ISSN 0137-0936 (Print)
ISSN 2309-9852 (Online)
Ru | En
РПО
Факультет психологии МГУ имени М.В. Ломоносова
Главная RSS Поиск

Ениколопов С.Н., Ковалёв А.К., Кузнецова Ю.М., Чудова Н.В., Старостина Е.В. Признаки, характерные для текстов, на- писанных в состоянии фрустрации. // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. — 2019. — №3 — с.66-85

Автор(ы): Ениколопов С.Н. ; Ковалёв А. К.; Кузнецова Ю. М.; Чудова Н. В.; Старостина Е. В.;

Аннотация

Актуальность.Создание средств для выявления в сетевом контенте негативных психологических состояний относится к наиболее актуальным из задач, порожденных развитием информационных технологий. Имеются данные о том, что речь и текстовая деятельность человека в состоянии фрустрации отличаются рядом особенностей, однако для текстов на русском языке инструмента, позволяющего проводить мониторинговые исследования выраженности фрустрации в сетевом контенте, на настоящий момент не существует. 

ЦельФормирование перечня текстовых признаков, позволяющих в ходе автоматического анализа сетевого контекста выделять тексты фрустрированных пользователей. 

Методика. Материал исследования: посты и комментарии (в объеме 2—10 предложений) ста русскоязычных пользователей ЖЖ, Пикабу и Фейсбук из России, стран ближнего и дальнего зарубежья в возрасте 27—64 лет. Тексты были разделены на написанные в спокойном состоянии (СТ, 50 текстов каждого пользователя) и в состоянии фрустрации (ФТ, 50 текстов каждого). Метод автоматического анализа текста: созданная в ФИЦ ИУ РАН «Машина РСА», позволяющая определять 197 текстовых признаков. Методы математической обработки: задача классификации текстов решалась с применением алгоритмов машинного обучения.

Результаты. Метод RandomForestс предварительной процедурой бинаризации выявил наиболее значимые признаки, наличие которых в тексте позволяет относить его к классу ФТ: тональность слов; частотность знаков препинания, отрицательных словоформ и местоимений первого лица; количество слов в семантических ролях каузатив, ликвидатив и деструктив; число частиц, инвектив слов и слов с семантикой сопротивления.

Выводы. Совокупность выявленных признаков позволяет достаточно эффективно выделять в сетевом контенте тексты, написанные в состоянии фрустрации; такая оценка носит статистический характер и, не имея индивидуально-диагностической направленности, может быть компонентом мониторинговых мероприятий в целях обеспечения информационно-психологической безопасности.

Разделы журнала: Эмпирические исследования; Теоретические исследования;

PDF: /pdf/vestnik_2019_3/vestnik_2019-3_4_Enikolopov.pdf

Поступила: 08.06.2019
Принята к публикации: 19.06.2019
Страницы: 66-85
DOI: 10.11621/vsp.2019.03.66

Ключевые слова: фрустрация; социальные сети; текстовые признаки; автоматический анализ текста; машинное обучение;

Доступно в on-line версии с 29.08.2019

Введение

Данная работа продолжает исследование возможностей автоматического анализа русскоязычных текстов, проводимого в интересах психологии (Воронцова и др., 2018; Ениколопов и др., 2019; Кузнецова, Чудова, 2018а). В работе Ю.М. Кузнецовой и Н.В. Чудовой (2018б) представлены результаты пилотажного исследования применения лингвистического анализатора, компьютерного инструмента «Машина РСА», использующего  реляционно-ситуационный анализ в работе с русскоязычными текстами (Осипов и др., 2008) для выявления речевых признаков фрустрации. Работы в этом направлении были продолжены и сейчас мы представляем данные исследования 1000 текстов — постов и комментариев 100 пользователей соцсетей.

Фундаментальной научной проблемой, в рамках которой ставились задачи настоящего исследования, является проблема речевых механизмов распространения фрустрации и агрессии. Информационный век породил увеличение числа социальных и информационных источников стресса, а в настоящий момент уже вполне всерьез говорится об информационно-психологическом воздействии как инструменте психической дестабилизации. В традиционной для психологии проблеме возникновения и распространения фрустрации появилась и проблематика, связанная с вопросом о методе выявления состояния фрустрации по текстам пользователей социальных сетей.

Предложенное С. Розенцвейгом системное описание причин, типов и проявлений фрустрации, вариантов реакции на нее, а также представление о фрустрационной толерантности не потеряли своей актуальности. Под фрустрацией С. Розенцвейг понимал реакцию на лишение возможности удовлетворения потребности (первичная фрустрация) или на наличие препятствий к удовлетворению потребности (вторичная фрустрация). С точки зрения теории поля К. Левина, состояние фрустрации, порождаемое наличием преграды на пути удовлетворения потребности, ведет к деструкции поведения и возникновению агрессивных, регрессивных или ирреалистичных форм поведения. Ф.Е. Василюк (1984) в рамках своей типологии кризисных ситуаций определяет фрустрацию как субъективную невозможность реализации существенно значимого мотива.  Интересующий нас аспект — проявление состояния фрустрации в текстах —  исследуется при анализе связей между типом фрустрационного реагирования и коммуникативной компетентностью (Жарких, 2009), а также в рамках изучения так называемого «языка фрустрации», отражающего широкий спектр отрицательных эмоций, таких, как недовольство, осуждение, неприязнь, отчаяние, тоска, гнев, агрессия, депрессия и т.д. (Колышкина, 2011; Харченко, Коренева, 2007; Хачересова, 2011). Имеются работы, в которых прослеживаются связи состояния фрустрированности субъекта с особенностями его вербальной деятельности, в том числе сетевой (Комалова, 2013; Beatty, McCroskey 1997). Дж. Пеннбейкер опубликовал данные о значимом снижении частоты употребления местоимений «я» и «мой» и увеличении частотности «мы» и «наш» в блогах американцев после воздушной атаки на башни-близнецы в Нью-Йорке (Pennebaker, 2011).

Проявление фрустрации в интернете изучается преимущественно в контексте проблемы депривации каких-либо потребностей пользователей — игровой (Вайнштейн, Смирнова, 2012), эмоционального общения (Ложкина, 2015) и т.п. — либо в связи с реализацией фрустрированности в предпочитаемых формах сетевого взаимодействия (Козлова, 2015). Отражение фрустрации в лингвистических и паралингвистических признаках, а также на уровне организации сетевого взаимодействия может исследоваться с помощью средств дискурсивного анализа (Yu, 2011). Однако наибольшее внимание при изучении процессов, происходящих в социальных сетях, уделяется развитию средств сентимент-анализа, позволяющего характеризовать эмоциональное содержание текста (Beigietal., 2016; Fersinietal., 2016; Kolchynaetal., 2016; и др.). Распространение в сети аффектов — один из предметов исследования киберпсихологии. В частности, сообщается о количественных оценках «вирулентности» аффектогенных сообщений: негативный пост в соцсетях порождает в среднем 1.29 аналогичных сообщений среди друзей пользователя, позитивный — 1.75 (Biggs, 2014; Covielloetal., 2014). Имеются работы, посвященные распространению в интернете отдельных эмоциональных состояний, таких, как переживание одиночества (Cacioppoetal., 2009) или состояние депрессии (Rosenquistetal., 2011), а также различных форм аффективного поведения (Bondetal., 2012) и т.п. 

В последнее десятилетие активно развиваются как средства компьютерного лингвистического анализа, проводимого в интересах психодиагностики, так и методы машинного обучения, используемого в задачах классификации текстов. Успехи в данной области можно отследить по результатам тематических sharedtasks(«открытые соревнования»). Формат открытых соревнований подразумевает, что организатор соревнования компьютерных программ подготавливает данные и выкладывает их в открытый доступ вместе с описанием проблемы. Участники (возможно как индивидуальное, так и командное участие) экспериментируют с различными методами и соревнуются друг с другом для создания лучшей модели/подхода, решающего поставленную проблему. Так, соревнование 2011 г., посвященное выявлению лингвистических особенностей предсмертных записок суицидентов, показало, что наилучших результатов можно добиться с помощью гибридного подхода, сочетающего поиск ключевых слов по словарям и тезаурусам с методами разметки последовательностей на основе случайных полей. Результаты, полученные с помощью разных лингвистических анализаторов, комбинировались с помощью нескольких стратегий голосования (Yangetal., 2012). Соревнования CLPsych 2015 были направлены на определение наилучших методов идентификации признаков различных видов психического неблагополучия (депрессия, посттравматическое расстройство, сезонное аффективное расстройство и др.). Высокую эффективность показали такие средства, как метод автоматического выявления значимых символьных n-грамм (Pedersen, 2015), компьютерный лексический анализ, дополняемый анализом параграфических особенностей текста (Coppersmith, 2015), а также кластеризация и тематическое моделирование (Resnik, 2015). Для построения лексических кластеров при выявлении текстовых признаков депрессии и посттравматического синдрома (Preotiuc-Pietro, 2015) применялись следующие методы: кластеризация Брауна, основанная на алгоритме для вывода скрытой Марковской модели (Brown, 1992); спектральная кластеризация, основанная на расчете нормализованной матрицы PMI пар слов; спектральная кластеризация векторных представлений слов, построенных с помощью Word2Vec (Mikolovetal., 2013) и GloVe(Penningtonetal., 2014); кластеризация на основе тематического моделирования с помощью LDA. Соревнование CLPsych2016 также было посвящено задаче оценки степени выраженности в письменной речи признаков психологического неблагополучия автора (Milneetal., 2016). Хорошие результаты дало применение метода стохастического градиента (McKim etal., 2016), в качестве признаков для которого использовались униграммы, взвешенные с помощью TF-IDF и векторные представления текстов, полученные с помощью Sent2Vec(Le, 2014). Эффективен оказался также подход, построенный на  метаклассификации (Malmasietal., 2016): результаты предварительно обученных на большом пространстве признаков классификаторов на основе SVM использовались в качестве входных признаков для метаклассификатора на основе случайного леса деревьев решений (random forest). Такой метод позволил добиться более высокого качества классификации по сравнению с простым SVM классификатором с радиальным ядром. В ходе соревнований было показано, что не всегда сложные методы приводят к успеху. Так, в работе К. Брю (Brew, 2016) представлены попытки использовать дополнительно неразмеченные данные. Однако в итоге лучший результат показал простой метод, основанный на SVMс радиальным ядром, который был обучен по размеченной выборке. В качестве признаков использовались униграммы и биграммы, взвешенные по TF-IDF. В соревновании 2017 г. CLEFeRisk2017 (Losadaetal., 2017) задача развития средств выявления признаков психологического неблагополучия уже была конкретизирована для текстов социальных сетей. Проведенное в 2018 г. соревнование “Toxic Comment Classification Challenge” (https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge) было направлено на построение модели, способной обнаруживать различные виды агрессии — угрозы, непристойности, оскорбления. В качестве данных использовались комментарии из обсуждений правок страниц Википедии. Это соревнование получило развитие в 2019 г. “Jigsaw Unintended Biasin Toxicity Classification” (https://www.kaggle.com/c/jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification). Задачей выступало построение такой модели определения агрессивности текста, которая была бы способна различать агрессию и грубоватость (например, использование лексики оскорбления без цели нанести оскорбление).

Как можно видеть из представленного обзора, большинство методов автоматического анализа текстов опираются в первую очередь на лексические признаки и редко учитывают синтаксическую и семантическую структуру текста. К тому же в развитии методов анализа русскоязычных текстов работы зарубежных авторов могут служить лишь ориентирами: лексический, синтаксический и семантический строй русского языка имеет свои особенности, изучаемые как в рамках особого направления лингвистики — исследований русской языковой картины мира (Арутюнова, 1987; Шмелёв, 2002), так и в рамках изучения стилистики русского языка (Золотова и др., 2004; Кожина, 2002). Применение средств автоматического анализа сетевого контента, созданных для изучения англоязычных текстов, в отечественных исследованиях наталкивается не только на проблему перевода (когда речь идет о словарях, например, эмотивной лексики), но и на общую для любых переводных методик проблему адаптации. Совершенствование методов искусственного интеллекта в области анализа текста на основе теоретических моделей и эмпирических данных лингвистов-русистов в настоящее время позволяет отечественным психологам не тратить время и силы на адаптацию иноязычных средств, а участвовать в разработке новых отечественных систем интеллектуального анализа текста или применять уже созданные системы.  

Цель данной работы — получение данных о специфике текстов, написанных пользователями социальных сетей в состоянии фрустрации, с помощью отечественного лингвистического анализатора Машины РСА.

Методы

В социальных сетях ЖЖ, Пикабу и Фейсбук были собраны посты и комментарии 100 русскоязычных респондентов (граждане России, Украины, Белоруссии, Казахстана, а также русскоязычные граждане Израиля, Франции, Южной Кореи и США в возрасте от 27 до 64 лет). От каждого респондента были взяты 50 текстов, написанных им в спокойном состоянии (СТ), и 50 текстов, написанных в состоянии фрустрации (ФТ). Состояние респондента определялось экспертом, собиравшим тексты, на основе информации о событиях, происходивших в жизни респондента, и на основе оценки самим респондентом  собственного состояния как «тяжелого», «взвинченного», «подавленного», «возмущенного» и т.п. Тексты представляют собой короткие посты (от 2 до 10 предложений) и развернутые комментарии (такого же размера). На данном этапе исследования тексты обрабатывались как единый массив, без привязки к автору.

Для автоматического анализа текстов применялся лингвистический анализатор Машины РСА(Ениколопов и др., 2019), позволяющий проводить лексический анализ (на основе специально созданных словарей общим объемом более 51 тыс. лексических единиц), морфологический анализ и частеречный анализ (в настоящий момент применяется 41 показатель, включая известные психолингвистические показатели), а также семантический анализ, опирающийся на работу Словаря предикатов (2.7 тыс. глаголов, причастий, деепричастий и девербативов) и Определителя семантических ролей (92 семантических отношения). Лингвистический анализатор Машины РСА работает с сетевым представлением текста и позволяет отражать текст в виде конструкции сложной графовой структуры, что отличает его от многих аналогичных инструментов, в которых структурные отношения между элементами языка не моделируются. В Машине РСА реализованы функции поиска, вычисления частотных и статистических характеристик для результатов поиска, корпусов или отдельных текстов, функции сравнения текстов или коллекций по их частотным и статистическим характеристикам с определением достоверности различий и выделением наиболее значимых разделяющих характеристик (Ениколопов и др., 2019).

Данные, полученные от Машины РСА, представляют собой набор из 197 признаков. Признаки разбиты на шесть групп:

  1. Психолингвистические показатели (PsycholinguisticindicatorsPI) — 27 признаков;

  2. Семантические роли (Semanticroles,SR) — 92 признака;

  3. Семантические связи (Semanticlinks,SL) — 35 признаков;

  4. Словари оценки и состояния (AssessmentandConditionDictionaries, ACD) — 20 признаков;

  5. Тематические словари (SubjectDictionaries,SD) — 9 признаков;

  6. Части речи (PartsofSpeech,PS) — 14 признаков.

Выборка состояла из 1000 текстов, 500 из которых принадлежали к группе ФТ (класс 1) и 500 — к группе СТ (класс 0). В качестве целевого признака выступала принадлежность текста к группе ФТ. Решалась задача классификации.

Проводилось два типа экспериментов. В первом случае обучение происходило на необработанных данных. Во втором случае текстовые признаки, которые принимали значение «ноль» в более чем 70% случаев, бинаризовались: значения, не равные нулю, приравнивались к единице и играли роль индикатора.

В качестве алгоритмов бинарной классификации использовались метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (RandomForest), реализованные в библиотеке scikit-learn,метрика качества — доля верных ответов (accuracy). Настройка гиперпараметров производилась подбором по сетке с 5-кратным скользящим контролем.

Эксперименты проводились отдельно для каждой группы признаков. С помощью оценки важности признаков в алгоритме RandomForestв каждой группе отбирались 5 признаков с наибольшими значениями важности. Совокупность этих признаков по всем группам составила группу наиболее важных признаков (TOP 5). Также были проведены эксперименты на всех признаках (ALL). Результаты экспериментов представлены в таблице. 

Сравнение результатов классификации

Группа признаков

Без бинаризации

С бинаризацией

SVM

Random Forest

SVM

Random Forest

PI

.727 ± .046

.712 ±.112

.727±.046

.728 ±.081

SR

.545 ±.078

.598 ±.056

.459±.055

.594 ±.077

SL

.539 ±.068

.554 ±.066

.559±.040

.520 ±.076

ACD

.524 ±.072

.629 ±.102

.524 ±.072

.633 ±.089

SD

.509±.033

.544 ±.042

.509±.033

.559 ±.034

PS

.593±.103

.538 ±.128

.558 ±.079

.548 ±.127

TOP 5

.727±.046

.742 ±.040

.762 ±.073

.787 ±.065

ALL

.738 ±.040

.697 ±.079

.673 ±.028

.697 ±.088


Примечание. Жирным шрифтом выделено наибольшее значение метрики качества.

Как видно из результатов, отбор наиболее важных признаков каждой группы (использование показателя TOP 5) и бинаризация признаков приводят к улучшению качества классификации по сравнению с обучением на всех необработанных признаках.

Результаты и их обсуждение

Проведенная обработка позволила выявить текстовые признаки, по которым можно отличить тексты в соцсетях, написанные людьми в состоянии фрустрации. Вот данные о 10 наиболее важных признаках таких текстов, полученные методом RandomForestс предварительной процедурой бинаризации (текстовые признаки перечислены по убыванию значимости): 

  • число знаков препинания / число слов;

  • тональность слов; 

  • число отрицательных приставок и форм (не, ни, бес, без) / число слов; 

  • часть речи: частица; 

  • семантическая роль: каузатив;

  • словарь: инвективы; 

  • семантическая роль: ликвидатив; 

  • доля местоимений 1-го лица; 

  • словарь: лексика сопротивления; 

  • семантическая роль: деструктив. 

Как можно видеть, люди, находящиеся в состоянии фрустрации, часто говорят об объектах как об «испытывающих деструктивное воздействие» (семантическая роль: деструктив, согласно внутреннему определителю лингвистического анализатора РСА), а также о каузации (семантическая роль: каузатив), и объектах такого каузирующего воздействия, «результатом которого является прекращение существования объекта»  (семантическая роль: ликвидатив согласно внутреннему определителю лингвистического анализатора РСА). Кроме того, посты и комментарии в социальных сетях, написанные в состоянии фрустрации, содержат много слов с отрицательными приставками (ненадежный, бестолковый, безнадежно, нигде и никогда и т.п.), инвективы (например: подлецы, фрик, мерзкий, гопник, быдло, хапуга, тварь, гадость, солдафон, дурацкий, свинство и т.п.) и лексику сопротивления (например: борьба, возражаем, недопустимо, оппозиционер, критикуют, возмущение, бунтовать, голодовка, пикетировать, неподцензурный, протестовал и т.п.). Также в таком состоянии человек чаще говорит о себе и своей группе (например: нам, учителям; мои дети; я этого не люблю) и говорит при этом более эмоционально как на лексическом уровне (например: чудовищный, бравый, прекрасно, счастливый, хрень, чертовски, жахнуло, рад, орать, позор, стыдно, помойка, ужасно, офигеть, ад, вопли, страшный, стыд, забавный и т.п.), так и на синтаксическом (например: большое число знаков препинания).

В целом полученные результаты легко интерпретируемы и не требуют специального обсуждения. Отметим лишь, что использование уникального при автоматическом анализе текстов реляционно-ситуационного анализа, позволяющего выявлять семантические роли объектов, упоминаемых в тексте, показало свою значимость в изучаемой предметной области. Оказалось, что тексты, написанные в состоянии фрустрации, содержат повышенное число слов в семантических позициях «причина события», «объект разрушения» и «ликвидируемый объект». Также важными оказались использование текстовых параметров всех типов (лексических, морфологических, синтаксических, семантических) и обработка данных об их встречаемости в текстах с помощью метода Random Forestс бинаризацией. 

Заключение 

Результаты, полученные с помощью нового инструмента автоматического анализа текста — Машины РСА, показывают, что ее лингвистический анализатор может применяться в задачах, требующих поиска сетевого контента, содержащего высказывания, сделанные людьми в состоянии фрустрации. Выявленные в исследовании текстовые характеристики позволяют с определенной долей уверенности определять состояние автора в момент написания текста (при условии, что в распоряжении исследователя имеется коллекция текстов ФТ и СТ).

В завершение мы хотели бы подчеркнуть ограничения, существующие при использовании как наших результатов, так и любых результатов в данной области исследований. Во-первых, оценка состояния человека по созданному им тексту не может рассматриваться как результат психодиагностического обследования и применяться в задачах постановки диагноза. Полученные с помощью автоматического анализа текста оценки могут применяться в широком круге задач информационно-психологической безопасности, выделения группы риска по социальным и психологическим стрессорам, социотерапии. Во-вторых, следует учитывать, что помимо эмоционального состояния автора на текст оказывают влияние его стабильные личностные особенности и та задача, которую он решает при создании текста. 

Список литературы

Арутюнова Н.Д. Аномалии и язык: К проблеме «языковой картины мира» // Вопросы языкознания. 1987. № 3. С. 3—19.

Вайнштейн С.В., Смирнова А.С. Фрустрация игрового желания и мотивация участников многопользовательских компьютерных ролевых игр: эмпирические основания для стратегий психологического консультирования // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2012. № 2. С. 121—133.

Василюк Ф.Е. Психология переживания: Анализ преодоления критических ситуаций. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1984. 

Воронцова О.Ю., Ениколопов С.Н., Кузнецова Ю.М. и др.  Лингвистические характеристики текстов психически больных и здоровых людей // Психологические исследования: электронный научный журнал. 2018. Т. 11. № 61. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2018v11n61/1622-enikolopov61.html(дата обращения: 25.07.2019)

Ениколопов С.Н., Кузнецова Ю.М., Смирнов И.В. и др. Создание инструмента автоматического анализа текста в интересах социогуманитарных исследований. Ч. 1. Методические и методологические аспекты // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 2. С. 28—38.

Жарких Н.Г. Коммуникативная компетентность студентов в ситуациях фрустрации // Известия РГПУ им. А.И. Герцена. 2009. № 109. С. 170—175.

Золотова Г.А., Онипенко Н.К., Сидорова М.Ю. Коммуникативная грамматика русского языка / Под общ. ред. д.ф.н. Г.А. Золотовой. М.: Наука, 2004. 

Кожина М.Н. Речеведение и функциональная стилистика: вопросы теории. Пермь: Изд-во ПГУ; ПСИ; ПССГК, 2002. 

Козлова Н.С. Взаимосвязь психических состояний и интернет-активности личности // Universum: психология и образование: электронный научный журнал. 2015. № 8(18). URL: http://7universum.com/ru/psy/archive/item/2512(дата обращения: 25.07.2019)

Колышкина И.М. Концепт «Смерть» в концептосфере фрустрации (на примере произведений Л. Андреева // Функционально-коммуникативные и лингвокультурологические аспекты изучения текста и дискурса / Отв. ред. Е.А. Попова. Липецк: ЛГПУ, 2011. С. 99—112. 

Комалова Л.Р. Вербальная реализация ответной агрессии в ситуации конфликта и фрустрации // Проблемы языка: взгляд молодых ученых. Сборник научных статей по материалам Второй конференции-школы / Отв. ред. Е.М. Девяткина. М.: Институт языкознания РАН, 2013. С. 187—198. 

Кузнецова Ю.М., Чудова Н.В. Выявление текстовых показателей состояния фрустрации с помощью автоматического реляционно-ситуационного анализа // Психология состояний человека: актуальные теоретические и прикладные проблемы: Материалы Третьей Международной научной конференции (Казань, 8—10 ноября 2018 г.) / Отв. ред.: Б.С. Алишев, А.О. Прохоров, А.В. Чернов. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018а. С. 279—282.

Кузнецова Ю.М., Чудова Н.В. Семантический подход к сетевой диагностике враждебности // Вестник Московского государственного областного университета: электронный журнал. 2018б. № 4. C. 162–172. URL: https://evestnik-mgou.ru/ru/Articles/View/933(дата обращения: 25.07.2019)

Ложкина Л.И. Фрустрация эмоционального взаимодействия подростков в сети // Nauka-Rastudent.ru: электронный научно-практический журнал. 2015. № 7(19). С. 27. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23825302 (дата обращения: 25.07.2019)

Осипов Г.С., Смирнов И.В., Тихомиров И.А. Реляционно-ситуационный метод поиска и анализа текстов и его приложения // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 2. С. 3—10.

Харченко В.К., Коренева Е.Ю. Язык фрустрации: М. Лермонтов, М. Горький, О. Уальд, С. Есин. М.: Изд-во Литературного института им. А.М. Горького, 2007.

Хачересова Л.М. Некоторые аспекты языка фрустрации английского газетного текста // Вестник Пятигорского государственного лингвистического университета. 2011. № 4. С. 115—117.

Шмелёв А.Д. Русская языковая модель мира. Материалы к словарю. М.: Языки славянской культуры, 2002. (Язык. Семиотика. Культура. Series Minor).

 

Beatty M.J., McCroskey J.C. It’s our nature: Verbal aggressiveness as temperamental expression // Communication Quarterly.1997. Vol. 45. No. 4. P. 446—460. DOI: doi.org/10.1080/01463379709370076

Beigi G., Hu X., Maciejewski R., Liu H. An Overview of Sentiment Analysis in Social Media and its Applications in Disaster Relief // Sentiment Analysis and Ontology Engineering. Switzerland: Springer, 2016. P. 313—340. DOI: doi.org/10.1007/978-3-319-30319-2_13

Biggs J. Study: Feelings On Facebook Spread From Friend To Friend, 2014. URL: https://techcrunch.com/2014/03/13/study-feelings-on-facebook-spread-from-friend-to-friend/

Bond R.M., Fariss C.J., Jones J. et al. A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization // Nature.2012. No. 489. P. 295—298. DOI: doi.org/10.1038/nature11421

Brew C. Classifying ReachOut posts with a radial basis function SVM // Proceedings of the 3rd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality (San Diego, CA, June 16), 2016. P. 138—132. DOI: doi.org/10.18653/v1/W16-0315

Brown P.F., deSouza P.V. et al. Class-based n-gram models of natural language // Computational Linguistics. 1992. Vol. 18. No. 4. P. 467—479.

Cacioppo J.T., Fowler J.H., Christakis N.A. Alone in the crowd: the structure and spread of loneliness in a large social network. Journal of Personality and Social Psychology. 2009. Vol. 97. No. 6. P. 977. DOI: doi.org/10.1037/a0016076

Coppersmith G., Dredze M., Harman C. et al. ClPsych 2015 shared task: depression and PTSD on twitter // Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality (Denver, Colorado, May 31—June 5, 2015), 2015. P. 31—39. DOI: doi.org/10.3115/v1/W15-1204

Coviello L., Sohn Y., Kramer A. et al. Detecting Emotional Contagion in Massive Social Networks // PLOS ONE. 2014. Vol. 9. No. 3. P. 1—6. URL:  https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0090315(date of retrieval: 25.07.2019) DOI: doi.org/10.1371/journal.pone.0090315

Fersini E., Pozzi F.A., Messina E. Approval network: a novel approach for sentiment analysis in social networks // World Wide Web, 2016. DOI: doi.org/10.1007/s11280-016-0419-8

Kolchyna O., Souza T.T.P., Treleaven P.C., Aste T. Twitter Sentiment Analysis: Lexicon Method, Machine Learning Method and Their Combination, 2016. URL: https://arxiv.org/pdf/1507.00955.pdf

Le Q., Mikolov T. Distributed representations of sentences and documents // The 31th International Conference on Machine Learning, 2014. P. 1188—1196.

Losada D.E., Crestani F., Parapar J. eRISK 2017: CLEF Lab on Early Risk Prediction on the Internet: Experimental Foundations // Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction. CLEF 2017. Lecture Notes in Computer Science / Ed. by G. Jones et al. Vol. 10456. Springer, Cham, 2017. DOI: doi.org/10.1007/978-3-319-65813-1_30

Malmasi S., Zampieri M., Dras M. Predicting post severity in mental health forums // Proceedings of the 3rd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology (San Diego, CA, June 16), 2016. P. 133—137. DOI: doi.org/10.18653/v1/W16-0314

McKim S., Wang Y. et al. Data61-csiro systems at the clpsych 2016 shared task // Proceedings of the 3rd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology (San Diego, CA, June 16), 2016. P. 128—132. DOI: doi.org/10.18653/v1/W16-0313

Mikolov T., Yih W., Zweig G. Linguistic regularities in continuous space word representations // Proceedings of NAACL-HLT 2013 (Atlanta, Georgia, 9–14 June 2013). P. 746—751.

Milne D.N., Pink G. et al. CLPsych 2016 shared task: Triaging content in online peer-support forums // Proceedings of the 3rd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology (San Diego, CA, June 16), 2016. P. 118—127. DOI: doi.org/10.18653/v1/W16-0312

Pedersen T. Screening Twitter users for depression and PTSD with lexical decision lists // Proceedings of the Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality, 2015. P. 46—53. URL: https://www.scilit.net/article/2b79fd2e82d4576617530b394ace825eDOI: doi.org/10.3115/v1/W15-1206

Pennebaker J.W. The Secret Life of Pronouns. What Our Words Say About Us. N.Y.: Bloomsbury Press, 2011. DOI: doi.org/10.1016/S0262-4079(11)62167-2

Pennington J., Socher R., Manning C.D. GloVe: Global Vectors for Word Representation // Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP, 2014. URL: https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdfDOI: doi.org/10.3115/v1/D14-1162

Preoţiuc-Pietro D., Sap M. et al. Mental illness detection at the world well-being project for the clpsych 2015 shared task // Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality (Denver, Colorado, May 31—June 5, 2015). P. 40—45. DOI: doi.org/10.3115/v1/W15-1205

Resnik P., Armstrong W. et al. Beyond LDA: exploring supervised topic modeling for depression related language in twitter // Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality (Denver, Colorado, May 31—June 5, 2015). P. 99—107. DOI: doi.org/10.3115/v1/W15-1212

Rosenquist J.N., Fowler J.H., Christakis N.A. Social network determinants of depression // Molecular Psychiatry.2011. Vol. 16. P. 273—281. DOI: doi.org/10.1038/mp.2010.13

Yang H., Willis A., de Roeck A., Nuseibeh B. A Hybrid Model for Automatic Emotion Recognition in Suicide Notes // Biomedical Informatics Insights, 2012. Vol. 5. No. 1. P. 17—30. DOI: doi.org/10.4137/BII.S8948

Yu C. The display of frustration in arguments: A multimodal analysis // Journal of Pragmatics. 2011. Vol. 43. P. 2964—2981. DOI: doi.org/10.1016/j.pragma.2011.03.007

Для цитирования статьи:

Ениколопов С.Н., Ковалёв А.К., Кузнецова Ю.М., Чудова Н.В., Старостина Е.В. Признаки, характерные для текстов, на- писанных в состоянии фрустрации. // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. — 2019. — №3 — с.66-85

О журнале Редакция Номера Авторы Для авторов Контакты
Вестник Московского университета. Серия 14. Психология, 2006 - 2020


Все права защищены. Использование графической и текстовой информации разрешается только с письменного согласия руководства МГУ имени М.В. Ломоносова.

Дизайн сайта | Веб-мастер