The Detecting Dynamics of Public Opinions in Social Media using thematic modeling methods

Цифровые технологии обусловили формирование нового уровня социокультурного пространства, который выразился в перманентном присутствии в повседневности феномена виртуальной реальности. Она является мотивирующим инструментом социальных и политических преобразований общества, которые заключаются в ускорении ритма причинно-следственной связи «общественное настроениеaобщественное мнениеaсоциальное действие массы». Понимание изменившегося темпоритма социальных явлений актуализирует проблему формирования систем детекции текущего общественного настроения, что может явиться базисом обратной связи между властью и обществом. То есть мониторинг общественного настроения как реакции на социальную и политическую ситуацию. В статье рассматриваются две техники тематического моделирования – LDA и LSA. Они применяются к набору новостных анонсов, которые были опубликованы в период 2020 и 2021 года в социальных сетях официальных средств массовой информации. Целью проводимого анализа является обнаружение наиболее освещаемых в СМИ тем. На следующем этапе проводится анализ динамики обсуждения этих тем в неформальных публичных беседах пользователей социальных сетей. Таким образом, тематическое моделирование используется как прикладной метод, при этом на первый план выступает задача качественного выделения тематических кластеров, так как в дальнейшем это повлияет на репрезентативность выводов об общественном настроении.