Коммуникативные типажи муниципальных служащих в публичном информационном пространстве

В статье проводится исследование коммуникативных типажей муниципальных служащих в публичном информационном пространстве. Сделан вывод, что в каждом муниципалитете присутствуют свои специфические черты коммуникативных типажей. Сведения, полученные в ходе проведения сентимент-а-нализа на предмет поляризации текстов в публичном информационном пространстве деятельности муниципальных служащих, можно автоматизировать для определения коммуникативной позиции территориальной власти благодаря разработанной методике выделения лингвистических маркеров, основанных на определении эмоционального состояния субъекта речи. Показаны проблемы выработки методологии в гуманитарных науках для эффективной автоматизации изучаемой предметной области исследования, которые имеют высокий научный потенциал для проведения дальнейших исследований. Работа проводилась на базе лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ МГУ им. М.В. Ломоносова. Дальнейшие исследования позволят формализовать элементы поляризации концепта «Общество - власть» для автоматического распознавания и машинного понимания предметных областей коммуникативных механизмов в целях разработки интеллектуальных инструментов анализа данных.

The article studies the communicative types of municipal employees in the public information space. It is concluded that each municipality has its own specific features of communicative types. The information obtained during the sentiment analysis on the polarization of texts in the public information space of municipal employees' activities can be automated to determine the communicative position of the territorial authority thanks to the developed technique for identifying linguistic markers based on determining the emotional state of the subject of speech. The problems of developing a methodology in the humanities for the effective automation of the studied subject area of research, which have high scientific potential for further research, are shown. The work was carried out based on the Machine Learning and Semantic Analysis Laboratory of the MSU Institute for Artificial Intelligence. Further research will allow to formalize the elements of polarization of the concept “society-power” for automatic recognition and machine understanding of the subject areas of communication mechanisms for the purpose of developing intelligent tools for data analysis.