Роль эвфемизмов в формировании оценочных отношений к местной власти в дискурсе российских и китайских медиа

В данной работе рассматривается роль эвфемизмов в формировании общественного мнения о деятельности местных властей в России и Китае. Авторы исследуют, как эти языковые средства могут влиять на восприятие политических процессов и действий чиновников в обеих странах. Важной частью исследования является разработка методов, позволяющих автоматически выявлять и анализировать эвфемизмы в медиапространстве, что помогает лучше понять уникальные особенности каждого из национальных контекстов. Целью работы является демонстрация того, как эвфемизмы могут использоваться для создания определенного имиджа власти, а также применения методов машинного обучения для их распознавания. В ходе исследования были получены результаты, которые подтверждают эффективность предложенного подхода к формализации данных, что, в свою очередь, открывает новые возможности для автоматизации анализа медиатекстов в российских и китайских культурных контекстах. Работа была выполнена в рамках реализации проекта детекции ценностного кода на базе лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова. Полученные результаты могут стать основой для разработки инструментов, которые помогут в мониторинге и анализе общественного мнения, опираясь на лингвистические данные.

The paper examines the role of euphemisms in shaping public opinion about activities of local authorities in Russia and China. The authors explore how these linguistic means can influence the perception of political processes and actions of officials in both countries. An important part of the study is the development of methods for automatically identifying and analyzing euphemisms in media works, which helps to better understand the unique features of each of the national contexts. The objective of the work is to demonstrate how euphemisms can be used to create a certain image of the authorities, as well as the use of machine learning methods for their recognition. The study confirms the effectiveness of the proposed approach to data formalization, which, in turn, opens up new opportunities for automating the analysis of media texts in Russian and Chinese cultural contexts. The work was carried out in the Machine Learning and Semantic Analysis Laboratory of the Institute of Artificial Intelligence of Moscow State University. The obtained results can form the basis for developing tools that will help in monitoring and analyzing public opinion, based on linguistic data.