Динаміка емоційності під час повномасштабного вторгнення у телеграм-каналах професійних та аматорських медіа
Notice bibliographique
Résumé
In Ukraine, Telegram channels have become a platform for urgent news and alerts related to shelling, air strikes, government decisions and achievements of the Ukrainian armed forces. The posts of these media regardless of the topic contain one or another emotional reaction (emoji). This study tracked the dynamics of the use of these emotional responses over the two years since the start of Russian full-scale invasion. Telegram channels of various types were taken for analysis: "Hromadske", "Toronto Television" and "Ukraina Seychas". Programs written in Python were used to download, process posts, and search for emoji. This made it possible to detect all the reactions present in the posts. To identify the types of emotions, Emojipedia was used, where reactions with corresponding values were searched for by the keywords "sadness", "joy", etc. It was established that negative emotions (anger and sadness) were more popular for telegram channels of professional mass media. Instead, for the anonymous Telegram channel, positive (love and joy) dominated. In addition, it was determined that some emotions remained stable: pride, joy, gratitude for Hromadske, joy for Toronto Television; pride is for Ukraine Now. We also observed that over time the positive emotion changed to a negative one, which, of course, can be explained by the course of events during the full-scale invasion, sadness, fatigue from the events taking place at the front lines, in the country and in the world. It was also found that the environment of Telegram channels is changing the way in which news was previously created: emotions are becoming an important component of it. And although researchers and practitioners in the field of media have yet to establish to what extent the emotional reactions in the news during a full-scale invasion meet professional standards, it is noted that in general the reactions allow, firstly, to see the difference in the approaches to their expression by professional and amateur media, and secondly, to reproduce certain emotional messages for their audiences.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».