Водопетов С.В. Контекстная воронка как метод косвенного анализа проявлений социально эмоциональных процессов в пользовательских медиатекстах
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.22909665Ключевые слова:
медиатекст, пользовательский контент, контекстная воронка, одиночество, нарративный анализ, косвенный анализ, RedditЛицензия
Аннотация
Статья представляет метод контекстной воронки для косвенного анализа проявлений социально-эмоциональных процессов в пользовательских медиатекстах. Центральный интерес составляет измеримость культурных и контекстных нарративов, представленных в медиатексте; исследование медиатекстовых репрезентаций одиночества выступает стартовым параметром демонстрации метода. Материалом послужили 457 постов сообществ r/Replika и r/CharacterAI (Reddit, март 2026 г.). Воронка последовательно сужает корпус от широкого набора к релевантному подкорпусу с отделением нулевой зоны через восемь шагов фильтрации на контекстном и языковом уровнях. В результате применения метода выделена контекстная зона одиночества, охватывающая 33,3 % корпуса (152 из 457 постов), что демонстрирует потенциал для фиксации некоторых состояний, в частности, связанных с одиночеством через медиатексты. Предложенный метод открывает возможность измерения нарративной плотности медиатекстов, а также формирования тематических словарей для оценки нарративного содержания произвольных медиатекстов.
Скачивания
Библиографические ссылки
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Барабаш В.В. Междисциплинарный подход в процессе обучения медиакоммуникациям в РУДН: Data интенсив как форма наставничества / В.В. Барабаш, Б.А. Булгарова, С.В. Водопетов // Средства массовой коммуникации в многополярном мире: проблемы и перспективы. — 2023. — С. 13–19.
2. Бодрунова С.С. Искусственный интеллект в медиасфере: направления исследования, профессиональные противоречия и новые риски / С.С. Бодрунова, К.Р. Нигматуллина // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. — 2025. — № 5. — С. 3–22. — DOI: 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.322.
3. Водопетов С.В. Управление эффективностью коммуникации в условиях платформизации медиапространства / С.В. Водопетов // Меди@льманах. — 2025. — № 4 (129). — С. 73–79. — DOI: 10.30547/mediaalmanah.4.2025.7379.
4. Волкова Е.Н. Психологические критерии благополучия современных подростков в контексте изучения цифровой социализации / Е.Н. Волкова, Г.В. Сорокоумова // Социальная психология и общество. — 2024. — Т. 15, № 2. — С. 12–27. — DOI: 10.17759/sps.2024150202.
5. Волохова Н.В. «Невыносимая легкость» одиночества в новых реалиях цифровой среды / Н.В. Волохова, Ю.С. Филиппович // Известия Юго Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. — 2022. — Т. 12, № 3. — С. 260–270. — DOI: 10.21869/2223 1552 2022 12 3 260 270.
6. Жижина Е.М. Пользовательский контент как фактор трансформации медиадискурса / Е.М. Жижина // Меди@льманах. — 2024. — № 3 (124). — С. 42–52. — DOI: 10.30547/mediaalmanah.3.2024.4252.
7. Камарали А.В. Информационная культура: грани взаимодействия смыслов / А.В. Камарали // Вестник Донецкого университета. Серия 02. Гуманитарные науки. — 2025. — № 4. — С. 66–72. — DOI: 10.5281/zenodo.18337492.
8. Кузьмина А.А. Методы компьютерной лингвистики и обработки естественного языка: возможности и ограничения для задач психологии личности / А.А. Кузьмина // Современная зарубежная психология. — 2022. — Т. 11, № 1. — С. 104–115. — DOI: 10.17759/jmfp.2022110110.
9. Никитин В.А. Новые реалии цифровой журналистики: измерение масштаба использования искусственного интеллекта в материалах крупнейших российских изданий / В.А. Никитин, С.В. Водопетов // Глобальный научный потенциал. — 2025. — Т. 1, № 11(176). — С. 286–292. — EDN: SZDPVI.
10. Петров Е.Ю. Методология извлечения нарративов из больших массивов данных социальных сетей / Е.Ю. Петров, А.Ю. Саркисова, Д.О. Дунаева, А.С. Воронов, М.Г. Мягков // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). — 2024. — Т. 15, № 3. — С. 315–330. — DOI: 10.18184/2079 4665.2024.15.3.315 330.
11. Поздняков Р. Контент анализ на основе критериев (CBCA) как инструмент принятия решения о доверии сообщению: диагностическая и прикладная ценность метода / Р. Поздняков, И. Горбунов, Т. Позднякова // Вестник Санкт Петербургского университета. Психология. — 2025. — Т. 15, № 1. — DOI: 10.21638/spbu16.2025.109.
12. Радина Н.К. Реконструкция медийных социальных представлений с использованием показателей статистики текста (на материале медиадискурса о пандемии) / Н.К. Радина // Социальная психология и общество. — 2024. — Т. 15, № 1. — DOI: 10.17759/sps.2024150105.
13. Brandtzaeg P.B. My AI Friend: How Users of a Social Chatbot Understand Their Human–AI Friendship / P.B. Brandtzaeg, M. Skjuve, A. Følstad // Human Communication Research. — 2022. — Vol. 48, № 3. — P. 404–429. — DOI: 10.1093/hcr/hqac008.
14. Devlin J. BERT: pre training of deep bidirectional transformers for language understanding / J. Devlin [et al.] // Proceedings of NAACL HLT 2019. — Minneapolis, 2019. — P. 4171–4186. — DOI: 10.18653/v1/N19 1423.
15. Horton D. Mass communication and para social interaction: observations on intimacy at a distance / D. Horton, R. Wohl // Psychiatry. — 1956. — Vol. 19, № 3. — P. 215–229. — DOI: 10.1080/00332747.1956.11023049.
16. McHugh M.L. Interrater reliability: the kappa statistic / M.L. McHugh // Biochemia Medica. — 2012. — Vol. 22, № 3. — P. 276–282. — DOI: 10.11613/BM.2012.031.
17. Surkalim D.L. The prevalence of loneliness across 113 countries: systematic review and meta analysis / D.L. Surkalim [et al.] // BMJ. — 2022. — Vol. 376. — Article e067068. — DOI: 10.1136/bmj 2021 067068.
18. Ta V.P. Can generative AI chatbots emulate human connection? A mixed methods study of companion chatbot usage patterns and their relationship to loneliness / V.P. Ta [et al.] // Computers in Human Behavior. — 2024. — Vol. 156. — Article 108235. — DOI: 10.1016/j.chb.2024.108235.
REFERENCES
1. Barabash V.V., Bulgarova, B.A., & Vodopetov, S.V. (2023). Mezhdistsiplinarnyy podkhod v protsesse obucheniya mediakommunikatsiyam v RUDN: Data intensiv kak forma nastavnichestva [Interdisciplinary approach in teaching media communications at RUDN: Data intensive as a form of mentoring]. Sredstva massovoy kommunikatsii v mnogopolyarnom mire: problemy i perspektivy, 13–19. (In Russian)
2. Bodrunova S.S., & Nigmatullina, K.R. (2025). Iskusstvennyy intellekt v mediasfere: napravleniya issledovaniya, professionalnye protivorechiya i novye riski [Artificial intelligence in the media sphere: Research directions, professional contradictions, and new risks]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 10. Zhurnalistika (5), 3–22. https://doi.org/10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.322 (In Russian)
3. Vodopetov S.V. (2025). Upravlenie effektivnostyu kommunikatsii v usloviyakh platformizatsii mediaprostranstva [Managing communication efficiency under media space platformization]. MediaAlmanah, (4), 73–79. https://doi.org/10.30547/mediaalmanah.4.2025.7379 (In Russian)
4. Volkova E.N., & Sorokoumova, G.V. (2024). Psikhologicheskie kriterii blagopoluchiya sovremennykh podrostkov v kontekste izucheniya tsifrovoy sotsializatsii [Psychological criteria for well being of modern adolescents in the context of digital socialization]. Sotsialnaya psikhologiya i obshchestvo, 15(2), 12–27. https://doi.org/10.17759/sps.2024150202 (In Russian)
5. Volokhova N.V., & Filippovich, Yu.S. (2022). «Nevynosimaya legkost» odinochestva v novykh realiyakh tsifrovoy sredy [«Unbearable lightness» of loneliness in new realities of digital environment]. Izvestiya Yugo Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika. Sotsiologiya. Menedzhment, 12(3), 260–270. https://doi.org/10.21869/2223 1552 2022 12 3 260 270 (In Russian)
6. Zhizhina E.M. (2024). Polzovatelskiy kontent kak factor transformatsii mediadiskursa [User generated content as a factor of media discourse transformation]. MediaAlmanah, (3), 42–52. https://doi.org/10.30547/mediaalmanah.3.2024.4252 (In Russian)
7. Kamarali A.V. (2025). Informatsionnaya kultura: grani vzaimodeystviya smyslov [Information culture: Facets of meaning interaction]. Vestnik Donetskogo universiteta. Seriya 02. Gumanitarnye nauki, (4), 66–72. https://doi.org/10.5281/zenodo.18337492 (In Russian)
8. Kuzmina A.A. (2022). Metody kompyuternoy lingvistiki i obrabotki estestvennogo yazyka: vozmozhnosti i ogranicheniya dlya zadach psikhologii lichnosti [Computational linguistics and NLP methods: Capabilities and limitations for personality psychology]. Sovremennaya zarubezhnaya psikhologiya, 11(1), 104–115. https://doi.org/10.17759/jmfp.2022110110 (In Russian)
9. Nikitin V.A. & Vodopetov S.V. (2025). Novye realii tsifrovoy zhurnalistiki: izmerenie masshtaba ispolzovaniya iskusstvennogo intellekta v materialakh krupneyshikh rossiyskikh izdaniy [New realities of digital journalism: Measuring AI usage in major Russian publications]. Globalnyy nauchnyy potentsial, 1(11), 286–292. EDN: SZDPVI (In Russian)
10. Petrov E.Yu., Sarkisova A.Yu., Dunaeva D.O., Voronov A.S. & Myagkov M.G. (2024). Metodologiya izvlecheniya narrativov iz bolshikh massivov dannykh sotsialnykh setey [Methodology of extracting narratives from large social media datasets]. Modernizatsiya. Innovatsii. Razvitie (MIR), 15(3), 315–330. https://doi.org/10.18184/2079 4665.2024.15.3.315 330 (In Russian)
11. Pozdnyakov R., Gorbunov I. & Pozdnyakova T. (2025). Kontent analiz na osnove kriteriev (CBCA) kak instrument prinyatiya resheniya o doverii soobshcheniyu: diagnosticheskaya i prikladnaya tsennost metoda [Criteria based content analysis (CBCA) as a decision making tool for message trustworthiness: Diagnostic and applied value]. Vestnik Sankt Peterburgskogo universiteta. Psikhologiya, 15(1). https://doi.org/10.21638/spbu16.2025.109 (In Russian)
12. Radina N.K. (2024). Rekonstruktsiya mediynykh sotsialnykh predstavleniy s ispolzovaniem pokazateley statistiki teksta (na materiale mediadiskursa o pandemii) [Reconstruction of media social representations using text statistics indicators (based on pandemic media discourse)]. Sotsialnaya psikhologiya i obshchestvo, 15(1). https://doi.org/10.17759/sps.2024150105 (In Russian)
13. Brandtzaeg P.B., Skjuve M. & Følstad A. (2022). My AI friend: How users of a social chatbot understand their human–AI friendship. Human Communication Research, 48(3), 404–429. https://doi.org/10.1093/hcr/hqac008
14. Devlin J., Chang M. W., Lee K. & Toutanova K. (2019). BERT: Pre training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL HLT 2019 (pp. 4171–4186). Minneapolis. https://doi.org/10.18653/v1/N19 1423
15. Horton D. & Wohl R. (1956). Mass communication and para social interaction: Observations on intimacy at a distance. Psychiatry, 19(3), 215–229. https://doi.org/10.1080/00332747.1956.11023049
16. McHugh M.L. (2012). Interrater reliability: The kappa statistic. Biochemia Medica, 22(3), 276–282. https://doi.org/10.11613/BM.2012.031
17. Surkalim D.L., Luo R., Eres R., Gebel K., van Buuren M., Gallegos M., Mohebbi M., Lim, M. & Feng X. (2022). The prevalence of loneliness across 113 countries: Systematic review and meta analysis. BMJ, 376, e067068. https://doi.org/10.1136/bmj 2021 067068
18. Ta V.P. & colleagues (2024). Can generative AI chatbots emulate human connection? A mixed methods study of companion chatbot usage patterns and their relationship to loneliness. Computers in Human Behavior, 156, 108235. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108235
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 05. Филология и психология» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
