Interdisciplinary digital ways of researching political media discourse

Abstract

Digital methods of political discourse research make it possible to expand the range of data on the statistics and replication of references to a particular issue in media space, the popularity of lexical units or other content disseminated both through the media and among the readership through comments and posts on personal accounts, and, as a result, to determine the specifics of the representation of certain political processes in mass media. The object of this study is various methods and tools of digital study of political media discourse, as well as relevant software. The subject is the results of content analysis of political communication obtained by foreign (J.-M. Eberle, P. Tolochko, P. Jost, T. Heidenreich, H.G. Boomgaarden) and Russian (E.I. Beglova and O.Y. Shmeleva) specialists. The aim of the paper is to identify the most effective way of working with media material by comparative study of manual and automated methods of content analysis. The main method of research in the article was a comprehensive comparative analysis of the conducted studies: from manual content analysis to digital content analysis with the use of mathematical algorithms and the method of ‘digital footprint’, theoretical analysis of scientific literature on the identified problems, descriptive and comparative methods, interpretation of the obtained results. The scientific novelty of the article consists in the comparison of different digital methods of content analysis. The identification of their strengths and weaknesses and the prospects for the application of digital methods of content analysis in the media industry in Russian science are poorly studied and need to be developed. New digital methods of content analysis are more objective, operational, structured, diverse and verifiable, unlike manual ones;the rapid development of artificial intelligence technologies makes its own adjustments to the methodology of analyzing political media discourse.

References

  1. Аббаси М.М. Лингвистический интерфейс с эмоциональным анализом текста в компьютерных системах: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 2.3.1. / Аббаси Мохсин Маншад; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова»], Ижевск: 2022.
  2. Багга-Гупта С., Апрамея Р. Языкотворчество в цифровых глобальных пространствах Юга и Севера в XXI веке: медиа, язык и идентичность в политическом дискурсе // Бандунг: Journal of the Global South. 2018. № 5 (3). С. 20-28.
  3. Беглова Е.И., Шмелёва О.Ю. «Языковой код» политической коммуникации (на материале выступлений президента России В. В. Путина 2012-2015 гг.) // Политическая лингвистика. 2015. № 3. С. 12-16.
  4. Данилова А.Г., Митина О.В. Компьютеризированный качественный анализ текста // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2021. №1. С. 220-240. URL: https://doi.org/10.11621/vsp.2021.01.09. Date: 23.02.2024.
  5. Лобанова Т.Н. Лингвистический анализ китайского политического медиадискурса: структура, характеристики и дискурсивные практики: автореферат дис. ... доктора филологических наук: 10.02.19 / Лобанова Татьяна Николаевна; [Место защиты: Московский государственный областной университет]. Мытищи: 2020.
  6. Новикова А. А. Сравнение инструментов Sketch Engine и TermoStat для извлечения терминологии // International Journal of Open Information Technologies. 2020. №11. С. 73-79.
  7. Равочкин Н.Н. Автор в политическом дискурсе с позиции психолингвистики // Studia Humanitatis. 2019. № 1. 14 с.
  8. Социальная сеть как пространство дискурса идентичности и квазиинститут этничности центральноазиатских мигрантов = Social network as a space for identity discourse and an ethnicity quasi-institution of migrants from Central Asia [Текст]: коллективная монография / под науч. ред. И.П. Кужелевой-Саган; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский Томский государственный университет. Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2017.
  9. Юе Сюе. Методы исследования политического дискурса в контексте цифровизации гуманитарных наук // Политическая лингвистика. 2023. № 1 (97). С. 136-143. URL: https://doi.org/10.26170/1999-2629_2023_01_15.
  10. Блассниг С. Контент-анализ в исследовательском поле политической коммуникации: The Self-Presentation of Political Actors // In book: Standardisierte Inhaltsanalyse in der Kommunikationswissenschaft - Стандартизированный контент-анализ в исследованиях коммуникации (pp.301-312). URL: https://doi.org/10.1007/978-3-658-36179-2_26
  11. Эберль Ж.-М., Толочко П., Йост П., Хайденрайх Т., Бумгаарден Х.Г. Что в посте? Как настроение и значимость вопроса влияют на эмоциональные реакции пользователей Facebook // Journal of Information Technology & Politics. 2020. № 17 (1). С. 48-65.
  12. Kilgarriff A., Baisa V., Bušta J., Jakubíček M., Kovář V., Michelfeit J., Rychlý P., Suchomel V. The Sketch Engine: ten years on // Lexicography ASIALEX. 2014. Vol. 1. Pр. 7-36.
  13. Программное обеспечение для текстовой аналитики Provalis Research. URL: https://www.predictiveanalyticstoday.com/provalis-research-text-analytics-software/. Date: 17.08.2024.
  14. Quirkos - программное обеспечение для качественного анализа данных. URL: https://www.quirkos.com/. Date: 17.08.2024.
  15. Скотт Х. Критический дискурс-анализ: Искусственный интеллект, социальные сети и анализ социальных медиа // SESYNC. 2023. URL: https://www.sesync.org/resources/critical-discourse-analysis-artificial-intelligence-social-network-social-media-analysis. Date: 17.08.2024.
  16. Sketch Engine. URL: https://www.sketchengine.eu/. Date: 23.02.2024.
  17. TermoStat. URL: http://termostat.ling.umontreal.ca/index.php. Date: 23.02.2024.
  18. T-LAB: Tools for Text Analysis. URL: https://www.tlab.it/features/#what. Date: 17.08.2024.
  19. Водак Р., Хосравиник М. Динамика дискурса и политики в правом популизме в Европе и за ее пределами: An introduction // In: Wodak R, KhosraviNik M, Mral B (eds) Right-Wing Populism in Europe: Politics and Discourse. London: Bloomsbury, 2013. С. 27-28.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).