Типологія задач машинного аналізу текстів у сучасній соціології - Кириченко, Роман (Волинський національний університет імені Лесі Українки, 2021)
У статті розглянуто можливості використання сучасних методів обробки текстів для соціологічного аналізу. Основну увагу приділено трьом завданням, які наразі можна виконати засобами обчислювального аналізу текстів: аналіз змістовної близькості, моделювання тем та сентимент-аналіз (аналіз тональностей). В останні роки методи обробки природної мови настільки прогресували, що це дає змогу соціологам автоматично фіксувати семантику текстів, порівнювати її в часі, групувати на підставі схожості. Також це уможливлює масштабування аналізу великих масивів документів, що відкриває нову сторінку в розвитку контент-аналізу, за якої ми наближаємося до відмови від ручного кодування документів, а дослідники зможуть сконцентруватися на аналізі. Ми продемонстрували ці можливості на прикладі аналізу новин із ресурсу «Українська правда» за 2001–2020 рр. Методи, застосовані в статті, дали нам змогу повністю автоматизовано виявити, які семантичні зрушення щодо слів, пов’язаних із діяльністю правоохоронних органів, відбувалися під дією соціальних факторів протягом останніх двадцяти років. Також ми згрупували новини за основними темами повідомлень про поліцію в матеріалах видання й проаналізували, чи змінювалося ставлення до неї протягом його існування.
Keywords: обчислювальний аналіз текстів; аналіз змістовної близькості; моделювання тем; сентимент-аналіз; 316