Что такое слово плот? — IronSet

Что такое слово плот?

1) а) Скрепленные в один или несколько рядов бревна для сплава их по воде. бревен для переправы по воде; род парома. 2) Помост из бревен или досок на воде около берега.

Кто изобрел спасательный плот?

Горацио Карли

Когда изобрели плот?

Под парусом ходили как суда, так и плоты, эволюция которых шла дальше независимо от развития их «потомства». Парус был изобретен около пяти тысяч лет назад, однако исследования Флиндерс Петрик, произведенные в Фаюме, свидетельствуют о том, что он был известен уже около 10 тысяч лет назад.

Какое проверочное слово к слову плот?

Проверочное слово к слову «плот» Оглушение звонкого согласного в конце слова – типичное явление для русского языка, проверить, какую букву писать можно путем подбора формы слова или однокоренной лексемы, в которой бы после сомнительного согласного появился гласный. Проверочные слова – «плотик», «плоты».

Какое проверочное слово к слову стог?

Стог проверочное слово: стоГа

Какое проверочное слово к слову сторож?

Написание буквы «о» в корне слова «сторожить» докажет проверочное слово «сторож», «сторожка». По этой причине в слабой фонетической позиции, не под ударением, оказались гласные в корне слова.

Как проверить букву Ж в слове сторож?

Написание безударной гласной «о» в первом слоге слова «сторожка» проверит однокоренное существительное «сторож». Написание буквы «ж» проверят однокоренное слово «сторожить» и форма существительного родительного падежа множественного числа (нет) «сторожек».

Какое проверочное слово к слову борода?

Борода однокоренное проверочное слово с проверочной гласной в корне: бороды, бородка. По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «борода» в первом и втором слоге пишется буква «о», а не «а», как слышится.

Какое проверочное слово к слову головы?

Проверочное слово «го́ловы» укажет написание буквы «о» в первом слоге слова «голова». Однокоренные слова «голо́вушка», «изголо́вье» доказали написание буквы «о» во втором слоге этого существительного.

Какое проверочное слово к слову молоко?

Проверочное слово к слову «молоко» Написание буквы «о» во втором слоге существительного «молоко» проверят однокоренные слова «молочный», «молочник». Первый безударный гласный в этом слове является непроверяемым.

Какое проверочное слово к слову пробка?

про́бка — пробочка, пробочный, пробочник. Теперь очевидно, что в корне слова «про́бка«, невзирая на звучание, пишется буква «б«. Проверочное слово «пробочка», а также «пробочный», «пробочник» докажут написание буквы «б» в слове «пробка».

Какое проверочное слово к слову просьба?

Проверочное слово к слову «просьба» Написание буквы «б» в корне существительного «просьба» проверят однокоренной глагол «просить» и его формы настоящего времени — ты просишь, он просит и пр.

Какое проверочное слово к слову закладка?

Закладка однокоренное проверочное слово с проверочной согласной в корне: закладывать. По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «закладка» пишется буква «д», а не «т», как слышится. В приставке после согласной «з» пишется буква «а», так как приставки «зо» в русском языке не существует.

Как проверить слово лапки?

Лапки однокоренное проверочное слово с проверочной согласной в корне: лапа. По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «лапки» пишется буква «п», как и слышится. Лапки разбор слова по составу: корень «лап», суффикс «к», окончание «и».

Как проверить слово скорлупа?

Скорлупка однокоренные и проверочные слова: скорлупа. Скорлупка разбор слова по составу по правилам русского языка школьной программы: приставки нет, корень скорлуп, суффикс к, окончание а, основа скорлупк. Пример предложения со словом «скорлупка»: Наконец затрещала скорлупка и самого большого яйца.

Какое проверочное слово к слову коробка?

Коробка однокоренные проверочные слова с проверочной гласной и согласной в корне: короб, коробок. По произношению проверочных слов становится понятно, что в корне слова «коробка» пишется буква «о», а не «а», как слышится. Во втором слоге пишется согласная «б», а не «п», как слышится.

Как проверить слово шапка?

Шапка однокоренное проверочное слово с проверочной согласной в корне: шапок. По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «шапка» пишется буква «п», как и слышится. Шапка разбор слова по составу: корень «шап», суффикс «к», окончание «а».

Как проверить слово шарф?

Шарф однокоренное проверочное слово с проверочной согласной в корне: шарфы. По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «шарф» пишется буква «ф», как и слышится. Шарф разбор слова по составу: корень «шарф», окончание «ы».

Как проверить слово кепка?

Кепка однокоренное проверочное слово с проверочной согласной в корне: кепок. По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «кепка» пишется буква «п», как и слышится. Кепка разбор слова по составу: корень «кеп», суффикс «к», окончание «а».

Какое проверочное слово к слову молодой?

Проверочное слово «молодость», а также «молод» докажут написание буквы «о» в первом слоге слов «молодой», «молодёжь», а слова «молодка», «молодушка», «молоденький», «моложе» — во втором слоге.

Как проверить слово городской?

Городской однокоренные проверочные слова с проверочной гласной в корне: город, иногородний. По произношению проверочных слов становится понятно, что в корне слова «городской» в обоих случаях пишется буква «о», а не «а» как слышится. Городской разбор слова по составу: корень «город», суффикс «ск», окончание «ой».

Как проверить слово дорого?

Проверочное слово «до́рог» докажет написание буквы «о» в первом слоге слова «дорогой», а форма сравнительной степени прилагательного «дороже» — во втором слоге.

Как проверить слово березки?

Берёзка проверочное слово: словарное слово Берёзка однокоренные и проверочные слова: березняк, берёзовик, берёзовый, берёзонька, подберёзовик. Берёзка разбор слова по составу по правилам русского языка школьной программы: приставки нет, корень берёз, суффикс к, окончание а, основа берёзк.

Как проверить слово голубь?

Голубь проверочное слово: голуБей

Какое проверочное слово к слову доска?

Доска проверочное слово: дОски

Как можно проверить слово вода?

Проверочное слово к слову «вода» Безударная гласная «о» находится в корне слова. Чтобы ее проверить, следует найти однокоренную лексему или изменить форму слова так, чтобы ударение падало на букву «о». Такими словами являются однокоренное прилагательное «водный» или форма множественного числа «воды».

Как можно проверить слово рубашка?

Проверочное слово к слову «рубашка» Написание буквы «ш» в слове «рубашка» проверят форма родительного падежа множественного числа «(нет) рубашек» и однокоренные слова «рубашечка», «рубашечный».

Как проверить слово трясёт?

Трясёт проверочное слово: трЯска По произношению проверочного слова становится понятно, что в корне слова «трясёт» пишется такая же буква, как и в слове «трЯска».

Ударение

Eckher Dictionary is a modern pronunciation dictionary of the English language. Every pronunciation in Eckher Dictionary is written in IPA (International Phonetic Alphabet). Example English pronunciations: «bamlanivimab».

Eckher’s Periodic Table of the Elements is the modern and accessible version of the periodic table that allows you to easily navigate all 118 elements and view detailed information about each element. It supports both the 18 column (IUPAC) and 32 column (long form) versions of the periodic table and provides the mobile- and touch-friendly interface for viewing the table.

Create sequence logos for protein and DNA/RNA alignments using Eckher Sequence Logo Maker.

Compose speech audio from IPA phonetic transcriptions using Eckher IPA to Speech.

Browse place name pronunciation on Eckher IPA Map.

Enter IPA characters using Eckher IPA Keyboard.

Navigate the Semantic Web and retrieve the structured data about entities published on the web using Eckher Semantic Web Browser.

Turn your phone into a compass using Eckher Compass.

Author, enrich, and query structured data using Eckher Database for RDF.

Create TeX-style mathematical formulas online with Eckher Math Editor.

Create knowledge graphs using Eckher RDF Graph Editor.

Send messages and make P2P calls using Eckher Messenger.

Build event-sourced systems using Eckher Database for Event Sourcing.

View PDB files online using Eckher Mol Viewer.

Listen to your text using Eckher Text to Speech.

View FASTA sequence alignments online with Eckher Sequence Alignment Viewer.

Convert Punycode-encoded internationalized domain names (IDNs) to Unicode and back with Eckher Punycode Converter.

Explore the human genome online with Eckher Genome Browser.

Edit text files online with Eckher Simple Text Editor.

Send test emails with Eckher SMTP Testing Tool.

В морфемном словаре русского языка МОРФЕМА.РУС приведен разбор слов по составу (морфемный разбор, морфемный анализ). Даный словарь поможет в проведении морфемного анализа не только начальных (словарных) форм слов, но и всех их словоформ (всех грамматических форм слов русского языка). В основу морфемного словаря «Морфема» положена наиболее полная лексика русского языка.

Разбор слова «грибочек» по составу (морфемный анализ) представлен в словаре МОРФЕМА.РУС (выделение корня, суффикса, основы и окончания).

Demonym is an online dictionary of demonyms (words used to identify the people from a particular place). Some of these words aren’t well-known or easy to remember, and Demonym can help you quickly find the answer. Examples: Barbados.

Розбір слів за будовою: «ходити».

Разбор слоў па саставе: «рассыпаць».

Ударения в словах: «Шеншин».

Синонимы к словам: «потешить».

Антонимы к словам: «сжать».

Проблема спасения подводных лодок – исторические параллели

История

Руководил аварийно-спасательными работами лично Император Петр I. Под его руководством подводная лодка была подтянута за страховочный канат к берегу, остроплена водолазами и конной тягой вытащена на отмель. Гибели экипажа не допущено. Таким образом, первым, пожалуй, в мире, руководителем успешно проведённых аварийно-спасательных работ по оказанию помощи затонувшей подводной лодке стал Император Всероссийский Пётр Алексеевич.

Время шло, наступил XX век. Его не зря называют веком прогресса. Именно с его началом развилось массовое конструирование и строительство боевых подводных лодок для военных флотов наиболее развитых государства мира. В нашей России днём рождения подводного флота считается 19 марта 1906 года. День, когда Император Николай II

«высочайше повелеть соизволил» внести раздел «Подводные лодки» в «Классификатор военных судов Российского Императорского Флота».

В начале XX века в разных государствах к решению проблемы спасания подводных лодок и их экипажей подошли по-разному.

В Японии во главу угла поставили патриотическое воспитание – привитие составам экипажей подводных лодок готовности радостно погибнуть во славу Императора.

В России по ходатайству Адмиралтейской коллегии император Николай II подписал Указ о выплате экипажам подводных лодок ежемесячной денежной надбавки за особые условия службы – в компенсацию риска, так сказать. К сожалению, на вопрос императора о техническом обеспечении безопасности подводного плавания, Адмиралтейская коллегия ответ дать не смогла, но обещала подумать.

В Германии подошли более масштабно. Государственный канцлер Германии отнесся к проблеме несколько вдумчивей своих иностранных царственных коллег. По его указам началась не только выплата ежемесячной денежной надбавки подводникам, но и было организовано проектирование и строительство специализированного судна – спасателя подводных лодок.

И в 1907 году в состав соединения германских подводных лодок вошло судно катамаранного типа водоизмещением 1600 тонн – спасатель подводных лодок «Вулкан».

Оно было оснащено грузоподъёмным устройством, позволяющим поднимать с донного грунта предметы подъёмным весом до 500 тонн. Работы под водой по остропке поднимаемых объектов исполняла группа водолазов, оснащённая самым передовым по тем временам водолазным снаряжением и оборудованием.

«Вулкан»

Кстати, 17 января 1911 года «Вулкан», остропив с помощью водолазов носовую оконечность затонувшей ПЛ флота Германии U-3 и вынеся её на поверхность, обеспечил самостоятельный выход 30-и подводников через торпедный аппарат. После чего осуществил подъём этой лодки.

К сожалению, век «Вулкана» оказался недолог. В конце 1918 года по разделу трофеев побеждённой Германии он достался Британии. И 6 апреля 1919 года был затоплен.

Как полагают, дабы не смущать умы подводников флота Её Величества. Ведь состав сил и средств для оказания помощи экипажам подводных лодок флота Британии на тот момент был примерно такой же, как в Японии.

Вызывает удивление – почему лорды британского Адмиралтейства не поставили это судно на поисково-спасательное обеспечение действий своих, британских подводных лодок?

По-видимому, причиной является британская чопорность и свойственное аристократии презрение к низшему сословию.

Однако вернёмся к нашей России.

На новые «диковинные» корабли, коими являлись в те времена подводные лодки, в основном назначались офицеры, для которых целью всей жизни было служение Царю и Отечеству, а также полагавшие основой своей службы субординацию и профессиональную грамотность. И, безусловно, вопросы поисково-спасательного обеспечения действий своих кораблей их интересовали далеко не в последнюю очередь.

Кроме того, Главное командование флота в те времена всегда было открыто для конструктивных предложений. И они поступали.

По предложению Кронштадтской военной водолазной школы с 1907 года на снабжение подводных лодок начало поступать водолазное снаряжение, которое изготовлялось непосредственно мастерскими школы. Снаряжение было предназначено для проведения корабельных водолазных работ (распутывание подводной лодки из рыболовных сетей, работы на корпусе и прочее).

В июне 1909 года командир подводной лодки «Кефаль» Сибирской (Дальневосточной) флотилии В.А. Меркушов подал по команде в адрес Морского Генерального штаба рапорт с предложением и обоснованием строительства специализированного спасательного судна подводных лодок.

Обоснование было простым – это сбережение жизней экипажа затонувшей лодки и подъём её на поверхность для ремонта и последующего ввода в строй. За прототип при проектировании он рекомендовал взять вышеупомянутое германское спасательное судно «Вулкан».

Рапорт был рассмотрен, одобрен и уже в 1911 году был разработан проект судна. В его конструировании деятельное участие приняли офицеры Кронштадтской военной водолазной школы. 25 ноября 1912 года заказ на строительство судна-спасателя был принят к исполнению Путиловским заводом.

«Волхов»

Судно имело 3100 тонн водоизмещения, грузоподъёмное устройство для поднятия с донного грунта объектов подъёмным весом до 1000 тонн, водолазную службу.

Таким образом: от рапорта с изложенной идеей до ходового, не имеющего аналогов в российском флоте, судна – прошло всего 6 лет.

Без компьютеров, но на кульмане и с логарифмической линейкой. И никаких недофинансирований и импортозамещений. Надо полагать, царь ценил жизни своих подводников. Да и Морской Генеральный штаб в те времена умел найти правильный, государственный подход к флагманам капиталистической промышленности.

Следует заметить, что это судно-спасатель под именем «Коммуна» и сейчас несёт свою боевую вахту в составе сил поисково-спасательного обеспечения Черноморского флота России.

Российский Императорский флот не создал системы поисково-спасательного обеспечения действий подводных лодок. Тогда это было преждевременно. Однако он с пронзительной очевидностью показал последующим в государстве власть предержащим благородство в отношении к сбережению жизней своих подводников.

«Коммуна»

Это вызывало азотный наркоз (азотное опьянение) приводящее к неадекватности водолаза, грозящей ему гибелью. После подъёма лодки было установлено, что находившиеся в незатопленных отсеках люди жили достаточно длительное время и погибли от недостатка кислорода.

Это побудило Реввоенсовет немедленно поставить перед Военно-медицинской академией и ЭПРОНом задачу конструирования спасательного снаряжения для подводников, а также создать на базе технического управления Наркомата ВМФ постоянно действующую комиссию по аварийно-спасательному делу. Под надзором упомянутой комиссии снаряжение в кратчайшие сроки было создано.

Таким образом, начиная с 1932 года на подводные лодки начало поступать первое серийное спасательное снаряжение с изолирующим дыхательным аппаратом серии «Э-3; Э-5» и гидрокомбинезоном ТУ-1, а постоянно действующая комиссия продолжила свою работу по совершенствованию водолазного дела и средств спасания подводников.

Первый практический выход подводников из подводной лодки с глубины 16 метров в спасательном снаряжении был проведён во время учений под руководством капитана 1 ранга Г.Н. Холостякова.

В 1938 году состоялась проверка хода внедрения спасательного снаряжения на подводные лодки Тихоокеанского флота. Выводы её были весьма плачевными – спасательное снаряжения на корабли поступало, но заниматься обучением подводников правилам его использования было некому.

По результатам Военный Совет РККФ принял решение о необходимости быстрейшего строительства береговых учебно-тренировочных станций и укомплектованию их штатами: водолазным специалистом, врачом физиологом и инструкторами водолазного дела для проведения плановой легководолазной подготовки подводников и контроля состояния спасательного снаряжения на подводных лодках.

24 октября того же года по приказанию командующего ТОФ флагмана 2 ранга Н.Г. Кузнецова было успешно проведены опытовые учения по самостоятельному выходу подводников с оружием из находящейся в подводном положении подводной лодки Щ-112 через торпедный аппарат и возвращению тем же путём обратно.

Кроме того, на учениях впервые был произведён самостоятельный выход подводников по буйрепу с глубины 40 метров и свободным всплытием с глубины 70 метров. Безусловно, выходили из лодки не подводники, а военные водолазы.

Однако необходимость и важность этих учений трудно недооценить. Они продемонстрировали и убедили подводников, что, имея вполне определённые знания и навыки в использовании спасательного снаряжения, можно достаточно просто выйти из затонувшей лодки на поверхность. Кроме того, была показана возможность применения подводных лодок для скрытной высадки водолазных разведывательно-диверсионных подразделений на побережье противника и возвращения их обратно после выполнения задачи.

И такое подразделение было создано приказом от 30 июля 1941 года № 9 начальника ЭПРОН контр-адмирала Ф.И. Крылова «О формировании особого подразделения водолазов из водолазного состава эвакуируемой из города Выборг в город Ленинград военной водолазной школы». Впоследствии это подразделение стало известно как покрывшая себя неувядаемой славой рота особого назначения (РОН).

Создавать систему поисково-спасательного обеспечения действий ВМФ вообще и подводных лодок в частности пришлось Советской власти. Причём в процессе ведения Великой Отечественной войны и сразу после неё.

22 июня 1941 года совместным приказом НК ВМФ и НК МФ № 0525/22 в состав ВМФ введена Экспедиция подводных работ особого назначения (ЭПРОН).

2 июля 1942 года, в соответствии с приказом НК ВМФ № 0469, путём увеличения штата ЭПРОНа в два раза и слияния с ней функциональной водолазной службы ВМФ (Спасательного отдела ГШ ВМФ) была образована Аварийно-спасательная и судоподъёмная служба ВМФ. Возглавил её контр-адмирал Ф.И. Крылов. Впоследствии он и стал родоначальником системного подхода к организации спасания людей, а также кораблей и их грузов в ВМФ.

3 января 1944 года, в соответствии с приказом НК ВМФ № 05, служба была реорганизована и переименована в Аварийно-спасательную службу (АСС) ВМФ.

В это суровое время задача сбережения жизней моряков встала на один уровень с боевыми задачами. Уже в январе 1945 года, несмотря на военные трудности, в городе Ломоносов (спутнике города Ленинграда) был организован научно-исследовательский институт аварийно-спасательного дела.

С этого момента началось построение в масштабе СССР стройной, многоуровневой системы поисково-спасательного обеспечения действий (ПСО) ВМФ в целом и его подводных лодок – как обособленного элемента системы.

Таким образом, можно сделать вывод, что у истоков возникновения как Системы ПСО ВМФ, так и специальных водолазных подразделений разведки ВМФ стоят два одних и тех же человека: последний начальник ЭПРОН и первый начальник АСС ВМФ контр-адмирал Фотий Иванович Крылов и Народный комиссар ВМС (позже главнокомандующий ВМФ СССР) адмирал Николай Герасимович Кузнецов.

С началом 50-х годов стало окончательно понятно, что командир «Кефали» был категорически прав. И для оказания помощи аварийным подводным лодкам действительно нужны специализированные спасательные суда.

27 ноября 1957 года в состав ВМФ было принято первое такое судно дальней морской зоны МБ-26 проекта 527. Позже оно было переименовано в СС-26. Ныне оно несёт службу на ЧФ под именем «ЭПРОН».

Судно было оснащено глубоководным водолазным комплексом на глубину 200 метров, спасательным колоколом, системами подачи ВВД для пополнения запасов ПЛ, системой вентиляции отсеков-убежищ затонувшей ПЛ, буксирной лебёдкой.

Для неподвижного закрепления над объектом на борту имелось четыре комплекта рейдового оборудования с глубиной постановки до 500 метров. Всего было построено 8 таких судов.

В феврале 1958 года вышло в свет Постановление Совета Министров СССР «Об обеспечении аварийно-спасательной службы ВМФ спасательными судами и аварийно-спасательными средствами», которое незамедлительно было принято к исполнению и наукой, и промышленностью.

«Карпаты»

Вместе с тем для эксплуатации достаточно наукоёмкого аварийно-спасательного оснащения подобных судов потребовались специалисты с более глубокими знаниями. В связи с этим 8 августа 1963 года состоялась Директива НГШ ВМФ № ОМУ/3/7296, в соответствии с которой при ВВМИУ им. В.И. Ленина, что расположено в городе Пушкин (пригороде Санкт-Петербурга) было открыто отделение водолазов-техников с трёхгодичным сроком обучения.

А с 1975 года уровень подготовки специалистов ещё более повысили. Их стал готовить кораблестроительный факультет старейшего в России Инженерного училища корабельной архитектуры – ВВМИОЛУ имени Ф.Э. Дзержинского.

Анализ аварийности показывал, что в мирное время подводные лодки чаще всего терпят аварии в своих полигонах боевой подготовки, в непосредственной близости от своих пунктов базирования. А в соответствии с проведёнными расчётами для полноценного поисково-спасательного обеспечения процесса боевой подготовки подводных лодок необходимо иметь (в расчёте на одну эскадру ПЛ) по меньшей мере один ССПЛ дальней и два ССПЛ ближней морской зоны.

«Зангезур»

Это спасательное судно было введено с состав 39 Аварийно-спасательной школы ВМФ. Через обучение на нём прошли почти все водолазы-глубоководники ВМФ СССР. Всего было построено 13 единиц таких судов.

После покрытия зон боевой подготовки встал вопрос о ПСО районов боевого дежурства и боевой службы подводных лодок, в том числе районов, скрытых льдами.

И здесь творческая мысль сотрудников НИИ «Аварийно-спасательного дела» выдала шедевр, который и ныне не имеет аналогов в мире.

После проведения множества научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ он совместно с ЦКБ «Малахит» разработал эскизный проект спасательной подводной лодки. После чего документация была передана ЦКБ «Лазурит» для разработки проектной рабочей и конструкторской документации.

Лодка была прекрасна. Она была даже лучше, чем фантастический «Наутилус» Жюля Верна и чем подводная лодка «Пионер» из кинофильма «Тайна двух океанов». Хотя бы потому, что, помимо глубоководного водолазного комплекса насыщенных погружений и буксирной лебёдки, несла на себе два спасательных глубоководных аппарата проекта 1837.

7 сентября 1975 года лодка проекта 940 сошла на воду со стапеля судостроительного завода имени Ленинского Комсомола города Комсомольска-на-Амуре.

Всего было построено 2 единицы: для ТОФ и СФ.

Проблемы вывода аварийной ПЛ, потерявшей ход, из-подо льда, спасания подводников из затонувшей подо льдом лодки были решены. Кроме того, флот получил судно-спасатель, способное вести работы по своему предназначению независимо от погодных условий.

В 1981 году одна из этих лодок (БС-486 Тихоокеанского флота) впервые в мировой практике произвела перевод спасаемых подводников из первого отсека затонувшей ПЛ С-178 к себе в водолазный комплекс под водой.

Вместе с тем расширившаяся до размеров Мирового океана зона влияния ВМФ СССР требовала наращивания и сил ПСО.

«Эльбрус»

Кроме того, 20 июля 1978 года в состав ВМФ вошло поисково-обследовательское судно с функцией спасания подводников проекта 0536 «М. Рудницкий». Оно имело на борту два обитаемых подводных аппарата: один рабочий (проекта 1839) и один спасательный (проекта 1837К).

«Г. Титов» и «Саяны»

Второе такое же судно «Саяны», оснащённое буксируемым комплексом для поиска крупноразмерных объектов на донном грунте (на глубинах до 2000 метров с шириной обследуемой полосы 1,5 километра) «Трепанг-2», вошло в состав ТОФ. В 1986 году оно по просьбе Правительства КНДР произвело поиск затонувшей у берегов Северной Кореи в Японском море подводной лодки проекта 633.

В условиях жёсткого шторма, в кратчайшие сроки лодка была найдена на глубине 140 метров и обследована. Однако подводников спасти не удалось из-за разрушения на ней переборок отсеков-убежищ. С 2015 года «Саяны» – в отстое в Севастополе, ожидая ни то модернизации, ни то списания.

«Ёрш»

К 1990 году ВМФ СССР располагал мощнейшей и лучшей в мире системой поисково-спасательного обеспечения своих действий не только в ближней морской, но и в дальних океанских зонах. Судами соединений ПСО выполнялся широкий перечень работ не только в интересах ВМФ и МО, но и многих сторонних организаций.

Но, грянули «лихие» девяностые…

Девяностые учинили раздор в стране, разгромили флот и его систему ПСО. И почти прошли.

Почти, ибо никто так и не вспомнил, что специализированные суда-спасатели подводных лодок, это, собственно, не только сбережение жизней подводников, оказание помощи аварийным подводным лодкам и подъём на поверхность утопленных изделий, устройство которых является государственной тайной. Это ещё и весь комплекс глубоководных водолазных подводно-технических работ на донном грунте морских акваторий на глубинах до предельной для конкретного водолазного комплекса.

Это как раз то, что уже завтра потребуется для развития акваторий Северного морского пути. Ведь необитаемые подводные аппараты – это обследования, а также обеспечение эксплуатации донных добычных комплексов. А монтаж этих комплексов, ликвидация последствий аварийных происшествий и демонтаж – это водолазы.

К сожалению, урок катастрофы нефтедобывающей платформы в Мексиканском заливе забыт.

На сегодняшний день специализированных судов-спасателей подводных лодок у нас в ВМФ только три. Вернее, два с половиной. А морских авиационных поисково-спасательных комплексов нет совсем. Соответственно, в завале и строительство судов, и военно-научное сопровождение, и подготовка кадров.

2021 год.

За окном зримые проявления весны. Чуть более 20-ти лет назад погибла подводная лодка ВМФ России «Курск». Электронные и печатные средства массовой информации наводнены публикациями различных близких к ВМФ авторов, которые они пытаются разгадать причину этой катастрофы.

Версий множество. Все они разные. И почему-то никто не видит, что за этим «информационным шумом» скрывается завуалированная, скрытая от непосвящённых глаз главная «тайна» этой катастрофы, которая уже более двух десятилетий, изредка смутно проявляясь и напоминая о себе, постоянно грозит гибелью экипажам подводных лодок и потерей наиважнейшей секретной информации государству.

А суть этой тайны проста – сломанная, а от того неудовлетворительно функционирующая система поисково-спасательного обеспечения действий ВМФ в общем и его подводных лодок, в частности.

Вывод

Ведь если сегодня (через 20 лет после «Курска») на Северном флоте или на Балтике, или в Средиземноморье случится катастрофа подводной лодки, то нет уверенности, что это не станет полным повтором «Курска».

Сегодня, как и 20 лет назад, нам почти нечем спасать подводников из отсеков затонувшей подводной лодки. И совсем нечем поднимать эту лодку на поверхность.

Опубликован весенний выпуск стартовых наборов (starter kits) стабильного бранча p7 ALT Linux

Стартовые наборы — новый способ распространения и начала работы со стабильным репозиторием, расчитанный на пользователей, предпочитающих самостоятельно определять список пакетов приложений и настраивать систему. Образы включают в себя базовую систему, одно из окружений рабочего стола или оконный менеджер, либо набор серверных приложений.

В мартовском выпуске доступны устанавливаемые LiveCD c различными графическими окружениями (каждая среда снабжена наиболее подходящим к ней браузером), десктопный и серверные инсталяторы, «пустышки» для разворачивания в виртуальных средах, а также спасательный образ со средствами анализа носителей информации и сборочное окружение.

Важной новостью выпуска является изменение лицензионного соглашения: снят ряд специфических для дистрибутивов ограничений, теперь каждый образ как составное произведение поставляется под свободной лицензией GPL версии 2 или более (содержимое пакетов, составляющих образ, доступно под их оригинальными лицензиями).

Обновлён openssh (новая версия не поддерживает небезопасные устаревшие ключи, взамен новый тип ed25519).

Существенно улучшена разбивка по умолчанию в серверных инсталяторах и десктопных LiveCD.

В десктопных образах выбран ESR-вариант пакетов Firefox версии 38.7.0 (с поддержкой H.264), добавлено конфигурирование автовхода в установленную систему.

Серверные сборки устанавливают пакет quota по умолчанию.

Серверный вариант с Samba 4 для поддержки работы в режиме domain controller был дополнительно пересобран с исправленной более новой версией (4.3.6).

В образ rescue добавлен пакет firmware-linux для улучшения поддержки аппаратного обеспечения.

ISO-образы являются гибридными и пригодны для прямой записи на флэшку, а 64-битные поддерживают загрузку под UEFI (за исключением jeos). При использовании отключение Secure Boot необязательно (за исключением hyperv).

Следующее плановое обновление предполагается на 12 июня 2016 года, до этого времени ожидается выпуск первого сборника стартовых наборов на Восьмой платформе.

Загрузить

Подробнее о стартовых наборах

Также доступны еженедельные регулярные сборки на базе нестабильного репозитория Sisyphus, отражающие текущее состояние разработки в виде набора LiveCD, бета-образы веб-киосков и privacy CD.

Метод фельдшера // Письменная лаборатория Purdue

Эта страница предоставлена ​​вам OWL Университета Пердью. При печати этой страницы вы должны включить полное официальное уведомление.

Copyright © 1995-2018 The Writing Lab & The OWL в Purdue and Purdue University. Все права защищены. Этот материал нельзя публиковать, воспроизводить, транслировать, переписывать или распространять без разрешения. Использование этого сайта означает принятие наших условий добросовестного использования.

Метод фельдшера: урок краткого письма

Сводка:

Этот раздаточный материал содержит шаги и упражнения для устранения многословия на уровне предложений.

Используйте метод фельдшера (первоначально разработанный Ричардом Лэнхэмом в Revising Prose ) для редактирования любых профессиональных текстов. Редактирование вашего профессионального письма с использованием метода фельдшера облегчит чтение вашей прозы. Предложения, которые легко читать, более убедительны и ориентированы на пользователя.

Профессиональные писатели понимают необходимость ясной и лаконичной прозы. Отраслевой стандарт, помогающий писателям на рабочем месте создавать ориентированную на пользователя, убедительную и ясную прозу, — это метод фельдшера. Когда вы используете метод фельдшера, вы сократите количество слов, удалив ненужные слова. Метод фельдшера также помогает вам активизировать свои предложения, устраняя пассивный залог и избыточность. Парамедицинский метод — это простой в освоении систематический способ сделать ваши предложения более убедительными и ориентированными на пользователя.

Выполните следующие семь шагов, чтобы улучшить читаемость ваших предложений.

Метод фельдшера

1. Обведите предлоги (of, in, about, for, on, into)
2. Нарисуйте рамку вокруг глагольных форм is
3. Спросите: «Где действие?»
4. Изменить «действие» на простой глагол
5. Переместить делателя в тему (кто кого пинает)
6. Устранить все ненужные медленные заводки
7. Устраните избыточность.

Теперь попробуй

Используйте метод фельдшера в предложениях ниже, чтобы попрактиковаться.

Используйте метод фельдшера в приведенных ниже предложениях, чтобы потренироваться делать предложения более краткими. После того, как вы примените метод фельдшера к этим предложениям, сравните свои результаты с предложениями в нижней части этого раздаточного материала.

1. Я хочу подчеркнуть, что сотрудники, работающие в этой компании, нуждаются в гораздо лучшем управлении своими деньгами.
2. Широко известно, что инженеры Sandia Labs на протяжении многих лет активно участвовали в поисково-спасательных операциях.
3. После рассмотрения результатов вашего предыдущего исследования и в свете соответствующей информации, найденной в контексте исследования, имеется достаточно доказательств для внесения важных, существенных изменений в наши операционные процедуры.

Пример кратких решений:

1. Сотрудникам этой компании нужен лучший финансовый управляющий.(Исходное количество слов: 25. Новое количество слов: 9).
2. В последние годы инженеры Sandia Labs участвовали в поисково-спасательных операциях. (Исходное количество слов: 23. Новое количество слов: 15).
3. После рассмотрения результатов вашего исследования и в контексте исследования мы нашли доказательства, подтверждающие значительные изменения в наших операционных процедурах. (Исходное количество слов: 35. Новое количество слов: 24).

Этот раздаточный материал взят из более крупного произведения Ричарда Джонсона-Шихана.

границ | Метод извлечения смысла: подход к оценке шаблонов контента из крупномасштабных языковых данных

Введение

Краеугольным камнем коммуникативных исследований является оценка того, что люди говорят и имеют в виду с помощью контента (Lovejoy et al., 2014). Традиционные подходы к пониманию смысла текстовых данных используют контент-анализ для оценки того, согласуются ли темы в корпусе ¹ с теорией. Рассмотрим пример из Dixon et al.(2008), которые оценили влияние расы на взаимодействие полиции и гражданских лиц на остановках движения в Цинциннати, штат Огайо. Авторы использовали теорию коммуникативной аккомодации (Giles and Smith, 1979), чтобы оценить, как конфликт между членами сообщества и полицией может быть представлен паттернами аккомодации (например, процесс конвергенции адаптации к речи другого человека). Они предсказали, что взаимодействие между представителями другой расы будет содержать меньше приспособления, чем взаимодействие представителей одной расы, и использовали качество общения офицеров, среди прочих результатов, для оценки этого прогноза (Dixon et al., 2008). Рейтинги независимых кодировщиков подтвердили их гипотезу, предполагая, что аккомодация связана с составом отношений между офицером и гражданским лицом.

Предыдущий пример иллюстрирует процесс контент-анализа. Как правило, исследователи начинают с теории, разрабатывают книгу кодов, основанную на теории, для прогнозирования тем, которые могут возникнуть из данных, оценивают надежность и достоверность своих кодов по отношению к данным и оценивают, насколько хорошо теория аппроксимирует данные на основе результатов. Berelson, 1952; Riffe et al., 1998; Нойендорф, 2002 г.; Криппендорф, 2018). Контент-анализ имеет фундаментальное значение для понимания смысла текстов, но этот подход имеет прагматические ограничения.

Предположим, исследователь коммуникации собрал большую выборку текстов (например, газетных статей) с тысячами случаев. Как они могли оценить тексты в своей выборке по темам? Людям было бы трудно выполнить эту задачу качественно, точно и своевременно. Следовательно, исследователь может выбрать случайную и более управляемую (меньшую) выборку для контент-анализа, используя кодовую книгу, основанную на теории, чтобы оценить, соответствуют ли определенные тексты ожидаемым темам.Однако этот подход не устраняет ключевое ограничение полноты, поскольку многие случаи будут исключены из качественного обзора (Lacy et al., 2015). Предположим, другой исследователь коммуникации собрал выборку текстов, темы которых было трудно предсказать с точки зрения теории, потому что явление было недостаточно изучено (например, записанные записи признаний заключенных). Как они могли еще оценить этот корпус по темам? Здесь исследователь может использовать обоснованную теорию для повторного просмотра и анализа текстов, чтобы лучше понять их смысл (Glaser and Strauss, 1967).Обоснованная теория помогает выявить жизненный опыт и подчеркивает интересы участника, а не исследователя (Hsieh and Shannon, 2005).

Безусловно, любой исследовательский метод сопряжен с компромиссами, и в связи с необходимостью включения больших выборок и воспроизводимых подходов в коммуникативные исследования крайне важно, чтобы специалисты по коммуникациям рассмотрите дополнительные подходы к анализу контента, которые могут обрабатывать крупномасштабные данные и облегчать репликацию.В данной статье представлен метод автоматизированного анализа текста для понимания смысла коммуникативных данных, особенно языковых моделей, когда исследователи имеют большое количество случаев в выборке. ² Несмотря на богатую историю использования и разработки автоматизированных подходов к пониманию того, что люди имеют в виду под словами (Reinert, 1990; Landauer and Dumais, 1997; Burgess et al., 1998; Beaudouin, 2016; Sbalchiero, 2018), лишь немногие были объяснены исследователям коммуникации в прозрачной и целостной манере.Эта статья представляет собой учебное пособие и руководство по методу извлечения значений (Chung and Pennebaker, 2008), который популярен в социальной психологии, но редко применяется в исследованиях коммуникации. Фактически, поиск статей во всех журналах Международной коммуникационной ассоциации, журналах Национальной коммуникационной ассоциации и ведущих коммуникационных журналах, проиндексированных ISI Web of Science Journal Citation Report (Song et al., 2020), выявил только четыре статьи, в которых упоминается или используется метод (LeFebvre et al., 2015; Ким и др., 2016; Стэнтон и др., 2017; Тонг и др., 2020). ³ Половина этих статей написана автором, который также способствовал популяризации метода в психологии.

Вместе, метод извлечения значений берет свое начало из областей, не связанных с коммуникативными исследованиями, но призван предоставить дополнительный воспроизводимый способ анализа контента из крупномасштабных языковых данных. Есть много случаев, когда такой дополнительный подход может быть полезен. Во-первых, дополнительный количественный подход может служить подтверждением качественного анализа.Если качественный и количественный анализ совпадают или проводятся параллельно, это повысит надежность и достоверность теории. Во-вторых, дополнительный подход был бы полезен для облегчения исследовательского анализа. Теория предоставляет набор нисходящих, проверяемых утверждений, которые можно наблюдать в данных, но, возможно, существуют закономерности, которые также могут информировать теорию, о которой исследователи не знали в начале исследования. Дополнительный подход «снизу вверх» позволяет темам появляться из данных, подобно обоснованной теории, но в автоматическом режиме.В целом, метод извлечения смысла не заменяет контент-анализ, поскольку люди незаменимы для глубокой интерпретации. Вместо этого он должен стать дополнительным инструментом в наборе инструментов исследователей, стремящихся понять, что люди говорят и имеют в виду с помощью текста.

Метод извлечения значений: происхождение и характеристики

Идея о том, что исследователи могут автоматически извлекать темы из текста, уходит корнями в ранние аналитические методы Бензекри и его коллег, которые популяризировали применение анализа соответствия к текстовым данным (Benzécri, 1980).Анализ соответствия — это статистический подход, который извлекает измерения из матриц качественных данных, позволяя идентифицировать темы на основе совпадения слов в тексте. После этой новаторской работы более поздние методы автоматизировали процесс преобразования языковых моделей в количественные переменные, которые можно использовать в таких подходах, как метод извлечения значения.

В оригинальной статье, посвященной методу извлечения значений, оценивалось, как вербальное содержание (т.г., прилагательные, существительные), связанные с чертами личности. Чанг и Пеннебейкер (2008) попросили более 1100 участников заполнить демографические анкеты и опросник личности (Джон и Сривастава, 1999), а затем предложили им письменное задание. Участникам было предложено «подумать о том, кто вы, кем вы были в прошлом и кем вы хотели бы быть», а затем написать о том, кто они в течение 20 минут.

Письменное содержание было удивительно стабильным среди участников и сформировало семь тем (слова, выделенные курсивом, являются словесными дескрипторами каждой темы): общительность (т.г., тихий , застенчивый сдержанный ), оценка (напр., уродливый , толстый , привлекательный ), негатив (напр., безумный , обида , обида , плохое принятие себя (например, чудесный , любящий , потерянный ), приспособление (например, интересный , смешной , сумасшедший ), психологическая устойчивость (например, осознанный 7 , здоровый 9 ), и зрелость (т.г., зрелые , успешные , заботливые ). Важно отметить, что многие из этих извлеченных тем также коррелируют с личностными аспектами «Большой пятерки». В других исследованиях — от оценок связанных с едой тем на Reddit в американских городах (Blackburn et al., 2018) до того, как лжецы общаются иначе, чем говорящие правду (Markowitz and Griffin, 2020), — использовался метод извлечения смысла для оценки того, как содержание имеет значение для раскрытия социальных и психологических явлений, демонстрируя многогранность подхода.

Структура, установленная Чангом и Пеннебейкером (2008), является статистической и основывается на ключевом предположении, что разные слова, относящиеся к определенной теме, как правило, используются вместе и, следовательно, будут одновременно встречаться в одном и том же текстовом сегменте. Этот подход следует традиционным методам уменьшения размеров или факторного анализа. Обратите внимание, что некоторое знакомство со статистикой и анализом основных компонентов ⁴ (PCA) полезно для выполнения и интерпретации результатов метода извлечения значений, но этот метод доступен даже при базовом или вводном обучении статистике.В этой статье предлагается руководство по созданию, осмыслению и интерпретации PCA с использованием языковых данных (другие сведения см. в Boyd, 2017).

Сравнение языковых данных с данными анкеты

Перед тем, как приступить к методу извлечения значений, важно отметить характеристики языка как данных. Совет Чанга и Пеннебейкера (2008) особенно полезен для тех, кто знаком с PCA или другими методами уменьшения параметров, поскольку анализ языковых данных уникален по сравнению с элементами анкеты.Наиболее заметным различием между ними является частота слов в коммуникативном акте. В отличие от шкал типа Лайкерта, большинство слов имеют «модальное использование нуля», что предполагает, что наиболее распространенным значением для каждого слова является ноль (Чунг и Пеннебейкер, 2008, стр. 106). Таким образом, вместо того, чтобы подсчитывать распространенность слова как необработанную частоту или процент, словам присваивается двоичная оценка (1 = слово присутствует в тексте, 0 = слово отсутствует в тексте). Эта идея более подробно описана в разделе методов ниже, наряду с другими аналитическими соглашениями, связанными с языковыми данными.

Демонстрация метода извлечения значений

В оставшейся части этой статьи демонстрируется процесс извлечения тем из больших образцов текста. Ниже общедоступные данные из опубликованных исследований были отправлены в метод извлечения значений. Марковиц (2020) собрал 115 318 неусыновленных и 560 686 усыновленных профилей усыновления домашних животных с помощью Petfinder и заметил, что эти типы профилей имеют разные языковые подписи (Исследование 2). В статье использовалась теория убеждения (Petty and Cacioppo, 1986) и подход на основе словаря с лингвистическим исследованием и подсчетом слов (LIWC) (Pennebaker et al., 2015) для оценки языковых особенностей влияния, которые отличают профили усыновленных от неусыновленных домашних животных. Данные свидетельствуют о том, что профили усыновленных домашних животных содержали более аналитический стиль с небольшим количеством социальных слов по сравнению с неусыновленными профилями, которые имели повествовательный стиль и много социальных слов на профиль (Markowitz, 2020). До написания этой статьи из этих данных не производилось извлечение значения.

Эти тексты были выбраны для демонстрации метода извлечения значений по нескольким причинам. Во-первых, данные общедоступны, и вся коллекция значительно больше, чем было бы практично для кодирования людьми.Во-вторых, данные очень важны для исследователей коммуникации. Марковиц (2020) оценил языковые модели социального влияния в других условиях, чтобы проверить, насколько хорошо они отражают динамику убеждения при усыновлении домашних животных (Larrimore et al., 2011). Поскольку убеждение является главным феноменом в коммуникативных исследованиях (Rains et al., 2018), предложение дополнительных способов оценки убеждения (например, в этом случае усыновление домашнего животного или нет, как указано в языковых моделях), вероятно, было бы важным и приветствовали самые разные ученые.С помощью метода извлечения смысла можно ответить на ранее неизученный исследовательский вопрос: какие темы связаны с успехом убеждения в профилях усыновления домашних животных?

В следующих разделах базовая демонстрация процесса извлечения смысла выполняется на данных об усыновлении и убеждении домашних животных, хотя кратко рассматриваются и другие подходы. Все результаты текущего исследования доступны в Open Science Framework (OSF: https://osf.io/trf5z/). Для получения дополнительной информации о корпусах профилей усыновленных и неусыновленных домашних животных см. опубликованную статью (Markowitz, 2020).

Ниже разделы, посвященные методу и результатам, снабжены комментариями и сносками для разъяснения подхода и статистических тестов, которые могут быть полезны для начинающих пользователей метода извлечения значений или качественно ориентированных исследователей. Предоставляя метод и результаты таким образом, неявная цель состоит в том, чтобы предложить читателю модель того, как в целом сообщать о результатах извлечения значения.

Метод

Целью метода извлечения значения, как и других подходов к уменьшению размерности, является формирование простого и интерпретируемого набора тем из текстовых данных с использованием слов содержания (например,г., существительные, глаголы, прилагательные). Таким образом, в процессе извлечения удаляются служебные слова, образующие соединительную ткань предложения (например, артикли, предлоги, местоимения), и слова с низкой базовой частотой, чтобы сохранить содержание. Эта процедура может быть автоматизирована различными методами в Python (например, Natural Language Toolkit; Bird et al., 2009), но графический пользовательский интерфейс, называемый помощником извлечения значений (MEH, версия 2.1.07), упрощает задачу (Boyd , 2017; Бойд, 2018а). MEH может обрабатывать тексты в электронных таблицах и текстовых файлах, в конечном итоге предоставляя серию выходных данных для анализа.

В текущем примере единицей анализа — или конкретным исследуемым фрагментом текста — является профиль усыновления отдельного питомца. Единица анализа часто определяется исследователем, и в ходе этого процесса принимаются некоторые соображения, чтобы решить, как тексты сегментируются (или разграничиваются). Если исследователя интересует, как конструкт может меняться со временем или в течение одного текста (например, Boyd et al., 2020), он может сегментировать текст на различные «фрагменты». Например, Бойд и др., 2020 оценил повествовательную структуру рассказов, разделив романы, газетные статьи и решения Верховного суда на пять сегментов равной длины или типичную повествовательную структуру согласно предыдущему исследованию. Таким образом, один из способов сегментации или разграничения текстов состоит в том, чтобы разделить их на части одинаковой длины и проследить, как конкретная социальная или психологическая конструкция действует с течением времени лингвистически. ⁵ Ограничение единицы анализа имеет решающее значение для автоматизированного анализа текста, поскольку слишком маленькие единицы затрудняют надежную оценку совпадений и не позволяют идентифицировать нетривиальные совпадения, в то время как очень большие единицы могут затруднить идентификацию отдельных тема.

Предварительная обработка

MEH начинается с преобразования слов или фраз в отдельные единицы (например, сокращения, такие как don’t , преобразуются в do not ) и сокращения в полную форму (например, gf преобразуется в girlfriend ) . В MEH есть предустановленный список преобразования из 296 слов, и исследователям редко приходится вносить поправки в список ⁶ . MEH также автоматизирует процесс, называемый лемматизацией, который преобразует слова в их «базовую форму». Например, Бойд (2017) предполагает, что слова ведут , ведут и ведут , преобразуются в ведут , что помогает идентифицировать шаблоны слов на концептуальном уровне.Другими словами, с помощью метода извлечения значений «мы склонны меньше заботиться о конкретных вариантах слов, чем о концепциях, отраженных каждым из слов» (Бойд, 2017, стр. 168).

Исследователь должен принять несколько решений в процессе извлечения значения с помощью MEH. Во-первых, исследователь должен решить, хотят ли они исключить тексты с небольшим количеством слов (например, менее 5 слов). Это часто делается для того, чтобы тексты с низкой частотностью слов не искажали результаты.Если это представляет интерес для исследователя, процесс можно автоматизировать с помощью MEH. Во-вторых, исследователь должен решить, хотят ли они исключить слова, которые обычно имеют низкую частоту встречаемости в наборе текстов, процесс, который также можно автоматизировать с помощью MEH. Из низкочастотных слов будет сложно составить тему, поэтому их часто исключают. Исследователи могут исключать слова из анализа, если они появляются ниже определенного порога (например, ≤5% текстов). Важно отметить, что количество слов, которые необходимо сохранить при анализе, часто зависит от набора данных и отражает общее количество текстов и слов в корпусе.При небольшом количестве текстов и слов могут быть уместны более консервативные пороговые значения по сравнению с большим количеством текстов и слов. Самый простой и наиболее традиционный подход обычно исключает слова, встречающиеся в малом проценте текстов, которые по-прежнему дают осмысленное и интерпретируемое количество тем.

Для настоящего анализа слова содержания сохранялись, если они появлялись в ≥10% принятых и непринятых наборов данных. Таким образом, на практике MEH исключал слова содержания, которые появлялись в 9% или менее текстов из каждого отдельного корпуса (принятые и непринятые профили).Этот процесс сохранил в общей сложности 89 униграмм (отдельных слов) в принятом корпусе и 80 униграмм в непринятом корпусе. Хотя в настоящем анализе в качестве лингвистической единицы использовались отдельные слова, MEH также может обрабатывать различные n -граммы (например, биграммы или фразы из двух слов, триграммы или фразы из трех слов). Этот критерий может быть указан исследователем перед выделением.

Процесс извлечения значений выполняется для каждого корпуса отдельно, чтобы гарантировать, что темы уникальны для каждого набора данных (принятые и неиспользованные).непринятый). MEH предоставляет несколько выходных данных, и наиболее актуальными файлами являются список частот и двоичная матрица. Список частот ⁷ («2020-04-14_MEH Freq List_adopted.csv» в OSF) предоставляет необработанный подсчет количества раз, когда слово появляется в наборе данных принятого профиля. Первые 50 слов из каждого корпуса представлены в таблице 1. Пять наиболее часто встречающихся слов в принятом корпусе: ( n = 422 273), кот ( n = 411 582), и принять ( n = 347 980).Те же пять слов чаще всего встречались в непринятом наборе данных, но в другом порядке: любовь ( n = 141 438), усыновление ( n = 139 974), кошка ( n 4 ), применение ( n = 72 865), принять ( n = 63 973). Список частот также описывает процент текстов, содержащих каждое слово, которое при сортировке может немного изменить порядок наиболее часто встречающихся слов.Такая описательная информация имеет решающее значение для обзора каждого набора данных и для беглого взгляда на то, что люди общались. Затем бинарная матрица используется в процессе уменьшения размерности, который описан ниже.

ТАБЛИЦА 1 . 50 наиболее часто встречающихся униграмм в корпусах.

Уменьшение размерности

Метод уменьшения размерности, обсуждаемый здесь, называется анализом главных компонентов (PCA). Есть много других, в том числе скрытое распределение Дирихле, которые являются типами контролируемого машинного обучения, распространенными для анализа текста (van der Meer, 2016).Они требуют от исследователя принятия аналитических решений априорно (например, количество сохраняемых тем). PCA, с другой стороны, представляет собой форму машинного обучения без учителя, которая по умолчанию не требует от исследователя указания ряда компонентов (тем) для сохранения. PCA похож, но не идентичен Исследовательскому факторному анализу, распространенному методу обработки данных (Bryant and Yarnold, 1995). Поскольку PCA является одним из наиболее распространенных подходов к уменьшению размерности с помощью языка в социальных науках, он применяется здесь. ⁹

Сначала мы полагаемся на вывод MEH, который описывает наличие или отсутствие содержательного слова в тексте, а не величину его присутствия в тексте. Двоичная матрица («2020–04–14_MEH_DTM_Binary_adopted.csv» ¹⁰ в OSF) содержит столбцы для каждого извлеченного слова содержимого и строки для каждого текста (профиля). Каждому слову в содержании соответствует бинарная оценка: 1 = слово присутствует в каждом соответствующем тексте, 0 = слово отсутствует в каждом соответствующем тексте. Можно думать о каждом слове как о традиционном элементе шкалы, который объединяется с другими словами, образуя темы.

Передовой опыт PCA с языковыми данными часто рекомендует, чтобы каждый извлекаемый компонент (тема) был статистически независимым друг от друга. Для этого компоненты необходимо вращать в многомерном пространстве, и этот процесс автоматизируется обычным программным обеспечением для статистики (например, R, SPSS, Stata). Каждый компонент состоит из элементов (слов), которые связаны внутри компонента , как указано загрузками элементов (см.г., никакие два компонента не коррелируют друг с другом). Это математически достигается вращением осей каждого компонента с варимаксным вращением, ¹² , что дополнительно подтверждается простыми двумерными корреляциями между компонентами ( r с = 0,000, p с = 1,00). Каждый компонент совершенно не связан друг с другом, чтобы обеспечить появление отдельных тем.

PCA также предоставляет данные о нагрузках для каждого компонента. Нагрузки — это, по сути, корреляции между содержательными словами, которые группируются вместе и часто ниже, чем в традиционных опросниках.Для этого есть практическая причина: люди часто говорят фразу и не нуждаются в ее повторении, тем самым придерживаясь идеалов разговора и говорения (Grice, 1975). Таким образом, нагрузки на компоненты часто ниже показателей масштаба, но все же надежны.

В данном анализе элементы (слова) сохраняются, если они загружаются ≥ |0,20| на каждый компонент. Однако этот порог зависит от набора данных и зависит от количества наблюдений в каждом корпусе. Для больших выборок с короткими текстами (например, твитов) могут потребоваться более консервативные пороговые значения (например,например, загрузки сохраненных элементов ≥ |0,30|), тогда как большие наборы данных с более длинными текстами допускают менее консервативные пороги (например, загрузки сохраненных элементов ≥ |0,10|). Отсечки для загрузки предметов следует выбирать на основе интерпретируемости сохраненных тем (Чунг и Пеннебейкер, 2008; Бойд, 2017).

Также важно отметить, что перекрестные загрузки (например, слова, которые появляются в нескольких темах или компонентах) довольно распространены в PCA с языковыми данными. Для этого есть и практическая причина: одно и то же содержательное слово (напр.g., store ) может использоваться в разных настройках, но с разными значениями (например, «Мне нужно сходить в магазин» и «Мне нужно запастись вещами на зиму»). Таким образом, по сравнению с элементами шкалы, которые могут быть удалены из PCA, если они перекрестно загружаются с другим компонентом при ≥ |0,40|, если большинство слов не перекрестно загружаются в другой компонент (компоненты), исследователи, как правило, игнорируют их и продвигаются вперед. с анализом (Chung and Pennebaker, 2008; Millar and Hunston, 2015; Boyd, 2017; Blackburn et al., 2018; Markowitz and Griffin, 2020; Markowitz and Slovic, 2020).

Аналитический подход

Сколько тем извлекается в процессе PCA в каждом корпусе? Количество сохраняемых компонентов обычно определяется с помощью подхода «больше одного» или подхода с «фиксированным коэффициентом». Подход «больше одного» относится к компонентам, которые сохраняются на основе собственных значений (например, число, описывающее величину важности компонента, сообщаемое статистическим программным обеспечением). Наибольшее собственное значение указывает на наиболее статистически важный компонент (т.g., он объясняет наиболее объяснимую дисперсию), хотя собственные значения больше единицы указывают в целом надежные компоненты, а собственные значения меньше единицы указывают в целом ненадежные компоненты (Kaiser, 1960). График осыпи (Cattell, 1966) и величина дисперсии, объясняемая каждым компонентом, также могут помочь в этом подходе найти надежные, интерпретируемые компоненты, которые должны остаться. Подход с «фиксированным фактором», с другой стороны, указывает точное количество компонентов, которые должны быть извлечены из набора данных, обычно предписываемого теорией, эмпирическими данными или для облегчения интерпретации компонентов.Оба подхода представлены для сравнения.

Обратите внимание, поскольку языковые данные отличаются от элементов анкеты, рекомендации по сокращению параметров являются рекомендациями, а не абсолютными. Корректировка пороговых значений (например, слов, которые следует оставить в анализе, количества компонентов, которые необходимо сохранить) может быть эффективной для достижения интерпретируемых тем.

Целью метода извлечения смысла является выделение наименьшего количества тем, которые являются значимыми и интерпретируемыми, а также захват как можно большего количества широких тем.Например, тема о спорте может включать такие слова, как летучая мышь , мяч , подушка , оборудование и поле . Если будет извлечено чрезмерное количество тем, может появиться один компонент со словами bat и ball в дополнение к другому компоненту с pad и оборудование . Эти темы интерпретируемы, но часто слишком узки. Следовательно, общая цель этого подхода состоит не в том, чтобы изолировать определенные единицы в рамках темы; нас больше волнует общая тема (спорт).

Результаты

Усыновленный корпус (Kaiser-Meyer-Olkin измерение адекватности отбора проб = 0,867 ¹³ , тест Бартлетта на сферику = χ ² (3916) = 7,751,318, p <0,001), непринятый корпус (мера адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина = 0,874, критерий сферичности Бартлетта = х ² (3160) = 1302846, p <0,001) хорошо подходили для PCA с использованием языковых данных.

Adopted Corpus

В анализе «больше одного» график осыпи и данные с объясненной дисперсией рекомендовали сохранить три компонента (см. Таблицу 2): информацию о здоровье домашнего животного (Компонент 1), процесс принятия домашнего животного (Компонент 2) и содержание домашних животных (Компонент 3).Подход с «фиксированным фактором» ( n = 3) дал по существу идентичные результаты (таблица 3), хотя важность каждого компонента была немного изменена.

ТАБЛИЦА 2 . Результаты PCA для принятого корпуса Petfinder с использованием метода «больше одного».

ТАБЛИЦА 3 . Результаты PCA для принятого корпуса Petfinder с использованием метода «фиксированного фактора».

Unadopted Corpus

В анализе «больше одного» (Таблица 4) график осыпи и доказательства с объяснением дисперсии рекомендовали сохранить пять компонентов: здоровье питомца (Компонент 1), процесс усыновления питомца (Компонент 2), домашнее животное содержание (Компонент 3), описания счастливой жизни домашних животных (Компонент 4) и описания кошек (Компонент 5).Подход с «фиксированным коэффициентом» ( n = 5; таблица 5) имел несколько общих тем (здоровье домашних животных, процессы усыновления домашних животных, содержание домашних животных), но при использовании этого метода извлечения две темы были более отчетливыми. Непринятый корпус содержал информацию о приюте (компонент 1) и описание взаимодействия с людьми (компонент 3). Таким образом, в подходах к извлечению PCA неусыновленные домашние животные, как правило, имеют около пяти надежных тем в письменной части профиля.

ТАБЛИЦА 4 .Результаты PCA для непринятого корпуса Petfinder с использованием метода «больше одного».

ТАБЛИЦА 5 . Результаты PCA для непринятого корпуса Petfinder с использованием метода «фиксированного коэффициента».

Есть несколько заметных результатов СПС. Во-первых, количество извлеченных тем указывает на тематическую вариативность каждого корпуса. Принятые профили более тематически согласованы, чем непринятые профили, так как количество надежных компонентов было меньше в принятом корпусе ( n = 3) по сравнению с исходным.непринятый корпус ( n = 5). Непринятые профили были более тематически изменчивы с извлеченными двумя дополнительными компонентами. Поскольку оба корпуса содержат три общих темы (например, описание процесса усыновления питомца, содержание питомца и здоровье питомца), два дополнительных компонента имеют решающее значение и указывают на одну точку различия, которая разделяет профили усыновленных и неусыновленных питомцев. Поэтому разумно предположить, что отличительной чертой принятых и непринятых профилей является количество тем в корпусе.

Второй отличительной чертой являются сами темы, которые богаты и описывают социальные и психологические характеристики обоих типов рекламы домашних животных. Профили в корпусе усыновленных, как правило, сосредоточены на основных характеристиках домашнего животного и процессе усыновления, что, по-видимому, позволяет потенциальному владельцу понять ответственность владельца. Эти результаты подтверждают данные, предложенные Markowitz (2020), который предположил, что принятые профили, как правило, имеют аналитический стиль (например, содержат больше артиклей и предлогов по отношению к местоимениям и другим словам повествования; Pennebaker et al., 2014) по сравнению с непринятыми профилями. Иными словами, профили усыновленных животных перечисляют факты усыновления с точки зрения как стилевых, так и содержательных слов: они предоставляют владельцам шаблонный отчет об ожиданиях в отношении здоровья питомца, о том, как подать заявку и как содержать дома.

Профили в непринятом корпусе имели более широкий диапазон тем. Они по-прежнему содержали необходимую информацию для усыновления (например, описание здоровья питомца, процесс подачи заявки на усыновление в Интернете и что ожидать дома), но два отправных пункта (например,г., счастливая жизнь и/или время с людьми, в зависимости от метода извлечения) носят социальный характер. Например, тема счастливой жизни (компонент 4, таблица 4) описывает живых с человеческими и домашним животным, имеющим длинных и счастливых жизней (слова, выделенные курсивом, относятся к каждому компоненту). Тема «Время с людьми» (компонент 3, таблица 5) описывает опыт общения с людьми и семьей , наслаждается игрой и испытывает любви .Эти темы, характерные для непринятого корпуса, также согласуются с выводами Марковица (Markowitz, 2020), который предположил, что социальные слова и гуманизирующие детали, как правило, подрывают усилия по внедрению и обнаруживаются в высоких показателях для непринятых профилей (и в низких показателях для принятых профилей). профили).

Взятые вместе, образцы стиля письма с помощью служебных слов (Markowitz, 2020) и содержательных слов, приведенные здесь, рассказывают непротиворечивую историю о том, как передаются профили усыновленных и неусыновленных домашних животных.Профили усыновленных домашних животных часто пишутся в аналитической и формальной манере с упором на процесс усыновления и сообщают владельцам, что иммунизация домашних животных в порядке. Профили неусыновленных домашних животных часто пишутся в повествовательной и повествовательной манере с упором на процесс усыновления и социальные аспекты опыта владения домашним животным. Таким образом, стиль и содержание имеют значение, чтобы предать динамику убеждения об усыновлении домашних животных из большого архива профилей усыновления.

Обсуждение

В этой статье представлено небольшое руководство по автоматической подготовке и статистическому анализу контента из текстовых данных для формирования тем с использованием метода извлечения значений.Этот восходящий подход извлекал темы, основанные на соглашениях PCA, с использованием опубликованных данных из профилей усыновления домашних животных (Markowitz, 2020). Данные показывают, что среди профилей усыновленных и неусыновленных домашних животных есть три общих темы. Две дополнительные темы были извлечены из непринятого корпуса и предполагают дополнительные различия на уровне слов, которые разделяют два типа адаптации. Таким образом, метод извлечения значений предлагает ценную информацию о том, как можно исследовать контент в масштабе и как возникают темы в разных корпусах.

Цель этой статьи состояла в том, чтобы продемонстрировать малоиспользуемый метод, который может анализировать крупномасштабные коммуникативные данные для формирования тем из языка. Относительная простота и масштабность этого подхода — помимо статистических тестов — заслуживают особого внимания. Процесс PCA оценивал стиль написания почти 700 000 профилей усыновления домашних животных, удалял служебные слова и слова с низкой базовой частотой, сохранял содержимое (например, существительные, глаголы), которое появлялось не менее чем в 10% каждого корпуса, и указывало, появлялись ли такие слова. в тексте или нет.Для обработки полного набора данных кодировщиками-людьми потребуется масштабная работа, и маловероятно, что кодировщики будут точными или надежными в своих оценках данных в таком масштабе. На ноутбуке среднего класса с 16 ГБ ОЗУ весь процесс извлечения и анализа занял около 40 минут; почти 25 минут на обработку примерно 700 000 текстов с помощью MEH. Метод извлечения значений предлагает повторяемый, воспроизводимый и масштабируемый подход, который может позволить исследователям наблюдать за темами, о которых люди говорят в различных условиях.

Оценка метода извлечения значения

Прочитав о процессе извлечения значения, также важно проанализировать преимущества и недостатки этого подхода. Преимущества метода извлечения значений включают в себя возможность анализировать массивные и полные наборы данных по темам, воспроизводимость и воспроизводимость подхода, использование статистических методов, которые являются основными для социологов и требуют небольшого опыта кодирования, а также возможность облегчить тематическое исследование. что дополняет теорию.Это не означает, что исследовательская работа такого рода атеоретична, но исследование может дать понимание теории, которое могут упустить другие модели или рамки. Например, исследование мошенничества при мобильных знакомствах показывает, что большая часть лжи сообщается в результате самопрезентации (например, чтобы казаться симпатичным, интересным или привлекательным) или целей управления доступностью (например, чтобы избежать встречи с другим человеком, но при этом сохранить отношения). ) (Марковиц и Хэнкок, 2018). Применение метода извлечения смысла к разговорам о мобильных знакомствах может прояснить конкретные аспекты самопрезентации, на которых люди фокусируются, когда лгут (например,например, внешний вид, развлечения) и дополнительные стратегии управления доступностью, которые люди используют, чтобы избежать деятельности (например, обсуждение работы, их телефон разрядился).

Метод извлечения значения также полезен, потому что он снижает затраты на анализ содержимого, когда ресурсов может не хватать. Можно представить себе сценарий, в котором затраты на запуск качественного анализа контента обременительны. Качественный контент-анализ требует времени и человеческих ресурсов, которые ограничены (например, внимание).Таким образом, можно использовать метод извлечения значений в качестве первого взгляда на данные, чтобы выяснить, стоит ли выполнять кодирование человеком. Если темы не возникают или кажутся неинтуитивными, есть по крайней мере два возможных объяснения: 1) данные не подходят для PCA и требуют, чтобы текст просматривал человек, или 2) в данных мало согласованности, и они неясно, стоит ли их рассматривать качественно. Метод извлечения значений заслуживает внимания со стороны ученых, которые хотят использовать автоматизированный подход для извлечения тем, или тех, кто хочет оценить свои данные и решить, будет ли полезен качественный обзор.

Проблемы этого подхода также нетривиальны и заслуживают внимания. Во-первых, метод извлечения значений не делает никаких предположений о качестве данных. Следовательно, плохие данные (например, много орфографических ошибок, зашумленный текст; Subramaniam et al., 2009) могут привести к неинтерпретируемым результатам PCA (например, принцип «мусор на входе, мусор на выходе»). Исследователи должны убедиться, что их тексты предварительно обработаны и очищены в соответствии с передовыми методами автоматического анализа текста, прежде чем будет выполнено извлечение смысла (Boyd and Pennebaker, 2015; Boyd, 2017).Во-вторых, на каком-то уровне результаты PCA носят в основном описательный характер и не могут объяснить, почему человек писали по определенным тематическим схемам. Удаление служебных слов и слов с низкой базовой частотой также лишает текст некоторой интерпретируемости и ограничивает способность исследователя делать выводы о том, чего люди пытались добиться с помощью своих языковых моделей. Часто качественный обзор этих текстов после извлечения значения полезен и необходим для устранения неоднозначности неясных тем или «проверки вменяемости» данных.В-третьих, в то время как процесс извлечения значения может быть выполнен для ряда неанглоязычных текстов, требуется дополнительная работа для проверки процедуры для других языков (например, см. Ramirez-esparza et al., 2008; Rodríguez-Arauz et al. , 2017; Икизер и др., 2019). В-четвертых, люди по-прежнему участвуют в разработке названий тем и их интерпретации. Объективность может быть проблемой при формировании тем с использованием этого подхода.

Наконец, метод извлечения значения по-прежнему представляет собой подход «мешка слов», который игнорирует порядок слов и контекстуальное значение слов в предложении.Поэтому он опирается на вероятностную модель того, как люди используют слова, чтобы делать выводы о словесных шаблонах и темах (Harris, 1954; Boyd, 2018b). Например, люди, которые используют слова счастливый , удивительный и удивительный , с высокой вероятностью испытывают и выражают положительные эмоции, а люди, которые используют слова ненавидят , отвращение и ужасно высокая вероятность ощущения и выражения отрицательного аффекта. Важно знать, как подсчитываются слова при таком подходе, но, несмотря на свои ограничения, метод извлечения значений не создает проблем систематического неправильного толкования для большинства крупномасштабных анализов.Больше языка в тексте и текстов в образце лучше для анализа «мешка слов», поскольку «истинный сигнал» корпуса будет выявлен, когда достаточное количество слов отражает и идентифицирует конкретную конструкцию (Boyd, 2017).

Примечание о достоверности

Как исследователи в области коммуникации узнают, достоверны ли извлеченные ими темы? Принципы валидности измерения, основанные на количественном контент-анализе, также уместны здесь, в частности валидность лица и параллельная валидность (Riffe et al., 1998). Лицевая валидность , или степень, в которой измерение понятия кажется разумным, имеет первостепенное значение для метода извлечения значения, поскольку исследователь принимает множество решений в аналитическом процессе, которые влияют на тематическую интерпретацию (например,g., количество тем для извлечения, порог загрузки факторов, количество сохраняемых слов, типы сохраняемых слов и многое другое). Исследователь должен спросить: составляют ли извлеченные темы широкие группы тем или они слишком специфичны и узки? Разумны ли извлеченные темы, учитывая то, что мы знаем о корпусе и его построении? Каковы затраты и преимущества извлечения большего (или меньшего) количества тем? Проверки лицевой валидности помогают исследователю определить, подходит ли метод извлечения значения для их набора данных, или может потребоваться пересмотр вышеупомянутых решений в ходе аналитического процесса.

Параллельная валидность — это идея о том, что мера в одном исследовании связана с мерой из другого исследования. Для метода извлечения значения это будет похоже на результаты, полученные с помощью словаря сверху вниз (например, LIWC), которые согласуются с тематическим извлечением снизу вверх. Напомним, Марковиц (Markowitz, 2020) заметил, что социальные слова и гуманизирующие детали, как правило, наносят ущерб усилиям по усыновлению и более тесно связаны с профилями неусыновленных и усыновленных домашних животных. Социальные темы, полученные с помощью метода извлечения значений, были более очевидны в непринятом корпусе, чем в принятом корпусе в соответствии с тематическим извлечением (т.г., время с людьми). Таким образом, перекрестная проверка между двумя анализами усиливает теорию о том, что профили усыновленных и неусыновленных домашних животных, как правило, имеют разные модели социальных ссылок. Параллельная валидность, если она установлена, является важным способом определения того, что извлеченные темы поддерживают надежный вывод по методам измерения.

Заключение

Метод извлечения смысла опирается на структуру «снизу-вверх», которая позволяет темам возникать из статистики, тогда как контент-анализ — это в основном процессы «сверху-вниз», которые позволяют темам появляться в результате человеческой интерпретации и глубокого чтения.Исследователи коммуникации могут рассматривать эти подходы как яблоко и апельсин. Однако в конечном счете и яблоки, и апельсины являются фруктами. Метод извлечения смысла и контент-анализ пытаются достичь одной и той же цели: наблюдать и понимать темы из коммуникативного контента с помощью языковых паттернов.

Есть место для двух подходов (и других), чтобы информировать друг друга, и наиболее влиятельная наука, вероятно, черпает вдохновение из обоих. Подходы смешанного метода, которые сочетают в себе глубокое чтение текстов и изучение шаблонов контента, возникающих в результате автоматического извлечения темы, могут быть выгодны для исследователей.Например, сочетание этих подходов может быть особенно эффективным для исследователей социальных сетей, которые собирают конфиденциальные данные (например, эпизоды киберзапугивания) и хотят анализировать разговоры на темы, чтобы понять уязвимые сообщества (Kazerooni et al., 2018), ученых, интересующихся конфиденциальностью и модераторы контента могут захотеть наблюдать, как корпоративные политики различаются в зависимости от платформы, чтобы лучше понять компании (Gillespie, 2018), а исследователи научных коммуникаций могут захотеть оценить темы в поляризованных СМИ, сообщающих об изменении климата, чтобы оценить тенденции с течением времени (Feldman et al., 2017). Метод извлечения смысла может предложить исследовательский способ концептуализации коллекций текстов и в сочетании с глубоким качественным анализом может сформировать целостную оценку того, что люди имеют в виду под словами.

В совокупности этот документ описывает и демонстрирует метод извлечения значений как автоматизированный подход к пониманию шаблонов и тем контента. Этот повторяемый и воспроизводимый метод также можно использовать в качестве исследовательского метода для измерения словесных паттернов, которые объединяются в группы для формирования тем.Этот подход является полезным дополнением к качественному кодированию, ресурсоемким «первоначальным проходом» для анализа контента и способом оценки границ теории. Стипендия извлекает выгоду из многомерных и междисциплинарных подходов к науке, и текущая статья предлагает руководство по анализу контента с помощью автоматизированных средств.

Вклад автора

DM написал всю статью и выполнил все анализы.

Конфликт интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Большое спасибо Райану Бойду, Аманде Кот и Максвеллу Фоксману за их вклад. Я также благодарю редактора и двух рецензентов за их вдумчивые комментарии к этой статье.

Сноски

¹ В этой статье корпус относится к набору текстов.

² Подход, рассмотренный в этой статье, безусловно, подходит для небольших наборов данных, но он предлагает особые преимущества, когда кодирование человеком невозможно, малоправдоподобно, ресурсоемко или если анализ носит исключительно исследовательский характер.Как отмечено ниже, размер набора данных потребует от исследователей корректировки входных порогов (например, количества слов, которые необходимо сохранить в анализе) для создания интерпретируемых тем.

³ Для завершения этого анализа на веб-сайте каждого журнала был выполнен запрос фразы «метод извлечения значения».

⁴ Компоненты – это темы, сформированные в процессе извлечения значения из языковых данных. Для целей данной статьи компоненты и темы являются взаимозаменяемыми терминами.

⁵ Если исследователи заинтересованы в сегментации текстов, чтобы оценить их лингвистическую эволюцию, им следует подумать о подходящем ограничителе количества слов, который, вероятно, различается в зависимости от настроек и выборок. Исследователи должны смотреть на среднее количество слов в тексте, чтобы определить, является ли приемлемым априорное число сегментов. Например, если исследователь выбирает пять сегментов, но среднее количество слов составляет 10 слов на текст (2 слова на сегмент), это может привести к менее интерпретируемым результатам, чем если бы среднее количество слов составляло 100 слов на текст (20 слов на сегмент). ).

⁶ В MEH есть множество настраиваемых параметров, которые здесь не рассматриваются. В большинстве анализов будут использоваться предустановки MEH, но возможна индивидуальная настройка (например, создание списков словарей или слов для сохранения, даже если они имеют низкую базовую скорость или служебные слова). Пожалуйста, посетите https://www.ryanboyd.io/software/meh/options/ для получения дополнительной информации.

⁷ Условные обозначения для MEH помещают дату обработки в начало каждого имени файла.

⁸ Внимательный читатель может предположить, что принятие должно быть лемматизировано как принятие .Однако оба слова сохраняются, поскольку принять в качестве глагола имеет другую лемму, чем принятие в качестве существительного.

⁹ Также стоит отметить, что проведение PCA по сравнению с исследовательским факторным анализом дает по существу эквивалентные результаты.

¹⁰ DTM = матрица терминов документа. Документы или тексты представлены в строках, а термины (слова) представлены в столбцах.

¹¹ Нагрузки варьируются от −1 (полная обратная связь с темой) до +1 (полная положительная связь с темой).

¹² Существуют и другие типы вращения (IBM, 2020), но для полной некоррелированности компонентов используется вращение варимакс.

¹³ Статистика Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) часто описывает, насколько данные подходят для PCA. Учебники по статистике часто предполагают, что значения <0,70 указывают на то, что образец не подходит для PCA. Это эмпирическое правило часто ослабляется для языковых данных. Эти статистические данные заслуживают отчета, но они не так значимы, как для традиционного PCA на традиционном (неязыковом) наборе данных.

Ссылки

Бодуэн, В. (2016). Статистический анализ текстовых данных: Бензекри и французская школа анализа данных. Глотометрия. 33, 56–72.

Google Scholar

Бензекри, Дж. П. (1980). Pratique de l’analyse des données. Проанализируйте соответствие и классификацию. Разоблачение элементов . Париж, Франция: Дюно.

Google Scholar

Берельсон, Б. (1952). Контент-анализ в коммуникативных исследованиях .Мумбаи, Индия: Free Press.

Google Scholar

Берд С., Лопер Э. и Кляйн Э. (2009). Обработка естественного языка с помощью Python . Ньютон, Массачусетс: O’Reilly Media Inc.

Google Scholar

Блэкберн, К.Г., Йилмаз, Г., и Бойд, Р.Л. (2018). Пища для размышлений: изучение того, как люди думают и говорят о еде в Интернете. Аппетит. 123, 390–401. doi:10.1016/j.appet.2018.01.022

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Бойд, Р.Л., Блэкберн, К.Г., и Пеннебейкер, Дж.В. (2020). Повествовательная дуга: выявление основных повествовательных структур посредством анализа текста. Научный доп. 6 (32), eaba2196. doi:10.1126/sciadv.aba2196

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Бойд Р.Л. и Пеннебейкер Дж.В. (2015). «Путь со словами: использование языка для психологической науки в современную эпоху», в Потребительская психология в мире социальных сетей . Редакторы К. Димофте, К. Хаугтведт и Р.Ялч (Абингдон, Соединенное Королевство: Рутледж), 222–236.

Google Scholar

Boyd, RL (2017). «Психологический анализ текста в цифровых гуманитарных науках», в Анализ данных в цифровых гуманитарных науках . Редактор С. Хай-Джев (Чам, Швейцария: Springer International Publishing), 161–189. doi:10.1007/978-3-319-54499-1_7

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Брайант Ф. Б. и Ярнольд П. Р. (1995). «Анализ основных компонентов и исследовательский и подтверждающий факторный анализ», в Чтение и понимание многомерной статистики .Редакторы Л. Г. Гримм и П. Р. Ярнольд (Вашингтон, округ Колумбия: Американская психологическая ассоциация), 99–136.

Google Scholar

Берджесс К., Ливси К. и Лунд К. (1998). Исследования в контекстном пространстве: слова, предложения, дискурс. Дискуссионный процесс. 25 (2–3), 211–257. doi:10.1080/01638539809545027

CrossRef Full Text | Google Scholar

Чанг, С.К., и Пеннебейкер, Дж.В. (2008). Выявление аспектов мышления в открытых самоописаниях: автоматизированный метод извлечения значения для естественного языка. Дж. Рез. Перс. 42 (1), 96–132. doi:10.1016/J.JRP.2007.04.006

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Динлин Т., Йоханнес Н., Боуман Н. Д., Мазур П. К., Энгессер С., Кюмпель А. С. и др. (2020). Повестка дня для открытой науки в коммуникации. Дж. Коммуна. 1–26 doi:10.1093/JOC/JQZ052

Google Scholar

Диксон Т.Л., Шелл Т.Л., Джайлз Х. и Дрогос К.Л. (2008). Влияние расы на взаимодействие полиции и гражданского населения: контент-анализ записанных на видео взаимодействий, снятых во время остановок полиции Цинциннати. Дж. Коммуна. 58 (3), 530–549. doi:10.1111/j.1460-2466.2008.00398.x

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Фельдман Л., Харт П. С. и Милошевич Т. (2017). Поляризационные новости? Представления об угрозе и эффективности в освещении изменения климата ведущими газетами США. Опубл. Понимать. науч. 26 (4), 481–497. doi:10.1177/0963662515595348

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Джайлз Х. и Смит П. (1979). «Теория аккомодации: оптимальные уровни конвергенции», в Язык и социальная психология .Редакторы Х. Джайлз и Р. Н. Сент-Клер (Оксфорд, Соединенное Королевство: Блэквелл), 45–65.

Google Scholar

Гиллеспи, Т. (2018). Хранители Интернета: платформы, модерация контента и скрытые решения, формирующие социальные сети . Лондон, Соединенное Королевство: Издательство Йельского университета.

Google Scholar

Глейзер Б.Г. и Штраус А.Л. (1967). Открытие обоснованной теории: стратегии качественного исследования . Нью-Дели, Индия: Альдин.

Google Scholar

Грайс, Х. П. (1975). «Логика и разговор», в Синтаксис и семантика 3: речевые акты . Редакторы П. Коул и Дж. Морган (Кембридж, Массачусетс: Academic Press), 3, 41–58.

Google Scholar

Икизер Э. Г., Рамирес-Эспарса Н. и Бойд Р. Л. (2019). #sendeanlat (#tellyourstory): текстовый анализ твитов о сексуальных домогательствах. Секс. Рез. соц. пол. 16 (4), 463–475. doi:10.1007/s13178-018-0358-5

Google Scholar

Джон О.П. и Шривастава С. (1999). «Таксономия большой пятерки: история, измерение и теоретические перспективы», в Справочник по личности: теория и исследования . Редакторы Л. А. Первин и О. П. Джон (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Guilford Press), 102–138.

Google Scholar

Кайзер, Х. Ф. (1960). Применение электронно-вычислительных машин для факторного анализа. Учеб. Психол. Изм. 20 (1), 141–151. doi:10.1177/001316446002000116

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Казеруни Ф., Тейлор С.Х., Базарова Н.Н. и Уитлок Дж. (2018). Вмешательство свидетеля киберзапугивания: количество правонарушителей и количество ретвитов прогнозируют вероятность оказания помощи жертве киберзапугивания. J. Компьютерно-опосредованное коммун. 23 (3), 146–162. doi:10.1093/JCMC/ZMY005

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Китинг, Д. М., и Тоцкай, Д. (2019). Мы публикуем (концептуальные) реплики (иногда): тенденции публикаций в коммуникативной науке, 2007–2016 гг. Анналы Международной коммуникационной ассоциации. 43 (3), 225–239. doi:10.1080/23808985.2019.1632218

CrossRef Full Text | Google Scholar

Ким Э., Хоу Дж., Хан Дж. Ю. и Химельбойм И. (2016). Прогнозирование поведения ретвитов в социальных сетях, посвященных раку молочной железы: характеристики сети и контента. J. Health Commun. 21 (4), 479–486. doi:10.1080/10810730.2015.1103326

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Криппендорф, К. (2018). Контент-анализ: введение в методологию .Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications.

Google Scholar

Лейси С., Уотсон Б. Р., Риффе Д. и Лавджой Дж. (2015). Проблемы и лучшие практики контент-анализа. Журнал. Массовая коммун. Q. 92 (4), 791–811. doi:10.1177/107769

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Ландауэр Т.К. и Дюме С.Т. (1997). Решение проблемы Платона: теория скрытого семантического анализа приобретения, индукции и представления знания. Психология. Ред. 104 (2), 211–240. doi:10.1037/0033-295X.104.2.211

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Ларримор Л., Цзян Л., Ларримор Дж., Марковиц Д. М. и Горски С. (2011). Одноранговое кредитование: взаимосвязь между языковыми особенностями, надежностью и успехом убеждения. Дж. Заявл. коммун. Рез. 39 (1), 19–37. doi:10.1080/00

CrossRef Full Text | Google Scholar

ЛеФевр, Л., ЛеФевр, Л., Блэкберн, К., и Бойд, Р. (2015). Оценки учащимися навыков публичных выступлений: помощник по извлечению смысла и самооценка видео. Комм. Образовательный 64 (3), 261–279. doi:10.1080/03634523.2015.1014384

CrossRef Full Text | Google Scholar

Лавджой Дж., Уотсон Б.Р., Лейси С. и Рифф Д. (2014). Оценка достоверности отчетов об анализе опубликованного контента: 1985–2010 гг. Комм. Методы Изм. 8 (3), 207–221. дои: 10.1080/19312458.2014.937528

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Марковиц, Д. М., и Гриффин, Д. Дж. (2020). Когда контекст имеет значение: как в языке раскрываются ложные, правдивые и жанровые стили общения. Психология. Криминальное право. 26 (3), 287–310. doi:10.1080/1068316X.2019.1652751

CrossRef Full Text | Google Scholar

Марковиц, Д. М., и Хэнкок, Дж. Т. (2018). Обман в разговорах о мобильных знакомствах. Дж. Коммуна. 68 (3), 547–569. дои: 10.1093/joc/jqy019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Марковиц, Д. М. (2020). Выдвижение вашего лучшего питомца: языковые модели убеждения в онлайн-рекламе домашних животных. Дж. Заявл. соц. Психол. 50 (3), 160–173. doi:10.1111/jasp.12647

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Марковиц Д. М. и Слович П. (2020). Социально-психологические и демографические характеристики дегуманизации иммигрантов. Проц. Натл. акад. науч. Блок.Штаты Ам. 117 (17), 9260–9269. doi:10.1073/pnas.19217

CrossRef Full Text | Google Scholar

Миллар, Н., и Ханстон, С. (2015). Прилагательные, сообщества и таксономии оценочного значения. Функц. Ланг. 22 (3), 297–331. doi:10.1075/fol.22.3.01mil

CrossRef Full Text | Google Scholar

Нойендорф, К.А. (2002). Руководство по контент-анализу . Тысяча дубов, Калифорния: Sage.

Google Scholar

Пеннебейкер Дж.В., Чанг, С.К., Фрази, Дж., Лавернь, Г.М., и Бивер, Д.И. (2014). Когда короткие слова предвещают успехи в учебе: случай с эссе при поступлении в колледж. PloS One. 9 (12), е115844. doi:10.1371/journal.pone.0115844

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Пеннебейкер Дж. В., Бут Р. Дж., Бойд Р. Л. и Фрэнсис М. Э. (2015). Лингвистический опрос и подсчет слов: LIWC2015 . Остин, Техас, Конгломераты Пеннебейкер.

Google Scholar

Петти Р.Э. и Качиоппо, Дж. Т. (1986). Вероятностная модель убеждения. Доп. Эксп. соц. Психол. 19, 123–205. doi:10.1016/S0065-2601(08)60214-2

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Рейнс, С. А., Левин, Т. Р., и Вебер, Р. (2018). Подведение итогов шестидесятилетнего исследования количественных коммуникаций: уроки 149 метаанализов. Анналы Международной коммуникационной ассоциации. 42 (2), 105–124. doi:10.1080/23808985.2018.1446350

CrossRef Full Text | Google Scholar

Рамирес-Эспарса, Н., Ramirez-esparza, N., Chung, C.K., Kacewicz, E., и Pennebaker, JW (2008). «Психология использования слов на форумах по депрессии на английском и испанском языках: тестирование двух подходов к анализу текста», в материалах девятой международной конференции AAAI по Интернету и социальным сетям, Оксфорд, Великобритания, май 2008 г., стр. 102–108. doi:10.1.1.371.2720

Google Scholar

Райнерт, М. (1990). Alceste une méthodologie d’analyse des données textuelles и приложение: Аурелия Де Жерар де Нерваль. Бык. соц. Методол. 26 (1), 24–54. doi:10.1177/075