Please use this identifier to cite or link to this item:
http://212.1.86.13:8080/xmlui/handle/123456789/6875
Title: | Аналіз тональності текстів на основі методів машинного навчання для моніторингу суспільних настроїв щодо корупції |
Other Titles: | Sentimental analysis of texts based on machine learning methods to monitor public attitudes towards corruption |
Authors: | Боженко, В. В. Гончарук, І. Г. |
Keywords: | корупція сентимент аналіз машинне навчання засоби масової інформації |
Issue Date: | 11-Oct-2024 |
Publisher: | Університет митної справи та фінансів |
Citation: | Боженко В. В., Гончарук І. Г. Аналіз тональності текстів на основі методів машинного навчання для моніторингу суспільних настроїв щодо корупції. Науковий погляд: економіка та управління. 2024. №3(87). С. 7-11. |
Abstract: | Стаття присвячена аналізу тональності текстів публікацій в засобах масової інформації, присвячених питанням корупції, а також проведення аналізу контенту щодо корупції в світі та Україні. Для дослідження тональності тексту публікацій використано методи машинного навчання, а саме аналізатор VADER. Для аналізу обрано англомовні статті, які опубліковані в газеті The Guardian. Періодом дослідження обрано 2021–2024 роки. Проведений аналіз продемонстрував, що домінантною емоційною тональністю статей про корупцію у світі в газеті The Guardian була негативна. Водночас емоційне забарвлення новинних текстів щодо питань корупції в Україні є більш негативним порівняно зі світовими новинами з аналогічної проблематики. Результати дослідження мають практичне значення та можуть бути використані громадськими організаціями, державними установами при оцінюванні ефективності політики щодо запобігання та протидії корупції в країні. |
URI: | http://biblio.umsf.dp.ua/jspui/handle/123456789/6875 |
ISSN: | 2706-9079 |
Appears in Collections: | 2024/3(87) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.