| Аннотация | В статье акцентируется потребность в инструментарии, который позволил бы облегчить построение системы кодирования и анализа информации новостных сообщений. Материалом для исследования послужили экономические новости, изобилующие специфическими терминами, интерпретациями, экспертизой и метафоричным описанием событий. Во многих случаях можно фиксировать, что содержание подобных текстов усложнено, в результате чего «классический» контентанализ может потребовать дополнительных итераций и усиленного внимания к аналитической процедуре. В исследовании освещаются методологические, аналитические особенности семантического сетевого подхода (ССП) в сравнении с контент-анализом и подходами Text Mining на примере анализа шести новостных сообщений экономической тематики, содержащих термины «рост цен» и «инфляция». Особенность ССП — упрощение обработки больших неструктурированных данных с акцентом на содержании. В подготовке и расчете сетевых метрик для каждой новости отражаются наиболее значимые концепты, что упрощает контент-анализ большего корпуса текстов. Визуализация показывает в кейсах разное семантическое положение «инфляции» как синонима «роста цен» в зависимости от сюжета. Важным результатом является то, что вне зависимости от объема и визуальной структуры новостного сообщения эти термины можно считать ведущими в соответствующих сюжетных линиях, что может помочь в проведении дискурс-анализа с их упоминанием. Предполагается, что подход станет «опорным» инструментом для дальнейшего количественного и качественного анализа новостных сообщений, в частности с экономической тематикой. Технические особенности программ подготовки текстов и семантического моделирования можно считать возможными ограничениями подхода, особенно для пространства Text Mining. |
|---|