Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Różnice leksykalne w wypowiedziach zwolenników i przeciwników dopuszczalności aborcji - analiza anglojęzycznych grup w serwisie Facebook

Tytuł:
Różnice leksykalne w wypowiedziach zwolenników i przeciwników dopuszczalności aborcji - analiza anglojęzycznych grup w serwisie Facebook
Lexical differences in pro-life and pro-choice Facebook discussion groups
Autorzy:
Ćwierz, Klaudia
Cossengue Casimiro, Ramona
Konat, Barbara
Data publikacji:
2018-07-26
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Źródło:
Investigationes Linguisticae; 2017, 37; 34-43
1426-188X
1733-1757
Język:
polski
Prawa:
CC BY-NC: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Celem niniejszego artykułu jest empiryczne ustalenie różnic leksykalnych w grupach dyskusyjnych reprezentujących odmienne postawy względem aborcji. Chcemy pokazać, w jaki sposób grupy te stosują odmienny opis świata, poprzez wybór odmiennego słownictwa. Materiał został zebrany w grupach dyskusyjnych na portalu społecznościowym Facebook, a analiza została przeprowadzona metodami statystycznymi w postaci uczenia maszynowego z wykorzystaniem klasyfikatorów bazujących na zestawach cech “bag of words” oraz “n-gram”. Zastosowano także jakościową analizę słów kluczowych.

An individual approach to abortion is based on a perspective which is determined by a combination of personal  knowledge and life values. The aim of this paper is to provide empirical analysis of lexical differences between two discussion groups representing opposing views regarding the acceptability of abortion. Our aim to show how lexical choices made by the speakers in the two groups correspond to the divergent worldviews represented in those groups. Material for the study was collected on Facebook and analysed using methods of statistical machine learning with lexical feature sets (i.e. bag-of-words and n-gram). Additional analysis for keywords in both groups was also conducted.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies