Politični diskurz in izražanje mnenja na Twitterju

Skladenjska, leksikalna in pravopisna analiza

  • Ana Zwitter Vitez Univerza na Primorskem, Fakulteta za humanistične študije, Koper
Ključne besede: politični diskurz, novi mediji, jezikovna analiza, analiza sentimenta, Twitter

Povzetek

Uporabniki forumov, družbenih omrežij in novičarskih portalov vsakodnevno javno izražajo svoje mnenje o različnih političnih, družbenih ali osebnih tematikah. Pogosto se zelo burno odzovejo na politični diskurz. Cilj raziskave je prepoznati jezikovno strukturo tvitov, s katerimi uporabniki reagirajo na politični diskurz in pri tem izražajo močno polarizirana mnenja. Analizirali smo 270 tvitov, ki se odzivajo na sporočilo francoskega predsednika Emmanuela Macrona, da je legaliziral status migranta, ki je rešil življenje otroka. Jezikoslovna analiza zajema ravni skladnje, besedišča in pravopisa. Rezultati kažejo, da tviti, ki podpirajo Macronovo politično sporočilo, pogosteje uporabljajo enostavčne vzklične povedi, z besediščem eksplicitno izražajo podporo in pogosteje odstopajo od pravopisne norme. Po drugi strani imajo tviti, ki izražajo negativno mnenje, bolj kompleksno skladenjsko strukturo in pogosto vprašalni naklon ter vsebujejo bolj nevtralno besedišče. Raziskava lahko dopolni obstoječe znanje o jezikovnih specifikah izražanja mnenja in prispeva k izboljšanju avtomatskih metod analize javnega mnenja.

Prenosi

Podatki o prenosih še niso na voljo.

Literatura

Austin, J. L., How to do things with words, Oxford 1975.

Butler, J., The psychic life of power: Theories in subjection, Stanford 1997.

Cervulle, M., Pailler, F., #mariagepourtous : Twitter et la politique affective des hashtags, Revue française des sciences de l’information et de la communication 4, 2014, pp. 1-10.

Ducrot, O., Dire et ne pas dire. Principes de sémantique linguistique, Paris 1972.

Farzindar, A., Roche, M., Les défis du traitement automatique du langage pour l’analyse des réseaux sociaux, Revue TAL – Traitement Automatique des langues 54/3, 2013, pp. 7-16.

Fišer, D., Erjavec, T., Ljubešić, N., JANES v0.4: Korpus slovenskih spletnih uporabniških vsebin, Slovenščina 2.0 4/2, 2016, pp. 67-100.

Haverkate, H., A speech act analysis of irony, Journal of Pragmatics 14/1, 1990, pp. 77-109.

Jalam, R., Chauchat, J.-H., Pourquoi les n-grammes permettent de classer des textes ? Recherche de mots-clefs pertinents à l’aide des n-grammes caractéristiques, JADT Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, 2002, pp. 1-10.

Kannas, C., Bescherelle : L’orthographe pour tous, Hatier 2012.

Liu, B., Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions, Cambridge 2015.

Longhi, J., Essai de caractérisation du tweet politique, L’information grammaticale 136/1, 2013, 136, pp.25–32.

Mygovitch, I. Secondary nomination in the modern English language: affective lexical units, Vіsnik LNU іmenі Tarasa Ševčenka 1/1, 2013, pp. 206–214.

O’Connor, B., Balasubramanyan, R., Routledge, B. R., Smith, N. A., From Tweets to Polls: Linking Text Sentiment to Public Opinion Time Series, Proceedings of the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media 11(122-129), 2010, pp. 1–2.

O’Dea, B., Larsen, M. E., Batterham, P. J., Calear, A., Christensen, H., A Linguistic Analysis of Suicide-Related Twitter Posts, Crisis 38, 2017, pp. 319-329.

Pang, B. Lee, L., Opinion Mining and Sentiment Analysis, Foundations and Trends in Information Retrieval 1–2, pp. 1-135.

Panckhurst, R., Le discours électronique médié : bilan et perspectives, Lire, Écrire, Communiquer et Apprendre avec Internet 1, 2006, pp. 345-366.

Paveau, M.-A., Technodiscursivités natives sur Twitter. Une écologie du discours numérique, Épistémé (Revue internationale de sciences humaines et sociales appliquées 9, 2013, pp. 139-176.

Rao, T., Srivastava S., Twitter sentiment analysis: How to hedge your bets in the stock markets. Dans: State of the Art Applications of Social Network Analysis (éds. Can, F., Ozyer, T., Polat, F.), Zurich 2014, pp. 227-247.

Retzinger, S. M., Identifying Shame and anger in Discourse, American behavioral scientist 38/8, 1995, pp. 1104-1113.

Riegel, M., Pellat, J.-C., Rioul, R., Grammaire méthodique du français, Quadrige 1994.

Ritchie, G., The Linguistic Analysis of Jokes, Journal of Literary Semantics 33/2, 2004, pp. 196-197.

Smailović, J., Grčar, M., Lavrač, N., Žnidaršič, M., Stream-based active learning for sentiment analysis in the financial domain, Information Sciences 285, 2014, pp. 181-203.

Smailović, J., Kranjc, J., Grčar, M., Žnidaršič, M., Mozetič, I., Monitoring the Twitter sentiment during the Bulgarian elections, Dans : Proceedings of the IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (éd. Eric Gaussier), 2015. pp. 1-10.

Speriosu, M. Sudan, N., Upadhyay, S., Twitter polarity classification with label propagation over lexical links and the follower graph. Dans : EMNLP ‘11: Proceedings of the First Workshop on Unsupervised Learning in NLP (dir. Abend, O. et al.), 2011, pp. 53-63.

Stefanowitch, A., Happiness in English and German: A metaphorical-pattern analysis. Dans : Language, culture and mind (dir. Achard, M., Kemmer, S.), 2004, pp. 137-149.

Tedeschi, A., Benedetto, F., A cloud-based big data sentiment analysis application for enterprises’ brand monitoring in social media streams. Research and Technologies for Society and Industry Leveraging a better tomorrow, 2015, pp. 186-191.

Retzinger, M. S., Violent Emotions: Shame and Rage in Marital Quarrels, Newbury Park 1998.

Vidak, M., Ackiewicz, A., Les outils multimodaux de Twitter comme moyens d’expression des émotions et des prises de position, Cahiers de praxématique 66, 2016, pp. 1-18.

Wright, A., Mining the Web for Feelings, Not Facts, New York Times, 23. août 2009.

Zwitter Vitez, A., Fišer, D., Linguistic Analysis of Emotions in Online News Comments - an Example of the Eurovision Song Contest. Dans : Proceedings of the 4th Conference on CMC and Social Media Corpora for the Humanities (éds. Beiswenger, M., Fišer, D.), 2016, pp. 74–76.

Zwitter Vitez, A., Pollak, S. Profiliranje avtorjev besedil: viri, metode in uporaba na področju humanistike in družboslovja. Dans : Znanost in družbe prihodnosti (éd. Kanjuo Mrčela, A.), Ljubljana 2019, pp. 168–172.

Objavljeno
2020-06-23
Kako citirati
Zwitter VitezA. (2020). Politični diskurz in izražanje mnenja na Twitterju. Ars & Humanitas, 14(1), 157-170. https://doi.org/10.4312/ars.14.1.157-170