Социальная сеть «Facebook»: анализ текстов
Задачи:
• изучение научной литературы и интернет-изданий по данной теме;
• исследование пользовательских страниц, анализ исследователем полученных данных и обработка материала с помощью программы Atlas.ti;
• анализ социальной сети «Facebook» как инструмента коммуникационной деятельности, включая анализ комментариев по темам в группах новостных агентств «ТАСС», РИА «Новости», созданных в социальной сети «Facebook» ;
• анализ комментариев, выявление проявлений агрессии в текстах (экспрессивная лексика) по теме «Полиция»: отношение к полиции, к сотрудникам полиции, к их действиям и бездействию;
• анализ комментариев, выявление агрессивных проявлений в текстах (экспрессивная лексика) по теме «Мигранты»: отношение к миграционной политике, мигрантам;
• анализ комментариев, выявление агрессивных проявлений в текстах (экспрессивная лексика) по теме «Политические деятели»: отношение к политическим деятелям, к их действиям и бездействию, проблема коррупции;
• сравнение полученных данных при определении смыслового восприятия текстов социальной сети «Facebook» исследователем и с помощью программы Atlas.ti.
Актуальность темы данной работы обусловлена тем, что в социальной сети «Facebook» отражаются малейшие изменения настроений в обществе в условиях активного развития новых информационных технологий, которые изменяют образ жизни и методы и способы общения.
Новизна работы заключается в том, что:
- впервые на материале социальной сети «Facebook» проанализировано смысловое восприятие текстов с использование программы Atlas.ti и с привлечением информантов;
- впервые в материалах социальной сети «Facebook» проанализированы темы «Полиция», «Мигранты», «Политические деятели»;
- впервые в материалах социальной сети «Facebook» проанализировано проявление агрессии.
Методы исследования:
- анализ научной литературы и интернет-изданий;
- анализ групп в социальной сети «Facebook»;
- анализ анкетных данных в социальной сети «Facebook»
- сравнение теоретических данных с практическими;
- метод наблюдения;
- анализ текстов с помощью программы Atlas.ti;
- математический методы лингвистического анализа;
- статистические методы лингвистического анализа;
- эксперимент с использованием программы Atlas.ti;
- индуктивные и дедуктивные методы;
- теоретические методы для определения проблем, формулирования гипотез и для оценки собранных данных;
- представление данных в виде таблиц и графиков;
- сравнение полученных данных при определении смыслового восприятия текстов социальной сети «Facebook» исследователем и с помощью программы Atlas.ti.
Материалы: комментарии пользователей социальной сети «Facebook».
Материалом для проведения эксперимента послужили тексты (комментарии) различных пользователей, выбранные из социальной сети «Facebook»: 32 комментария 28 пользователей. Специфика данных текстов заключается в том, что они представляют собой комментарии о таких темах, как «Полиция», «Мигранты», «Политические деятели».
При отборе материала для исследования использовались следующие принципы: даты публикаций (начиная с 01.09.2013) и темы публикаций («Полиция», «Мигранты», «Политические деятели»). Материалом для проведения эксперимента послужили тексты социальной сети «Facebook»: 32 комментария 28 пользователей.
В данном исследовании в качестве программного средства использована программа контент-анализа Atlas.ti. Эта программа является средством интеллектуального анализа, синтеза и обработки текстов.
Для проведения исследования комментарии были проанализированы информантами. По теме «Политические деятели» информанты выделяют больше слов и выражений, отражающих негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии. По теме «Мигранты» 3 информанта выделяют больше слов и выражений, отражающих негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии, 2 информанта выделяют больше слов и выражений, отражающих позитивное отношение комментаторов к предмету дискуссии. По теме «Полиция» информанты выделяют больше слов и выражений, отражающих негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии. Информанты выделили выражения, которые показывают явное негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии и выражения, которые являются негативными в контексте. По темам «Политические деятели», «Полиция», «Мигранты» в комментариях больше признаков негативного, чем позитивного.
Проведено сравнение результатов кодирования с помощью программы Atlas.ti и слов и выражений, выделенных информантами.
По теме «Политические деятели» информанты выделяли максимально 82 слова или выражения, отражающие негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии, максимально 6 слов или выражений, отражающих позитивное отношение комментаторов к предмету дискуссии. С помощью программы Atlas.ti было выделено 9 сегментов с кодом «Негативное» и 2 сегмента с кодом «Позитивное».
По теме «Мигранты» информанты выделяли максимально 5 слов или выражений, отражающих негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии, максимально 7 слов или выражений, отражающих позитивное отношение комментаторов к предмету дискуссии. С помощью программы Atlas.ti было выделено 9 сегментов с кодом «Негативное» и 4 сегмента с кодом «Позитивное».
По теме «Полиция» информанты выделяли максимально 18 слов или выражений, отражающих негативное отношение комментаторов к предмету дискуссии, максимально 1 слово или выражение, отражающее позитивное отношение комментаторов к предмету дискуссии. С помощью программы Atlas.ti было выделено 10 сегментов с кодом «Негативное» и 4 сегмента с кодом «Позитивное».
Таким образом, для получения результатов более детального анализа специфики смыслового восприятия текстов в социальной сети «Facebook» важно учитывать результаты применения программы Atlas.ti и результаты анализа ответов, полученных с помощью анкетирования информантов.
2. Гусейнова, И. А. Коммуникативно-прагматические основания жанровой системы в маркетинговом дискурсе: дис. ... д-ра филол. наук. – Москва, 2009. – 466 с.
3. Дедова, О. В. О языке Интернета // Славянские языки и культуры в современном мире: труды и материалы Международного симпозиума, Москва, 24-26 марта 2009 г. / МГУ имени М. В. Ломоносова. – Москва, 2009.
4. Потапова, Р. К. Новые информационные технологии и лингвистика. – М.: УРСС, 2012. – 368 с.
5. Krippendorff, K. Content Analysis; An Introduction to its Methodology. - CA: Sage, 2012. – 441 pp.
6. Словарь терминов агрессии и насилия [Электронный ресурс]
7. Фейсбук преодолел отметку в миллиард пользователей. – Lenta.ru, 2012. – Режим доступа: http://lenta.ru/news/2012/10/04/facebook1/, свободный. – Загл. с экрана.