Інтеграція кількісних та якісних методів у дослідженні ідеології: аналіз вікторіанської ідеології
DOI:
https://doi.org/10.32589/2311-0821.1.2024.309634Ключові слова:
аналіз ідеологій, автоматизовані та неавтоматизовані методології, змішані методиАнотація
У статті запропоновано огляд традиційних і сучасних методологічних підходів до вивчення ідеології з урахуванням попередніх робіт автора щодо вікторіанської ідеології. Підтверджено, що традиції критичного аналізу теорії, дискурсивного аналізу та герменевтики у вивченні ідеології створили багату спадщину для концептуальної категоризації знань про організацію та еволюцію ідеологій. Ця спадщина сприяла сучасним автоматизованим дослідженням текстових даних з ідеологічним змістом, надаючи цінні установки для операціоналізації ідеологій.
Стаття зосереджена на сучасному зсуві до аналізу емоційних компонентів ідеології, де використано новітні методи інтелектуального й оцінного аналізу тексту у вивченні когнітивно-емоційної природи ідеологічних категорій. Водночас дослідження сфокусоване на емоційно-центрованій моделі організації ідеології, запропоновано альтернативний підхід до її аналізу, що базується на змішаній методології дослідження. Ця методологія поєднує якісний неавтоматизований дискурсивний аналіз із машинним контент-аналізом у вивченні вікторіанської ідеології.
Представлено алгоритм вивчення ідеології, починаючи з етапу отримання даних, вибору методологічного апарату та демонстрації ефективності корпусного інструменту колокацій для комп’ютеризованого генерування концептуально значущої тематики ідеології на макрорівні її аналізу. Ключові слова реконструюються на глибинному рівні дослідження для вивчення отриманих кількісних показників шляхом їхньої подальшої інтерпретації дослідником. Цей підхід передбачає подальшу тріангуляцію дослідницьких інструментів і баз даних для забезпечення повторюваності та вдосконалення дослідження з метою підтвердження або спростування гіпотези.
Посилання
Aksenov, D., Bourgonje, P., Zaczynska, K., Ostendorff, M., Moreno-Schneider, J., &
Rehm G. (2021). Fine-grained Classification of Political Bias in German News: A Data
Set and Initial Experiments. In Proceedings of the Fifth Workshop on Online Abuse and
Harms, 121–131.
Bayram, U., Pestian, J., Santel, D., & Minai, A. A. (2019). What’s in a Word? Detecting
Partisan Affiliation from Word Use in Congressional Speeches. In Proceedings of
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8851739
Barna, C. & Dugan, C. (2016). The Ukrainian Hybrid Warfare and Neuroscience:
Dismantling Some Facets of the Psychosphere. In N. Iancu, A. Fortuna, & C. Barna
(Eds.), Countering Hybrid Threats: Lessons Learned from Ukraine (pp. 115–140).
Amsterdam: IOS Press.
https://doi.org/10.3233/978-1-61499-651-4-115
Bartscherer, Sh. F. (2022). Emotion in British politics – a mixed methods analysis of
Conservative and Labour Party speeches from 1900–2019. In European Politics and
Society, 24(5), 680–702.
https://doi.org/10.1080/23745118.2022.2081016
Benoit, K., Conway, D., Lauderdale, B. E., Laver, M., & Mikhaylov, S. (2016). Crowd-
Sourced Text Analysis: Reproducible and Agile Production of Political Data. In
American Political Science Review 110(2), 278–295.
Biber, D., Finegan, E., & Atkinson, D. (1994). ARCHER and its challenges. Compiling and
exploring a representative corpus of historical English registers. In U. Fries, G. Tottie,
and P. Schneider (Eds.), Creating and using English language corpora, (pp. 1–14).
Amsterdam: Rodopi.
Chandler, D. & Munday, R. (Eds.). (2011). A Dictionary of Media and Communication.
Oxford: Oxford University Press.
Custodi, J. (2019). Podemos and the Imagined Nation. The Construction of Spain in
the Political Discourse of Pablo Iglesias. PSA Political Studies Association – Annual
International Conference, Nottingham, 15–17 April 2019.
De Smet, H., Flach, S., Tyrkkö, J. & Diller, H.-J. (2015). The corpus of Late Modern
English (CLMET), version 3.1: Improved tokenization and linguistic annotation.
Katholieke Universiteit Leuven, Freie Universitӓt Berlin, Tampere University, Ruhr-
Universitӓt Bochum.
De Smet, H. (2005). A Corpus of Late Modern English Texts. In International Computer
Archive of Modern and Medieval English (ICAME) Journal, 29, 69–82.
Eagleton, T. (2003). Literary Theory: An Introduction. Minneapolis: The University of
Minnesota Press.
Franks, B., Jun, N., & Williams, L. (Eds.). (2018). Anarchism: A Conceptual Approach.
New York: Routledge.
Freeden, M. (1996). Ideologies and Political Theory: A Conceptual Approach. Oxford:
Oxford University Press.
Glavaš, G., Nanni, F., & Ponzetto, S. P. (2019). Computational Analysis of Political Texts:
Bridging Research Efforts Across Communities. In Proceedings of the 57th Annual
Meeting of the Association for Computational Linguistics: Tutorial Abstracts, 18–23.
Haidt, J. (2003). The Moral Emotions. In R. J. Davidson, K. R. Scherer, & H. H.
Goldsmith (Eds.), Handbook of Affective Sciences (pp. 852–870). Oxford: Oxford
University Press.
Heywood, A. (2022). Political ideologies: An introduction. London, New York: Bloomsbury
Academic.
Hirst, G., Riabinin, Ya., Graham, J., & Boizot-Roche, M. (2010). Text to Ideology or Text
to Party Status? In Proceedings of T2PP Workshop, Vrije Universiteit Amsterdam.
Homer-Dixon, Th., Maynard, J.L., Mildenberger, M., Milkoreita, M., Mocka, S. J., Quilley,
S., Schröder, T., & Thagard P. (2013). A Complex systems approach to the study of
ideology: Cognitive-affective structures and the dynamics of belief systems. In Journal
of Social and Political Psychology, 1(1).
https://doi.org/10.5964/jspp.v1i1.36
Hunston, S. (2002). Corpora in Applied Linguistics. Cambridge: Cambridge University
Press.
Jimenez-Silva, M., Bernstein, K. A., Baca, E. C. (2016). An analysis of how restrictive
language policies are interpreted by Arizona’s Department of Education and three
individual school districts’ websites. Education Policy Analysis Archives, 24(105).
http://dx.doi.org/10.14507/epaa.24.2291
Jin, Zh. & Micalcea, R. (2023). Natural Language Processing for Policy Making. In E.
Bertoni, M. Fontana, L. Gabrielli, S. Signorelli, & M. Vespe (Eds), Handbook of
Computational Social Science for Policy (pp.141–162). New York: Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-16624-2
Krippendorff, K. (2004). Content Analysis: An Introduction to Its Methodology. Thousand
Oaks: Sage Publications.
Khurana, D., Koli, A., Khatte, K., & Singh, S. (2023). Natural Language Processing: State
of the Art,
Current Trends and Challenges. In Multimedia Tools and Applications, 82, 3713–3744.
https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4
Korzycki, M., Gatkowska, I., & Lubaszewski, W. (2017). Can the Human Association
Norm Evaluate Machine-Made Association Lists? In Cognitive Approach to Natural
Language Processing, 13, 21-40.
https://doi.org/10.1016/B978-1-78548-253-3.50002-0
Lakoff, G. (2002). Moral Politics: How Liberals and Conservatives Think. Chicago and
London: The University of Chicago Press.
Lees, E. and Shepherd, E. (2018). Morphological Analysis of Legal Ideology: Locating
Interpretive Divergence. In Journal of Property, Planning and Environmental Law,
(1), 5–16.
https://doi.org/10.1108/JPPEL-12-2017-0041
Lipinski, A. (2017). Qualitative approaches in Populism Research. In Athenaeum. Polish
Political Science Studies, 56, 244–256.
Liu, Y., Zhang, J., & Yang, L. (2021). A Corpus Linguistics Approach to the Representation
of Western Religious Beliefs in Ten Series of Chinese University English Language
Teaching Textbooks. In Frontiers in Psychology, 12: 789660.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.789660
Mudde, C. (2007). Populist Radical Right Parties in Europe. Cambridge: Cambridge
University Press.
Pinich, I. (2020). Emotions in metamental organization of ideologies. In LOGOS, 103, 18–29.
https://doi.org/10.24101/logos.2020.23
Pinich, I. (2019a). Affective-Discursive Practices of Anger and Indignation in the Sustainability
of Victorian Ideology. In Lege Artis. Language Yesterday, Today, Tomorrow. The Journal
of University of SS Cyril and Methodius in Trnava, IV(2), 216–260.
Pinich, I. (2019b). Logical and psychological aspects of ideology enactment: a descriptive
approach. In Ad orbem per linguas. До світу через мови. Матеріали Міжнародної
науково-практичної конференції (сс. 465–468). Київський національний
лінгвістичний університет.
Pinich, I. (2019c). The discursive emotional aspect of ideological transitions in the
Victorian age. Messenger of Kyiv National Linguistic University, 22(1), 66–77.
https://doi.org/10.32589/2311-0821.1.2019.170160
Pinich, I. (2018a). Negative self-conscious moral emotions in constructing Victorian moral
identity (a corpus-based study). In Південний архів. Філологічні науки: Збірник
наукових праць, 76, 78–85.
Pinich, I. (2018b). Positive moral emotions in cultivating ideology of VICTORIAN
MORALITY (a corpus-based study). In Наукові записки Національного університету
“Острозька академія”, серія “Філологія”, 1 (69), Ч. 2, 96–101.
http:://doi.org/10.25264/2519-2558-2018-1(69)/2-96-101
Siemund, R. & Claridge, C. (1997). The Lampeter Corpus of Early Modern English Tracts.
In International Computer Archive of Modern and Medieval English (ICAME) Journal,
, 61–70.
Sim, Y., Acree, B., Gross, J., & Smith, N. (2013). Measuring Ideological Proportions in
Political Speeches. In Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in
Natural Language Processing, 91–101.
Slaby, J., & von Scheve, Ch. (2019). Affective Communities: Key Concepts. London and
New York: Routledge.
Smith, H. W. (1975). Strategies of Social Research: The Methodological Imagination.
Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Stanley, B. (2008). The thin ideology of populism. In Journal of Political Ideologies, 13(1),
–110.
http://dx.doi.org/10.1080/13569310701822289
Stubbs, M. (2004). Language Corpora. In A. Davies & C. Elder (Eds.), The Handbook of
Applied Linguistics (pp. 106–132). Oxford: Blackwell Publishing Ltd.
Thagard, P. (2006). Hot Thought: Mechanisms and Applications of Emotional Cognition.
Cambridge: The Massachusetts Institute of Technology Press.
Van Atteveldt, W., Welbers, K., &Van der Velden, M.A.C.G. (2019). Studying Political
Decision Making with Automatic Text Analysis. In D. P. Redlawsk (Ed.), Oxford
Encyclopedia of Political Decision Making.
https://doi.org/10.1093/acrefore/9780190228637.013.957
Zhang, Y. & Wildemuth, B. M. (2005). Qualitative Analysis of Content. In Human Brain
Mapping 30(7), 2197–2206.
Zirn, C., Glavaš, G., Nanni, F., Eichorst, J., & Stuckenschmidt H. (2016). Classifying
Topics and Detecting Topic Shifts in Political Manifestos. In Proceedings of the
International Conference on the Advances in Computational Analysis of Political Text.
https://manifestoproject.wzb.eu
Zmigrod, L. (2022). Mental Computations of Ideological Choice and Conviction: The Utility
of Integrating Psycho-Economics and Bayesian Models of Belief. In Psychological
Inquiry, 33(2), 107–116.
https://doi.org/10.1080/1047840X.2022.2065134
Zmigrod, L. (2021). A neurocognitive model of ideological thinking. In Politics and the
Life Sciences, 40(2), 224–238.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
1. Дослідження, що публікуються у збірнику наукових праць, повинні бути виконані відповідно до чинного законодавства України та етичних норм. Основний обов’язок автора полягає в тому, щоб виконати таке дослідження, яке заслуговує на об’єктивне обговорення науковою спільнотою його значущості.
2. Автори повинні формулювати свої наукові спостереження у такий спосіб, щоб їхні результати могли бути підтверджені іншими вченими, без підробки отриманих висновків або маніпуляції ними.
3. Автори статей несуть відповідальність за зміст статей і за сам факт їх публікації.
4. Автор повинен цитувати ті публікації, які вплинули на сутність роботи, а також ті, які можуть швидко познайомити читача з попередніми роботами, важливими для розуміння цього дослідження. За винятком оглядів, слід мінімізувати цитування робіт, які не мають безпосереднього відношення до змісту дослідження. Автор зобов’язаний провести джерельний пошук, щоб знайти і процитувати оригінальні публікації, тісно пов’язані з цим матеріалом. Необхідно також коректно вказувати на джерела принципово важливих матеріалів, використаних у цій роботі, якщо вони не були отримані самим автором.
5. Автори повинні дотримуватися усіх чинних вимог щодо публікацій рукописів. Неприпустимим є плагіат та його удавання за оригінальну розвідку, а також подання до редакції раніше опублікованої статті. У випадках виявлення плагіату відповідальність несуть автори поданих матеріалів.
6. Експериментальне або теоретичне дослідження може іноді слугувати основою для науково коректної і об’єктивної критики роботи іншого дослідника. Опубліковані статті в окремих випадках можуть містити подібну критику. Персональна суб’єктивна критика не є доречною за жодних обставин.
7. Співавторами статті мають бути ті особи, науковий внесок яких є вагомим у її зміст та які розділяють відповідальність за здобуті результати. Автор, який подає рукопис до друку, відповідає за те, щоб до списку співавторів були включені всі ті й лише ті особи, які відповідають критеріям авторства. У статті, написаної декількома авторами, той з авторів, хто подає до редакції контактні відомості, документи і листується з редакторами, бере на себе відповідальність за згоду інших авторів статті на її публікацію у збірнику.
8. Автори повинні повідомити редактора про будь-який потенційний конфлікт інтересів, на які могла б вплинути публікація результатів, що містяться у рукописі.
9. Автори повинні чітко вказати джерела всієї процитованої інформації, оформити посилання на наукові джерела відповідно до вимог ДСТУ ГОСТ 7.1:2006.
10. Редколегія має право відмовити у публікації статті за умов недотримання зазначених вимог.
11. Автор може висловити побажання не залучати деяких рецензентів до розгляду рукопису. Проте головний редактор може прийняти рішення залучити одного або декількох із цих рецензентів, якщо переконаний, що їх думки є важливими для неупередженого розгляду рукопису. Таке рішення може бути прийняте, наприклад, у тому випадку, коли є серйозні суперечності між цим рукописом і попередньою роботою потенційного рецензента.
12. Запобігання псевдонауковим публікаціям є відповідальністю кожного автора, головного редактора, рецензента, видавця й організації.
