Контент- й колокаційний аналіз аналітичних повідомлень RT про Україну

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контент- й колокаційний аналіз аналітичних повідомлень RT про Україну

Наталія Карпчук,

доктор політичних наук, професор, завідувач кафедри міжнародних комунікацій та політичного аналізу, Волинський національний університет імені Лесі Українки

Богдан Юськів,

доктор політичних наук, професор кафедри економіки та управління бізнесом, Рівненський державний гуманітарний університет

Російська федерація проводить потужну інформаційно-психологічну війну проти України, наслідки якої, на жаль, уже очевидні. Кремлівська пропаганда формує рамки сприйняття об'єктивної реальності й розставляє вигідні для рф акценти стосовно України, її державності, лідерів, населення загалом. Як наслідок, у свідомості реципієнта створюється викривлена реальність, яка ставить під сумнів правдивість будь-яких висловлювань. Розуміння механізмів деструктивного інформаційно-психологічного впливу є вкрай важливим для об'єкта агресії, який повинен не лише ефективно протистояти, а й переосмислювати, перебудовувати власну політику безпеки. Предметом дослідження є аналітичні матеріали багатомовного інформаційного каналу RT (Russia Today) з хештегом «#Украина» за період вересень 2018 - квітень 2020 рр. (990 статей). Весь період поділено на чотири підперіоди: 1) вересень - грудень 2018 р. і 2) січень-квітень 2019 р. - час Президентства П. Порошенка, 3) травень-грудень 2019 і 4) січень-квітень 2020 р. - час Президентства В. Зеленського. Контент-аналіз дав змогу з'ясувати найуживаніші слова кремлівської пропаганди кожного періоду, при цьому автори обґрунтували причини частотності слів, проаналізувавши події в Україні й реакцію рф на них. Аналіз колокацій уможливив створення мережі, яка наочно демонструє тематичний розподіл аналітичних матеріалів RT. Зокрема, перша підмережа являє собою суто пропагандистські патерни, мета яких - інформаційна й правова підтримка дій рф; друга пов'язана з конкретними суб'єктами / об'єктами й подіями; третя підмережа - це «мономережа», яка презентує єдину тему - реакцію кремлівської пропаганди на визнання у світі автокефалії Православної церкви України й події довкола неї.

Ключові слова: пропаганда, медіапростір, контент-аналіз, аналіз колокацій, RT (Russia Today).

CONTENT AND COLLOCATION ANALYSES OF THE RT ANALYTICAL REPORTS ABOUT UKRAINE

Nataliia Karpchuk,

Lesya Ukrainka Volyn National University,

Bohdan Yuskiv,

Rivne State University of Humanities ORCID

The Russian Federation is waging a powerful information and psychological warfare against Ukraine, the consequences of which, unfortunately, are already obvious. The Kremlin's propaganda forms the framework for the perception of objective reality and places favorable accents for Russia on Ukraine, its statehood, leaders, and the population as a whole. As a result, a distorted reality is created in the mind of the recipient, which calls into question the veracity of any statements. Understanding the mechanisms of destructive information and psychological influence is extremely important for the object of aggression, which must not only effectively resist, but also rethink, restructure its own security policy. The subject of the study is rep-resented by analytical materials of the multilingual information channel RT (Russia Today) with the hashtag «#Ukraine» for the period of September 2018 - April 2020 (990 articles). The whole period is divided into 4 subperiods: 1) September - December 2018 and 2) January-April 2019 - the time of

P. Poroshenko's Presidency, 3) May-December 2019 and 4) January-April 2020 - the time of V. Zelensky's Presidency. Content analysis made it possible to find out the most commonly used words of Kremlin propaganda of each period, while the authors substantiated the reasons for the frequency of words, analyzing the events in Ukraine and Russia's reaction to them. Collocation analysis enabled to create a network that clearly demonstrates the thematic distribution of RT analytical materials. In particular, the first subnet is a purely propaganda pattern, the purpose of which is information and legal support for the actions of the Russian Federation; the second subnet is related to specific subjects / objects and events; the third subnet is the «mononet», which presents a single topic - the reaction of Kremlin propaganda to the international recognition of the autocephaly of the Orthodox Church of Ukraine and the events around it.

Key words: propaganda, media space, content analysis, collocation analysis, RT (Russia Today).

ВСТУП

інформаційна психологічна війна україна росія

Постановка проблеми. Мас-медіа - частина медіапростору (публічного за своєю суттю), який сьогодні, однак, тлумачать відмінно від габермасівського розуміння публічного простору [8] як сфери раціональних дебатів серед рівних суб'єктів для досягнення консенсусу. Зокрема, К. Бері, Дж. Гарборд й Р. Муор розглядають медіапростір як середовище, де «пакують» і просувають концептуальні ідеї окремого соціального класу [3, c. 4-12]. Мас-меді створюють образи, що мають змогу одномоментно впливати на маси й формувати масові переконання, настрої, бажання дії чи бездіяльності тощо. У медіапросторі України, медіа російської федерації проводять активну інформаційну пропагандистську діяльність і, попри певні обмеження й заборони, мають змогу формувати однобоку проросійську реальність. Саме від того, яку інформацію та з якими коментарями отримає суспільство, часто залежать його подальші дії, ставлення й сприйняття політиків, подій, реформ і політики загалом.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Окремі аспекти інформаційно-пропагандистських ефектів в умовах гібридної війни досліджували Г. Почепцов, В. Горбулін, Г. Яворська, О. їжак, Б. Парахонський, К. Войтовський, С. Зубченко, Д. Дубов, M. Burns, M. C. Libicki, J. Arquilla, M. Taddeo, R. Blum, E. Zouganeu, S. Raq, S. El- cheikh, S.-D. Bachmann, M. Snegovaya , R. D. Thiele, K. Giles та ін.

Формулювання цілей статті. Ми припускаємо, як гіпотезу, що в повідомленнях російських медіа домінують певні концепти, які й закладають «рамки» сприйняття реальності. «Пізнати слово можна за його оточенням» [6], тобто, аналізуючи колокації, можемо визначити конотативне значення слова й навіть змоделювати цільову аудиторію [2].

Об'єктом нашого дослідження обрано медіаресурс RT, а саме аналітичні повідомлення на сайті RT із хештегом «#Украина» (https://rus- sian.rt.com/trend/334986-ukraina).

Мета статті - дослідити, за допомогою контент-аналізу й аналізу ко- локацій, які слова і які колокації найчастіше траплялися в аналітичних повідомленнях RT (період вересень 2018 р. - квітень 2020 р.); обґрунтувати причину частотності слів та колокацій, їх приховані смисли.

Методологія дослідження. У роботі проаналізовано аналітичні повідомлення з хештегом «#Украина», доступні на сайті RT (https://rus- sian.rt.com/trend/334986-ukraina). Це 990 статей, що охоплюють майже дворічний період - із вересня 2018 (доступу до раніших матеріалів сайт не дає) по квітень 2020 р. Весь період можна поділити на чотири підперіоди, кожен із яких має свою специфіку, котра проявляється в змінах напряму пропаганди та в змісті аналітики статей. Перші два періоди (вересень- грудень 2018 р. і січень-квітень 2019 р.) припадають на час президентства П. Порошенка, причому другий із них - це передвиборний період, коли російська пропаганда працювала в очікуванні нового Президента України. Наступні два періоди (травень-грудень 2019 і січень-квітень 2020 р.) - час президентства В. Зеленського. Спочатку пропагандисти RT приглядалися до нового очільника держави, а згодом продовжили пропагандистську політику з огляду на нові умови.

У дослідженнні обмежилися заголовками статей, бо заголовки в матеріалах RT завжди чітко визначають предмет аналізу в статті, містять пропагандистські кліше/ярлики; назва статті виражає її зміст у винятково стислій формі. Кожен заголовок розглядали як окремий документ, що складається з лексем - уніграм (слів) і біграм (поєднання пари слів). Загалом уся колекція документів утворює цілісну структурну одиницю - корпус даних.

Попередня обробка вихідних даних уключала стандартну методологію видобутку тексту: формування корпусу даних, перетворення в нижній регістр, видалення пунктуації, стемінг, виділення слів (базових лексем), виявлення біграмМ-грам, видалення дуже частих слів і дуже рідкісних слів, а також стоп-слів, які не становлять цінності для цілей дослідження) і порожніх заголовків, які з'явилися після опрацювання (очистки) документів.

Головне припущення дослідження полягало в тому, що кожен текст документа являє собою збір слів корпусної лексики - так званий The Bag Of Words (BOW) [10]. Для виявлення семантичних особливостей текстів використано популярну векторну модель вербального простору (VSM) [5; 7; 4; 12], тобто текст розбивався на лексеми у вигляді уніграм і біграм; для визначення важливості/ваги кожної лексеми в структурі документа та колекції загалом застосовано концепцію зважування лексем (надання більшої ваги несподіваним подіям і меншої ваги - подіям, які трапляються часто). Важливою характеристикою є порівняльна частота використання одних і тих самих слів у двох підмножинах колекції. Для цього за кожним словом розраховувався показник lor («log odds ratio») (формули обчислення див. [9] п. 7.3). Ще одна характеристика, яку використовували поряд із частотою, - це виявлення асоціації слів у корпусі даних, тобто спільної присутності слів у документах/колекції і їхніх частотних характеристик (біграми/п-грами (колокації) та кореляції слів). Для узагальненого представлення оцінок асоціації використано візуалізацію даних у формі мережі.

РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕННЯ

RT не провокує ефект «гіподермічної голки», її влив не абсолютний, але завдяки цитуванню її текстів, подальшому поширенню матеріалів іншими медіа, закладає підґрунтя для ширшої пропагандистської діяльності інших суб'єктів рф і формує фрейми сприйняття реальності.

АНАЛІЗ топ-10 слів із кожного з чотирьох періодів засвідчив, що найуживанішими були слова:

1) 09-12.2018 - Россия, Киев, Порошенко, украинский, военные, Рада, море, Москва, церковь, положение;

2) 01-04.2019 - Киев, Порошенко, россия, выборы, украинский, Зеленский, Президент, Донбасс, США, газ;

3) 05-12.2019 - Зеленский, Киев, россия, Донбасс, Рада, Порошенко, газ, украинский, новая, Вышинский;

4) 01-04.2020 - Киев, Зеленский, Донбасс, новая украинцы, украинский, США, майдан, Китай, закон.

Із цього переліку, а також частоти використання топ-25 слів за періодами (рис.1) чітко проглядається, як адаптувалася пропаганда до зміни ситуації в Україні. У перший підперіод акцентується на протиставленні «Україна-рф», а також ролі Президента П. Порошенка й пов'язаних із ним конфліктів (події на Азовському морі, отримання Томосу, підтримка України з боку США і ЄС тощо). У другий підперіод значно менше уваги приділяли цьому протистоянню, а більше йшлося про президентські вибори в Україні. З'являється практично «нова» тема - транзит газу територією України. А починаючи з третього підперіоду й далі, коли змінився Президент України, рф практично зникає з розгляду, натомість з'являється нове протистояння «України-Донбас» і роль нового Президента В. Зеленського, а також газові та нафтові проблеми і, як логічне завершення усього - засудження діяльності українських націоналістів [11].

Рис. і. Частота слів (топ-25) у повідомленнях RTу розрізі періодів

Відтак не дивно, що часто трапляються слова, які позначають конфліктуючі держави, їхні столиці, законодавчий орган, керівників і населення. Частотність інших слів зумовлена подіями, що відбувалися в україсько-російських відносинах, і певними «причинами», прихованими інтересами рф як в Україні, так і на Заході. Зокрема: вересень - грудень 2018 р.

* «военные», «море»: 25 листопада 2018 р. кораблі ВМС України здійснювали перехід із Чорного до Азовського моря; у районі Керченської протоки їх зупинив російський танкер, українські кораблі зазнали напа-ду з боку сил ВМФ росії та берегової охорони рф, усі три українські судна захопили росіяни, у полон потрапило 24 моряки, шість із яких були поранені. Російська сторона назвала інцидент провокацією України з метою отримання підтримки США та Європи. Україна звинуватила рф у порушенні норм Статуту ООН та Конвенції ООН із морського права. Причина - у цьому інциденті рф продемонструвала Україні, хто на Азовському морі «хазяїн», провокуючи Київ до необдуманих кроків, які в подальшому можуть слугувати «спонуканням до відповіді» вже з боку москви; Заходу рф продемонструвала, як вона легко може підірвати безпеку всього регіону;

• «церковь»: Україна на шляху отримання Томосу (6 січня 2019 р.), який проголошує автокефалію Православної церкви України і її підпорядкування Константинопольському Патріарху (а не московському, як раніше); це, зі свого боку, провокує різку критику й невдоволення з боку рф; проросійські сили в Україні залякують подальшим розколом українського суспільства й «громадянською війною». Причина - неви-знання автокефалії Української православної церкви - специфічна форма боротьби проти державної незалежності України; утрата можливості поширювати антиукраїнську пропаганду (загроза національній безпеці в гуманітарному вимірі);

• «положение»: 1) вибори в ДНР і ЛНР - представники української влади та міжнародної спільноти назвали вибори незаконними та такими, що порушують принципи, закладені в мінських домовленостях. Причина - через вибори росія зберігає свій вплив і контроль на окупованих територіях та демонструє свою неготовність до мирного врегулювання конфлікту; 2) until December 26, the ban on entry for men aged 16 to 60 in Ukraine for the period of martial law in 10 regions. Причина - із боку України - це заходи, які перешкоджають російській федерації формувати на Донбасі загони приватних армій (які насправді є представниками збройних сил російської федерації) і не дати їм провести нові терористичні операції; реакція РФ на цю заборону - звинувачення України в порушенні прав людини;

січень - квітень 2019 р.

• «выборы»: президентські перегони в Україні, 31 березня - перший тур виборів, 30 квітня - другий тур і перемога В. Зеленського. Причина - президентські перегони в Україні дали можливість російським медіа, зокрема й RT, ще раз поглузувати і із самого процесу, і з кандидатів, а ситуація невизначеності й суперечливість образу Зеленського створили широке поле для обговорення - від відвертого глузування до висловлен-ня сподівань, що новий Президент України є прихильником рф;

• «Донбасс»: 1 січня The Treaty on Friendship, Cooperation and Part-nership between Ukraine and the Russian Federation expired й Україна відмовилася його продовжити; у відповідь на це 24 квітня Russian Presi-dent Vladimir Putin signed a decree on a simplified procedure for obtaining Russian citizenship for residents of the occupied areas of Donetsk and Lu- hansk regions. Причина - кампанія з «паспортизації» підриває суверенітет України й унеможливлює виконання політичної частини Мінських до-мовленостей (проведення місцевих виборів на визначених територіях за законодавством України, але з «паспортами ДНР/ЛНР»), тобто черговий раз демонструє небажання РФ мирно врегулювати конфлікт на Донбасі;

• «США»: широке цитування заяви Держдепу США про порушення прав людини в Україні та слів Генпрокурора Ю. Луценка, який звинуватив Посла США в Україні Марі Йованович у втручання в роботу відомства (березень), звинувачення США в тому, що вони контролюють усю ситуацію в Україні впродовж виборчих перегонів; бурхлива негативна реакція на заяву Держдепу США підтримати демократичну, мирну Україну (квітень). Причина - «одвічна» ворожнеча-суперечка між рф та США за домінування в глобальній системі міжнародних відносин, а Україна - чергове підґрунтя для взаємних звинувачень;

• «газ»: «Нафтогаз України» подав позов проти рф до трибуналу при постійній палаті Третейського суду в Гаазі й вимагає від москви сплатити $5,2 млрд як компенсацію за втрату активів у Криму; зялякування україн-ців зростанням ціни на газ. Причина - будь-які компенсації, штрафи, які рф має сплатити, санкції сприймаються російською політичною елітою як «моральний тиск і шахрайство» і як підрив сили рф;

травень - грудень 2019 р.

• «Донбасс»: із травня в ДНР і ЛНР видають паспорти рф; обговорення фейкової заяви про захоплення територій ДНР та ЛНР українськими військами впродовж доби; широкі протести по всій Україні проти «формули Штайнмаєра» з урегулювання конфлікту на Донбасі; розведення військ в окремих населених пунктах. Причина: демонстрування агресивності української сторони й небажання врегулювати конфлікт, «почути» ДНР і ЛНР;

• «газ»: тривалі й виснажливі переговори за участі ЄС про транзит російського газу територією України. Причина - прагнення РФ нав'язати свої фінансові пріоритети (маючи негативний досвід маніпулятивних газових переговорів із рф, Україна заручилася підтримкою ЄС, щоб уникнути двосторонніх переговорів);

• «новая»: прикметник-ярлик, яким позначають події та діяльність, пов'язані з Президентом Зеленським, партією «Слуга народу» й переобраною Верховною Радою. Причина - не зовсім розуміючи, чого очікувати від Президента України та Верховної Ради, PT укладає різні (навіть суперечливі) відтінки значення в прикметник: від схвального «очікування нових позитивних відносин» до саркастичного «нова мітла по-новому мете»;

• «Вышинский»: Кирило Вишинський був керівником «РІА

Новини-Україна» філії російського інформагентства «РИА Новости», звинувачений СБУ у створенні підривної проросійської інформаційної мережі в України та державній зраді; заарештований у травні 2018 р., у вересні 2019 р. взяв участь в обміні полоненими між рф та Україною, прибув до Москви. Причина - RT створило йому образ мученика, несправедливо ув'язненого, але постійно демонструвало потужну інформаційну й емоційну підтримку типу «росія своїх не кидає»;

січень - квітень 2020 р.

• «Донбас»: підготовка та згодом обмін у квітні полоненими між Україною й ОРДЛО. Причина - за принципом «Quid pro quo» кремль демонструє готовність до компромісу (однак і тут не минулося без політичних торгів, невигідних для України: росія «забрала» Володимира Цемаха, який мав стати важливим свідком на судовому процесі в Нідерландах у справі про збитий над Сходом України малайзійський Boeing);

• «новая»: ті ж самі прив'язки, що й у попередньому періоді. Однак треба зауважити, що якщо на початку президентської кар'єри Зеленського «новая» (влада) подавалася з конотативним значенням «та, що прийшла на зміну старій, тобто неефективній владі», то поступово починає домінувати конотація «та, що необізнана, а отже, теж неефектив-на влада»;

• «США»: залякування українців наслідками вступу до НАТО й критика США за допомогу Україні протитанковими комплексами Javelin (причина та сама, що й у січні-квітні 2019 р.);

• «Майдан»: спекулювання на спроможності «нової» влади знайти винних у розстрілах на Майдані у лютому 2014 р. Причина - поставити під сумнів політичну волю і «старої», і «нової» влади в Україні, з'ясувати правду;

• «Китай» згадано багато разів у зв'язку з COVID-19 і з протестами під селищем Нові Санжари, куди привезли в санаторій на карантин українських туристів із Китаю, а місцеве населення було агресивно невдоволене. Причина - зображення українців як агресивних, нетерпи-мих, а владу - неспроможною взаємодіяти зі своїми громадянами;

* «закон»: особливого значення одиниця немає, просто часто використовується в контексті опису й аналізу діяльності Президента Зеленського [11].

Показовою є ще одна лексична одиниця: прислівник «против» (вересень-грудень 2018 р. - 12 позиція, травень-грудень 2019 р. - 17 по-зиція), який якнайкраще ілюструє всю позицію рф відносно до України, її влади, політики, її громадян. Інакше кажучи, Росія завжди перебуває в опозиції до всього, що асоціюється з українською державністю й незалежністю.

Використання показника важливості слів tf-idf дало змогу виявити сутнісні характеристики пропаганди завдяки зменшенню ваги загальновживаних/загальних слів. Якщо уважно поглянути на перелік найбільш вагомих із погляду tf-idf слів, то можна побачити, що в усі періоди проглядається жорсткий негативний антиукраїнський зневажли-вий/звинувачувальний/загрозливий дискурс. Хоча, зрозуміло, із певними відмінностями. Наприклад, на рис. 2 показано найбільш характерні слова, які трапляються в заголовках матеріалів RT у два підперіоди - більш жорсткий і конфліктний дискурс періоду Президентства П. Порошенка та менш конфліктний дискурс період В. Зеленського (П. Порошенко - червоний, В. Зеленський - голубий колір).

Рис. 2. Порошенко-Зеленський: найбільш характерні слова заголовків

Ще одним, набагато ілюстративнішим є аналіз колокацій, який демонструє елемент найважливіших тем аналітичних повідомлень RT. До топ-3 входять:

• біграми: «Верховная_Рада», «транзит_газ», «российский_газ»;

• триграми: «транзит_российский_газ», «рф_жители_Донбас», «введение_военные_положение»;

• квадрограми: «паспорт_рф_жители_Донбасс», «упрощение_получение_гражданство_рф», «транзит_российский_газ_Европа».

Рис. 3. Топ-20 колокацій (n-грам) у повідомленнях RT

Бі-, три- й квадроколокації демонструють, що серед найважливі-ших тем для рф (які навіть не завжди експліцитно виражені) є тема транспортування російського газу. Газ перетворився для рф в інструмент енергетичної дипломатії, чи краще було б сказати - тиску на країни Євро-пи й Україну як транспортера російського газу. Потрібно зазначити, що з часу розпаду СРСР російська федерація вбудовувалася в міжнародний поділ праці, але не спромоглася відмовитися від видобування природних ресурсів для реалізації на зовнішніх ринках, що створювало перевагу, яка не одне десятиліття забезпечувала радянську економіку зовніш-німи фінансовими ресурсами. Найприбутковішим був і є нафтогазовий сектор і пов'язані з ним галузі. За таких умов економічне зростання повністю залежить від зовнішньої кон'юнктури на сировинних ринках та інтенсивності пошуку зовнішніх експортних ніш у третіх країнах, у тому числі щодо витіснення українських виробників із ринків відносно залежних від росії держав чи таких, що використовують споріднену з українською промислову продукцію [1, с. 295-316).

Візуальне представлення мережі взаємозв'язку між словами, що враховує як колокації, так і кореляції слів, дало змогу отримати загальну подієво-тематичну картину всієї колекції документів [11]. На рис. 3 подано спрощений варіант цієї картини, поданий у вигляді мережі, утвореної найпоширенішими словами, кореляція ф між якими вища за 0,7.

Рис. 4. Топ-20 коллокацій (n-грам) у повідомленнях RT (ф >= 0,7)

Ця мережа не лише демонструє найважливіші слова колекції, але й показує, як вони між собою пов'язані, і є попереднім етапом (аналізом) для більш глибокого тематичного моделювання. Тут ми виразно бачимо три відокремлених одна від одної тематичних підмережі, присутні в пропаганді RT - дві більших за розміром й одну меншу.

Перша підмережа являє собою суто пропагандистські патерни (кліше), які застосовуються в матеріалах: (їх мета - інформаційна та правова підтримка дій рф); друга підмережа більшою мірою пов'язана з конкретними суб'єктами/об'єктами й подіями; третя - це «мономережа», яка презентує одну тематику - реакція путінської пропаганди на визнання у світі автокефалії Православної церкви України та події довкола неї.

ВИСНОВКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ПОДАЛЬШИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

Отже, можемо зробити висновок, що контент-аналіз й аналіз колокацій дали змогу виокремити важливі/дражливі для кремля теми, які нав'язують українському суспільству, зокрема протиставлення «Україна-рф», протистояння «Україна-Донбас», зневага до Президента України (і персоналія при цьому ролі не відіграє), газ та ін. Повідомлення RT, формуючи фрейми сприйняття реальності, створюють основу, підтримку для ширшої пропагандистської діяльності інших суб'єктів рф. Завдяки повторюваності одних і тих самих концептів створюється тло для потужної повномасштабної психологічної обробки не лише населення України, а й світової громадськості, адже RT виконує свою інформаційну діяльність практично у всіх куточках світу. І допоки RT існуватиме як пропагандистський канал кремля, доти буде потреба в дослідженнях як технологій впливу, так і потенційних наслідків такої деструктивної діяльності.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Режим Путіна: перезавантаження-2018 / М. М. Розумний (заг. ред.), Київ: НІСД, 2018, 480 с. URL: https://niss.gov.ua/sites/default/files/2019-02/Rezhym_Putina_do_dru- ku_new-c9ed2.pdf

2. Baker, P., Gabrielatos, C. and McEnery, T. (2013). Discourse Analysis and Media Attitudes: The Representation of Islam in the British Press. Cambridge: Cambridge University Press.

3. Berry C., Harbord J. and Moore R., eds. Public Space, Media Space, Palgrave Macmillan UK, 2013, pp. 4-12.

4. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation, Journal of machine Learning research, 3 (Jan), pp. 993-1022.

5. Crain, S. P., Zhou, K., Yang, S. H., & Zha, H. (2012). Dimensionality reduction and topic modeling: From latent semantic indexing to latent Dirichlet allocation and beyond, Mining text data. Springer, Boston, pp. 129-161.

6. Firth, J. R. (1957). Papers in Linguistics 1934-1951. Oxford: Oxford University Press.

7. Ghorab, M. R., Zhou, D., O'Connor, A., & Wade, V. (2013). Personalised infor-mation retrieval: Survey and classification, User Modeling and User-Adapted Interaction, 23 (4), pp. 381-443.

8. Habermas, J. (1989). The Structural Transformation of the Public Sphere, Cam-bridge: MIT Press.

9. Silge, J., Robinson, D. (2017). Text Mining with R: A Tidy Approach (1st. ed.). O'Reilly Media, Inc. URL: https://www.tidytextmining.com/

10. Soumya, K., Shibily, J. (2014). Text Classification by Augmenting Bag of Words (BOW) Representation with Co-occurrence Feature, IOSR Journal of Computer Engineering, 16, pp. 34-38.

11. Yuskiv, B., Karpchuk, N. (2021). Dominating Concepts of Russian Federation Propaganda Against Ukraine (Content and Collocation Analyses of Russia Today), Politologija, № 102, Issue 2, p. 116-152. URL: https://www.journals.vu.lt/politologija/article/view/24506

12. Zhang, Y., Jin, R., Zhou, Z. H. (2010). Understanding bag-of-words model: a statistical framework, Int. J. Mach. Learn. & Cyber., 1, 43-52. URL: https://doi.org/10.1007/ s13042-010-0001-0.

REFERENCES

1. Rezhym Putina: perezavantazhennya-2018, M. M. Rozumnyy (zah. red.), Kyiv: NISD, 2018, 480 p. URL: https://niss.gov.ua/sites/default/files/2019-02/Rezhym_Putina_ do_druku_new-c9ed2.pdf

2. Baker, P., Gabrielatos, C. and McEnery, T. (2013). Discourse Analysis and Media Attitudes: The Representation of Islam in the British Press. Cambridge: Cambridge University Press.

3. Berry, C., Harbord, J. and Moore, R., eds. (2013). Public Space, Media Space, Pal- grave Macmillan UK, pp. 4-12.

4. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation, Journal of machine Learning research, 3 (Jan), pp. 993-1022.

5. Crain, S. P., Zhou, K., Yang, S. H., & Zha, H. (2012). Dimensionality reduction and topic modeling: From latent semantic indexing to latent Dirichlet allocation and beyond, Mining text data. Springer, Boston, pp.129-161.

6. Firth, J. R. (1957). Papers in Linguistics 1934-1951. Oxford: Oxford University Press.

7. Ghorab, M. R., Zhou, D., O'Connor, A., & Wade, V. (2013). Personalised infor-mation retrieval: Survey and classification, User Modeling and User-Adapted Interaction, 23 (4), pp. 381-443.

8. Habermas, J. (1989). The Structural Transformation of the Public Sphere, Cambridge: MIT Press.

9. Silge, J., Robinson, D. (2017). Text Mining with R: A Tidy Approach (1st. ed.). O'Reilly Media, Inc. URL: https://www.tidytextmining.com/

10. Soumya, K., Shibily, J. (2014). Text Classification by Augmenting Bag of Words (BOW) Representation with Co-occurrence Feature, IOSR Journal of Computer Engineering, 16, pp. 34-38.

11. Yuskiv, B., Karpchuk, N. (2021). Dominating Concepts of Russian Federation Propaganda Against Ukraine (Content and Collocation Analyses of Russia Today), Politologija, № 102, Issue 2, p. 116-152. URL: https://www.journals.vu.lt/politologija/article/view/24506

12. Zhang, Y., Jin, R., Zhou, Z. H. (2010). Understanding bag-of-words model: a statistical framework, Int. J. Mach. Learn. & Cyber., 1, 43-52. URL: https://doi.org/10.1007/ s13042-010-0001-0

Размещено на Allbest.ru