Социально-сетевые боты в естественной коммуникации: проблемы диагностики

Бесплатный доступ

В статье решается вопрос о присутствии в естественном диалогическом общении автоматизированных устройств как новых, роботизированных участников современной публичной коммуникации. Рассматривается возможность изучения речевой коммуникации с участием ботов на основе методологии теории языковой личности. Для указанных коммуникативных условий предлагается употреблять термин «социально-сетевой бот» - автоматизированное программное обеспечение, связанное с платформой, через которую боты взаимодействуют с реальными пользователями. Описаны трудности в идентификации роботизированного пользователя в аспекте его сходства с человеком и имитации им естественной человеческой речи. Выявлены способы порождения роботизированным участником конфликтогенного контента. На основе анализа персонотекстов пользователей установлен комплекс лингвистических признаков, применимых для характеристики гипотетического социально-сетевого бота: антропоцентрические параметры аккаунтов ботов, организация их текстовых сообщений, особенности их коммуникативных действий, регулярно используемые ими языковые средства. Доказана возможность установления устойчивых, регулярных, сверхличностных признаков, позволяющих диагностировать черты искусственной коммуникации ботов. Делается вывод о невозможности исследования признаков речевой коммуникации социально-сетевых ботов на основе их противопоставления человеческому фактору в языке, поскольку именно черты естественной человеческой речи моделируются и имитируются современными программными устройствами.

Еще

Языковая личность, социально-сетевой бот, естественная коммуникация, речевое поведение, деструктивная коммуникация, конфликтный контент, политическая коммуникация, диагностика

Короткий адрес: https://sciup.org/149146329

IDR: 149146329   |   УДК: 81’271.16   |   DOI: 10.15688/jvolsu2.2024.3.8

Social network bots in natural communication: problems of diagnostics

The article deals with the issue of automated devices presence in natural dialogue as new, robotic participants of modern public communication. The possibility of studying speech communication employing bots on the basis of the methodology of the theory of linguistic personality is considered. Within the specified communicative conditions it is proposed to use the term social network bot - i.e. automated software connected to the platform, which is used by bots to interact with real users. There are difficulties in identifying a robotic user in terms of its similarity to man and its imitation of natural human speech. The ways of creating conflict-prone content by robotic users are identified. A set of linguistic features, applicable to characterizing a hypothetical social network bot, is proposed. The analysis of bot personotexts has allowed to establish specific traits of social network bots’ accounts, organization of their text messages, their communicative actions, regularly used language means. It proves the possibility of establishing stable, regular, superpersonal features that allow to diagnose the traits of artificial bot-communication. The conclusion is drawn on the impossibility to study the signs of speech communication of social network bots as opposed to the human factor in the language, because it is the features of natural human speech that are modelled and simulated by modern software devices.

Еще

Список литературы Социально-сетевые боты в естественной коммуникации: проблемы диагностики

  • Алымов А. С., Баранюк В. В., Смирнова О. С., 2016. Детектирование бот-программ, имитирующих поведение людей в социальной сети «ВКонтакте» // International Journal of Open Information Technologies. № 8. С. 55–60.
  • Антонова Ю. А., Демина С. А., 2010. Аватар как элемент самопрезентации в социальной сети // Лингвокультурология. № 4. C. 15–20.
  • Василькова В. В., Легостаева Н. И., 2019. Социальные боты в политической коммуникации // Вестник РУДН. Серия: Социология. Т. 19, № 1. С. 121–133. DOI: 10.22363/2313-2272-2019-19-1-121-133
  • Воробьева А. А., 2017. Методика идентификации интернет-пользователя на основе стилистических и лингвистических характеристик коротких электронных сообщений // Информация и космос. № 1. С. 127–130.
  • Гаузенблаз К., 1978. О характеристике и классификации речевых произведений // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 8. Лингвистика текста. М.: Прогресс. С. 57–78.
  • Горошко Е. И., 2007. Лингвистика Интернета: формирование дисциплинарной парадигмы // Жанры и типы текста в научном и медийном дискурсе. Орел: ОГИИ. Вып. 5. С. 223–237.
  • Дмитриева О. А., Мурзинова И. А., 2021. Теория лингвокультурных типажей. [Б. м.]: Изд. решения. 152 с.
  • Ионова С. В., 2006. Аппроксимация содержания вторичных текстов: автореф. дис. ... д-ра. филол. наук. Волгоград. 37 с.
  • Ионова С. В., Лешутина И. А. 2020. Диагностика речевого поведения личности в прикладных лингвистических исследованиях // Русский язык в современном научном и образовательном пространстве. М.: Изд-во РУДН. С. 78–81.
  • Ионова С. В., Петрова М. Ю., 2021. Сетевые формы конфликтной коммуникации: кибербуллинг и эмоциональное самовыражение // Культура и текст. № 4 (47). С. 267–280. DOI: 10.37386/ 2305-4077-2021-4-267-280
  • Иссерс О. С., Герасимова А. С., 2023. Категория диалогичности в медиажанрах: обзор зарубежных исследований // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 22, № 4. С. 148–157. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2023.4.11
  • Карасик В. И., 2021. Сетевая языковая личность // Вестник МГЛУ. Гуманитарные науки. Вып. 6 (848). С. 33–45.
  • Караулов Ю. Н., 1987. Русский язык и языковая личность. М.: Наука. 261 с.
  • Катасев А. С., Катасева Д. В., Кирпичников А. П., Евсеева А. О., 2015. Нейросетевая модель идентификации ботов в социальных сетях // Вестник Технологического университета. Т. 18, № 16. С. 253–256.
  • Кузьмин В. Н., Менисов А. Б., Шастун И. А., 2020. Методический подход к выявлению ботов в социальных сетях на основе специального объединения классификаторов // Бизнес-информатика. Т. 14, № 3. С. 54–66. DOI: 10.17323/2587-814X.2020.3.54.66
  • Лингвоперсонология: типы языковых личностей и личностно-ориентированное обучение, 2006 / под ред. Н. Д. Голева. Барнаул ; Кемерово: БГПУ. 435 с.
  • Логинова А. О., 2022. Подходы к обнаружению социальных интернет-ботов // Информация и безопасность. Т. 25, вып. 2. С. 201–208. DOI: 10.36622/VSTU.2022.25.2.005
  • Матвеева Г. Г., 2022. Основы прагмалингвистики: учебник. М.: ИНФРА-М. 204 с.
  • Потапова Р. К., Курьянова И. В., 2021. Особенности исследования текста в эпоху цифровой коммуникации // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 20, № 2. С. 5–15. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2021.2.1
  • Роль человеческого фактора в языке. Язык и картина мира, 1988. М.: Наука. 216 с.
  • Человеческий фактор в языке. Язык и порождение речи, 1991. М.: Наука. 240 с.
  • Шаховский В. И., 1987. Категоризация эмоций в лексико-семантической системе языка. Воронеж: Изд-во ВГУ. 190 с.
  • Шилина М. Г., 2010. Интернет-коммуникация и тенденции трансформации системы общественных связей // Вестник московского университета. Серия 10, Журналистика. № 4. С. 81–90.
  • Bessi A., Ferrara E., 2016. Social Bots Distort the 2016 US Presiden tial Election Online Discussion // First Monday. Vol. 21, № 11. URL: https://ssrn. com/abstract=2982233
  • Bolsover G., Howard P., 2019. Chinese Computational Propaganda: Automation, Algorithms and the Manipulation of Information About Chinese Politics on Twitter and Weibo // Information, Communication & Society. Vol. 22, iss. 14. P. 2063–2080. DOI:10.1080/1369118X.2018.147 6576 38 Incredible Chatbot Statistics (2023). URL: https://www.netomi.com/chatbot-statistics
  • Ferrara E., Varol O., Davis C., Menczer F., Flammini A., 2016. The Rise of Social Bots // Communications of the ACM. Vol. 59, iss. 7. P. 96–104.
  • Grimme C., Preuss M., Adam L., Trautmann H., 2017. Social Bots: Human-Like by Means of Human Control? // Big Data. Vol. 5, № 4. P. 279–293. DOI: 10.1089/big.2017.0044
  • Howard P. N., Woolley S., Calo R., 2016. Algorithms, Bots, and Political Communication in the US 2016 Election: The Challenge of Automated Political Communication for Election Law and Administration // Journal of Information Technology & Politics. Vol. 15, iss. 2. Р. 81–93. DOI:10.1080/19331681.2018.1448735. 10
  • Stieglitz S., Brachten F., Ross B., Jung A.-K., 2017. Do Social Bots Dream of Electric Sheep? A Categorisation of Social Media Bot Accounts // ACIS. Proceedings. URL: https://aisel.aisnet.org/acis2017/89
  • Vorobeva A. A., 2016. Forensic Linguistics: Automatic Web Author Identification // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. Vol. 16, № 2. P. 295–302.
Еще