.png)
.png)
Послать статью по эл. почте 
Взаимодействие персуазивных и прагматических стратегий в фейковых новостях в англоязычных социальных сетях, новостях и блогах (пилотное исследование)
https://doi.org/10.28995/2686-7249-2025-3-210-226
Аннотация
Целью данного пилотного исследования является изучение методов персуазивности в фейковых новостях с особым акцентом на их базовой таксономии и выявлении прагматических механизмов, таких как разговорные импликатуры, которые действуют в примерах с персуазивным характером. Предварительный анализ англоязычных социальных сетей и англоязычных блогов и новостей показывает использование схожих методов персуазивности со значительно более высокой частотой использования эмоционально заряженного языка в социальных сетях. Возможно, различия в использовании вытекают из характеристик анализируемых жанров. Наш качественный анализ показывает, что существует определенная корреляция между пренебрежением максимой количества и методами Обращения к популярности, ценностям, авторитету, Атаки на репутацию (все подкатегории, кроме обзываний), а также Манипулятивных формулировок (преувеличений).
Об авторе
Р. ТрнавацРоссия
Трнавац Радослава – PhD.
105066, Москва, ул. Старая Басманная, д. 21/4
Список литературы
1. Apresjan, Orlov 2022 – Apresjan V., Orlov A. Pragmatic mechanisms of manipulation in Russian online media. How clickbait works (or does not) // Journal of Pragmatics. 2022. No. 195. P. 91–108.
2. Asr, Taboada 2019 – Asr F.T., Taboada M. Big Data and quality data for fake news and misinformation detection // Big Data & Society. 2019. No. 1 (6). P. 1–14.
3. Conroy et al. 2015 – Conroy N.K., Rubin V.L., Chen Y. Automatic deception detection. Methods for finding fakenews // ASIST Proceedings. 2015. Vol. 52. No. 1. P. 1–4.
4. Da San Martino et аl. 2019 – Da San Martino G., Yu S., Barron-Cedeno A., Petrov R., Nakov P. Fine-grained analysis of propaganda in news articles // Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLPIJCNLP) / ed. by K. Inui, J. Jiang, V. Ng, X. Wan. Hong Kong: Association for Computational Linguistics. 2019. P. 5636–5646.
5. Grieve, Woodfield 2023 – Grieve J., Woodfield H. The language of fake news (elements in forensic linguistics), Cambridge: Cambridge University Press, 2023. 75 p.
6. Li et al. 2022 – Li H., Dunn J., Nini A. Register variation remains stable across 60 languages // Corpus Linguistics and Linguistic Theory. 2022. Vol. 19. No. 3. P. 397–426.
7. Põldvere et al. 2023 – Põldvere N., Uddin Z., Thomas A. The PolitiFact-Oslo corpus. A new dataset for fake news analysis and detection // Information. 2023. Vol. 14. No. 12. P. 1–32.
8. Potthast et al. 2018 – Potthast M., Kiesel J., Reinartz K., Bevendorff J., Stein B. A stylometric inquiry into hyperpartisan and fake news // ACL Proceedings. 2018. No. 1. P. 231–240.
9. Rashkin et al. 2017 – Rashkin H., Choi E., Jang J. Y., Volkova S., Choi Y. Truth of varying shades. Analyzing language in fake news and political fact-checking // EMNLP Proceedings. Copenhagen, 2017. P. 2931–2937.
10. Reboul 2021 – Reboul A. Truthfully misleading: truth, informativity, and manipulation in linguistic communication // Frontiers in Communication, 2021. Vol. 6. DOI: 10.3389/fcomm.2021.646820.
11. Sousa-Silva 2022 – Sousa-Silva R. Fighting the fake. A forensic linguistic analysis to fake news detection // International Journal for the Semiotics of Law. 2022. No. 35. P. 2409–2433.
12. Tandoc et al. 2017 – Tandoc E.C., Lim Z.W., Ling R. Defining fake news // Digital Journalism. 2017. No. 2 (6). P. 137–153.
13. Torok 2015 – Torok R. Symbiotic radicalisation strategies: Propaganda tools and neuro linguistic programming // Proceedings of the Australian Security and Intelligence Conference. Perth, 2015. P. 58–65.
14. Trnavac, Poldvere 2024 – Trnavac R., Poldvere N. Investigating appraisal and the language of evaluation in fake news corpora // Corpus Pragmatics. 2024. Vol. 8. No. 2. P. 107–130.
15. Volkova et al. 2017 – Volkova S., Shaffer K., Jang J.Y., Hodas N. Separating facts from fiction. Linguistic models to classify suspicious and trusted news posts on Twitter* // ACL Proceedings. 2017. No. 2. P. 647–653.
16. Weston 2018 – Weston A. A rulebook for arguments. Indianapolis: Hackett Publishing, 2018. 118 p.
Дополнительные файлы
Для цитирования: Трнавац Р. Взаимодействие персуазивных и прагматических стратегий в фейковых новостях в англоязычных социальных сетях, новостях и блогах (пилотное исследование). ВЕСТНИК РГГУ. Серия «Литературоведение. Языкознание. Культурология». 2025;(3):210-226. https://doi.org/10.28995/2686-7249-2025-3-210-226
For citation: Trnavac R. The interaction of persuasive and pragmatic strategies in fake news on English-language social media, news, and blogs (pilot study). RSUH/RGGU Bulletin: “Literary Teory. Linguistics. Cultural Studies”, Series. 2025;(3):210-226. (In Russ.) https://doi.org/10.28995/2686-7249-2025-3-210-226
Обратные ссылки
- Обратные ссылки не определены.
