Среда, 27 маяИнститут «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций» СПбГУ

Текстовые проявления фрустрированности пользователя социальных сетей

Работа посвящена выявлению дифференцирующих текстовых признаков фрустрации как состояния, возникающего вследствие субъективной невозможности удовлетворения потребности. Лингвистическая реализация фрустрированности в текстах сетевой коммуникации рассматривается как вариант эмотивной речи, исследование которого представляет собой интерес в плане диагностики эмоционального благополучия как на индивидуальном, так и на групповом уровне. Представлены данные психолингвистического эмпирического исследования, проведенного с опорой на методы искусственного интеллекта. Был собран корпус текстов: посты и комментарии 100 пользователей социальных сетей, написанные в разных эмоциональных состояниях — в спокойном состоянии и состоянии фрустрации. Обработка текстов проводилась с помощью лингвистического анализатора, выявляющего в автоматическом режиме 177 текстовых параметров. Кластеризация пользователей по характеру изменений в значениях измеряемых текстовых характеристик под влиянием фрустрации выявила существование двух кластеров. В первый кластер попали люди, у которых под влиянием фрустрации в текстах повышается доля глаголов прошедшего времени единственного числа, доля глаголов 1-го лица, частота встречаемости местоимений-существительных, коэффициент опредмеченности действия (количествово глаголов / количество существительных), доля местоимений 1-го лица единственного числа, число знаков пунктуации / число слов. Во второй кластер попали те пользователи, у кого в ситуации препятствия повышается частота встречаемости существительных, средняя длина слов и слова в семантической роли предиката, а показатели, повышающиеся в постах пользователей, попавших в первый кластер, падают. Сделан вывод о том, что существуют два лингвистических паттерна фрустрационного реагирования: паттерн «рассказа о собственных действиях» и паттерн «рассказа об обстоятельствах дела».

Textual manifestations of social network user frustration

The work is devoted to the identification of differentiating textual signs of frustration as a reaction to subjective inability to satisfy a need. The linguistic realization of frustration in the texts of network communication is considered as emotive speech and is a useful tool for diagnosing emotional well-being both at the individual and at the group level. The data of a psycholinguistic empirical study carried out using the methods of artificial intelligence are presented. Texts of 100 social networks users were analyzed: posts and comments had been written in different emotional states — while calm and in frustration. Texts were processed using a linguistic analyzer that can automatically detect 177 text parameters. Clustering on the basis of changes caused by frustration in the measured text characteristics revealed the existence of two clusters of users. The first cluster encompasses people whose texts, under the influence of frustration, reveal an increase in the proportion of singular past tense verbs, 1st person verbs, and 1st person pronouns, the frequency of “pronouns-nouns,” the coefficient of action objectification (number of verbs relative to the number of nouns) and the number of punctuation marks relative to the number of words. The second cluster includes people whose texts reveal an increase in the frequency of nouns and words in the semantic role of predicate, and for the average word length, but a decrease for indicators from the first cluster. It is concluded that there are two linguistic patterns of frustration response: the “story about one’s own actions” and the “story about the case circumstances.”

Кузнецова Юлия Михайловна — канд. психол. наук; kuzjum@yandex.ru

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, 
Российская Федерация, 117321, Москва, пр. 60-летия Октября, 9

Курузов Илья Алексеевич — аспирант; kuruzov2014@mail.ru

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет),
Российская Федерация, 141701, Московская обл., Долгопрудный, Институтский пер., 9

Смирнов Иван Валентинович — канд. физ.-мат. наук; ivs@isa.ru

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Станкевич Максим Алексеевич — аспирант; stankevich@isa.ru

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Старостина Елена Валериевна — e.v.starostina@inp.nsk.su

Институт ядерной физики имени Г. И. Будкера СО РАН,
Российская Федерация, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 11

Чудова Наталья Владимировна — канд. психол. наук; nchudova@gmail.com

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Yuliya M. Kuznetsova — PhD in Psychology; kuzjum@yandex.ru

Federal Research Center ‘Computer Science and Control’, Russian Academy of Sciences,
9, pr. 60-letiia Oktiabria, Moscow, 117321, Russian Federation

Ilya A. Kuruzov — Postgraduate Student; kuruzov2014@mail.ru

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University),
9, Institutskii per., Dolgoprudnyi, Moscow region, 141701, Russian Federation

Ivan V. Smirnov — PhD in Phys.-Math. Sci.; ivs@isa.ru

Federal Research Center ‘Computer Science and Control’, Russian Academy of Sciences

Maxim A. Stankevich — Postgraduate Student; stankevich@isa.ru

Federal Research Center ‘Computer Science and Control’, Russian Academy of Sciences

Elena V. Starostina — e.v.starostina@inp.nsk.su

Budker Institute of Nuclear Physics of Siberian Branch Russian Academy of Sciences,
11, pr. Academika Lavrentieva, Novosibirsk, 630090, Russian Federation

Natalia V. Chudova — PhD in Psychology; nchudova@gmail.com

Federal Research Center ‘Computer Science and Control’, Russian Academy of Sciences

Кузнецова, Ю. М., Курузов, И. А., Смирнов, И. В., Станкевич, М. А., Старостина, Е. В., Чудова, Н. В. (2020). Текстовые проявления фрустрированности пользователя социальных сетей. Медиалингвистика, 7 (1), 4–15.

DOI: 10.21638/spbu22.2020.101

URL: https://medialing.ru/tekstovye-proyavleniya-frustrirovannosti-polzovatelya-socialnyh-setej/ (дата обращения: 27.05.2020)

Kuznetsova, Y. M., Kuruzov, I. A., Smirnov, I. V., Stankevich, M. А., Starostina, E. V., Chudova, N. V. (2020). Textual manifestations of social network user frustration. Media Linguistics, 7 (1), 4–15. (In Russian)

DOI: 10.21638/spbu22.2020.101

URL: https://medialing.ru/tekstovye-proyavleniya-frustrirovannosti-polzovatelya-socialnyh-setej/ (accessed: 27.05.2020)

УДК 159.9.07; 004.8

Рабо­та выпол­не­на при частич­ной финан­со­вой под­держ­ке РФФИ (про­ект № 17–29-02247)

Введение

Инфор­ма­ци­он­ный век поро­дил мно­же­ство новых фено­ме­нов обще­ствен­но­го и инди­ви­ду­аль­но­го созна­ния и сде­лал неко­то­рые меха­низ­мы функ­ци­о­ни­ро­ва­ния пси­хи­ки более актив­но исполь­зу­е­мы­ми. В первую оче­редь это каса­ет­ся меха­низ­мов порож­де­ния и пони­ма­ния пись­мен­ной речи. С этим свя­за­но, в част­но­сти, то, что в тра­ди­ци­он­ной для общей и кли­ни­че­ской пси­хо­ло­гии про­бле­ме пове­де­ния в ситу­а­ции фруст­ра­ции на пер­вый план выдви­нул­ся новый аспект — вопрос о линг­ви­сти­че­ских пат­тер­нах фруст­ра­ци­он­но­го реа­ги­ро­ва­ния и воз­мож­но­сти на осно­ве наблю­да­е­мых осо­бен­но­стей тек­ста поль­зо­ва­те­ля соци­аль­ных сетей выдви­нуть пси­хо­ди­а­гно­сти­че­скую гипо­те­зу о нали­чии у авто­ра тек­ста состо­я­ния фруст­ра­ции.

Постановка проблемы

Веду­щи­ми при­зна­ка­ми состо­я­ния фруст­ра­ции явля­ют­ся харак­тер­ные пере­жи­ва­ния, вызы­ва­е­мые воз­ни­ка­ю­щи­ми на пути к дости­же­нию цели или реше­нию зада­чи пре­пят­стви­я­ми, кото­рые объ­ек­тив­но непре­одо­ли­мы или субъ­ек­тив­но вос­при­ни­ма­ют­ся как тако­вые [Леви­тов 1967; Васи­люк 1984]. Деструк­тив­ное вли­я­ние фруст­ра­ции рас­про­стра­ня­ет­ся не толь­ко на эмо­ци­о­наль­ную сфе­ру лич­но­сти, но и на дея­тель­ность чело­ве­ка, фик­си­ру­ясь в фор­ме ста­биль­ных пове­ден­че­ских деви­а­ций (см., напри­мер: [Губи­на 2017; Чер­но­ва 2015]).

В опи­са­нии А. Веж­биц­кой эмо­ци­о­наль­ный кон­цепт фруст­ра­ции опи­сы­ва­ет­ся сле­ду­ю­щим обра­зом:

«Х чув­ству­ет что-то
Ино­гда чело­век дума­ет при­мер­но так:
я хочу сде­лать что-то
я не могу сде­лать это­го
поэто­му этот чело­век чув­ству­ет что-то пло­хое
Х чув­ству­ет что-то похо­жее» [Веж­биц­кая 1997: 338].

«Что-то пло­хое», испы­ты­ва­е­мое в состо­я­нии фруст­ра­ции из-за невоз­мож­но­сти удо­вле­тво­ре­ния суще­ствен­но важ­ной потреб­но­сти, может быть пред­став­ле­но чув­ства­ми гне­ва, отча­я­ния, апа­тии, вины и сты­да и т. п. [Вое­во­дин, Бохан 2015]. Как и эмо­ци­о­наль­ные состо­я­ния вооб­ще, фруст­ра­ция име­ет свою спе­ци­фи­че­скую фор­му рече­во­го про­яв­ле­ния, ока­зы­вая вли­я­ние на семан­ти­че­скую реа­ли­за­цию про­грам­мы выска­зы­ва­ния, опре­де­ляя выбор слов, орга­ни­за­цию речи, ее инфор­ма­тив­ность [Дени­сен­ко, Чебо­та­ре­ва 2008: 30–31].

Соци­аль­ный мас­штаб нега­тив­ных эффек­тов, свя­зан­ных с цир­ку­ля­ци­ей в мас­сме­диа про­во­ци­ру­ю­щих раз­ви­тие фруст­ра­ции тек­стов, опре­де­ля­ет акту­аль­ность созда­ния средств для их выяв­ле­ния. Схе­мы иссле­до­ва­ния и диа­гно­сти­ки сете­вых тек­стов-фруст­ра­тов при этом зави­сят от кон­кре­ти­за­ции реша­е­мой зада­чи. Оцен­ка выра­жен­но­сти тек­сто­вых при­зна­ков фруст­ра­ции может опи­рать­ся на обоб­щен­ное срав­не­ние тек­стов, напи­сан­ных в состо­я­нии фруст­ра­ции и создан­ных в состо­я­нии душев­но­го спо­кой­ствия. Для это­го мож­но про­во­дить срав­ни­тель­ные иссле­до­ва­ния групп тек­стов, сфор­ми­ро­ван­ных по кри­те­рию наличия/отсутствия состо­я­ния фруст­ра­ции на момент созда­ния тек­ста. По этой схе­ме постро­е­ны рабо­ты [Ени­ко­ло­пов и др. 2019б; Куз­не­цо­ва, Чудо­ва 2018].

Дру­гая схе­ма под­ра­зу­ме­ва­ет более тща­тель­ный ана­лиз вли­я­ния состо­я­ния фруст­ра­ции на тек­сто­вую про­дук­цию, когда пред­ме­том срав­не­ния ста­но­вят­ся раз­ли­чия в текстах одно­го и того же чело­ве­ка, создан­ных им в спо­кой­ном и фруст­ри­ро­ван­ном состо­я­нии. Такой под­ход поз­во­ля­ет избе­жать эли­ми­на­ции инди­ви­ду­аль­ных вари­ан­тов вли­я­ния фруст­ра­ции, неиз­беж­ную при груп­по­вой схе­ме обра­бот­ки дан­ных. Воз­мож­но­сти реа­ли­за­ции вто­ро­го под­хо­да иссле­ду­ют­ся в насто­я­щей рабо­те, опре­де­ляя ее зада­чи:

1) выде­ле­ние инди­ви­ду­аль­ных вари­ан­тов изме­не­ний тек­сто­вых при­зна­ков под вли­я­ни­ем фруст­ра­ции;

2) попыт­ка типи­за­ции инди­ви­ду­аль­ных вари­ан­тов, т. е. выде­ле­ния харак­тер­ных типов изме­не­ний, воз­ни­ка­ю­щих в текстах вслед­ствие фруст­ра­ции.

История вопроса

Эмо­тив­ное содер­жа­ние речи — один из при­о­ри­тет­ных пред­ме­тов линг­ви­сти­че­ских и пси­хо­линг­ви­сти­че­ских иссле­до­ва­ний. Соглас­но тео­рии рече­вых актов Дж. Ости­на и Дж. Сер­ля, любое выска­зы­ва­ние может быть оха­рак­те­ри­зо­ва­но с точ­ки зре­ния эмо­тив­ной праг­ма­ти­че­ской уста­нов­ки как его явной или скры­той цели: 1) про­ин­фор­ми­ро­вать о сво­их чув­ствах, 2) поде­лить­ся сво­и­ми чув­ства­ми, 3) про­ана­ли­зи­ро­вать свои чув­ства, 4) излить свои чув­ства, 5) узнать о чув­ствах адре­са­та, 6) про­ана­ли­зи­ро­вать чув­ства адре­са­та, 7) про­ин­фор­ми­ро­вать о чув­ствах тре­тье­го лица/лиц, 8) узнать о чув­ствах тре­тье­го лица/лиц, 9) при­звать адре­са­та к дей­ствию для избав­ле­ния от чув­ства, 10) при­звать адре­са­та к дей­ствию для полу­че­ния чув­ства. Каж­дая из пере­чис­лен­ных эмо­тив­ных праг­ма­ти­че­ских уста­но­вок име­ет диф­фе­рен­ци­ру­ю­щие при­зна­ки и может быть иден­ти­фи­ци­ро­ва­на в ходе ана­ли­за кон­крет­но­го тек­ста [Фили­мо­но­ва 2007]. Выяв­ле­ние харак­тер­ных для состо­я­ния фруст­ра­ции эмо­тив­ных уста­но­вок и средств их рече­вой реа­ли­за­ции поло­же­но в осно­ву пси­хо­ди­а­гно­сти­че­ской про­це­ду­ры — теста типа фруст­ра­ци­он­ной реак­ции С. Розен­цвей­га, в кото­ром оце­ни­ва­ние отве­тов испы­ту­е­мо­го про­ис­хо­дит на осно­ве тра­ди­ции, слож­но фор­ма­ли­зу­е­мо­го опы­та и инту­и­ции пси­хо­ди­а­гно­ста [Rosenzweig, Fleming, Rosenzweig 1948]. В каче­стве спе­ци­аль­но­го пред­ме­та раз­лич­ные рече­вые про­яв­ле­ния фруст­ра­ции иссле­до­ва­лись в рус­ле эмо­тив­ной линг­ви­сти­ки, ком­му­ни­ка­тив­ной линг­ви­сти­ки, линг­во­ко­гни­ти­ви­сти­ки [Хар­чен­ко, Коре­не­ва 2007].

Будучи вве­де­ны в ком­му­ни­ка­тив­ное про­стран­ство соци­аль­ных сетей, выска­зан­ные чув­ства начи­на­ют жить соб­ствен­ной жиз­нью. Эмо­тив­ная функ­ция язы­ка ока­зы­ва­ет­ся свя­зан­ной с его регу­ли­ру­ю­щей функ­ци­ей, и из выра­же­ния авто­ром эмо­ций в обще­нии выте­ка­ет их воз­буж­де­ние в парт­не­ре по обще­нию [Фили­мо­но­ва 2007: 17]. Напри­мер, есть дан­ные, что текст, содер­жа­щий лек­си­ку с семан­ти­кой таких отри­ца­тель­ных эмо­ций, как недо­воль­ство, осуж­де­ние, непри­язнь, отча­я­ние, тос­ка, гнев, агрес­сия, депрес­сия, может высту­пать в каче­стве моду­ля­то­ра состо­я­ния фруст­ра­ции, т. е. фруст­ра­то­ра [Хаче­ре­со­ва 2011]. При этом заклю­чен­ное в тек­сте воз­дей­ствие на полу­ча­те­ля инфор­ма­ции может быть пря­мым или кос­вен­ным, созна­тель­ным или неосо­знан­ным, акту­аль­ным или потен­ци­аль­ным [Руберт 1996: 29]. В при­ло­же­нии к про­бле­ма­ти­ке фруст­ра­ции это озна­ча­ет, что рас­про­стра­не­ние в сети тек­стов, про­во­ци­ру­ю­щих пере­жи­ва­ние фруст­ра­ции, может быть орга­ни­зо­ва­но и как спе­ци­аль­ная дея­тель­ность, под­ра­зу­ме­ва­ю­щая нали­чие у ини­ци­а­то­ра осо­знан­но­го моти­ва и цело­го ряда тех­ни­че­ских средств испол­не­ния, и как спон­тан­ный про­цесс, от воли ини­ци­а­то­ра не зави­ся­щий.

Даже не имея наме­ре­ния при­чи­нить кому-либо ущерб, участ­ни­ки сете­во­го обще­ния, порож­дая в состо­я­нии фруст­ра­ции тек­сты и пуб­ли­куя их, ока­зы­ва­ют опре­де­лен­ное нега­тив­ное воз­дей­ствие на эко­ло­гию медиа­сре­ды. В еще боль­шей сте­пе­ни о виру­лент­но­сти тек­сто­вых про­яв­ле­ний фруст­ра­ции при­хо­дит­ся гово­рить, когда мы име­ем дело со спе­ци­аль­но орга­ни­зу­е­мы­ми сете­вы­ми акци­я­ми, к кото­рым в первую оче­редь отно­сят­ся трол­линг и фей­ки.

Под трол­лин­гом пони­ма­ет­ся спе­ци­фи­че­ский вид ком­му­ни­ка­тив­ной агрес­сии с при­ме­не­ни­ем раз­но­об­раз­ных средств вер­баль­ной и пара­вер­баль­ной про­во­ка­ции, ока­зы­ва­ю­щей деструк­тив­ное воз­дей­ствие на участ­ни­ков. Выве­де­ние их из состо­я­ния душев­но­го рав­но­ве­сия, про­во­ци­ро­ва­ние эмо­ций гне­ва, стра­ха или отвра­ще­ния, ини­ци­и­ро­ва­ние сете­во­го кон­флик­та — основ­ные цели скан­даль­ных «вбро­сов» в дис­кус­сию. Автор трол­лин­га при этом полу­ча­ет удо­вле­тво­ре­ние потреб­но­стей само­ре­а­ли­за­ции и при­зна­ния, посколь­ку чув­ству­ет свою власть над эмо­ци­о­наль­ным состо­я­ни­ем собе­сед­ни­ков [Вне­брач­ных 2012; Duskaeva, Konyaeva 2016; Дус­ка­е­ва, Коня­е­ва 2017]. Изна­чаль­но трол­линг явля­ет­ся пре­иму­ще­ствен­но инди­ви­ду­аль­ной фор­мой ока­за­ния фруст­ри­ру­ю­ще­го вли­я­ния, хотя в самих соци­аль­ных сетях обще­при­знан­ным счи­та­ет­ся факт суще­ство­ва­ния заказ­но­го трол­лин­га как инстру­мен­та фор­ми­ро­ва­ния нега­тив­но­го эмо­ци­о­наль­но­го фона при обсуж­де­нии каких-либо про­блем, в более общем виде — как сред­ство веде­ния инфор­ма­ци­он­ной вой­ны [Корен­ная, Мазу­ров, Ста­ро­дуб­це­ва 2018].

Дру­гая фор­ма целе­на­прав­лен­но­го фор­ми­ро­ва­ния состо­я­ния фруст­ра­ции, свя­зан­ная с мас­сме­диа, — рас­про­стра­не­ние фей­ко­вой инфор­ма­ции — ста­но­вит­ся все более попу­ляр­ным пред­ме­том иссле­до­ва­ния в сфе­ре соци­аль­ной ком­пью­тер­ной линг­ви­сти­ки. К фей­ко­вым отно­сят­ся тек­сты, целе­на­прав­лен­но созда­ва­е­мые для обма­на адре­са­та. Фей­ко­вые ново­сти и ком­мен­та­рии по пово­ду при­род­ных и тех­но­ген­ных ката­строф, тер­ак­тов, эпи­де­мий, поли­ти­че­ских и соци­аль­ных кон­флик­тов и тому подоб­ных аффек­то­ген­ных для боль­шо­го чис­ла чита­те­лей тем посте­пен­но ста­но­вят­ся фак­то­ром, ока­зы­ва­ю­щим серьез­ное вли­я­ние на эмо­ци­о­наль­ное состо­я­ние, систе­му пред­став­ле­ний о реаль­но­сти и пове­ден­че­ские реше­ния поль­зо­ва­те­лей — жертв инфор­ма­ци­он­ных атак (см., напри­мер: [Bronstein et al. 2019; Lutzke et al. 2019; Wang et al. 2019; Zhang, Ghorbani 2019]). Одно из направ­ле­ний иссле­до­ва­ния фей­ков заклю­ча­ет­ся в выяв­ле­нии меха­низ­мов эмо­ци­о­наль­но­го зара­же­ния, лежа­щих в осно­ве дей­ствен­но­сти недо­сто­вер­ной инфор­ма­ции в плане силы ока­зы­ва­е­мо­го ею деструк­тив­но­го воз­дей­ствия и в плане готов­но­сти к уча­стию в даль­ней­шем ее рас­про­стра­не­нии [Du et al. 2018]. В част­но­сти, в [Chung, Zeng 2018] пока­за­но, что участ­ник сете­во­го обще­ния может ока­зать­ся тем более вли­я­тель­ным в каче­стве источ­ни­ка эмо­ци­о­наль­но­го зара­же­ния, чем интен­сив­нее выра­жа­е­мые им в сете­вых сооб­ще­ни­ях чув­ства стра­ха, гне­ва, отвра­ще­ния и без­на­деж­но­сти, т. е. те самые эмо­ции, кото­рые вхо­дят как в круг воз­ни­ка­ю­щих в ситу­а­ции фруст­ра­ции, так и в пере­чень фруст­ри­ру­ю­щих.

При­ве­ден­ный мате­ри­ал сви­де­тель­ству­ет о том, что изу­че­ние таких име­ю­щих явные тек­сто­вые очер­та­ния форм выра­же­ния фруст­ра­ции, как трол­линг и фей­ко­вые сооб­ще­ния, пред­став­ля­ет собой уже сло­жив­ше­е­ся направ­ле­ние меж­дис­ци­пли­нар­ных иссле­до­ва­ний, в рам­ках кото­ро­го накоп­ле­ны инте­рес­ные резуль­та­ты. Одна­ко в кон­тек­сте про­бле­мы рас­про­стра­не­ния фруст­ра­ции в ходе опо­сре­до­ван­но­го Сетью обще­ния по край­ней мере не мень­ший инте­рес вызы­ва­ют вари­ан­ты фруст­ри­ру­ю­ще­го рече­во­го пове­де­ния, тек­сто­вое оформ­ле­ние кото­рых не под­па­да­ет под извест­ные к насто­я­ще­му момен­ту кри­те­рии. Насто­я­щее иссле­до­ва­ние пред­став­ля­ет собой попыт­ку выяв­ле­ния при­зна­ков такой сете­вой тек­сто­вой дея­тель­но­сти, кото­рая созда­ет у чита­те­ля впе­чат­ле­ние фруст­ри­ро­ван­но­сти авто­ра. Пси­хо­ло­ги­че­ски такая поста­нов­ка вопро­са оправ­дан­на в силу того, что смут­ные ощу­ще­ния и неопре­де­лен­ные впе­чат­ле­ния обла­да­ют боль­шим потен­ци­а­лом зара­же­ния, посколь­ку эмо­ци­о­наль­ный тон реак­ции реци­пи­ен­та на вос­при­ни­ма­е­мое им выска­зы­ва­ние опре­де­ля­ет­ся имен­но на сла­бо осо­зна­ва­е­мом или вовсе неосо­зна­ва­е­мом уровне. При этом для иссле­до­ва­ния такой не име­ю­щей чет­ко опре­де­ли­мых средств выра­же­ния виру­лент­ной тек­сто­вой дея­тель­но­сти тре­бу­ет­ся спе­ци­фи­че­ский инстру­мен­та­рий, раз­ра­бот­ка кото­ро­го свя­за­на с при­вле­че­ни­ем воз­мож­но­стей мето­дов искус­ствен­но­го интел­лек­та.

Пред­мет­ная спе­ци­фи­ка пред­ла­га­е­мо­го под­хо­да опре­де­ля­ет­ся осо­бен­но­стя­ми обще­ния в интер­нет-сре­де, в част­но­сти его ком­би­на­тор­но­стью, при­над­леж­но­стью к слож­но­му «инфор­ма­ци­он­но-ком­му­ни­ка­тив­но­му уни­вер­су­му», вклю­ча­ю­ще­му в себя обще­ствен­ные (мас­со­вые), пуб­лич­ные (спе­ци­а­ли­зи­ро­ван­ные) и при­ват­ные (меж­лич­ност­ные) ком­му­ни­ка­ции [Попо­ва 2018]. Каж­дая из пере­чис­лен­ных сфер сете­во­го обще­ния может стать и ста­но­вит­ся сре­дой про­те­ка­ния двух вза­и­мо­свя­зан­ных про­цес­сов, содер­жа­тель­но отно­ся­щих­ся к фено­ме­но­ло­гии фруст­ра­ции, — ее выра­же­ния и рас­про­стра­не­ния.

Сред­ства мас­со­вой ком­му­ни­ка­ции высту­па­ют в каче­стве сре­ды выра­же­ния (отра­же­ния) состо­я­ния фруст­ра­ции, когда поль­зо­ва­те­ли делят­ся воз­ник­ши­ми под воз­дей­стви­ем фруст­ри­ру­ю­щих собы­тий чув­ства­ми, стре­мясь сни­зить накал пере­жи­ва­ния и най­ти под­держ­ку у сво­е­го соци­аль­но­го окру­же­ния. При этом тек­сты фруст­ри­ро­ван­ных людей отли­ча­ют­ся рядом линг­ви­сти­че­ских пока­за­те­лей. В част­но­сти, как сви­де­тель­ству­ют иссле­до­ва­ния с исполь­зо­ва­ни­ем мето­дов интел­лек­ту­аль­но­го ана­ли­за, наи­бо­лее зна­чи­мы­ми и эффек­тив­ны­ми для раз­ли­че­ния двух типов тек­стов ста­но­вят­ся тональ­ность слов; частот­ность зна­ков пре­пи­на­ния, частиц, отри­ца­тель­ных сло­во­форм и место­име­ний пер­во­го лица; коли­че­ство слов в семан­ти­че­ских ролях кау­за­тив, лик­ви­да­тив и деструк­тив; чис­ло инвек­тив и слов с семан­ти­кой сопро­тив­ле­ния, сте­ни­че­ских нега­тив­ных эмо­ций, стра­да­ния, общей энер­ге­ти­за­ции [Ени­ко­ло­пов и др. 2019б; Куз­не­цо­ва, Чудо­ва 2018]. 

Описание методики исследования

В соци­аль­ных сетях (ЖЖ, «Пика­бу», «Фейс­бук») были собра­ны посты и ком­мен­та­рии 100 рус­ско­языч­ных респон­ден­тов (воз­раст от 27 до 64 лет). Со стра­ниц каж­до­го респон­ден­та были взя­ты тек­сты, напи­сан­ные им в спо­кой­ном состо­я­нии (СТ), и тек­сты, напи­сан­ные в состо­я­нии фруст­ра­ции (ФТ). Тек­сты пред­став­ля­ют собой корот­кие посты (от 2 до 10 пред­ло­же­ний) и раз­вер­ну­тые ком­мен­та­рии (тако­го же раз­ме­ра). Отне­се­ние тек­ста к кате­го­рии СТ или ФТ про­ис­хо­ди­ло на осно­ве экс­перт­ной оцен­ки, при­чем в каче­стве экс­пер­тов высту­па­ли люди, хоро­шо зна­ю­щие авто­ров тек­стов, име­ю­щие с ними дли­тель­ный опыт обще­ния и не испы­ты­ва­ю­щие в этом обще­нии серьез­ных про­блем во вза­и­мо­по­ни­ма­нии. При­ме­ра­ми реплик из СТ могут слу­жить сле­ду­ю­щие выска­зы­ва­ния: вы хоро­шо про­ком­мен­ти­ро­ва­ли мои сло­ва о том что мир меня­ет­ся и теперь не нужен огром­ный слой негра­мот­ной гру­бой силы. :); Люди чита­ют сти­хи не для того, что­бы чужой опыт понять, а для того, что­бы уви­деть в них себя и то, что они пере­жи­ли; Под­твер­ждаю, живу у моря и лив­ни и штор­мы тут не ред­кость. Так вот в таких кана­вах дей­стви­тель­но не долж­но быть реше­ток. Ина­че их попро­сту сры­ва­ет пото­ка­ми, ника­кая свар­ка не помо­жет. При­ме­ры выска­зы­ва­ний из ФТ: Мамоч­ка род­ная! что-то мне пря­мо нехо­ро­шо ста­ло — навер­но отто­го, что зав­тра на лек­ции идти и пря­мо холод в гру­ди от тако­го. Мне даже кажет­ся, что мне лег­че под бом­бёж­ки, чем такое…; Нет, не пони­маю. Да, види­мо, тупа я для пони­ма­ния такой логи­ки; Как же я боюсь гулять с ребён­ком после дождя. Каж­дая лужа сей­час, как про­пасть в ад!

Для авто­ма­ти­че­ско­го ана­ли­за тек­стов при­ме­нял­ся линг­ви­сти­че­ский ана­ли­за­тор «Маши­ны РСА» [Ени­ко­ло­пов и др. 2019б]. Дан­ные, полу­чен­ные от «Маши­ны РСА», пред­став­ля­ют собой набор из 177 при­зна­ков: пси­хо­линг­ви­сти­че­ские пока­за­те­ли, семан­ти­че­ские роли и семан­ти­че­ские свя­зи, выде­ля­е­мые реля­ци­он­но-ситу­а­ци­он­ным ана­ли­зом РСА [Оси­пов, Смир­нов, Тихо­ми­ров 2008], лек­си­ка эмо­ций, оце­нок и соци­аль­но­го напря­же­ния, части речи. Линг­ви­сти­че­ский ана­ли­за­тор «Маши­ны РСА» рабо­та­ет с сете­вым пред­став­ле­ни­ем тек­ста и поз­во­ля­ет отра­жать текст в виде кон­струк­ции слож­ной гра­фо­вой струк­ту­ры, что отли­ча­ет его от мно­гих ана­ло­гич­ных инстру­мен­тов, в кото­рых струк­тур­ные отно­ше­ния меж­ду эле­мен­та­ми язы­ка не моде­ли­ру­ют­ся.

Собран­ная кол­лек­ция была пред­став­ле­на как 100 пар тек­стов — СТ и ФТ каж­до­го из ста респон­ден­тов. Для каж­до­го тек­ста были авто­ма­ти­че­ски посчи­та­ны зна­че­ния всех линг­ви­сти­че­ских при­зна­ков и для каж­дой пары тек­стов по каж­до­му при­зна­ку была вычис­ле­на раз­ни­ца. Далее про­во­ди­лась про­це­ду­ра кла­сте­ри­за­ции этой раз­ни­цы, дру­ги­ми сло­ва­ми реша­лась зада­ча груп­пи­ро­ва­ния авто­ров по харак­те­ру изме­не­ний, про­ис­хо­дя­щих в их текстах при смене состо­я­ния со спо­кой­но­го на фруст­ри­ро­ван­ное. Нас инте­ре­со­ва­ла типо­ло­ги­че­ская схо­жесть, т. е. толь­ко уве­ли­че­ние или умень­ше­ние зна­че­ния линг­ви­сти­че­ско­го при­зна­ка (без оцен­ки вели­чи­ны сдви­га). Это обу­сло­ви­ло спо­соб пре­до­б­ра­бот­ки дан­ных.

На пер­вом эта­пе пре­до­б­ра­бот­ки все при­зна­ки были отмас­шта­би­ро­ва­ны таким обра­зом: отри­ца­тель­ные и поло­жи­тель­ные зна­че­ния мас­шта­би­ро­ва­лись на мак­си­маль­ные абсо­лют­ные зна­че­ния сре­ди всех отри­ца­тель­ных и сре­ди всех поло­жи­тель­ных соот­вет­ствен­но. Такая пре­до­б­ра­бот­ка обу­слов­ле­на тем, что неко­то­рые при­зна­ки при пере­хо­де от СТ к ФТ име­ют неоди­на­ко­вые пре­де­лы для уве­ли­че­ния и для умень­ше­ния. Так, сред­няя дли­на пред­ло­же­ний не может стать отри­ца­тель­ной, хотя уве­ли­чить­ся может до сколь угод­но боль­ших зна­че­ний. На вто­ром эта­пе ко всем дан­ным был при­ме­нен моди­фи­ци­ро­ван­ный сиг­нум. Его зна­че­ние рав­но нулю для зна­че­ния мень­ше­го по моду­лю, чем поро­го­вое (зада­ет­ся как пара­метр), и рав­ное 1 или –1 в соот­вет­ствии со зна­ком чис­ла. Дан­ный сиг­нум луч­ше обыч­но­го, посколь­ку он так­же пока­зы­ва­ет знак, но при этом пре­не­бре­га­ет близ­ки­ми к нулю зна­че­ни­я­ми. Был выбран пара­метр, рав­ный 0,05, т. е. мы счи­та­ли, что у при­зна­ка нет суще­ствен­но­го изме­не­ния, если он изме­нил­ся менее чем на 5 % от мак­си­маль­но­го изме­не­ния в эту сто­ро­ну. Перед основ­ной кла­сте­ри­за­ци­ей был исполь­зо­ван DBSCAN для поис­ка шумов и мет­ри­ка Score Function для оцен­ки каче­ства того, насколь­ко отде­ле­ние шумов улуч­ша­ет каче­ство кла­сте­ри­за­ции по срав­не­нию с каче­ством на одном кла­сте­ре. DBSCAN не обна­ру­жил шумов, поэто­му далее мы будем пред­по­ла­гать, что наши дан­ные не содер­жат выбро­сов.

В даль­ней­ших экс­пе­ри­мен­тах для оцен­ки каче­ства кла­сте­ри­за­ции исполь­зо­ва­лась мет­ри­ка — про­из­ве­де­ние стан­дарт­ной мет­ри­ки Score Function на мини­мум из еди­ни­цы и раз­ме­ра кла­сте­ра, делен­но­го на 10. Пер­вый мно­жи­тель этой мет­ри­ки отве­ча­ет за каче­ство, вто­рой же штра­фу­ет, если в кла­сте­ре мень­ше деся­ти объ­ек­тов. Такие кла­сте­ры мы не смо­жем каче­ствен­но про­ана­ли­зи­ро­вать вви­ду их неболь­шо­го раз­ме­ра, и логич­нее все­го было бы интер­пре­ти­ро­вать их как выбро­сы, одна­ко это про­ти­во­ре­чит пред­по­ло­же­нию, сде­лан­но­му на осно­ве резуль­та­тов DBSCAN.

Анализ материала

Для выбо­ра опти­маль­но­го мето­да и опти­маль­но­го коли­че­ства кла­сте­ров исполь­зо­ва­лась так­же выше­опи­сан­ная мет­ри­ка. Была про­из­ве­де­на кла­сте­ри­за­ция раз­лич­ны­ми извест­ны­ми алго­рит­ма­ми, при этом так­же варьи­ро­ва­лось коли­че­ство кла­сте­ров в диа­па­зоне от 1 до 5. Наи­луч­шим мето­дом кла­сте­ри­за­ции ока­зал­ся KMeans, при­чем опти­маль­ное коли­че­ство кла­сте­ров — два. Наи­бо­лее раз­ли­ча­ю­щи­е­ся при­зна­ки у двух кла­сте­ров были выде­ле­ны сле­ду­ю­щим обра­зом: вычис­ле­но сред­нее зна­че­ние всех при­зна­ков для каж­до­го кла­сте­ра, полу­че­на раз­ни­ца меж­ду ними и выбра­ны девять наи­бо­лее раз­ли­ча­ю­щих­ся:

  • доля гла­го­лов про­шед­ше­го вре­ме­ни един­ствен­но­го чис­ла;
  • доля гла­го­лов 1‑го лица;
  • часть речи: суще­стви­тель­ное;
  • часть речи: место­име­ние-суще­стви­тель­ное;
  • сред­няя дли­на слов (в коли­че­стве сим­во­лов);
  • коэф­фи­ци­ент опред­ме­чен­но­сти дей­ствия (коли­че­ство­во гла­го­лов / коли­че­ство суще­стви­тель­ных);
  • доля место­име­ний 1‑го лица един­ствен­но­го чис­ла;
  • семан­ти­че­ская роль: пре­ди­кат;
  • чис­ло зна­ков пунк­ту­а­ции / чис­ло слов.

Для этих при­зна­ков были постро­е­ны гисто­грам­мы рас­пре­де­ле­ния зна­че­ний: для каж­до­го отмас­шта­би­ро­ван­но­го зна­че­ния при­зна­ка взят интер­вал {–1,1}, в кото­ром лежат зна­че­ния это­го при­зна­ка, он раз­бит на десять частей, для каж­до­го кла­сте­ра посчи­та­но коли­че­ство объ­ек­тов со зна­че­ни­ем это­го при­зна­ка в соот­вет­ству­ю­щей части и полу­чен­ные рас­пре­де­ле­ния нор­ма­ли­зо­ва­ны (инте­грал по все­му интер­ва­лу равен еди­ни­це).

Результаты исследования

Срав­не­ние кла­сте­ров, про­ве­ден­ное на осно­ве постро­ен­ных гисто­грамм, пока­за­ло сле­ду­ю­щее.

В кла­стер А вошли те авто­ры постов, у кого под вли­я­ни­ем фруст­ра­ции в текстах повы­ша­ет­ся зна­че­ние сле­ду­ю­щих пара­мет­ров: доля гла­го­лов про­шед­ше­го вре­ме­ни един­ствен­но­го чис­ла; доля гла­го­лов 1‑го лица; часто­та встре­ча­е­мо­сти место­име­ний-суще­стви­тель­ных; коэф­фи­ци­ент опред­ме­чен­но­сти дей­ствия; доля место­име­ний 1‑го лица един­ствен­но­го чис­ла; чис­ло зна­ков пунк­ту­а­ции / слов. При этом у них пони­жа­ют­ся зна­че­ния таких линг­ви­сти­че­ских пара­мет­ров, как часто­та встре­ча­е­мо­сти суще­стви­тель­ных; сред­няя дли­на слов; сло­ва в семан­ти­че­ской роли пре­ди­ка­та (отгла­голь­ное суще­стви­тель­ное, опи­сы­ва­ю­щее про­цесс или состо­я­ние, в кон­струк­ци­ях типа «выно­сить бла­го­дар­ность» и «про­дол­жать борь­бу»). Соот­вет­ствен­но, в кла­стер В вошли люди, на тек­сты кото­рых состо­я­ние неудо­вле­тво­рен­но­сти и разо­ча­ро­ва­ния ока­зы­ва­ет обрат­ное воз­дей­ствие.

Как мож­но видеть, для тек­стов одних людей харак­тер­но уве­ли­че­ние доли гла­го­лов в про­шед­шем вре­ме­ни, что про­ис­хо­дит во мно­гом (если не в основ­ном) за счет уве­ли­че­ния часто­ты назы­ва­ния соб­ствен­ных дей­ствий, в первую оче­редь дей­ствий, совер­шен­ных в про­шлом. При этом отме­ча­ет­ся и сни­же­ние вни­ма­ния к обсто­я­тель­ствам про­изо­шед­ше­го — часто­та встре­ча­е­мо­сти суще­стви­тель­ных умень­ша­ет­ся, в част­но­сти сни­жа­ет­ся и чис­ло суще­стви­тель­ных, выра­жа­ю­щих про­цесс и сто­я­щих в паре «непол­нознач­ный гла­гол — отгла­голь­ное суще­стви­тель­ное». Чис­ло зна­ков пре­пи­на­ния при этом уве­ли­чи­ва­ет­ся, а длин­ных слов упо­треб­ля­ет­ся мень­ше. В целом, види­мо, мож­но гово­рить о том, что в ситу­а­ции столк­но­ве­ния с пре­пят­стви­ем эти люди в сво­их постах чаще пере­чис­ля­ют свои дей­ствия и реже упо­ми­на­ют пред­ме­ты, с кото­ры­ми они дей­ство­ва­ли, а так­же про­цес­сы и состо­я­ния. В текстах поль­зо­ва­те­лей, попав­ших во вто­рой кла­стер, наблю­да­ет­ся, напро­тив, сни­же­ние как в целом доли гла­го­лов 1 лица, так и упо­ми­на­ний о соб­ствен­ных дей­стви­ях в про­шед­шем вре­ме­ни. Так­же в их текстах рас­тет часто­та встре­ча­е­мо­сти суще­стви­тель­ных, поэто­му неуди­ви­тель­но, что коэф­фи­ци­ент опред­ме­чен­но­сти дей­ствия у них пада­ет, а назы­ва­ние совер­шен­ных или тре­бу­е­мых дей­ствий ста­но­вит­ся менее энер­ги­че­ским, заме­ня­ясь опи­са­ни­ем про­цес­са (не «борол­ся», а «про­дол­жил борь­бу»). Таким обра­зом, полу­чен­ные дан­ные поз­во­ля­ют гово­рить о суще­ство­ва­нии двух линг­ви­сти­че­ских пат­тер­нов фруст­ра­ци­он­но­го реа­ги­ро­ва­ния — «рас­сказ о соб­ствен­ных дей­стви­ях» и «рас­сказ об обсто­я­тель­ствах дела». Для пси­хо­ло­ги­че­ской харак­те­ри­сти­ки поль­зо­ва­те­лей соци­аль­ных сетей раз­ли­че­ние «дея­те­лей» и «наблю­да­те­лей» может ока­зать­ся весь­ма полез­ным, в свя­зи с чем необ­хо­ди­мо про­ве­де­ние в даль­ней­шем уже пси­хо­ди­а­гно­сти­че­ско­го обсле­до­ва­ния людей, реа­ли­зу­ю­щих каж­дый из двух пат­тер­нов.

В завер­ше­ние отме­тим: как пока­за­ли экс­пе­ри­мен­ты по изу­че­нию зави­си­мо­сти каче­ства кла­сте­ри­за­ции от мето­да и коли­че­ства кла­сте­ров, каче­ство падет некри­тич­но для трех и даже четы­рех кла­сте­ров (паде­ние про­ис­хо­дит не более чем на 25 %). Это озна­ча­ет, что состо­я­ние фруст­ра­ции в прин­ци­пе вызы­ва­ет в рече­вой дея­тель­но­сти не толь­ко уни­вер­саль­ные изме­не­ния (подроб­нее о них см.: [Ени­ко­ло­пов и др. 2019а]) или типо­ло­ги­че­ски опре­де­лен­ные, опи­сан­ные в дан­ной рабо­те сдви­ги, но и локаль­ные, при­ро­да кото­рых нам пока неиз­вест­на. Без допол­ни­тель­но­го иссле­до­ва­ния выяс­нить, под вли­я­ни­ем каких фак­то­ров — лич­ност­ных или ситу­а­тив­ных — про­ис­хо­дят обна­ру­жен­ные изме­не­ния, не пред­став­ля­ет­ся воз­мож­ным.

Выводы

Пред­став­лен­ные дан­ные пси­хо­линг­ви­сти­че­ско­го эмпи­ри­че­ско­го иссле­до­ва­ния, про­ве­ден­но­го с опо­рой на мето­ды искус­ствен­но­го интел­лек­та, поз­во­ля­ют сде­лать сле­ду­ю­щие выво­ды:

  • состо­я­ние фруст­ра­ции вызы­ва­ет в рече­вой дея­тель­но­сти типо­ло­ги­че­ски опре­де­лен­ные сдви­ги, а имен­но мож­но гово­рить о суще­ство­ва­нии двух линг­ви­сти­че­ских пат­тер­нов фруст­ра­ци­он­но­го реа­ги­ро­ва­ния — «рас­сказ о соб­ствен­ных дей­стви­ях» и «рас­сказ об обсто­я­тель­ствах дела»;
  • вызы­ва­е­мые состо­я­ни­ем фруст­ра­ции сдви­ги в зна­че­ни­ях линг­ви­сти­че­ских пара­мет­ров постов в соц­се­тях носят не толь­ко типо­ло­ги­че­ский, опи­сан­ный в насто­я­щей рабо­те харак­тер, но и уни­вер­саль­ный [Ени­ко­ло­пов и др. 2019а], а так­же локаль­ный, спе­ци­фич­ный для неболь­ших групп респон­ден­тов.

Василюк, Ф. Е. (1984). Психология переживаний (анализ преодоления критических ситуаций). Москва: Изд-во Московского университета.

Вежбицкая, А. (1997). Язык. Культура. Познание. Москва: Русские словари.

Внебрачных, Р. А. (2012). Троллинг как форма социальной агрессии в виртуальных сообществах. Вестник Удмуртского университета. Философия. Социология. Психология. Педагогика, 1, 48–51.

Воеводин, И. В., Бохан, Н. А. (2015). Когнитивно-поведенческая копинг-профилактика аддиктивных и аффективных состояний у студентов (новый подход к оценке иррациональных когнитивных установок и копинга). Обозрение психиатрии и медицинской психологии, 2, 42–50.

Губина, Т. С. (2017). Экзистенциальная фрустрация как фактор суицидального риска: музыкотерапия в коррекции аттитюдов смерти. Тюменский медицинский журнал, 19 (3), 24–31.

Дускаева, Л. Р., Коняева, Ю. М. (2017). Троллинг в русскоязычных медиа. Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика, 5, 84–100.

Денисенко, В. Н., Чеботарева, Е. Ю. (2008). Современные психолингвистические методы анализа речевой коммуникации. Москва: Изд-во Российского университета дружбы народов.

Ениколопов, С. Н., Ковалев, А. К., Кузнецова, Ю. М., Старостина, Е. Н., Чудова, Н. В. (2019а). Признаки, характерные для письменных текстов, написанных в состоянии фрустрации. Вестник Московского университета. Серия 14. Психология, 66–85.

Ениколопов, С. Н., Кузнецова, Ю. М., Смирнов, И. В., Станкевич, М. А., Чудова, Н. В. (2019б). Создание инструмента автоматического анализа текста в интересах социогуманитарных исследований. Ч. 1. Методические и методологические аспекты. Искусственный интеллект и принятие решений, 2, 28–38.

Коренная, А. А., Мазуров, В. А., Стародубцева, М. А. (2018). Гибридный троллинг как метод ведения информационной войны и техника борьбы с ним. Известия Алтайского государственного университета, 6 (104), 232–237.

Кузнецова, Ю. М., Чудова, Н. В. (2018). Выявление текстовых показателей состояния фрустрации с помощью автоматического реляционно-ситуационного анализа. В Б. С. Алишев, А. О. Прохоров, А. В. Чернов (Ред.), Психология состояний человека: актуальные теоретические и прикладные проблемы. Материалы Третьей Международной научной конференции. Казань, 8–10 ноября 2018 г. (с. 279–282). Казань: Изд-во Казанского университета.

Левитов, Н. Д. (1967). Фрустрация как один из видов психических состояний. Вопросы психологии, 6, 118–129.

Осипов, Г. С., Смирнов, И. В., Тихомиров, И. А. (2008). Реляционно-ситуационный метод поиска и анализа текстов и его приложения. Искусственный интеллект и принятие решений, 2, 3–10.

Попова, Т. И. (2018). Актуальные направления исследования медийного интернет-пространства. Медиалингвистика, 5 (3), 258–272.

Руберт, И. Б. (1996). Становление и развитие английских регулятивных текстов (структурные, семантические, прагматические аспекты). Дис. … докт. филол. наук. Санкт-Петербург.

Филимонова, О. Е. (2007). Эмоциология текста. Анализ репрезентации эмоций в английском тексте. Санкт-Петербург: Книжный дом.

Харченко, В. К., Коренева, Е. Ю. (2007). Язык фрустрации: М. Лермонтов, М. Горький, О. Уайльд, С. Есин. Москва: Изд-во Лит. ин-та им. М. Горького.

Хачересова, Л. М. (2011). Некоторые аспекты языка фрустрации английского газетного текста. Вестник Пятигорского государственного лингвистического университета, 4, 115–117.

Чернова, Н. А. (2015). Фрустрации и преступления. Юридический вестник Самарского университета, 1 (4), 68–73.

Bronstein, M. V., Pennycook, G., Bear, A., Rand, D. G., & Cannon, T. D. (2019). Belief in Fake News is Associated with Delusionality, Dogmatism, Religious Fundamentalism, and Reduced Analytic Thinking. J. of Applied Research in Memory and Cognition, 8 (1), 108–117.

Chung, W., Zeng, D. (2018). Dissecting emotion and user influence in social media communities: An interaction modeling approach. Information & Management. Электронный ресурс https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378720617309229.

Du, Zh., Yang, Y., Cai, Q., Zhang, Ch., & Bai, Y. (2018). Modeling and inferring mobile phone users’ negative emotion spreading in social networks. Future Generation Computer Systems, 78 (3), 933–942.

Duskaeva, L. R., Konyaeva, Y. M. (2016). Trolling in Russian media. Journal of Organizational Culture, Communications and Conflict, 20 (Special Issue 4), 58–67.

Lutzke, L., Drummond, C., Slovic, P., Árvai, J. (2019). Priming critical thinking: Simple interventions limit the influence of fake news about climate change on Facebook. Global Environmental Change, 58. Электронный ресурс https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959378019307009.

Rosenzweig, S., Fleming, E. E., Rosenzweig, L. (1948). The children’s Form of the Rosenzweig Picture-Frustration Study. J. Psychol., 26, 10–12.

Wang, Y., McKee, M., Torbica, A., Stuckler, D. (2019). Systematic Literature Review on the Spread of Health-related Misinformation on Social Media. Social Science & Medicine, 240. Электронный ресурс https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953619305465.

Zhang, X., Ghorbani, A. A. (2019). An overview of online fake news: Characterization, detection, and discussion. Information Processing & Management. Электронный ресурс https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457318306794.

Bronstein, M. V., Pennycook, G., Bear, A., Rand, D. G., & Cannon, T. D. (2019). Belief in Fake News is Associated with Delusionality, Dogmatism, Religious Fundamentalism, and Reduced Analytic Thinking. J. of Applied Research in Memory and Cognition, 8 (1), 108–117.

Chernova, N. A. (2015). Frustration and crimes. Iuridicheskii vestnik SamGU, 1 (4), 68–73. (In Russian)

Chung, W., Zeng, D. (2018). Dissecting emotion and user influence in social media communities: An interaction modeling approach. Information & Management. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378720617309229.

Denisenko, V. N., Chebotareva, E. Iu. (2008). Modern psycholinguistic methods of analysi of speech communication. Moscow: RUDN Publ. (In Russian)

Du, Zh., Yang, Y., Cai, Q., Zhang, Ch., Bai, Y. (2018). Modeling and inferring mobile phone users’ negative emotion spreading in social networks. Future Generation Computer Systems, 78 (3), 933–942.

Duskaeva, L. R., Konyaeva, Y. M. (2016). Trolling in Russian media. Journal of Organizational Culture, Communications and Conflict, 20 (Special Issue 4), 58–67.

Duskaeva, L. R., Koniaeva, Iu. M. (2017). Trolling in Russian media. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriia 10. Zhurnalistika, 5, 84–100. (In Russian)

Enikolopov, S. N., Kovalev, A. K., Kuznetsova, Iu. M., Starostina, E. N., Chudova, N. V. (2019a). Features of texts written by a frustrated person. Vestnik MGU. Seriia 14. Psikhologiia, 66–85. (In Russian)

Enikolopov, S. N., Kuznetsova, Iu. M., Smirnov, I. V., Stankevich, M. A., Chudova, N. V. (2019b). Creating a text analysis tool for socio-humanitarian research. Part 1. Methodical and methodological aspects. Iskusstvennyi intellekt i priniatie reshenii, 2, 28–38. (In Russian)

Filimonova, O. E. (2007). Emotiology of the text. The analysis of the representation of emotions in the English text. St. Petersburg: Knizhnyi Dom Publ. (In Russian)

Gubina, T. S. (2017). Existential frustration as the factor of suicidal risk: music therapy in the correction of death attitudes. Tiumenskii meditsinskii zhurnal, 19 (3), 24–31. (In Russian)

Khacheresova, L. M. (2011). Some aspects of the language of frustration in the English newspaper text. Vestnik Piatigorskogo gosudarstvennogo lingvisticheskogo universiteta, 4, 115–117. (In Russian)

Kharchenko, V. K., Koreneva, E. Iu. (2007). The language of frustration: M. Lermontov, M. Gorky, O. Wilde, S. Yesin. Moscow: Literaturnyi institut im. M. Gor’kogo Publ. (In Russian)

Korennaia, A. A., Mazurov, V. A., Starodubtseva, M. A. (2018). Hybrid trolling as a method of information warfare and techniques for combating it. Izvestiia Altaiskogo gosudarstvennogo universiteta, 6 (104), 232–237. (In Russian)

Kuznetsova, Iu. M., Chudova, N. V. (2018). Detection of text indicators of frustration using automatic relational-situational analysis. In B. S. Alishev, A. O. Prokhorov, A. V. Chernov (Eds), Psikhologiia sostoianii cheloveka: aktual’nye teoreticheskie i prikladnye problemy. Materialy Tret’ei Mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii. Kazan’, 8–10 November 2018 (pp. 279–282). Kazan’: Kazan’ State University Publ. (In Russian)

Levitov, N. D. (1967). Frustration as a type of mental condition. Voprosy psikhologii, 6, 118–129. (In Russian)

Lutzke, L., Drummond, C., Slovic, P., .rvai, J. (2019). Priming critical thinking: Simple interventions limit the influence of fake news about climate change on Facebook. Global Environmental Change, 58. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959378019307009.

Osipov, G. S., Smirnov, I. V., Tikhomirov, I. A. (2008). Relational-situational method for searching and analyzing texts and its applications. Iskusstvennyi intellekt i priniatie reshenii, 2, 3–10. (In Russian)

Popova, T. I. (2018). The actual trends of media Internet space researches. Media Linguistics, 5 (3), 258–272. (In Russian)

Rosenzweig, S., Fleming, E. E., Rosenzweig, L. (1948). The children’s Form of the Rosenzweig Picture-Frustration Study. J. Psychol., 26, 10–12.

Rubert, I. B. (1996). Formation and development of English regulatory texts (structural, semantic, pragmatic aspects). PhD. Thesis. St. Petersburg. (In Russian)

Vasiliuk, F. E. (1984). Psychology of experiences (analysis of overcoming critical situations). Moscow: Moscow State University Publ. (In Russian)

Vezhbitskaia, A. (1997). Language. Сulture. Cognition. Moscow: Russkie slovari Publ. (In Russian)

Vnebrachnykh, R. A. (2012). Trolling as a form of social aggression in the virtual community. Vestnik Udmurtskogo gosudarstvennogo universiteta. Filosofiia. Sotsiologiia. Psikhologiia. Pedagogika, 1, 48–51. (In Russian)

Voevodin, I. V., Bokhan, N. A. (2015). Cognitive-behavioural coping-prevention of addictive and affective disorders among the students (new approach to evaluation of irrational cognitions and coping). Obozrenie psikhiatrii i meditsinskoi psikhologii, 2, 42–50. (In Russian)

Wang, Y., McKee, M., Torbica, A., Stuckler, D. (2019). Systematic Literature Review on the Spread of Health-related Misinformation on Social Media. Social Science & Medicine, 240. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953619305465.

Zhang, X., Ghorbani, A. A. (2019). An overview of online fake news: Characterization, detection, and discussion. Information Processing & Management. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457318306794.

Ста­тья посту­пи­ла в редак­цию 1 октяб­ря 2019 г.;
реко­мен­до­ва­на в печать 19 нояб­ря 2019 г.

© Санкт-Петер­бург­ский госу­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет, 2020

Received: October 1, 2019
Accepted: November 19, 2019