CC BY
41АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО ФОНА СООБЩЕНИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ (НА ПРИМЕРЕ ОТНОШЕНИЯ К ДЕТЯМ)
Китова Джульетта Альбертовна
Доктор психологических наук, профессор, Институт психологии РАН (г. Москва), е-mail: nauka.miu@mail.ru
Волынов Михаил Михайлович
Магистрант, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (г. Москва), е-mail: nauka.miu@mail.ru
Китов Арсен Ахмедович
Магистрант, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (г. Москва), е-mail: nauka.miu@mail.ru
DOI: 10.24411/2072-5833-2020-10015
Аннотация: Социальные трансформации вызывают различного рода изменения в отношении общества к детям, которые не явно проявляют себя в социальном пространстве. Это позволяет сформулировать общую проблему исследования - выявление основных характеристик отношения россиян к детям в современных условиях развития. С методологической точки зрения предполагается, что характер отношения человека к определенным предметам, явлениям и событиям проявляется в его эмоциональных переживаниях и оценках, обнаруживает себя в продуктах деятельности. Таким образом, целью исследования выступает выявление структурных и содержательных характеристик отношения пользователей социальных сетей к детям. Объектом исследования выступили пользователи социальной сети Twitter, а предметом анализа - сообщения (твиты) пользователей.
В исследовании использованы методы автоматизированного анализа больших текстовых материалов в Интернете. Среди методов оценки эмоционального фона и извлечения сущностей из твитов были выбраны нейросетевая модель Dostoevsky и стемминг с поиском по корню слова. В основу интерпретации результатов исследования положен метод обоснованной теории. В качестве
результатов статистического анализа слов использовались: число положительных и отрицательных упоминаний и общая средняя эмоциональная интенсивность высказывания.
Проведенный анализ позволил выделить основные смысловые категории, которые лежат в отношении пользователей к детям: поведение детей, дети и смысл жизни, дети и власть, воспитание детей, ценности семейной жизни, возрастные особенности развития ребенка, философские размышления о детях, проблемы ухода за детьми и т.д. Оказалось, что положительный эмоциональный фон высказываний связан с оценкой способности детей «очаровывать» взрослых, уровня их интеллектуального потенциала, осознанности (контроля) поведения, этапов взросления и факта наличия ребенка. Отрицательные эмоциональные фоны связаны с неподконтрольностью (малой управляемостью) поведения ребенка, недостаточно внимательным отношением к проблемам детства со стороны общества.
Ключевые слова: отношение к детям, твиты, автоматизированный анализ, эмоциональный фон, поведенческие характеристики.
AUTOMATED ANALYSIS OF THE EMOTIONAL BACKGROUND OF MESSAGES IN SOCIAL NETWORKS (ON THE EXAMPLE OF THE ATTITUDES TOWARDS CHILDREN)
Kitova Juliet Albertovna
Doctor of Psychology, Professor, Institute of Psychology RAS (Moscow), e-mail: nauka. miu@mail.ru
Volynov Mikhail Mikhailovich
Master student, Moscow State Technical University named after N.E. Bauman (Moscow), e-mail: nauka.miu@mail.ru
Kitov Arsen Akhmedovich
Master student, Moscow State Technical University named after N.E. Bauman (Moscow), e-mail: nauka.miu@mail.ru
DOI: 10.24411/2072-5833-2020-10015
Annotation:
Social transformations cause various kinds of changes in the attitude of society towards children who do not explicitly manifest themselves in the social space. This allows us to formulate the general problem of the study - identifying the main characteristics of the attitude of Russians to children in modern conditions of development. From a methodological point of view, it is assumed that the nature of a person's attitude to certain objects, phenomena and events is manifested in his emotional experiences and assessments, finds himself in the products of activity. Thus, the aim of the study is to identify the structural and substantial characteristics of the relationship of users of social networks to children. The object of the study was the users of the social network Twitter, and the subject of analysis was the messages (tweets) of users.
The study used methods of automated analysis of large text materials on the Internet. Among the methods for assessing the emotional background and extracting entities from tweets, the neural network model Dostoevsky and stemming with search by the root of the word were chosen. The interpretation of the research results is based on the method of grounded theory. The results of the statistical analysis of words used the number of positive and negative references and the total average emotional intensity of the utterance.
The analysis made it possible to identify the main semantic categories that relate to users of children: children's behavior, children and the meaning of life, children and power, parenting, values of family life, age-specific features of child development, philosophical thoughts about children, problems of caring for and etc. It turned out that the positive emotional background of statements is associated with an assessment of children's ability to "charm" adults, their level of intellectual potential, awareness (control) of behavior, stages of growing up, and the fact of having a child. Negative emotional backgrounds are associated with non-control (low controllability) of the child's behavior, insufficient attention to society on childhood issues.
Key words: attitude to children, tweets, automated analysis, emotional background, behavioral characteristics.
Введение. Отношение к детям обычно находит свое отражение в одобряемых социальными институтами концепциях [2]. В современном обществе в качестве такой парадигмы наибольшее распространение получила гуманистическая концепция отношения к детям, ориентированная на максимальное развитие индивидуально-личностного потенциала ребенка [3, 10].
Тем не менее, социальные трансформации вызывают различного рода изменения [7, 8, 9], которые затрагивают и выделенное предметное поле -отношение к детям. При этом трудно сказать, как такие изменения проявляют себя в социально-экономическом пространстве [4, 5]. К примеру, можно ли предположить, что низкий уровень рождаемости, который наблюдается в современной России,
может быть обусловлен и определенными психологическими проблемами. Такой подход позволяет сформулировать общую проблему исследования - выявление основных характеристик отношения россиян к детям в современных социально-экономических условиях.
Теоретические подходы. Феномен «отношение» выступает одной из ведущих категорий в психологии. В целях нашего исследования в структуре феномена отношений необходимо выделить: эмоциональный фон - положительные, нейтральные или отрицательные позиции; иерархическое выстраивание системы критериев - когда одни из них занимают ведущее положение, а другие остаются нереализованными (потенциальными); направленность личности - характерные особенности мировоззренческих установок, присущих конкретному человеку. Важно также, что характер отношения человека к определенным предметам, явлениям и событиям проявляется в его эмоциональных переживаниях и оценках, обнаруживает себя в продуктах деятельности (речи, поведении, позициях и т.д.).
Таким образом, целью исследования выступает выявление структурных и содержательных характеристик отношения пользователей социальных сетей к детям. Объектом исследования выступили пользователи социальной сети Twitter на территории России, а предметом анализа - сообщения (твиты) пользователей, в контексте которых присутствует слово «дети».
Методы исследования. Традиционные методы контент-анализа, используемые для изучения небольших объемов текста, предоставляют исследователю высокий уровень контроля в решении аналитических задач [1]. В рамках данной работы в основе методических приемов лежит автоматизированный анализ больших текстовых массивов информации в Интернете. В основу группирования и интерпретации результатов исследования положен метод обоснованной теории, который согласуется с теорией отношений.
Среди методов оценки эмоционального фона и извлечения сущностей из твитов были выбраны нейросетевая модель Dostoevsky и стемминг с поиском по корню слова (как имеющие наибольшую точность). В представленных моделях использованы как методы машинного обучения, так и классические алгоритмические методы анализа. Разработчики программных инструментов - А.А. Китов и М.М. Волынов. Оценка точности классификаций проводилась с помощью ручной разметки части данных [6].
Сообщения пользователей извлекались из открытых источников в Интернете. В ходе исследования собрано и обработано более одного миллиона твитов. Контент-анализ сообщений производился по следующему алгоритму: очистка данных от нерелевантного контента и спама; разбиение текста на токены и морфологический анализ; оценка тональности текста.
В качестве результатов статистического анализа слов использовались следующие значения для каждой искомой сущности: число упоминаний; число положительных упоминаний; число отрицательных упоминаний; общая средняя эмоциональная интенсивность высказывания. В данной работе представлена лишь последняя позиция - средняя эмоциональная интенсивность слов и высказываний.
Результаты исследования. Контент-анализ выявленных твитов позволил выделить среди них несколько смысловых категорий: поведение детей, дети и смысл жизни, дети и власть, воспитание детей, ценности семейной жизни, возрастные особенности развития ребенка, оценка различных бытовых ситуаций, воспоминания и анализ фактов своего детства, философские размышления о детях, материальные и нематериальные проблемы родительства, проблемы ухода за детьми и т.д. Приведенные в сообщениях позиции были сгруппированы в шесть основных тематических подгрупп:
- психология развития - в подгруппе обсуждаются психологические особенности детей, которые не могут измениться в силу возрастной специфики;
- смысл жизни - в категории представлены смысложизненные оценки отношения к детям;
- философия детства - подгруппа содержит философские рассуждения о детях и детстве;
- отношение общества к детям - содержание твитов в этой категории, к сожалению, содержат преимущественно критические высказывания в связи с отношением общества к детям;
- сложности ухода за ребенком и затраты сил также находят свое отражение в сообщениях пользователей;
- бытовые (материальные) проблемы - эти сообщения сгруппированы по наличию в сообщениях обсуждения материальных, экономических или финансовых проблем.
Рис 1. Смысловые категории твитов
Анализ эмоционального фона сообщений. Далее с помощью нейросетей был произведен анализ эмоционального фона твитов, которые были сгруппированы по знаку отношения к детям. Эмоциональный фон представлен тремя категориями эмоций - нейтральными, позитивными и негативными. Для наглядности представим примеры твитов с различным эмоциональным фоном:
- примеры сообщений с положительным эмоциональным фоном: «дети - это мое все!», «дети смысл и цель нашей жизни».
- примеры сообщений с отрицательным эмоциональным фоном: «современные дети плохо воспитаны», «дети, например, не знают элементарных правил поведения».
- примеры сообщений с нейтральным эмоциональным фоном: «у меня дети прекрасно загорают в Ленобласти», «сегодня в детском лагере день прошел спокойно».
Результаты анализа эмоционального фона высказываний пользователей обобщены и представлены на рисунке 2.
О
мгатнвныЕ ■ нейтральные Лйзнгнн мыс
Рис. 2. Общий эмоциональный фон твитов
Автоматизированный анализ эмоционального фона приведенных выше сообщений пользователей показал их разнообразие - представлено 10 позиций (рис. 3). Как оказалось, наиболее высокий уровень негативного фона высказываний связан с оценкой особенностей детского поведения (более 90%).
Рис. 3. Твиты с негативным эмоциональным фоном
Общий негативный фон обсуждений пользователей в социальной сети сопровождают ситуации, связанные с такими проблемами, как: оценка отношения к детям в обществе (55,5%): высказывания своего личного отношения к детям (9,4%); обсуждение отношения к детям конкретных людей из их ближайшего
социального окружения (7,5%).
Анализ сообщений показал, что положительный эмоциональный фон высказываний респондентов связан с оценкой (рис. 4): способности детей «очаровывать» взрослых; интеллектуального потенциала современных детей; удовлетворенности от осознанного поведения ребенка при повседневном с ним общении; особенности развития ребенка (взросления); факта, что ребенок существует, что он родился в конкретной семье; различных способностей детей.
Рис. 4. Твиты с позитивным эмоциональным фоном
Выводы. Обобщая характер эмоциональных оценок респондентов, можно отметить, что пользователей огорчает отношение к детям со стороны государства, они испытывают неуверенность в своей способности взаимодействовать с ними, их тяготит необходимость выносить (выдерживать) негативные особенности в поведении ребенка - «детские шалости», «непоседливость», «неуправляемость поведенческих реакций» и др. В то же время пользователей радует интеллектуальный и поведенческий потенциал детей, способность «очаровывать» взрослых, факт существования (наличия) ребенка, его способность к контролю своего поведения, способность к саморазвитию, а также принадлежность к конкретной семье.
ЛИТЕРАТУРА
1. Апреликова Н.Р., Китова Д.А. Структура потребностей студенческой молодежи в знаниях по психологии // Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология. 2018. Т. 3. № 2(10). С. 110-133.
2. Балова Д.Ю., Китова Д.А. Психологические особенности представлений студентов о создании семьи // Прикладная психология и психоанализ. 2011. № 1. С. 9.
3. Гараганов А.В., Китова Д.А. Методологические принципы исследования потребностей как основы социальной активности личности // Вестник
Университета Российской академии образования. 2016. № 2. С. 104-107.
4. Журавлев А.Л., Китова Д.А. Социально-психологические факторы экономического развития российского общества в условиях цифровых технологий // Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология. 2019б. Т. 4. № 4 (16). С. 6 - 42.
5. Китова Д.А. Экономическая психология субъекта жизнедеятельности: теория, методология, практика // Экономическая психология в современном мире. М.: Экон-информ, 2012. С. 148-161.
6. КитоваД.А., Апреликова Н.Р. Отношение пользователей социальных сетей к знаниям по психологии // Институт психологии Российской академии наук. Социальная и экономическая психология. 2019. Т. 4. № 2 (14). С. 99-128.
7. Проблемы социальных конфликтов в современной психологии. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2018. 412 с.
8. Психологические исследования глобальных процессов: предпосылки, тенденции, перспективы. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2018. 448 с.
9. Соснин В.А., Журавлев А.Л., Китова Д.А., Нестик Т.А., Юревич А.В. Массовое сознание и поведение: тенденции социально-психологических исследований. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2017. 424 с.
10. Хубиева Р. Т., Китова Д.А. Психологическая готовность молодежи к экономическим отношениям в современных условиях // Гуманизация образования. 2009. № 1. С. 104-109.
REFERENCE
1. Aprelikova N.R., Kitova D.A. Struktura potrebnostej studencheskoj molodezhi v znaniyah po psihologii. [Structure of the needs of students in knowledge of psychology]. Institut psihologii Rossijskoj akademii nauk. Social'naya i ekonomicheskaya psihologiya. 2018. T. 3. № 2(10). P. 110-133.
2. Balova D.YU., Kitova D.A. Psihologicheskie osobennosti predstavlenij stu-dentov o sozdanii sem'i [Psychological characteristics of students' ideas about creating a family]. Prikladnaya psihologiya i psihoanaliz. 2011. № 1. P. 9.
3. Garaganov A.V., Kitova D.A. Metodologicheskie principy issledovaniya potrebnostej kak osnovy social'noj aktivnosti lichnosti. [Methodological principles of the study of needs as the basis of social activity of an individual]. Vestnik Universiteta Rossijskoj akademii obrazovaniya. 2016. № 2. P. 104-107.
4. Zhuravlev A.L., Kitova D.A. Social'no-psihologicheskie faktory ekonom-icheskogo razvitiya rossijskogo obshchestva v usloviyah cifrovyh tekhnologij. [So-cio-psychological factors of the economic development of Russian society in digital technology]. Institut psihologii Rossijskoj akademii nauk. Social'naya i ekonomicheskaya psihologiya. 2019. T. 4. № 4 (16). P. 6 - 42.
5. Kitova D.A. Ekonomicheskaya psihologiya sub"ekta zhiznedeyatel'nosti:
teoriya, metodologiya, praktika. [Economic psychology of the subject of life: theory, methodology, practice]. Ekonomicheskaya psihologiya v sovremennom mire. M.: Ekon-inform, 2012. P. 148-161.
6. Kitova D.A., Aprelikova N.R. Otnoshenie pol'zovatelej social'nyh setej k znaniyam po psihologii. [Attitude of users of social networks to knowledge in psychology]. Institut psihologii Rossijskoj akademii nauk. Social'naya i ekonomicheskaya psihologiya. 2019. T. 4. № 2 (14). P. 99-128.
7. Problemy social'nyh konfliktov v sovremennoj psihologii. [Problems of social conflicts in modern psychology]. M.: Izd-vo «Institut psihologii RAN», 2018. 412 p.
8. Psihologicheskie issledovaniya global'nyh processov: predposylki, tendencii, perspektivy. [Psychological studies of global processes: prerequisites, trends, prospects]. M.: Izd-vo «Institut psihologii RAN», 2018. 448 p.
9. Sosnin V.A., Zhuravlev A.L., Kitova D.A., Nestik T. A., YUrevich A.V. Mass-ovoe soznanie i povedenie: tendencii social'no-psihologicheskih issledovanij. [Mass consciousness and behavior: trends in socio-psychological research]. M.: Izd-vo «Institut psihologii RAN», 2017. 424 p.
10. Hubieva R.T., Kitova D.A. Psihologicheskaya gotovnost' molodezhi k eko-nomicheskim otnosheniyam v sovremennyh usloviyah. [Psychological readiness of youth for economic relations in modern conditions]. Gumanizaciya obrazovaniya. 2009. № 1. P. 104-109.
