"Hańba w Sejmie" - zastosowanie modeli generatywnych do analizy debat parlamentarnych

Agnieszka Kwiatkowska

Abstract

Over the last decade there has been a clear increase in extreme political rhetoric in the parliamentary debate in Poland. One aspect of the progressive radicalization of the language is overuse of words having a high negative emotional intensity to describe events in everyday politics, which leads to the degradation of their importance. As research shows, brutalization of the language of the debate has negative consequences at the levels of the political elite and the electorate, leading to reduced efficiency of the parliament, the exacerbation of conflicts between parties and among their supporters, and the political alienation of citizens. In this article, I present the possibilities of using the transcripts of parliamentary discourse to analyze the changes of the political discourse, including the algorithms used for searching text corpora and analysis of the latent topics. As an example, I use a set of parliamentary speeches from the years 1991-2016 related to the idea of shame, betrayal, disgrace and scandal. I base my analyses on generative topic modeling employing on the method of latent Dirichlet allocation and its extension—Structural Topic Model, both being unsupervised methods of extracting topics from large text corpora. The results of the analysis confirm the increase in usage of radical vocabulary in time, and also describe the characteristics of its users and the most common contexts the extreme vocabulary tend to appear (identity politics, control over the media, foreign policy).
Author Agnieszka Kwiatkowska (Wydział Nauk Humanistycznych i Społecznych)
Agnieszka Kwiatkowska,,
- Wydział Nauk Humanistycznych i Społecznych
Journal seriesPrzegląd Socjologii Jakościowej, ISSN 1733-8069, (B 13 pkt)
Issue year2017
VolXIII
No2
Pages82-109
Publication size in sheets1.35
Keywords in PolishPolska, debaty parlamentarne, elity polityczne, ilościowa analiza treści, text mining
Keywords in English Poland, Parliamentary Debates, Political Elites, Quantitative Content Analysis, Text Mining
Abstract in PolishW ciągu ostatniego dziesięciolecia nastąpił wyraźny wzrost obecności skrajnej retoryki politycznej w debacie parlamentarnej w Polsce. Jednym z aspektów postępującej radykalizacji języka jest nadużywanie słów o wysokim negatywnym natężeniu emocjonalnym w celu opisania zdarzeń występujących w codziennej polityce, co prowadzi do degradacji ich znaczenia. Jak wskazują badania, brutalizacja języka debaty wywołuje negatywne konsekwencje na poziomie elit politycznych i elektoratu, prowadząc do zmniejszonej efektywności działania parlamentu, zaostrzenia konfliktów między partiami i ich zwolennikami oraz do alienacji politycznej obywateli. W artykule przedstawiam możliwości wykorzystania stenogramów parlamentarnych do analizy przemian dyskursu politycznego, w tym wykorzystane algorytmy przeszukiwania korpusów tekstów oraz analizy ukrytych tematów. Jako przykład wykorzystuję zbiór przemówień sejmowych z lat 1991‒2016 odnoszących się do idei hańby, zdrady, niesławy i skandalu. Opieram się głównie na generatywnym modelu tematycznym, wykorzystującym metodę ukrytej alokacji Dirichleta i jej rozszerzeniu – strukturalny model tematyczny, będących nienadzorowanymi metodami ekstrakcji tematów z dużych korpusów tekstów. Wyniki przeprowadzonych analiz potwierdzają wzrost radykalnego słownictwa w czasie, a także określają charakterystyki jego użytkowników oraz najczęściej występujące konteksty (polityka historyczna, kontrola nad mediami, polityka zagraniczna).
Languagepl polski
File
A. Kwiatkowska Hańba w Sejmie – zastosowanie modeli generatywnych do analizy debat parlamentarnych - oświadczenie.pdf 172.49 KB
A. Kwiatkowska Hańba w Sejmie – zastosowanie modeli generatywnych do analizy debat parlamentarnych ART.pdf 990.25 KB
Score (nominal)13
Score sourcejournalList
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?