Анализ деструктивного контента телеграмм-каналов как фактора развития саморазрушающего поведения
Gespeichert in:
| Titel: | Анализ деструктивного контента телеграмм-каналов как фактора развития саморазрушающего поведения |
|---|---|
| Quelle: | International Journal of Open Information Technologies. 10 |
| Verlagsinformationen: | Internet Media League, 2022. |
| Publikationsjahr: | 2022 |
| Schlagwörter: | telegram-канал, self-destructive behavior, content analysis, саморазрушающее поведение, автоматизированный анализ данных, telegram channel, automated data analysis, контент-анализ |
| Beschreibung: | Основной коммуникационной площадкой для современного человека, является информационная среда, которая может как помочь в решении проблем человек, так и усугубить эмоциональное состояние пользователя. Информационное пространство предоставляет пользователям большое количество деструктивной, стрессовой информации, характеризуется неотчетливыми границами норм и правил, легитимизирует аутодеструктивное саморазрушающее поведение. В работе рассмотрена возможность использования результатов автоматизированного анализа деструктивного контента телеграм-каналов для прогнозирования рисков развития саморазрушающего поведения у пользователей. Реализован комплексный подход с учетом теоретического анализа социально-психологических факторов саморазрушающего поведения, выгрузки контента популярных телеграм-каналов. Для сбора информации использовались встроенные функции мессенджера, для обработки данных была разработана система оценки тональности и поиска сообщений по заданной теме. Исследование проводилось на примере анализа 269 каналов из четырех основных направлений: деятельность, развлечения/новости, обучение, здоровье/психология. Контент телеграм-каналов был проанализирован по 9 тематикам, связанным с выявлением основных направлений саморазрушающего поведения (суицид, аутоагрессия) и факторов, приводящих к саморазрушающему поведению (кризисные состояния, депрессия, потеря смысла жизни). В результате был посчитан объем деструктивного контента для разных категорий каналов, выявлены достоверно значимые различия в представленности деструктивного контента по основным тематикам. Также описана модель сбора данных, которая в дальнейшем может быть использована для мониторинга и конкретизации рисков саморазрушающего поведения. The information space provides a large amount of destructive, stressful information, and restricts self-destructive behavior. The article considers the possibility of using automated analysis of destructive content of telegram channels to predict the risks of developing self-destructive behavior. A comprehensive approach has been implemented taking into account the theoretical analysis of socio-psychological factors of self-destructive behavior, unloading of the content of popular telegram channels. To collect information, the built-in messenger functions were used, a system for assessing the tonality and searching for messages on a given topic was developed for data processing. The study was conducted on the example of the analysis of 269 channels. The content of telegram channels was analyzed on 9 topics (the main types of self-destructive behavior, factors contributing to its development). As a result, the volume of destructive content for different categories of channels was calculated, significantly significant differences in the representation of destructive content on the main topics were revealed. A data collection model is also described, which can later be used to monitor and specify the risks of self-destructive behavior. |
| Publikationsart: | Article |
| Sprache: | Russian |
| ISSN: | 2307-8162 |
| DOI: | 10.25559/injoit.2307-8162.10.202211.81-86 |
| Dokumentencode: | edsair.doi...........e9386059906d78f99ed3d4e372e67bce |
| Datenbank: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | Основной коммуникационной площадкой для современного человека, является информационная среда, которая может как помочь в решении проблем человек, так и усугубить эмоциональное состояние пользователя. Информационное пространство предоставляет пользователям большое количество деструктивной, стрессовой информации, характеризуется неотчетливыми границами норм и правил, легитимизирует аутодеструктивное саморазрушающее поведение. В работе рассмотрена возможность использования результатов автоматизированного анализа деструктивного контента телеграм-каналов для прогнозирования рисков развития саморазрушающего поведения у пользователей. Реализован комплексный подход с учетом теоретического анализа социально-психологических факторов саморазрушающего поведения, выгрузки контента популярных телеграм-каналов. Для сбора информации использовались встроенные функции мессенджера, для обработки данных была разработана система оценки тональности и поиска сообщений по заданной теме. Исследование проводилось на примере анализа 269 каналов из четырех основных направлений: деятельность, развлечения/новости, обучение, здоровье/психология. Контент телеграм-каналов был проанализирован по 9 тематикам, связанным с выявлением основных направлений саморазрушающего поведения (суицид, аутоагрессия) и факторов, приводящих к саморазрушающему поведению (кризисные состояния, депрессия, потеря смысла жизни). В результате был посчитан объем деструктивного контента для разных категорий каналов, выявлены достоверно значимые различия в представленности деструктивного контента по основным тематикам. Также описана модель сбора данных, которая в дальнейшем может быть использована для мониторинга и конкретизации рисков саморазрушающего поведения. The information space provides a large amount of destructive, stressful information, and restricts self-destructive behavior. The article considers the possibility of using automated analysis of destructive content of telegram channels to predict the risks of developing self-destructive behavior. A comprehensive approach has been implemented taking into account the theoretical analysis of socio-psychological factors of self-destructive behavior, unloading of the content of popular telegram channels. To collect information, the built-in messenger functions were used, a system for assessing the tonality and searching for messages on a given topic was developed for data processing. The study was conducted on the example of the analysis of 269 channels. The content of telegram channels was analyzed on 9 topics (the main types of self-destructive behavior, factors contributing to its development). As a result, the volume of destructive content for different categories of channels was calculated, significantly significant differences in the representation of destructive content on the main topics were revealed. A data collection model is also described, which can later be used to monitor and specify the risks of self-destructive behavior. |
|---|---|
| ISSN: | 23078162 |
| DOI: | 10.25559/injoit.2307-8162.10.202211.81-86 |