Данная статья отражает результаты эксперимента по автоматическому извлечению ассоциативных связей из корпусов русскоязычных текстов социальных сетей Facebook и Pikabu с помощью алгоритмов и инструментов дистрибутивной семантики. Выбор материала социальных сетей обуславливается спецификой полилогического интернет-дискурса, совмещающего черты письменной и устной разговорной речи. Была высказана гипотеза о возможности воспроизведения методики ассоциативного эксперимента при работе с корпусами текстов социальных сетей на основе дистрибутивно-семантических моделей. Для лексем, выражающих ключевые понятия русскоязычной картины мира, автоматически извлечены ассоциаты с использованием нейросетевых архитектур Word2Vec (CBOW и Skip-gram). Был проведен сопоставительный анализ полученных данных и данных Русского ассоциативного словаря, Русской региональной ассоциативной базы данных (Сибирь и Дальний Восток) и Русского дистрибутивного тезауруса. Была разработана и реализована методика количественной оценки соответствий между результатами, полученными из разных источников. Была подтверждена специализация используемых словарных источников и дистрибутивно- семантических моделей в отношении парадигматических и синтагматических связей. Экспериментальные данные позволили провести лингвистический анализ языкового сознания современных пользователей социальных сетей и выявить тенденции в динамике его развития.
