MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120547343 · doi:10.26565/2227-1864-2020-87-13

Spin Doctoring in modern political discourse: linguistic aspect

2020· article· en· W3120547343 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of V N Karazin Kharkiv National University Series Philology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsRealization (probability)LinguisticsPolitical communicationPerceptionObject (grammar)Focus (optics)NaturalnessPhenomenonSociologyEpistemologyPolitical sciencePhilosophyLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the article, the realization of verbal influence (also known as suggestion) phenomenon in political discourse is considered. This concept is defined as a whole combined image of the text itself and emotions of its recipient and addressee,including the peculiarities of perception, external and internal circumstances, its pragmatic and linguistic aspects, etc, and is aimed at a a political subject’s influencing a political object. Usually, political discourse and its immanent influential properties are researched from the standpoint of Psychology, Communicative Linguistics, Pragmalinguistics, Political Linguistics and other related sciences, but the author proposes to involve Neurolinguistic Programming as a modern science which deals with analyzing the peculiarities of perception, processing and generation of information and its transformations from deep thought structures to superficial speech; as well as Spin-Doctoring, an ultramodern complex discipline aimed at correcting the negative image of the event in the media after its has already happened or right before its manifestation, which is impossible without the involvement of language techniques to influence the recipient or a group of them. In order to fully research the political discourse, which in the network of this article is represented by the political speeches of the leaders of Ukraine, USA, France, Spain, Italy, Canada, Germany, the author involves both the basic Spin Doctoring techniques of political discourse correction ( negative information delay, ambiguous informing, focus switch, interspersing the artificial situations with elements of naturalness, and the technique of controlled information leaks and preparation for events expectations); and the NLP paradigm meta- and Milton-model analysis text having been utilized in order to isolate the actual linguistic influential patterns (markers of language metamodel processes, simple, complex and indirect inductions). The analysis details the available information on the peculiarities of implementing and enhancing the linguistic influence within the political discourse, as well as outlines the crucial next steps in the further researches on this topic, especially ones in the field of Ukraine’s state information security, which is a particularly important aspect of the state’s modern information during hybrid wars.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of V N Karazin Kharkiv National University Series PhilologyMême sujetDigital Communication and LanguageTravaux en français237 207