД КОНТЕНТ-АНАЛІЗУ СЕМАНТИЧНОЇ ЧАСТКИ В ТЕКСТАХ З ОЗНАКАМИ ПСИХОЛІНГВІСТИЧНОГО ВПЛИВУ

Ya. Tarasenko

doi:10.26906/SUNZ.2019.6.092

Автор(и)

Ya. Tarasenko

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.6.092

Ключові слова:

контент-аналіз, семантична частка, ядро семантики, категорії психолінгвістичного портрету, диференціація синонімів, психолінгвістичний вплив

Анотація

В статті вирішено актуальну науково-практичну задачу прискорення контент-аналізу преси без використання експрес-підходу. В роботі вирішені такі задачі, як адаптація основних складових контент-аналітичного дослідження до аналізу семантичної частки на основі дослідження розподілу синонімічних конструкцій за рахунок підсумовуючого підходу контент-аналізу; розподіл семантичних часток за категоріальними ознаками на основі традиційного підходу контент-аналізу для розподілу ядер семантики за логічними рівнями я-концепції; визначення відповідності семантичної частки логічного рівня саме пропагандисту на основі орієнтованого підходу контентаналізу шляхом дослідження специфіки використання синонімів. В результаті дослідження вперше розроблено метод контент-аналізу семантичної частки в текстах з ознаками психолінгвістичного впливу на основі комплексного використання традиційного, підсумовуючого та орієнтованого підходів контент-аналізу за рахунок дослідження тематичної диференціації синонімічних конструкції на основі дискурсного аналізу тексту, що дозволило адаптувати методику семантичного контент-аналізу до квантово-семантичного психолінгвістичного аналізу і, таким чином, прискорити контент-аналіз преси. Результати можливо використовувати для інтерпретації семантичної частки та виявлення закономірностей у світах сприйняття семантичної частки

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

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.