Язык в координатах масс-медиа

С 26 по 29 июня 2024 г. в Институте «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций» (СПбГУ Санкт-Петербург, 1-я линия В.О., д. 26) состоялась VIII международная научная конференция «Язык в координатах массмедиа»

Цель конференции — привлечение внимания исследователей, преподавателей и студентов к функционированию русского языка в средствах массовой информации как средству выражения российской государственности и российской гражданственности; актуализация профессиональных контактов; кооперация в исследовательской и профессиональной деятельности; поддержка профессиональной, журналистской и научной коммуникации, связанной с функционированием языка в СМИ и в медиапространстве в целом.

В рамках конференции 26.06.2024 прошла Панельная дискуссия «Естественный и синтетический медиаконтент: анализ, восприятие, функционирование»

Соруководители:

Мария Александровна Пильгун, доктор филологических наук, профессор, Российский государственный социальный университет, pilgunm@yandex.ru

Алексей Николаевич Расходчиков, кандидат социологических наук, Московский центр урбанистики «Город» (Москва, Россия), silaslowa@mail.ru, поприветствовали участников и гостей дискуссии, отметили важность и ценность проводимого мероприятия, так как взаимодействие разных городов, разных школ и разных практик это возможность «обсуждать научные, социологические, практические направления, которые сегодня реализуются».

Секретарь:

Лебединская Екатерина, Санкт-Петербургский государственный университет

Панельная дискуссия посвящена проблемам трансформации медиапространства за счет увеличения числа искусственных акторов, роста синтетического контента, а также вопросам бесконфликтного взаимодействия человека и роботизированных систем. Период роста генеративных систем подготавливает активное развитие технологий интерактивного искусственного интеллекта, изменения традиционных коммуникативных ролей и социальной ситуации.

Объекты специального внимания:

– анализ признаков эффективных коммуникаций и причин конфликтов при взаимодействии на разных уровнях в цифровой среде:  человек —  человек, человек —  робот,  естественные  —  виртуальные акторы;

–  восприятие естественных и  синтетических эмоций в медиаконтенте;

– эксплицитная и имплицитная информация, коннотация, позволяющие снизить конфликтогенность взаимодействие человека с искусственными сущностями в медиапространстве;

– методы различных научных парадигм и их последующая эмпирическая валидация для формирования новой методологии взаимодействия акторов с естественным и роботизированным генезисом.

Вопросы для обсуждения:

1. Эффективность взаимодействия человека с искусственными акторами в медиапространстве.
2. Методология и инструментарий анализа естественного и синтетического медиаконтента.
3. Восприятие синтетического контента и роботизированных акторов.
4. Социальная напряженность и цифровая агрессия в естественном и синтетическом медиаконтенте.
5. Специфика функционирования естественного и синтетического медиаконтента.

Градосельская Галина Витальевна, научный руководитель Института сетевого анализа, в своем докладе «Выявление естественного дискурса методом дифференциации речевых маркеров» обозначили задачу исследования в формировании лексического словаря для двух типов — служебной и естественной реакции, при котором использовался метод дифференциации ключевых маркеров, а также постараться выявить типичные словосочетания для каждого типа обращения, работая с корреляцией речевых маркеров. Говоря об опыте работы с массивами открытых обращений по данной тематике, были отмечены такие методики, как кодировка слов (набор букв и цифр, повторно и многократно встречающихся в тексте); метод «включение в один вопроса два» – «в тексте должно быть смысловое ядро, которое включает в себя смыслы респондентов» и др. методики, определяющие, что смысл сообщения текста концентрируется в двух-трех речевых ключевых словах. Приводя результаты исследования, было обозначено, что при помощи методов дифференциации маркеров можно выделить характерные «топовые» слова для служебного массива и естественной реакции, которые в дальнейшем могут использоваться для разработки алгоритмов автоматического мониторинга в сетевом пространстве текстов с заданной тематикой и модальностью. В структуре базе данных обращений были отмечено — то, что было заложено, и то, что по мере необходимости было добавлено, а также то, что «построив массив» в маркерах дискурса естественной реакции и служебного пользования можно определить ключевые устойчивые словосочетания. В этой связи представлены некоторые классификации дискурсивных маркеров, «смысловое ядро», которое кодируется определенным образом и в дальнейшем расширяется с помощью сформированной частотной группы.

Пильгун Мария Александровна, Российский государственный социальный университет, в своем докладе «Анализ естественного и синтетического медиаконтента: психолингвистические методики и нейросетевые технологии» представила результаты исследования, адаптируемые к новым технологиям, прежде всего в сфере анализа речи – чат-боты и помощники сгенерированного синтетического контента, потенциально способные на сегодняшний день создать (сгенерировать) текст (например, Chat GPT). И в данном аспекте важно понять и решить, где текст сгенерированный, а где естественный? Мария Александровна, отвечая на данный вопрос, остановилась на двух контентах – образовательная научная среда и медиапространство, обозначая при этом инструменты, позволяющие разделить искусственный и естественный контент, выявление фейков. В контексте естественного контента были отмечены такие компоненты, как оценочность, подтекст и т.д., где социальные сети выступают как инструмент, позволяющий влиять на коммуникативную природу взаимодействия между людьми, воздействуя на акторов и реализуя манипуляционные технологии на принципиально новом уровне. Этот подход открывает новые перспективы для исследования в области цифровой коммуникации. В целом, данное исследование ставит перед учеными и практиками новые задачи и вызовы в изучении взаимосвязи между языком, технологиями и социокультурными факторами в онлайн-среде.

Сергеева Зоя Николаевна, Новосибирский государственный технический университет, в докладе на тему «Резонанс сложного городского этнически маркированного конфликта в социальных медиа» представила результаты исследования, связанную с формированием с геоинформационной базой данных «Конфликт НСК», содержащую всю городскую повестку за последние 10 лет, которая собирается на основе публичных данных в СМИ, фиксируемые через скан интерфакс, с использованием источника «Социальные сети» (Вконтакте, Телеграмм) – параметры «акторы», «события», «территории» и другое. Но в аспекте своего доклада Зоя Николаевна остановилась более подробно на этнических или этномаркированных конфликтах. Исследовательская стратегия предполагает, что из существующих конфликтов будут определены конфликты, которые относятся к этнической, этнорелигиозной тематике. Одним из ключевых показателей является показатель вовлеченности индекса ER. На сегодняшний момент можно фиксировать распространение «эко-камеры», когда наблюдается разворачивание конфликтности медийными средствами и созависимость цитируемости контента регионального и федерального. В данном аспекте были определены и обозначены триггеры конфликта – изменения, события, коммуникации. Фактически в триггерных ситуациях этническая составляющая «мобилизирует» большее количество горожан и именно социальные сети позволяют с некоторой степенью анонимности «осуществлять вирусный эффект».

Расходчиков Алексей Николаевич, Московский центр урбанистики «Город», в докладе на тему «Семантика коммуникационной среды» в контексте информационной среды города выделили символы, знаки, текст явный или зашифрованный. В связи с чем встает вопрос — В чем смысл коммуникационной среды города? На сегодняшний день города теряют свою содержательную составляющую, то есть то, что было актуально раньше оборонная, торговая, производственная и др. функции «теряют свое значение – перестают быть градообразующими», а коммуникативные функции за счет развития интернета и сетей информационных технологий начинает приобретать гораздо большее значение в городской жизни. И здесь главным становится вопрос – как мы можем исследовать коммуникативную среду города и есть ли у нас для этого теоретические основания? В данном аспекте можно начать с Вернадского, который говорил, что наше человечество сформировалось за счет общения, из-за коммуникации и как только появились поселения и города произошли усложнения в общении, а также с исследований Т.М. Дридзе, которая рассматривала город как среду человека, с которой он взаимодействует и которую сам создает; к тому же приходит и Ричард Флорида, который обращает внимание на то, что стилистика общения людей притягивает некоторые города талантливых людей, изобретателей и многие другие. О чем мы говорим, когда говорим о коммуникативной среде? Она включает в себя большое количество элементов, среди которых можно особо выделить информационную среду, социальные сети, местные топонимы, которые позволяют выделить исторические события, личности, связанные с городом, это ивент-мероприятия или городские события, символьные объекты. Если говорить о символьных объектах, то на примере города (Москвы) и на уровне отдельного района (Лефортово-Басманный) можно рассмотреть и определить «наиболее воспринимаемые» значимые символьные объекты. В данном аспекте можно обозначить, что часть символьного поля состоит из трех основных компонентов – природные объекты, личности, исторические события. Также было выделено, что ключ управления городом лежит через городские сообщества (Л. Б. Коган); управление через анализ позитивных и негативных событий, которые формируются в социальных сетях, информационные волны. Алексей Николаевич отметил — «Для того, чтобы понимать город во всей совокупности как коммуникативную среду, пока недостаточно ни методов, ни сформировавшихся практических инструментов» и только во взаимодействии специалистов с других областей можно в этом разобраться, разрабатывая новые определяющие методы.

Балаш Валентин Станиславович, РАНХиГС, в контексте доклада на тему «Сравнение ИИ и творческой работы журналиста-редактора в написании заголовков для новостных заметок в современной периодике» отметил важным моментом в работе журналиста именно генерирование заголовков – «как слова соединить таким образом, чтобы это было интересно аудитории» и касаясь истории данного вопроса Валентин Станиславович привел примеры заголовков газеты «Труд» 1982 года, которые транслируют схожесть с лозунгами. Заголовки по сути своей отвечают на вопрос – что случилось – и на сегодняшний день они содержат глагольную конструкцию и существует 5 «вайп», на которых создаются новости – кто, что, где, когда и как. И если сохранятся заинтересованность в том, чтобы сохранять стилистику, сохранять информационную политику медиа, то к заголовкам добавляется образность, работа со словами, смыслы и креатив. На примерах заголовков газет из разных стран было определено, что «фактические заголовки – это тренд», но что будет если заложить это в искусственный интеллект? На приведенных примерах обобщено, что искусственный интеллект умеет и может создавать заголовки, но «авторскую журналистку, подбор фактов, креатив никто не заменит… только человек может создать эмоциональное настроение».

Лукоянов Александр Анатольевич, «Сетевые Исследования», в своем докладе «Информационная война: представление себя другим» использовал для своих исследований и аналитики определения клона проекта Сергея Борисовича Переслегина (ведущий российский специалист по прогностике, Научный руководитель проекта «Социософт», Директор Центра управления знаниями МНИИПУ, Физик, социолог, военный историк, исследователь и теоретик фантастики, публицист) — для данного исследования были выгружены все публикации, комментарии, обсуждения, ссылки участников обсуждений и т.д. Среди инструментов, которые могли быть использованы для создания и поддержания фейка выделены такие, как ссылки на рекламу, боты, фейковые аккаунты для комментариев, посты, не связанные с контентом, и многое другое.

Иванова Татьяна Константиновна, Казанский (Приволжский) федеральный университет, в докладе на тему «Объективация критериев сложности текста медиасферы на основе использования анализатора RuLingua», обозначила, что на сегодняшний день «машина» способна шутить и выражать человеческие эмоции, и на существуют проблемы не потому, нужна ли когнитивная лингвистика, а по тем критериям, по которым проходит отбор контента. Сложность текста объективна и есть определенные параметры и ряд текстов, базирующихся на семантической и лингвистической составляющей, в частности сложность текста как лингвистическое явление используется во многих программах, в том числе и на базе университета была создана программа, работающая с русскоязычными текстами на базе учебников и учебных материалов, — RuLingua – работа с естественными текстом и с созданными сгенерированным (синтетическим) текстом. Параметры искусственного интеллекта позволяют «смещать веса» отобранных параметров – и в качестве параметров могут выступать как семантические, так и синтаксические маркеры, а также отдельные параметры дают возможность отследить и установить взаимосвязь между языками, помогают объективировать те сложности, которые возникают у адресата или читателя. В ходе исследования было установлено, что уникальных параметров у текстов различных видов сложности растет «индекс уникальных элементов» и подготовленный читатель может прочесть текст более 50 % уникальных образований. На сегодняшний день мы находимся на стадии перехода от экспериментальных к более широким исследованиям и хотелось бы проследить, как данные параметры будут меняться не только в текстах, отобранных по специфическим параметрам, но и для «полевых» исследований и, в частности, проследить каким образом факторы сложности влияют на восприятие и на трудность понимания текста.

Широкова Елена Николаевна, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, в докладе на тему «Знаки вторичной номинации как средство ведения информационной войны» отметила, что активно ведущие последние десятилетия информационные войны представляют собой многофакторное явление, направленное на изменение картины миры адресата. К данному процессу относятся политик, журналисты, блогеры, освещающие события СВО, при этом используется стратегия речевой агрессии, реализуемая с помощью тактик вторичной номинации – это то, что характерно для человеческого сознания, соответственно то, что не умеет делать искусственный интеллект. Материалом послужили сообщения в Телеграмм-канале, где контент предельно насыщен такими образованиями. Знаки вторичной номинации насыщают естественный контент оценочными коннотациями и позицией «свои-чужие», которая очень подвижна и включает разное количество участников. Формирование адресата негативно оценочного отношения опирается на механизмы актуализации концептуальных пространств, вызывающих ассоциативные связи.

Дадашева Ксения Петровна, Московский политехнический университет, в своем докладе «Проблема выбора методики кластеризации реакций ассоциативного поля» представила результаты ассоциативного эксперимента русского, башкирского и татарского языков. Обработка естественного языка активно исследуется в области компьютерных наук, с целью перевода текстов различных языков в данные, которые может понять машина. Одним из средств обработки естественного языка является кластерный анализ. Задачей исследования является реализация подхода кластерного анализа для классификации входного множества ассоциации в ассоциативном поле, представленных в виде различных частей речи или фраз. Ассоциативное поле представляет собой совокупность ассоциатов на слово «стимул». Существует множество различных методов кластеризации и поэтому возникает проблема при выборе оптимального, так как он значительно может повлиять на качество полеченных кластеров и на интерпретацию результатов. В результате исследования выяснилось, что различные методы кластеризации демонстрируют хорошее качество работы при правильном выборе и оптимальном подходе к их применению в зависимости от задачи требованиях к их результатам. Сам процесс кластеризации состоит из двух этапов – это обработка входных данных и выполнение кластерного анализа. Результаты обработки входных данных влияют на эффективность кластеризации, и особое влияние было уделено лемматизации.

Языкеев Андрей Николаевич, Агентство социальных исследований «Столица», в своем докладе обратил внимание на возможности применения методов машинного анализа местных топонимов и речевых коммуникаций в исследованиях туристической привлекательности территориий. На примере исследований туристического потенциала отдельных городов и регионов Андрей Языкеев продемонстрировал возможности получения имплицитной информации, позволяющей формировать стратегии событийного туризма. На примере Калининградской области показано, как грамотный подход к организации городских праздников и ивент-мероприятий может стать значимой составляющей экономического развития региона и основой для создания привлекательной городской среды.