СОЦИАЛЬНАЯ СЕТЬ КАК ИСТОЧНИК СОЦИОЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ: ЛЕКСИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Аннотация
статистического анализа социолингвистических данных, полученных из социальной сети «ВКон-
такте». Обсуждаются новые возможности исследования вербальной интернет-коммуникации, в
том числе социолингвистических признаков пользователей Интернета. Основное внимание в ра-
боте уделяется соотнесению возраста пользователей социальных сетей и лексических особенно-
стей их текстов. На основании полученных данных (около 8 млн слов) сформированы корпуса
текстов четырех возрастных групп пользователей социальной сети – от 14 до 74 лет. Проведен
сопоставительный анализ частотной лексики, и в первую очередь выявлены слова, часто упот-
ребляющиеся в текстах пользователей всех четырех групп. Этот массив в общих чертах соответ-
ствует данным частотного словаря русского языка, однако имеет и значимые отличия. Сформи-
рованы списки частотных слов, характерных для каждой возрастной группы. Спискам дана идео-
графическая характеристика (выделены доминантные тематические группы слов) и
социолингвистические комментарии. Сделаны выводы о лексических и концептуальных разли-
чиях между текстами разных возрастных групп пользователей, а также о продуктивности стати-
стического и идеографического анализа текстов социальных медиа.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Анализ социальных сетей: методы и приложения [Электронный ресурс] / А.Коршунов, И.Белобородов, Н.Бузун и др. // Труды ИСП РАН. –
– № 1. – URL: http://cyberleninka.ru/article/n/analiz-sotsialnyhseteymetody-i-prilozheniya (дата обращения: 15.01.2019).
Батура, Т.В. Методы анализа данных из социальных сетей / Т.В. Батура, Н.С. Копылова, Ф.А. Мурзин, А.В. Проскуряков // Вестн. Новосиб.гос. ун-та. Сер.: Информационные технологии. – 2013. – Т. 11. – Вып. 3. – С. 5–21.
Беликов, В.И. Социолингвистика: учебник для вузов / В.И. Беликов, Л.П. Крысин. – М.: РГГУ, 2001. – 315 с.
Бондаренко, С.В. Социальная структура виртуальных сетевых ообществ: автореф. дис. … д-ра соц. наук / С.В. Бондаренко. – Ростов н/Д: Ростовский гос. пед. ун-т, 2001. – 28 с.
Губанов, Д.А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д.А. Губанов, Д.А. Новиков, А.Г. Чхар-
тишвили. – М.: Физматлит, 2010. – 228 c.
Карпова, М.К. Социальные сети как особый канал самопрезентации индивида [Электронный ресурс] / М.К. Карпова, М.А. Монина // Элек-
тронный научный журнал «Наука. Общество. Государство». – 2018. – Т. 6. – № 1. – URL: http://esj.pnzgu.ru (дата обращения: 2.10.2019).
Морослин, П.В. Язык Интернета как объект лингвистических исследований / П.В. Морослин // Вестник РУДН. Сер.: Лингвистика. – 2009. – № 3. – С. 10–17.
Мухин, М.Ю. Индивидуальная лексическая сочетаемость и ее корпусная формализация / М.Ю. Мухин // Язык, культура, ментальность: проблемы и перспективы филологических исследований. – Курск, 2019. – С. 310–317.
Мухин, М.Ю. Лексическая статистика и концептуальная система автора: М. Булгаков, В. Набоков, А. Платонов, М. Шолохов / М.Ю. Мухин. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2010. – 232 с.
Национальный корпус русского языка: http://www.ruscorpora.ru (дата обращения: 2.10.2019).
Новый частотный словарь русской лексики / под ред. О.Н. Ляшевской, С.А. Шарова. – URL: http://dict.ruslang.ru/freq.php (дата обращения:
10.2019).
Schwartz, H.A. Personality, Gender, and Age in the Language of Social Media: The Open Vocabulary Approach / H.A. Schwartz, J.C. Eichstaedt, M.L. Kern et
al. // PLOS One. – 2013. – https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/ journal.pone.0073791.
Sumskaya, A. “Analogue” and “digital” generation of mass media audience / A. Sumskaya, A. Lozovskaya // 6 SWS International Scientists Conference
on Social Science (SGEM 2019). – 2019. – Vol. VI, Is. 5. – P. 113–120.
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.