TY - JOUR

T1 - Лингвистические профили скрытых сообществ: морфосинтаксический аспект

AU - Мамаев, Иван Дмитриевич

PY - 2024/4/16

Y1 - 2024/4/16

N2 - The aim of the research is to identify quantitative regularities in the functioning of morphosyntactic parameters in the texts by users of hidden online communities. Through statistical methods, the paper attempts to confirm the “cohesion” of the main morphosyntactic features, the information about which was obtained using the Profiling-UD linguistic processor. The scientific novelty of the research lies in the following: based on a corpus of Russian-language social media texts, an experiment is conducted on the correlation analysis of morphosyntactic characteristics, which could become part of the future linguistic profile of hidden communities. Such profiles could be used in modern social media to enhance the functionality of recommendation systems. As a result, the research found that significant positive correlations with moderate statistical significance were identified for over 55% of hidden communities. By applying the proposed methodology, the linguistic profile of hidden communities can be further expanded with syntactic and lexical parameters, allowing for cluster analysis of communities and identification of the homogeneity/heterogeneity of the use of the characteristics across different linguistic levels in user posts from hidden communities.Цель исследования – выявление количественных закономерностей функционирования морфосинтаксических параметров текстов пользователей скрытых сетевых сообществ. В статье предпринята попытка подтвердить статистическими методами «спаянность» основных морфосинтаксических признаков, информация о которых была получена в лингвистическом процессоре Profiling-UD. Научная новизна исследования состоит в том, что на материале русскоязычного корпуса текстов социальных сетей проводится эксперимент по корреляционному анализу морфосинтаксических характеристик, которые могут стать частью будущего лингвистического профиля скрытых сообществ. Подобные профили могут использоваться в современных социальных сетях для улучшения функционала рекомендательных систем. В результате исследования было установлено, что для более 55% скрытых сообществ выделены значимые положительные корреляции со средней силой статистической значимости. Применяя предложенную методику, в дальнейшем лингвистический профиль скрытых сообществ можно расширить синтаксическими и лексическими параметрами, что позволит провести кластерный анализ сообществ и выявить гомогенность/гетерогенность использования характеристик различных языковых уровней в постах пользователей скрытых сообществ.

AB - The aim of the research is to identify quantitative regularities in the functioning of morphosyntactic parameters in the texts by users of hidden online communities. Through statistical methods, the paper attempts to confirm the “cohesion” of the main morphosyntactic features, the information about which was obtained using the Profiling-UD linguistic processor. The scientific novelty of the research lies in the following: based on a corpus of Russian-language social media texts, an experiment is conducted on the correlation analysis of morphosyntactic characteristics, which could become part of the future linguistic profile of hidden communities. Such profiles could be used in modern social media to enhance the functionality of recommendation systems. As a result, the research found that significant positive correlations with moderate statistical significance were identified for over 55% of hidden communities. By applying the proposed methodology, the linguistic profile of hidden communities can be further expanded with syntactic and lexical parameters, allowing for cluster analysis of communities and identification of the homogeneity/heterogeneity of the use of the characteristics across different linguistic levels in user posts from hidden communities.Цель исследования – выявление количественных закономерностей функционирования морфосинтаксических параметров текстов пользователей скрытых сетевых сообществ. В статье предпринята попытка подтвердить статистическими методами «спаянность» основных морфосинтаксических признаков, информация о которых была получена в лингвистическом процессоре Profiling-UD. Научная новизна исследования состоит в том, что на материале русскоязычного корпуса текстов социальных сетей проводится эксперимент по корреляционному анализу морфосинтаксических характеристик, которые могут стать частью будущего лингвистического профиля скрытых сообществ. Подобные профили могут использоваться в современных социальных сетях для улучшения функционала рекомендательных систем. В результате исследования было установлено, что для более 55% скрытых сообществ выделены значимые положительные корреляции со средней силой статистической значимости. Применяя предложенную методику, в дальнейшем лингвистический профиль скрытых сообществ можно расширить синтаксическими и лексическими параметрами, что позволит провести кластерный анализ сообществ и выявить гомогенность/гетерогенность использования характеристик различных языковых уровней в постах пользователей скрытых сообществ.

KW - лингвистическое профилирование

KW - корпус русскоязычных социальных сетей

KW - морфосинтаксические характеристики постов

KW - скрытые сообщества

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/931a0789-daff-3471-9edf-689977516e18/

U2 - 10.30853/phil20240168

DO - 10.30853/phil20240168

M3 - статья

VL - 17

SP - 1155

EP - 1162

JO - ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ. ВОПРОСЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ

JF - ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ. ВОПРОСЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ

SN - 1997-2911

IS - 4

ER -