Автоматизований аналіз вербальних стратегій впливу в українському повинному середовищі - Манзій, Анастасія Павлівна (Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 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.

The study focuses on verbal influence strategies in Ukrainian-language wartime Telegram news discourse and the development of an automated classification system using machine learning. The relevance of the research is determined by Telegram's dominant role as a news platform during the full-scale invasion and the rapid growth of content volumes that makes manual analysis impractical. The object of the study is news communication in the Ukrainian segment of Telegram; the subject is verbal influence strategies and their automated classification. The thesis consists of three chapters. The theoretical chapter systematizes approaches to classifying verbal strategies and characterizes Telegram as an environment for their realization. The two practical chapters describe the collection of a corpus of 9939 messages, manual annotation of the training dataset, and construction of the classifier. The methodological framework combines content analysis, discourse analysis, and machine learning methods. The classifier was built by fine-tuning the bert-base-multilingual-cased model with multi-label classification and a weighted loss function, achieving an F1-score of 0.75. Comparative analysis established a correlation between channel type and its strategic profile. The results can be applied to media monitoring and improving media literacy.
Automated Analysis of Verbal Influence Strategies in the Ukrainian News Environment
Automated Analysis of Verbal Influence Strategies in the Ukrainian News Environment
Keywords: вербальні стратегії впливу; медіадискурс; Telegram; машинне навчання; BERT; класифікація тексту; новинна комунікація; воєнний час; verbal influence strategies; media discourse; machine learning; text classification; news communication; wartime