Формирование и разметка корпуса русскоязычных новостных текстов для автоматизированного выявления политических манипуляций
Main Article Content
Аннотация
Исследована проблема создания специализированных корпусных ресурсов для задач автоматизированного анализа политических манипуляций в русскоязычных текстах. Несмотря на активное развитие методов семантического и вычислительного анализа текстов, существующие корпусные ресурсы и схемы разметки в основном ориентированы на англоязычные данные и плохо учитывают языковую и контекстуальную специфику русскоязычных новостных средств массовой информации (СМИ).
Целями исследования были создание специализированного корпуса русскоязычных новостных текстов и разработка схемы разметки, ориентированной на автоматизированный анализ политических манипуляций с учетом особенностей русскоязычного медиапространства.
В рамках проведенного исследования сформирован корпус фраз, извлеченных из русскоязычных новостных текстов и опубликованных в период 2010–2019 гг., и разработана схема разметки манипулятивных техник. В основе разметки лежит адаптация международных классификаций манипулятивных стратегий, сведенных к ограниченному числу интерпретируемых техник, релевантных для анализа русскоязычных новостных текстов. Предлагаемая схема охватывает эмоциональные, аргументативные и контекстуальные формы манипулятивного воздействия.
Полученные корпус и схема разметки могут использоваться в качестве эмпирической основы для разработки и тестирования методов автоматизированного анализа политических манипуляций в русскоязычных новостных СМИ, а также дальнейших исследований политических и медиа-текстов.
Article Details
Библиографические ссылки
2. Chong D., Druckman J.N. Framing theory // Annual Review of Political Science. 2007. Vol. 10. P. 103–126. https://doi.org/10.1146/annurev.polisci.10.072805.103054
3. Mejias U.A., Vokuev N.E. Disinformation and the media: The case of Russia and Ukraine // Media, Culture & Society. 2017. Vol. 39, No. 7. P. 1027–1042. https://doi.org/10.1177/0163443716686672
4. Rozenas А., Stukal D. How autocrats manipulate economic news: Evidence from Russia’s state-controlled television // The Journal of Politics. 2019. Vol. 81, No. 3. P. 982–996. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3023254
5. Lazer D.M.J., Pentland A., Adamic L. et al. Computational social science: Obstacles and opportunities // Science. 2020. Vol. 369, No. 6507. P. 1060–1062.
https://doi.org/10.1126/science.aaz8170
6. Card D., Boydstun A.E., Gross J.H., Resnik P., Smith N.A. The media frames corpus: Annotations of frames across issues // Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2015. P. 438–444. https://doi.org/10.3115/v1/P15-2072
7. Da San Martino G., Barrón-Cedeño A., Wachsmuth H., Nakov P. Fine-grained analysis of propaganda in news articles // Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP). 2019. P. 5636–5646. https://doi.org/10.18653/v1/D19-1565
8. Field A., Atanasov P., Stukal D., Tucker J.A., Guess A. Framing and agenda-setting in Russian news: A computational analysis of intricate political strategies // Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2018. P. 3570–3580. https://doi.org/10.18653/v1/D18-1393
9. Bhatia V., Chhaya N., Pala K., Bhargava P. OpenFraming: Open-sourced tool for computational framing analysis of multilingual data // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2021. P. 242–250. https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-demo.28
10. Card D., Paul M.J., Smith N.A. Neural models for documents with metadata // Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). 2018. P. 2031–2040. https://doi.org/10.18653/v1/P18-1189
11. Da San Martino G., Yu S., Barrón-Cedeño A. et al. SemEval-2020 Task 11: Detection of propaganda techniques in news articles // Proceedings of the 14th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2020). 2020. P. 1377–1414. https://doi.org/10.18653/v1/2020.semeval-1.186
12. Kwak H., An J., Jing E.M., Ahn Y. A systematic media frame analysis of 1.5 million New York Times articles from 2000 to 2017 // Proceedings of the 12th ACM Conference on Web Science. 2020. P. 305–314. https://doi.org/10.1145/3394231.3397921
13. Kwak H., An J., Jing E.M., Ahn Y. FrameAxis: Characterizing microframe bias and intensity with word embedding // PeerJ Computer Science. 2021. Vol. 7, Article e644. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.644
14. Entman R.M. Framing bias: Media in the distribution of power // Journal of Communication. 2007. Vol. 57, No. 1. P. 163–173. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2006.00336.x
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.