Media IQ начинает мониторинг телеграм-каналов​

Мы фиксируем частоту постов по дням месяца, долю постов по определенной тематике среди других постов этого канала, общее количество тематических постов, частоту употребления ключевых слов, а также тональность публикаций.

Наша гипотеза базируется на том, что журналистика должна стремиться к нейтральности и сбалансированности, и в этой связи качественные СМИ должны на больших выборках показывать лучшие индексы нейтральности.

Content analysis (Контент-анализ) – метод изучения медиатекстов, заключающийся в их разбиении на единицы анализа (единицы исследования) с дальнейшим их подсчётом и статистической обработкой. В данном случае единицей анализа выступает пост в мессенджере Telegram.

Sentiment analysis (анализ настроений) – метод обработки естественного языка (NLP), анализа текста для систематической идентификации, выделения, численной оценки и изучения аффективных состояний и субъективной информации. В данном случае использована библиотека анализа настроений русского языка Dostoevsky, классифицирующая тексты по 5 характеристикам как «положительный» (Positive), «негативный» (Negative), «нейтральный» (Neutral), «языковой акт» (Speech Act) и «пропустить» (Skip). Эта библиотека прошла машинное обучение на наборе данных RuSentiment с более чем 30000 комментариев социальной сети «ВКонтакте» (VK).