Лидеры мнений как векторы распространения медиаинфомации

Наше исследование посвящено динамке распространения медиаинформации в социальной сети Instagram. Цель – создать модель распространения медиаинформации на основе лидеров мнений. Для достижения цели нами были поставлены следующие задачи: Лидеры мнений получают медиаинформацию от СМИ или непосредственно от участников события, субъективно искажают ее и высказывают свои оценки, мнения и суждения в социальных сетях. Другие пользователи воспринимают от лидера мнений определенные вербальные маркеры и стереотипы и ретранслируют их в своих высказываниях. В связи с этим можно говорить о формировании лидерами мнений определённых дискурсов по общественно-значимой теме. Проблема заключается в невозможности с достаточной долей достоверности определить, насколько критически человек относится к проблеме: передает ли он свое мнение или транслирует чужое. Вопросы, касающиеся лидеров мнений и способов влияния на других пользователей, являются актуальными в связи с распространением социальных сетей. Новизна нашей работы заключается в подходе к анализу интернет-дискурса, как к карнавальному дискурсу. Предложена модель распространения медиаинформации в Instagram и построен граф подписчиков и лайков по определённым хэштегам. В ходе выполнения работы мы выявили лидеров мнений, которые повлияли на коммуникацию. В первой главе мы выяснили, что интернет-дискурс обладает такими чертами карнавального дискурса, как общение через «маски», приоритет смеховой культуры, всеобъемлющая свобода, амбивалентность происходящего и наличие ярких образов. Эти черты получают развитие в постмодернистском дискурсе. В интернете, как части постмодернистского дискурса, лидеры мнений выступают как «шуты», передающие искаженную субъективную информацию народу. «Маски» и иронизация происходящих событий обнуляют роль автора, оставляя читателя наедине с письмом. Пользователь, прочитавший письмо, пропускает его через призму субъективного восприятия и выдает переработанное высказывание нулевого автора в своем высказывании. Таким читателем может быть как лидер мнений, так и обычный пользователь. На основе этих черт, мы предлагаем свою модель коммуникации, в которую входят СМИ, лидеры мнений, обычные пользователи и идеологемы. Идеологемы в блогерском дискурсе становятся интертекстом, который воздействует на аудиторию и в то же время отображает концептуальную картину дискурса. Мы предполагаем, что некоторые лидеры мнений оказывают влияние так сильно, что пользователи транслируют не свое мнение. Во второй главе предлагается подход к анализу данного дискурса с использованием методов компьютерной лингвистики. Основным источником материала является социальная сеть Instagram. Мы рассматриваем дискурс, сложившийся вокруг дела Егора Жукова и вокруг коронавируса . Для составления модели распространения медиинформации на основе лидеров мнений, мы собрали корпус текстов по двум темам. Каждый текст мы лемматизировали. Из полученного корпуса мы извлекли ядро дискурса и предложили интерпретацию основных идеологем в ядре. На основе экстралингвистических факторов, таких как количество подписчиков, пересечения в подписчиках и лайках, мы составили графы взаимодействия аккаунтов друг с другом. Каждый текст был превращен в N-мерный вектор. На основе векторов мы провели кластеризацию дискурса и получили 36 кластеров. Тексты имели высокое сходство из-за ряда вербальных маркеров, отличающих их от других кластеров. Была рассмотрена связь текстов в большом кластере. Мы построили субграф по лайкам по кластеру №10. Данный субграф не связан, так как много вершин являются стоком, но наша модель показывает обратное. Мы предположили, что возможно есть блогер, повлиявший на пользователей, но оказавшийся в другом кластере. Таким блогером оказался Юрий Дудь. Действительно, практически все пользователи взаимодействовали с ним. В кластере чаще всего использовался лозунг: Свободу политзаключенным. Юрий Дудь одним из первых назвал Егора Жукова политзаключенным. Аналогичное исследование мы провели по теме коронавирус. Дискурс был гетерогенным, в нем не было одного влиятельного лидера мнений, поэтому он получился разрозненным. Однако приложение объединяло кластеры по схожей в тематике. К примеру, в этом кластере, где сочетаются как представители власти, так и оппозиции, тема: Эпидемия в России и соблюдение карантинных норм гражданами. Опыт автоматизированной оценки схожести текстов становится фундаментом для разработки веб-приложения. Приложение будет автоматически собирать данные о публикациях и лидерах мнений и устанавливать степень влияния. Методику можно использовать в лингвистике, социологии, маркетинге и внутренней политике.