Файл статьи: PDF
DOI: 10.26170/1999-2629_2023_02_06
Аннотация: В настоящее время стремительное распространение по всему миру коронавирусной инфекции КОВИД-19, вызываемой вирусом SARS-CoV-2, является проблемой глобального масштаба, так как приводит к резкому росту новых случаев инфицирования, а также смертности среди населения. Очевидно, что это далеко не первый случай пандемии. В прошлом врачи и ученые серьезно занимались исследованием различных вирусов, таких как вирус Эбола, Mers-Cov, SARS и др. С тех пор, как в декабре 2019 года был опубликован первый заголовок о вспышке коронавирусной инфекции (КОВИД-19), социальные сети стали благоприятной средой для распространения информации о новом вирусе. В данной статье предпринята попытка определить влияние социальных сетей во время такого беспрецедентного пандемического кризиса. Автор полагает, что многие вспышки и пандемии можно было бы оперативно контролировать, если бы эксперты учитывали данные социальных сетей. В данном исследовании подверглась анализу платформа социальной сети «Твиттер», так как именно она является самым доступным из существующих в настоящее время источником получения данных. Более того, в социальных сетях люди свободно обсуждают и высказывают свои мнения о событиях, происходящих в повседневной жизни, или выражают эмоции, связанные с пандемией. Таким образом, социальные данные служат основой для анализа мнений и эмоционального отношения автора текста к некоторым объектам, процессам или событиям. Целью работы является проведение автоматизированного анализа тональности сообщений в «Твиттере» с применением современных компьютерных программ и технологий в русле обработки естественного языка. Широкомасштабное определение человеческих эмоций в социальных сетях имеет важное значение для международного влияния на общество, принятия деловых решений и разработки политических стратегий
Ключевые слова: Интернет, интернет-коммуникация, интернет-технологии, интернет-дискурс, интернет-тексты, интернет-ресурсы, социальные сети, анализ эмоциональной окраски, КОВИД-19, пандемия, коронавирус, эмоциональное отношение, автоматическая обработка текста
Abstract: Nowadays, the coronavirus infection COVID-19 caused by the SARS-CoV-2 virus is a global concern as it leads to a dramatic increase in new infections and deaths among the population. Obviously, COVID-19 is not the first pandemic in the world. Doctors and researchers have seriously tackled various viruses such as Ebola, Mers-Cov, SARS, etc. Since the first headline about the coronavirus disease outbreak was published in December 2019, social networks have become a favourable ground for the spread of information about new COVID-19. And the impact of social media during such an unprecedented pandemic crisis is to be defined in this study. The author believes many outbreaks and pandemics could have been controlled promptly if experts had considered the social media data. In the current paper a social media platform Twitter was subjected to thorough analysis as it has the most accessible data sources currently available. Moreover, people in this social media are free to discuss and share their opinions about events in their daily life or express emotions associated with the pandemic. Thus, in the current study social data serves as the basis for analyzing the opinions and emotional attitude (sentiment) of the author of the text to some objects, processes or events. The aim of the research lies within the field of word processing in natural language. The automated sentiment analysis of messages from Twitter was carried out on the basis of modern computer systems and platforms. The large-scale identification of human emotions in social media is essential for international public influence, business decisions and policy development
Key words: Internet, Internet communication, Internet technologies, Internet discourse, Internet texts, Internet resources, social networks, analysis of emotional tone, COVID-19, pandemic, coronavirus, emotional attitude, automated text procession

Для цитирования:

Илюшкина, М. Ю. Автоматизированный анализ тональности текстов в социальных сетях во время пандемий / М. Ю. Илюшкина. — Текст : непосредственный // Политическая лингвистика. – 2023. – №2. – С. 54-62. DOI 10.26170/1999-2629_2023_02_06.

For citation

Ilyushkina M. Yu. (2023). Automated Sentiment Analysis of Social Networks During Epidemic Outbreaks // Political Linguistics. – 2023. – №2. – P. 54-62. DOI 10.26170/1999-2629_2023_02_06.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.