Имплицитная vs эксплицитная оценка: как англоязычные пользователи Twitter обсуждают проблемы миграции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Данное исследование отвечает на вопрос, каким образом (имплицитно или эксплицитно) и при помощи каких лингвистических средств пользователи Twitter выражают свое мнение об актуальной социальной проблеме в условиях ограниченности количества символов в сообщении. В статье подробно рассматривается влияние ограниченного количества символов в сообщении Twitter на выбор лингвистических средств пользователями для выражения своего мнения и эмоциональной оценки социально значимого события. Исследование сфокусировано на способах выражения оценки проблемы миграции в Европе и США англоязычными пользователями микроблога Twitter. Цель исследования заключается в установлении связи между эксплицитным или имплицитным способом выражения оценки и ее эмоциональной составляющей (выражающей одобрение или критику). Анализ проводился посредством использования программы компьютерного контент-анализа Atlas.ti. Корпус языкового материала составил 100 твитов. Период сбора материала для анализа (февраль-июль 2017 г.) обусловлен важными событиями в миграционной политике США и ее трагическими последствиями. Результаты исследования показали, что наибольшее количество сообщений выражает негативное отношение к миграционным процессам в США и Европе, а также недовольство проводимой миграционной политикой. Критика часто имплицируется при помощи иронии, вопросительных конструкций и цитат, в то время как императивные конструкции чаще всего были использованы в эксплицитных высказываниях. Англоязычные пользователи микроблога часто используют аббревиатуры, сокращения и эллиптические конструкции, что может быть обусловлено текстовым ограничением сообщений. Авторы исследования приходят к выводу, что, несмотря на определенную анонимность, предоставляемую коммуникацией в интернет-пространстве, пользователи Twitter склонны имплицировать негативные высказывания в адрес политических структур. Интерпретация скрытых смыслов сообщений усложняется отсутствием экстралингвистических факторов и личных характеристик коммуникантов. Результаты исследования свидетельствуют о необходимости учета импликации негативной оценки при использовании микроблога Twitter в качестве источника материала для анализа общественных настроений.

Об авторах

Елена Валерьевна Габриелова

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (ВШЭ)

Автор, ответственный за переписку.
Email: evgabrielova@hse.ru

кандидат филологических наук, старший преподаватель Школы иностранных языков Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Сфера ее научных интересов включает языкознание, прикладную лингвистику, политическую коммуникацию, массовую коммуникацию, интернет-дискурс, оценочные суждения и эмотивность в интернет-дискурсе.

Москва, 101000, ул. Мясницкая, 20

Ольга Ивановна Максименко

Московский государственный областной университет (МГОУ)

Email: maxbel7@yandex.ru

доктор филологических наук, профессор кафедры теоретической и прикладной лингвистики Московского государственного областного университета. Сфера ее научных интересов включает языкознание, прикладную лингвистику, квантитативную лингвистику, лингвоконфликтологию, дипломатический дискурс, лингвистическую теорию эмоций, сентимент-анализ.

Московская область, 141014, Мытищи, ул. Веры Волошиной, 24

Список литературы

  1. Alsaeedi, Abdullah & Mohammad Zubair Khan. 2019. A study on sentiment analysis techniques of Twitter data. International Journal of Advanced Computer Science and Applications 10 (2). 361-374.
  2. Bamman, David, Jacob Eisenstein & Tyler Schnoebelen. 2014. Gender identity and lexical variation in social media. Journal of Sociolinguistics 18 (2). 135-160. doi: 10.1111/josl.12080
  3. Baranov, Anatoliy. 2007. Lingvisticheskaja jekspertiza teksta. Teoreticheskie osnovanija i praktika [The Linguistic Expertise of a Text. Theoretical Foundations and Practice]. Мoscow, Russia: Flinta: Nauka.
  4. Baron, Naomi S. 2008. Always on: Language in an Online and Mobile World. Oxford: OUP.
  5. Alsaeedi, Abdullah & Mohammad Zubair Khan. 2019. A study on sentiment analysis techniques of Twitter data. International Journal of Advanced Computer Science and Applications 10 (2). 361-374.
  6. Bamman, David, Jacob Eisenstein & Tyler Schnoebelen. 2014. Gender identity and lexical variation in social media. Journal of Sociolinguistics 18 (2). 135-160. doi: 10.1111/josl.12080
  7. Baranov, Anatoliy. 2007. Lingvisticheskaja jekspertiza teksta. Teoreticheskie osnovanija i praktika [The Linguistic Expertise of a Text. Theoretical Foundations and Practice]. Мoscow, Russia: Flinta: Nauka.
  8. Baron, Naomi S. 2008. Always on: Language in an Online and Mobile World. Oxford: OUP.
  9. Basáñez, Tatiana, Anuja Majmundar, Tes Boley Cruz & Jeniffer B. Unger. 2018. Vaping associated with healthy food words: A content analysis of Twitter. Addictive Behaviors Reports 8. 147-153. doi: 10.1016/j.abrep.2018.09.007
  10. Belyakov, Mikhail. 2015. Emotive character of a diplomatic discourse. Russian Journal of Linguistics 2. 124-132.
  11. Brundidge, Jennifer. 2010. Encountering “difference” in the contemporary public sphere: The contribution of the Internet to the heterogeneity of political discussion networks. Journal of Communication 60 (4). 680-700. doi: 10.1111/j.1460-2466.2010.01509.x
  12. De Haas, Hein, Stephen Castles & Mark J. Miller. 2019. The Age of Migration: International Population Movements in the Modern World. Guilford Press.
  13. Crystal, David. 2001. Language and the Internet. Cambridge: CUP.
  14. Earl, Jennifer, & Katrina Kimport. 2011. Digitally Enabled Social Change: Activism in the Internet Age. MA: MIT Press, Cambridge.
  15. Ebzeeva, Julija & Irina Karabulatova. 2017. Novye aspekty issledovanija kommunikacii v sovremennyh social'nyh setjah. [New aspects of the research of communication in contemporary social networks]. The Bulletin of the Adyghe State University, the series “Region Studies: Philosophy, History, Sociology, Jurisprudence, Political Sciences and Culturology” 4 (209). 258-267.
  16. Fischer, Eilee & Rebecca A. Reuber. 2011. Social interaction via new social media: (How) can interactions on Twitter affect effectual thinking and behavior? Journal of Business Venturing 26 (1). 1-18. doi: 10.1016/j.jbusvent.2010.09.002
  17. Gabrielova, Elena. 2014. New media in the protest movement: explicit and implicit expression of point of view on the protest movement Occupy Wall Street on Twitter. Journal of Psycholinguistics 3 (21). 150-159.
  18. Gabrielova, Elena. 2015. Implicit and explicit ways of expressing personal opinion on Twitter: The Tea Party movement in the USA. (Working Paper N. 90). Working Papers of Humanities: National Research University Higher School of Economics.
  19. Greenhow, Christine & Benjamin Gleason. 2012. Twitteracy: Tweeting as a new literacy practice. The Education Forum 76 (4). 464-478. doi: 10.1080/00131725.2012.709032
  20. Greenhow, Christine & Beth Robelia. 2009. Informal learning and identity formation in online social networks. Learning Media and Technology 34 (2). 119-140. doi: 10.1080/17439880902923580
  21. Hardy, Bruce W. & Dietram A. Scheufele. 2005. Examining differential gains from Internet use: Comparing the moderating role of talk and online interactions. Journal of Communication. International Communication Association 55 (1). 71-84. DOI j.1460-2466.2005.tb02659.x
  22. Kaase, Max. 1999. Interpersonal trust, political trust and non-institutionalised political participation in Western Europe. West European Politics 22 (3). 1-21. doi: 10.1080/01402389908425313
  23. Maksimenko, Olga & Tatiana Semina. 2019. Sozdanie korpusa tekstov dlya analiza tonal'nosti [Creating a corpus for sentiment analysis]. Proceedings of National Association of Applied Linguistics 3 (27). 106-114.
  24. Nagarajan, Senthil Murugan & Usha Devi Gandhi. 2019. Classifying streaming of Twitter data based on sentiment analysis using hybridization. Neural Computing and Applications 31 (5). 1425-1433. doi: 10.1007/s00521-018-3476-3
  25. Pechenikhina, Ekaterina. 2008. Yazykovoe vyrazhenie ironii v proizvedeniyakh Zh.M. Esy de Keyrosha [Verbal expression of irony in works by Esy Keyrosh]. Moscow University Philology Bulletin 4. 140-147.
  26. Pennebaker, James W., Martha E. Francis & Roger J. Booth. 2001. Linguistic inquiry and word count: LIWC 2001. Mahway: Lawrence Erlbaum Associates, 71.
  27. Pennebaker, James W. 1993. Putting stress into words: Health, linguistic, and therapeutic implications. Behaviour Research and Therapy 31 (6). 539-548. doi: 10.1016/0005-7967(93)90105-4
  28. Porter, Lance, Kaye Sweetser & Deborah Chung. 2009. The blogosphere and public relations. Investigating practioner’s role and blog use. Journal of Communication Management 13 (3), 250-267. doi: 10.1108/13632540910976699
  29. Popova, Zinaida & Iosif Sternin. 2007. Obshchee Yazykoznanie [General Linguistics]. 2nd edn. Moscow: AST: Vostok-Zapad.
  30. Renkema, Jan. 2009. The Texture of Discourse. Towards an Outline of Connectivity Theory. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.
  31. Rojas, Hernando & Eulalia Puig-i-Abril. 2009. Mobilizers mobilized: Information, expression, mobilization and participation in the digital age. Journal of Computer-Mediated Communication 14 (4). 902-927. doi: 10.1111/j.1083-6101.2009.01475.x
  32. Sharafutdinova, Svetlana. 2009. Sportivnaya analiticheskaya stat'ya kak zhanr diskursa SMI [Sport analytical article as a genre of mass media discourse]. Bulletin of Chelyabinsk State University 34 (172). 141-145.
  33. Schultz, Friederike, Sonja Utz & Anja Göritz. 2011. Is the medium the message? Perceptions of and reactions to crisis communication via twitter, blogs and traditional media. Public relations review 37 (1). 20-27. doi: 10.1016/j.pubrev.2010.12.001
  34. Simon-Vandenbergen, Anne-Marie, Miriam Taverniers & Louise J. Ravelli. 2003. Grammatical Metaphor: Views from Systemic Functional Linguistics. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.
  35. Stemler, Steve. 2001. An overview of content analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation 7 (17). doi: 10.7275/z6fm-2e34
  36. Stubbs, Michael. 1983. Discourse analysis: the sociolinguistic analysis of natural language. Chicago: University of Chicago Press.
  37. Tejerina, Benjamin, Ignacia Perugorría, Tova Benski & Lauren Langman. 2013. From the streets and squares to social movement studies: What have we learned? Current Sociology 61 (4). 541-561. doi: 10.1177/0011392113479753
  38. Villarroel Ordenes, Francisco, Stephan Ludwig, Ko De Ruyter, Dhruv Grewal & Martin Wetzels. 2017. Unveiling what is written in the stars: Analyzing explicit, implicit, and discourse patterns of sentiment in social media. Journal of Consumer Research 43 (6). 875-894. doi: 10.1093/jcr/ucw070
  39. Vlieger, Esther & Loet Leydesdorff. 2011. Content analysis and the measurement of meaning: The visualization of frames in collections of messages. The Public Journal of Semiotics 3 (1). 321-339.
  40. Wirawanda, Yudha & Tangguh Okta Wibowo. 2018. TWITTER: Expressing Hate Speech Behind Tweeting. Profetik: Jurnal Komunikasi 11 (1). 5-11. doi: 10.14421/pjk.v11i1.1378
  41. Yule, George. 1996. The Study of Language. 2nd ed. Cambridge: CUP.
  42. Zanzotto, Fabio Massimo, Marco Pennacchiotti & Kostas Tsioutsiouliklis. 2011. Linguistic redundancy in Twitter. Proceedings of the 2011 Conference on empirical methods in natural language processing. Edinburgh, Scotland, 659-669.
  43. Basáñez, Tatiana, Anuja Majmundar, Tes Boley Cruz & Jeniffer B. Unger. 2018. Vaping associated with healthy food words: A content analysis of Twitter. Addictive Behaviors Reports 8. 147-153. doi: 10.1016/j.abrep.2018.09.007
  44. Belyakov, Mikhail. 2015. Emotive character of a diplomatic discourse. Russian Journal of Linguistics 2. 124-132.
  45. Brundidge, Jennifer. 2010. Encountering “difference” in the contemporary public sphere: The contribution of the Internet to the heterogeneity of political discussion networks. Journal of Communication 60 (4). 680-700. doi: 10.1111/j.1460-2466.2010.01509.x
  46. De Haas, Hein, Stephen Castles & Mark J. Miller. 2019. The Age of Migration: International Population Movements in the Modern World. Guilford Press.
  47. Crystal, David. 2001. Language and the Internet. Cambridge: CUP.
  48. Earl, Jennifer, & Katrina Kimport. 2011. Digitally Enabled Social Change: Activism in the Internet Age. MA: MIT Press, Cambridge.
  49. Ebzeeva, Julija & Irina Karabulatova. 2017. Novye aspekty issledovanija kommunikacii v sovremennyh social'nyh setjah. [New aspects of the research of communication in contemporary social networks]. The Bulletin of the Adyghe State University, the series “Region Studies: Philosophy, History, Sociology, Jurisprudence, Political Sciences and Culturology” 4 (209). 258-267.
  50. Fischer, Eilee & Rebecca A. Reuber. 2011. Social interaction via new social media: (How) can interactions on Twitter affect effectual thinking and behavior? Journal of Business Venturing 26 (1). 1-18. doi: 10.1016/j.jbusvent.2010.09.002
  51. Gabrielova, Elena. 2014. New media in the protest movement: explicit and implicit expression of point of view on the protest movement Occupy Wall Street on Twitter. Journal of Psycholinguistics 3 (21). 150-159.
  52. Gabrielova, Elena. 2015. Implicit and explicit ways of expressing personal opinion on Twitter: The Tea Party movement in the USA. (Working Paper N. 90). Working Papers of Humanities: National Research University Higher School of Economics.
  53. Greenhow, Christine & Benjamin Gleason. 2012. Twitteracy: Tweeting as a new literacy practice. The Education Forum 76 (4). 464-478. doi: 10.1080/00131725.2012.709032
  54. Greenhow, Christine & Beth Robelia. 2009. Informal learning and identity formation in online social networks. Learning Media and Technology 34 (2). 119-140. doi: 10.1080/17439880902923580
  55. Hardy, Bruce W. & Dietram A. Scheufele. 2005. Examining differential gains from Internet use: Comparing the moderating role of talk and online interactions. Journal of Communication. International Communication Association 55 (1). 71-84. doi: 10.1111/j.1460-2466.2005.tb02659.x
  56. Kaase, Max. 1999. Interpersonal trust, political trust and non-institutionalised political participation in Western Europe. West European Politics 22 (3). 1-21. doi: 10.1080/01402389908425313
  57. Maksimenko, Olga & Tatiana Semina. 2019. Sozdanie korpusa tekstov dlya analiza tonal'nosti [Creating a corpus for sentiment analysis]. Proceedings of National Association of Applied Linguistics 3 (27). 106-114.
  58. Nagarajan, Senthil Murugan & Usha Devi Gandhi. 2019. Classifying streaming of Twitter data based on sentiment analysis using hybridization. Neural Computing and Applications 31 (5). 1425-1433. doi: 10.1007/s00521-018-3476-3
  59. Pechenikhina, Ekaterina. 2008. Yazykovoe vyrazhenie ironii v proizvedeniyakh Zh.M. Esy de Keyrosha [Verbal expression of irony in works by Esy Keyrosh]. Moscow University Philology Bulletin 4. 140-147.
  60. Pennebaker, James W., Martha E. Francis & Roger J. Booth. 2001. Linguistic inquiry and word count: LIWC 2001. Mahway: Lawrence Erlbaum Associates, 71.
  61. Pennebaker, James W. 1993. Putting stress into words: Health, linguistic, and therapeutic implications. Behaviour Research and Therapy 31 (6). 539-548. doi: 10.1016/0005-7967(93)90105-4
  62. Porter, Lance, Kaye Sweetser & Deborah Chung. 2009. The blogosphere and public relations. Investigating practioner’s role and blog use. Journal of Communication Management 13 (3), 250-267. doi: 10.1108/13632540910976699
  63. Popova, Zinaida & Iosif Sternin. 2007. Obshchee Yazykoznanie [General Linguistics]. 2nd edn. Moscow: AST: Vostok-Zapad.
  64. Renkema, Jan. 2009. The Texture of Discourse. Towards an Outline of Connectivity Theory. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.
  65. Rojas, Hernando & Eulalia Puig-i-Abril. 2009. Mobilizers mobilized: Information, expression, mobilization and participation in the digital age. Journal of Computer-Mediated Communication 14 (4). 902-927. doi: 10.1111/j.1083-6101.2009.01475.x
  66. Sharafutdinova, Svetlana. 2009. Sportivnaya analiticheskaya stat'ya kak zhanr diskursa SMI [Sport analytical article as a genre of mass media discourse]. Bulletin of Chelyabinsk State University 34 (172). 141-145.
  67. Schultz, Friederike, Sonja Utz & Anja Göritz. 2011. Is the medium the message? Perceptions of and reactions to crisis communication via twitter, blogs and traditional media. Public relations review 37 (1). 20-27. doi: 10.1016/j.pubrev.2010.12.001
  68. Simon-Vandenbergen, Anne-Marie, Miriam Taverniers & Louise J. Ravelli. 2003. Grammatical Metaphor: Views from Systemic Functional Linguistics. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.
  69. Stemler, Steve. 2001. An overview of content analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation 7 (17). doi: 10.7275/z6fm-2e34
  70. Stubbs, Michael. 1983. Discourse analysis: the sociolinguistic analysis of natural language. Chicago: University of Chicago Press.
  71. Tejerina, Benjamin, Ignacia Perugorría, Tova Benski & Lauren Langman. 2013. From the streets and squares to social movement studies: What have we learned? Current Sociology 61 (4). 541-561. doi: 10.1177/0011392113479753
  72. Villarroel Ordenes, Francisco, Stephan Ludwig, Ko De Ruyter, Dhruv Grewal & Martin Wetzels. 2017. Unveiling what is written in the stars: Analyzing explicit, implicit, and discourse patterns of sentiment in social media. Journal of Consumer Research 43 (6). 875-894. doi: 10.1093/jcr/ucw070
  73. Vlieger, Esther & Loet Leydesdorff. 2011. Content analysis and the measurement of meaning: The visualization of frames in collections of messages. The Public Journal of Semiotics 3 (1). 321-339.
  74. Wirawanda, Yudha & Tangguh Okta Wibowo. 2018. TWITTER: Expressing Hate Speech Behind Tweeting. Profetik: Jurnal Komunikasi 11 (1). 5-11. doi: 10.14421/pjk.v11i1.1378
  75. Yule, George. 1996. The Study of Language. 2nd ed. Cambridge: CUP.
  76. Zanzotto, Fabio Massimo, Marco Pennacchiotti & Kostas Tsioutsiouliklis. 2011. Linguistic redundancy in Twitter. Proceedings of the 2011 Conference on empirical methods in natural language processing. Edinburgh, Scotland, 659-669.
  77. Kozlovskij, Vladimir. 2017. Storonniki Trampa: “Strana bez granic - jeto ne strana” (Trump supporters: “The country without borders is not a country”). Russian BBC. URL: http://www.bbc.com/russian/features-38807554 (accessed: 10 March 2020)
  78. Montgomery, David, Manny Fernandez & Yonette Joseph. 2017. Journey fatal for 9 migrants found in truck in a San Antonio parking lot. The New York Times. URL: https://www.nytimes.com/2017/07/23/us/san-antonio-truck-walmart-trafficking.html (accessed: 8 June 2020)
  79. World Migration Report. The international organization for migration. URL: https://www.iom.int/wmr/world-migration-report-2018
  80. Zimmer, Ben. 2011. On the front line of Twitter linguistics. [Blog post]. URL: http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=3536> (accessed: 8 June 2020)

© Габриелова Е.В., Максименко О.И., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах