Izražanje mnenja o političnih dogodkih

Analiza besedilnih, skladenjskih in leksikalnih prvin

Avtorji

  • Ana Zwitter Vitez Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta; Institut Jožef Stefan, Ljubljana

DOI:

https://doi.org/10.4312/vestnik.13.91-108

Ključne besede:

izražanje mnenja, družbena omrežja, besedilna analiza, skladenjska analiza, leksikalna analiza

Povzetek

V času novih medijev ima sleherni uporabnik forumov, družbenih omrežij in novičarskih portalov možnost javno izražati svoje mnenje o aktualnih političnih dogodkih, družbenem dogajanju ali svojem vsakodnevnem življenju. Analiza izražanja mnenja je zato v zadnjih desetletjih prestopila okvir učenja jezikov in postala izjemno aktualna raziskovalna tema tudi za področje računalniškega jezikoslovja, ki omogoča zanimive rešitve za različna podjetja in organizacije. V prispevku smo analizirali komentarje, s katerimi so se uporabniki družbenega omrežja Twitter odzvali na incident, v katerem je francoskega predsednika Emmanuela Macrona med rokovanjem udaril moški iz množice. Analizirali smo tvite, ki izražajo strinjanje, nestrinjanje in nevtralen odnos do dogodka. Analiza zajema 80 tvitov in se nanaša na besedilno, skladenjsko in leksikalno raven. Rezultati kažejo, da so tviti, ki izražajo nestrinjanje, večinoma podani v povednem ali vzkličnem naklonu, imajo enostavčno zgradbo in vsebujejo besedišče, ki eksplicitno izraža avtorjevo mnenje (sramota, nespoštljivo). Tviti, ki izražajo strinjanje, imajo pogosto zgradbo enostavčne vzklične povedi in vsebujejo eksplicitno besedišče (bravo, zaslužil si je klofuto). Tviti, ki izražajo nevtralno mnenje, pa so v največ primerih podani s povednim naklonom, imajo večstavčno zgradbo in ne vključujejo eksplicitnega besedišča, ki izraža avtorjevo mnenje. Predstavljena metoda analize je osnovana na osnovnih slovničnih kriterijih (število povedi, zgradba povedi, stavčni naklon, ključne besede), kar omogoča tudi avtomatsko analizo velikih količin besedil. V prihodnosti bi lahko metodo uporabili pri raziskovanju različnih političnih, zdravstvenih in družbenih izzivov (volitve, pandemija koronavirusa ali vprašanje korupcije).

Prenosi

Podatki o prenosih še niso na voljo.

Literatura

SOURCE

Chaîne d’info BFM. 20 juin 2021.

https://twitter.com/BFMTV/status/1402244842500071427.

*******

BIBLIOGRAPHIE

ANSCOMBRE, Jean-Claude/Oswald DUCROT (1976) L’argumentation dans la langue. Langages 41, 5–27.

AUSTIN, John Langshaw (1962) How to do things with words : The William James Lectures delivered at Harvard University in 1955. Oxford : Clarendon Press.

BUTLER, Judith (1997) The psychic life of power : Theories in subjection. Stanford : Stanford University press.

DUCROT, Oswald (1972) Dire et ne pas dire. Principes de sémantique linguistique, Paris : Herman et Cie.

FARZINDAR, Atefeh/Mathieu ROCHE (2013) Les défis du traitement automatique du langage pour l’analyse des réseaux sociaux. Revue TAL – Traitement Automatique des langues 54 (3), 7–16.

Français facile. Le 20 juin 2021. https://www.francaisfacile.com/exercices/exercice-francais-2/exercice-francais-12640.php.

France Soir. Le 4 juin 2021. https://www.francesoir.fr/societe-sante/mails-fauci-afp-savait-originevirus.

GOMEZ SANCHEZ, Ingrid (2018) L’expression de l’affect dans les échanges des apprenants de FLE. Revista de linguas modernas 28, 197–207.

HAVERKATE, Henk (1990) A speech act analysis of irony. Journal of Pragmatics 14 (1), 77–109.

JALAM, Radwan/Jean-Hugues CHAUCHAT (2002) Pourquoi les n-grammes permettent de classer des textes? Recherche de mots-clefs pertinents à l’aide des n-grammes caractéristiques. A. Morin/P. Sébillot (éds.), JADT Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles. Rennes : INRIA, 1–10.

Nouvel Edito B1. Le 20 mai 2021. https://didierfle-edito.com/exercices/b1/unite-4-b1/lexpression-de-lopinion-indicatif-ou-subjonctif/.

PANCKHURST, Rachel (2006) Le discours électronique médié : bilan et perspectives. Lire, Écrire, Communiquer et Apprendre avec Internet 1, 345–366.

PANG, Bo/Lillian LEE (2008) Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends® in Information Retrieval 1–2, 1–135.

POPIČ, Damjan/Darja FIŠER (2018) (Ne)normativnost računalniško posredovane komunikacije v slovenščini : merilo vejice. D. Fišer (éd.), Viri, orodja in metode za analizo spletne slovenščine. Ljubljana : Znanstvena založba Filozofske fakultete, 140–159.

RETZINGER, Suzanne (1995) Identifying Shame and Anger in Discourse. American behavioral scientist 38 (8), 1104–1113.

RIEGEL, Martin/Jean-Christophe PELLAT/René RIOUL (1994) Grammaire méthodique du français. Paris : PUF.

SMAILOVIĆ, Jasmina/Miha GRČAR/Nada LAVRAČ/Martin ŽNIDARŠIČ (2014) Stream-based active learning for sentiment analysis in the financial domain. Information Sciences 285, 181–203.

SPERIOSU, Michael/Nikita SUDAN/Sid UPADHYAY (2011) Twitter polarity classification with label propagation over lexical links and the follower graph. O. Abend (éd.), EMNLP '11 : Proceedings of the First Workshop on Unsupervised Learning in NLP. Edinburgh : Association for Computational Linguistics, 53–63.

STEFANOWITSCH, Anatol (2004) Happiness in English and German: A metaphorical-pattern analysis. M. Achard/S. Kemmer (éds.), Language, culture and mind. Stanford : CSLI Publications, 137–149.

TEDESCHI, Antonio/Francesco BENEDETTO (2015) A cloud-based big data sentiment analysis application for enterprises' brand monitoring in social media streams. P. Sangregorio/A. L. Cologni/F. Previdi (éds.) 2015 IEEE 1st International Forum on Research and Technologies for Society and Industry Leveraging a better tomorrow (RTSI). New Jersey : Institute of Electrical and Electronics Engineers,186–191.

WRIGHT, Alex (2009) Mining the Web for Feelings, Not Facts. New York Times (2009). 20 mai 2021. https://www.nytimes.com/2009/08/24/technology/internet/24emotion.html.

ZWITTER VITEZ, Ana (2020a) Le discours politique et l’expression de l’opinion sur Twitter : analyse syntaxique, lexicale et orthographique. Ars et humanitas 14 (1), 157–170.

ZWITTER VITEZ, Ana (2020b) La contribution de la linguistique dans l’analyse de la dynamique sociale : l’exemple des Gilets jaunes. I. Lazar/A. Panjek/J. Vinkler (éds.), Mikro in makro : pristopi in prispevki k humanističnim vedam ob dvajsetletnici UP Fakultete za humanistične študije. Koper : Založba Univerze na Primorskem, 509–52.

Objavljeno

27.12.2021

Kako citirati

Zwitter Vitez, A. (2021). Izražanje mnenja o političnih dogodkih: Analiza besedilnih, skladenjskih in leksikalnih prvin. Vestnik Za Tuje Jezike, 13(1), 91–108. https://doi.org/10.4312/vestnik.13.91-108

Številka

Rubrike

Članki