Сергей Ширин - Пишем курсовую работу

Студентка. Тогда один объект — это МАПРЯЛ до распада СССР, а другой — МАПРЯЛ после распада. Я буду сравнивать по направлениям деятельности (какие остались, какие новые), структуре (какие изменения произошли в ней), финансированию и другим аспектам.

Преподаватель. Очень хорошо. А почему Вы выбираете именно такой метод?

Студентка. Потому что у меня по сути два объекта исследования. МАПРЯЛ до распада СССР и МАПРЯЛ после — это, можно сказать, два разных МАПРЯЛа.

Преподаватель. Вот Вы и разобрались в том, как применять метод, и даже обосновали его выбор.

Студентка. Спасибо Вам большое!

Удачные

1. «Цель исследования: выявить динамику валентности представлений об основных субъектах-прообразах имиджа США, представленных в СМИ, и оценить общую динамику валентности медийного имиджа США на протяжении выбранного временного периода в англоязычных СМИ.

Первая часть исследования включает количественный контент-анализ, который был проведен с помощью программы Wordstat 6.1 — специализированного приложения статистической программы SimStat v.2.5 (разработка компании Provalis Research). Количественный анализ позволяет нам установить видимость новостной темы путем подсчета через статистическую программу частоты появления в массиве данных тех или иных субъектов-прообразов имиджа страны. Таким образом, были выделены основные субъекты, которые появляются на страницах американских изданий.

Контент-анализ — перевод в количественные показатели массовой текстовой информации с последующей статистической ее обработкой, при этом текстом или документальной информацией считается «любая информация, фиксированная в печатном или рукописном виде, на магнитной ленте, фото- или кинопленке либо на цифровых носителях.

Метод контент-анализа использует два важных понятия: единица анализа и единица счета. Под единицей анализа следует понимать лингвистическую единицу речи или элемент содержания, по которым мы можем идентифицировать интересующее явление, в качестве которого может выступать слово, предложение, суждение, темы, сообщение в целом или определенное имя, факт, понятие и т. д. За единицу счета мы принимаем количественное появление единиц анализа в тексте.

На основании статистического анализа частоты встречаемости слов и категорий в текстах статей англоязычных СМИ в данном исследовании были выделены основные субъекты-прообразы имиджа США, т.е. составлен список основных явлений, которые попадают в новостную видимость англоязычных СМИ.

Вторая часть исследования включает в себя качественный анализ оценочно-смысловых характеристик субъектов, на основании которого построена динамика изменения медийного имиджа США в англоязычной прессе. На протяжении всего исследования отслеживалась валентность характеристик, и было сделано общее заключение относительно формирования данного вида динамики.

В каждой из выделенных категорий заметна неоднородность частоты освещения тех или иных субъектов. Так, например, основным субъектом имиджа США за рассматриваемый период становится Барак Обама, в роли президента страны. Остальные субъекты заметно отстают по количеству упоминаний в публикуемых материалах и зачастую их упоминание имеет скорее эпизодичный характер. Отметим, что некоторые понятия, например, «Белый дом», используются для обозначения общего названия политических субъектов».

2. «Составление базы данных международных событий представляет собой многоэтапный процесс. Каждый из этапов представляет собой отдельную проблему. В данной работе нас прежде всего интересует этап разработки системы машинного кодирования.

Разработка системы машинного кодирования, помимо технической реализации алгоритмов извлечения данных, представляет собой, прежде всего, инженерию знаний, на основе которых будут извлекаться события. Чаще всего эти знания представляют собой набор словарей слов, словосочетаний и правил извлечения, но в случае машинного обучения это могут быть также специально подготовленные текстовые корпуса, из которых правила для извлечения информации выделяются автоматически.

Преимуществом машинного кодирования является неподверженность таким человеческим факторам, как субъективность и усталость, и возможность закодировать за время от нескольких минут до нескольких часов объем данных, на который потребовалось бы несколько лет при ручном кодировании.