Восприятие речи в цифровом контенте: сетевые конфликты в городских проектах

Автор: Пильгун Мария Александровна, Ерофеева Ирина Валерьевна

Журнал: Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание @jvolsu-linguistics

Статья в выпуске: 6 т.21, 2022 года.

Бесплатный доступ

В статье представлены результаты анализа восприятия сетевыми акторами реализации городских проектов, влияющих на окружающую среду, предложен алгоритм адаптации лингвистических, психолингвистических и социолингвистических методик для интерпретации больших данных (Big Data) в режиме реального времени. Исследование позволило определить маркеры конфликтных ситуаций и составить рейтинг социальной напряженности. В работе применялся трансдисциплинарный подход с использованием нейросетевых технологий, текстового анализа, анализа лексических ассоциаций, контент-анализа, сентимент-анализа. Материалом для изучения послужили данные социальных сетей, микроблогов, блогов, мессенджеров, видеохостингов, видеоматериалов, форумов и обзоров, посвященных строительству станций метрополитена в г. Москве. Анализ данных показал двойственное отношение москвичей к строительству новых объектов метрополитена. Положительная реакция, обусловленная необходимостью развития транспортной структуры города, улучшения транспортной ситуации, сталкивается с протестом жителей, которые выдвигают целый ряд претензий. Вербальные данные позволили определить рейтинг социальной напряженности вокруг новых объектов метрополитена. Сделан вывод о том, что выделение и анализ семантической и ассоциативной сети с использованием нейросетевых технологий позволяет уточнить и расширить лингвистическую парадигму. Результаты исследования могут применяться как в текстовом, так и в сетевом анализе.

Еще

Нейросетевые технологии, цифровая среда, медиакоммуникация, вербальный контент, семантическая сеть

Короткий адрес: https://sciup.org/149141655

IDR: 149141655 | DOI: 10.15688/jvolsu2.2022.6.15

Список литературы Восприятие речи в цифровом контенте: сетевые конфликты в городских проектах

Ерофеева И. В., Соловьев В. Д., Байрашева В. Р., 2020. Психосемантический эксперимент как инструмент объективации данных о синонимии (на материале русского языка) // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 19, № 1. С. 178–194. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2020.1.15
Негрышев А. А., 2020. Псевдосенсация в Интернете: опыт лингвистического описания // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 19, № 2. С. 43–53. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2020.2.4
Ускова О. А., Ле Тхи Фыонг Линь, 2020. Национальные стереотипы коммуникативного поведения в условиях виртуальной бизнес-коммуникации // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2, Языкознание. Т. 19, № 4. С. 133–144. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2020.4.12
Brandon P., Traylor A., Pater J., 2019. Learning Reduplication with a Neural Network Without Explicit Variables. URL: http://works.bepress.com/joe_pater/38/
Campbell D. T., 1958. Common Fate, Similarity, and Other Indices of the Status of Aggregate Persons as Social Entities // Behavioral Science. № 3. P. 14–25.
Cristia A., Seidl A., Junge C., Soderstrom M., Hagoort P., 2014. Predicting Individual Variation in Language from Infant Speech Perception Measures // Child Development. № 85. P. 1330–1345.
Demuth K., 2018. Perception, Production, and Individual Differences // Applied Psycholinguistics. Vol. 39, iss. 4. P. 735–741.
Essam B. A., Abdo M. A., 2020. How Do Arab Tweeters Perceive the COVID-19 Pandemic? // Journal of Psycholinguistic Research. Vol. 50. DOI: https://doi.org/10.1007/s10936-020-09715-6
Hickok G., 2001. Functional Anatomy of Speech Perception and Speech Production: Psycholinguistic Implications // Journal of Psycholinguistic Research. Vol. 30, № 3. P. 225–235. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010486816667
Hickok G., Poeppel D., 2000. Towards a Functional Neuroanatomy of Speech Perception // Trends in Cognitive Sciences. Vol. 4. P. 131–138.
Kreyßig N., Krautz A.E., 2019. Lying and Perception of Lies by Bilingual Speakers // Applied Psycholinguistics. Vol. 40, iss. 5. P. 1313–1329.
Lowry M., Judith B., 2019. Blue Is in the Eye of the Beholder: A Cross-Linguistic Study on Color Perception and Memory // Journal of Psycholinguistic Research. Vol. 48, № 1. P. 163–179.
Marsh K. L., Richardson M. J., Schmidt R. C., 2009. Social Connection Through Joint Action and Interpersonal Coordination // Topics in Cognitive Science. Vol. 1, № 2. P. 320–339.
McCoy R. T., Grant E., Smolensky P., Griffiths T. L., Linzen T., 2020. Universal Linguistic Inductive Biases via Meta-Learning. arXiv:2006.16324 [cs.CL]
Mueller A., Garrett N., Petrou-Zeniou P., Talmina N., Linzen T., 2020. Cross-Linguistic Syntactic Evaluation of Word Prediction Models. arXiv:2005.00187 [cs.CL]
Mulligan K., Frank R., Linzen T., 2021. Structure Here, Bias There: Hierarchical Generalization by Jointly Learning Syntactic Transformations // Proceedings of the Society for Computation in Linguistics. Vol. 4. Art. 13. DOI: https://doi.org/10.7275/j0es-xf97
Neuroinformatics and Semantic Representations. Theory and Applications, 2020 / ed. by A. A. Kharlamov, M. A. Pilgun. Newcastle upon Tyne : Cambridge Scholars Publishing. 317 p.
Phani Krishna P., Arulmozi S., Shiva Ram M. et al., 2020. Sensory Perception in Blind Bilinguals and Monolinguals // Journal of Psycholinguistic Research. Vol. 49, № 4. P. 631–639. DOI: https://doi.org/10.1007/s10936-020-09689-5
Pater J., 2019. Generative Linguistics and Neural Networks at 60: Foundation, Friction, and Fusion // Language. Vol. 95, № 1. P. e41–e74.
Pickering M. J., Garrod S., 2004. The Interactive-Alignment Model: Developments and Refinements // Behavioral and Brain Sciences. Vol. 27, iss. 2. P. 212–225.
Ransom T. G., Dale R., Kreuz R. J., Tollefsen D., 2019. How Do Different Types of Alignment Affect Perceived Entity Status? // Journal of Psycholinguistic Research. Vol. 48, № 5. P. 961–985.
Uhrig S., 2022. Human Information Processing in Speech Quality Assessment. [S. l.] : Springer. 185 p.

Еще

Статья научная