Автоматизований аналіз вербальних стратегій впливу в українському повинному середовищі
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
14 липня 2026 р.
Автор(и) :
Манзій, Анастасія Павлівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Манзій, А. П. (2026). Автоматизований аналіз вербальних стратегій впливу в українському повинному середовищі [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/28656
[ДСТУ] Манзій А. П. Автоматизований аналіз вербальних стратегій впливу в українському повинному середовищі : кваліфікаційна робота бакалавра : 03 Гуманітарні науки / наук. кер. М. П. Костіков. Київ, 2026. 64 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/28656 (дата звернення: 29.07.2026).
Дослідження присвячене вивченню вербальних стратегій впливу в україномовному новинному Telegram-дискурсі воєнного часу та розробці системи їх автоматизованої класифікації засобами машинного навчання. Актуальність роботи зумовлена домінуючою роллю Telegram як новинної платформи в умовах повномасштабного вторгнення та стрімким зростанням обсягів контенту, що унеможливлює його ручний аналіз. Об'єктом дослідження є новинна комунікація в українському сегменті Telegram, предметом – вербальні стратегії впливу та їх автоматизована класифікація.
Робота складається з трьох розділів. У теоретичному систематизовано підходи до класифікації вербальних стратегій та охарактеризовано Telegram як середовище їх реалізації. У двох практичних описано збір корпусу з 9939 повідомлень, ручну розмітку датасету та побудову класифікатора.
Методологічну основу становлять контент-аналіз, дискурс-аналіз та методи машинного навчання. Класифікатор побудовано на основі fine-tuning моделі bert-base-multilingual-cased із багатомітковою класифікацією та зваженою функцією втрат; досягнуто F1-score 0.75. Порівняльний аналіз встановив кореляцію між типом каналу та його стратегічним профілем. Результати можуть бути застосовані для моніторингу медіапростору та підвищення медіаграмотності.
Робота складається з трьох розділів. У теоретичному систематизовано підходи до класифікації вербальних стратегій та охарактеризовано Telegram як середовище їх реалізації. У двох практичних описано збір корпусу з 9939 повідомлень, ручну розмітку датасету та побудову класифікатора.
Методологічну основу становлять контент-аналіз, дискурс-аналіз та методи машинного навчання. Класифікатор побудовано на основі fine-tuning моделі bert-base-multilingual-cased із багатомітковою класифікацією та зваженою функцією втрат; досягнуто F1-score 0.75. Порівняльний аналіз встановив кореляцію між типом каналу та його стратегічним профілем. Результати можуть бути застосовані для моніторингу медіапростору та підвищення медіаграмотності.
Галузі знань та спеціальності :
03 Гуманітарні науки
03 Гуманітарні науки::035 Філологія
Галузі науки і техніки (FOS) :
Гуманітарні науки
Мови та література
Лінгвістика
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.4 MB
Контрольна сума :
(MD5):6ab03d2eaa053bf412ba3eca43ed0679