В процессе работы над исследованием в рамках подпроекта «Язык ненависти Зеленского» появилась гипотеза о возможности ранжирования текстов и публикаций на основе качественного контент-анализа, данные для которого готовятся на основе количественного контент-анализа. То есть работа экспертов идёт вокруг ключевых слов, выявленных на этапе автоматического лингвистического анализа (см. «Реферат по отчёту об исследовании языка ненависти Зеленского с марта по декабрь 2022 года»).

Для проверки гипотезы о том, что тексты с однозначно отрицательной общей тональностью будут эмоционально воздействовать на человека, было выдвинуто три версии модели ранжирования. Для валидации гипотез было проведено исследование экспертным методом Дельфи в два тура, заданы методологические ограничения для экспертов и, собственно, сами требования к экспертам. В результате валидации гипотезы подтвердились с вероятностью от 75 % до 92 %. Это означает возможность в будущем имитировать работу экспертов методами машинного обучения или ориентироваться при оценке текстов на количественные показатели автоматического качественного анализа.

Предложенные модели могут также использоваться для ранжирования политизированных текстов различных лидеров общественных мнений, предоставлять публике инструмент оценки того или иного послания на предмет силы эмоционального воздействия на человека.

Эксперты получили неоценимый опыт в исследовании инструментов когнитивных атак США, Великобритании и прочих на примере текстов В. Зеленского, участие в данном исследовании косвенно помогло им выработать иммунитет к фактологически не значащим, но эмоционально нагруженным текстам информационных сообщений.

Скачать полную версию реферата исследования можно по ссылке (.pdf).

Скачать полную версию отчёта к реферату исследования можно по ссылке (.pdf).