intechnguВестник НГУ. Серия: Информационные технологииVestnik NSU. Series: Information Technologies1818-79002410-0420НГУ10.25205/1818-7900-2021-19-1-5-14intechngu-150Research ArticleСтатьиХарактеристики текстов сообществ социальных сетейCharacteristics of Texts of Social Networks CommunitiesАванесянН. Л.AvanesyanN. L.nlavanesyan@edu.hse.ruСоловьевФ. Н.SolovevF. N.the0@yandex.ruЧеповскийА. А.ChepovskiyA. A.aachepovsky@hse.ruНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University Higher School of EconomicsRussian FederationФедеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАНРоссияFederal Research Center “Informatics and Management”Russian Federation202124052021191514Copyright © Аванесян Н.Л., Соловьев Ф.Н., Чеповский А.А., 20212021Аванесян Н.Л., Соловьев Ф.Н., Чеповский А.А.Avanesyan N.L., Solovev F.N., Chepovskiy A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/150

Приводится описание методики статистического анализа текстов социальных сетей, основанной на сравнении методами корреляционного анализа автоматически сформированных частотных словарей. Рассматриваются психолингвистические характеристики и коэффициенты попарной ранговой корреляции для сравнения частотных характеристик текстов на естественном языке.

In this paper the authors describe the methodology for the statistical analysis of texts in social networks based on comparison of automatically generated frequency dictionaries by methods of correlation analysis. Psycholinguistic characteristics and coefficients of pairwise rank correlation are considered for comparing the frequency characteristics of texts in natural language

анализ социальных сетейавтоматический анализ текстовранговая корреляцияпсихолингвистические характеристикиsocial network analysisautomated text analysisrank correlationpsycholinguistics characteristicsReferencesChepovskiy A. A., Leshchev D. A., Khaykova S. P. Core Method for Community Detection. In: Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020. Springer, 2021, p. 38-50. DOI 10.1007/978-3-030-65347-7_4Chepovskiy A. A., Leshchev D. A., Khaykova S. P. Core Method for Community Detection. In: Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020. Springer, 2021, p. 38-50. DOI 10.1007/978-3-030-65347-7_4Воронин А. Н., Ковалева Ю. В., Чеповский А. А. Взаимосвязь сетевых характеристик и субъектности сетевых сообществ в социальной сети Твиттер // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 3(37). С. 40-57. DOI 10.21681/2311-3456-2020-03-40-57Воронин А. Н., Ковалева Ю. В., Чеповский А. А. Взаимосвязь сетевых характеристик и субъектности сетевых сообществ в социальной сети Твиттер // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 3(37). С. 40-57. DOI 10.21681/2311-3456-2020-03-40-57Аванесян Н. Л., Соловьев Ф. Н., Тихомирова Е. А., Чеповский А. М. Выявление значимых признаков противоправных текстов // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 4 (38). С. 76-84. DOI 10.21681/2311-3456-2020-04-76-84Аванесян Н. Л., Соловьев Ф. Н., Тихомирова Е. А., Чеповский А. М. Выявление значимых признаков противоправных текстов // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 4 (38). С. 76-84. DOI 10.21681/2311-3456-2020-04-76-84Лаврентьев А. М., Соловьев Ф. Н., Суворова М. И., Фокина А. И., Чеповский А. М. Новый комплекс инструментов автоматической обработки текста для платформы TXM и его апробация на корпусе для анализа экстремистских текстов // Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2018. Т. 16, № 3 С. 19-31. DOI 10.25205/ 1818-7935-2018-16-3-19-31Лаврентьев А. М., Соловьев Ф. Н., Суворова М. И., Фокина А. И., Чеповский А. М. Новый комплекс инструментов автоматической обработки текста для платформы TXM и его апробация на корпусе для анализа экстремистских текстов // Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2018. Т. 16, № 3 С. 19-31. DOI 10.25205/ 1818-7935-2018-16-3-19-31Лаврентьев А. М., Смирнов И. В., Соловьев Ф. Н., Суворова М. И., Фокина А. И., Чеповский А. М. Анализ корпусов текстов террористической и антиправовой направленности // Вопросы кибербезопасности. 2019. № 4 (32). С. 54-60. DOI 10.21681/2311-3456-2019-4-54-60Лаврентьев А. М., Смирнов И. В., Соловьев Ф. Н., Суворова М. И., Фокина А. И., Чеповский А. М. Анализ корпусов текстов террористической и антиправовой направленности // Вопросы кибербезопасности. 2019. № 4 (32). С. 54-60. DOI 10.21681/2311-3456-2019-4-54-60Соловьев Ф. Н. Автоматическая обработка текстов на основе платформы TXM с учетом анализа структурных единиц текста // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2020. Т. 18, № 1. С. 74-82. DOI 10.25205/1818-7900-2020-18-1-74-82Соловьев Ф. Н. Автоматическая обработка текстов на основе платформы TXM с учетом анализа структурных единиц текста // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2020. Т. 18, № 1. С. 74-82. DOI 10.25205/1818-7900-2020-18-1-74-82Чеповский А. М. Информационные модели в задачах обработки текстов на естественных языках. 2-е изд., перераб. М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2015.Чеповский А. М. Информационные модели в задачах обработки текстов на естественных языках. 2-е изд., перераб. М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2015.Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.Деза Е. И., Деза М. М. Энциклопедический словарь расстояний. М.: Наука, 2008. 444 с.Деза Е. И., Деза М. М. Энциклопедический словарь расстояний. М.: Наука, 2008. 444 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.