>
Fa   |   Ar   |   En
   مطالعات شناختی عوامل تاثیرگذار بر احساس کاربران شبکه مجازی توییتر نسبت به کرونا: تحلیلی پیکره بنیاد براساس مبانی نظری کوچش  
   
نویسنده صادقی ساره ,بدخشان ابراهیم
منبع زبان شناسي اجتماعي - 1401 - دوره : 5 - شماره : 2 - صفحه:47 -58
چکیده    میزان تاثیر بیماری کووید 19 در زندگی مردم در چند سال اخیر سبب شده است تا در این پژوهش، به مطالعۀ میزان احساس‌های گوناگون مردم نسبت به این بیماری پرداخته شود. توجه به نوع احساس بیان‌شده توسط مردم در شبکه‌های اجتماعی و موضوعات بحث شده ازجمله موارد قابل بررسی این پژوهش است. بدین منظور با استفاده از روشی پیکره‌مدار ابتدا دادگان مناسب این موضوع به تعداد 53 هزار مورد با استفاده از روش خزش صفحات از شبکه توییتر تهیه گردید. سپس با استفاده از کلمات کلیدی احساسی و مفاهیم استعاری-کنایی مرتبط با احساس، دسته‌بندی خودکار بر اساس دادگان موجود انجام گرفت تا مباحث مهم مطرح‌شده در این دادگان مشخص گردد. مباحثی همچون واکسیناسیون، عوارض بیماری کرونا و وضعیت بهداشتی، فرهنگی، سیاسی، اقتصادی، مذهبی، آموزشی و جهان ازجمله موضوعات مطرح‌شده توسط کاربران در این دوران بوده است. نتایج به‌دست‌آمده نشان از آن دارد که برخی از موضوعات اقتصادی، بهداشتی، سیاسی و عوارض بیماری کرونا نقش پررنگ‌تری نسبت به دیگر موضوع‌ها برای احساس‌های مختلف داشته است.
کلیدواژه زبان‌شناسی پیکره‌ای، ویروس کرونا، طرح‌واره احساس، تحلیل معنا، توییتر، زبان‌شناسی اجتماعی
آدرس دانشگاه بوعلی‌سینا, ایران, دانشگاه کردستان, ایران
پست الکترونیکی ebadakhshan@uok.ac.ir
 
   cognitive studies on factors affecting the feeling of twitter users towards corona: a corpus approach based on the theoretical foundations of kovekces  
   
Authors sadeghi sareh ,badakhshan ebrahim
Abstract    due to the importance of covid19 virus in people’s lives in the last few years, the present study aimed to investigate how people expressed their feelings about this disease. in other words, this study explored the type of emotions expressed by people and the topics discussed by them in social networks. to this end, using a configuration-based method, first, 53000 documents were collected using the method of crawling pages from twitter. the data were then classified automatically using emotional keywords and metaphorical concepts. after that the important issues raised in these data were identified. topics such as vaccination, complications of coronary disease, and health, cultural, political, economic, religious, educational, and global status have been among the topics raised by users during this period. the results showed that some economic, health, and political issues and complications of coronary heart disease have played a greater role than other issues to express emotions.
Keywords corpus linguistics ,corona epidemic ,emotion schema ,social linguistics ,sentiment analysis ,twitter ,sociolinguistics
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved