К этим материалам можно отнести и публикации в социальной сети Twitter, которые, с другой стороны, относятся к так называемым статусным репликам в более широком контексте, так как платформа Twitter позволяет публиковать не только короткие статусные реплики, но и другие поликодовые тексты. Анализ материалов из ленты Twitter, по нашему мнению, необходимо и достаточно проводить по принципу выявления «Многих схожих» и «Выделяющихся их многих схожих» (таблица 11).
Количественное соотношение признаков публикаций в Twitter
Для анализа таких материалов используется как
Для определения общей тенденции публикаций человека рассматривается понятие
Заслуживает внимание работа Сергеевой А.С., Кирилова Б.А. и Ворониной Е.Ю., в которой авторами были проанализированы дискурсные практики виртуального профессионального сообщества IT-специалистов Habrahabr.ru, которые были представлены в виде комментариев к статьям. Основная задача исследования – понять, «служит ли данное общение цели нахождения ответов в рамках текущей профессиональной деятельности или же для успешного функционирования подобного сообщества необходимо нахождение множественных коммуникаций внутри сообщества и множественных целей участников сообщества, которые сплачивают сообщество и превращают сервис по поиску информации в живой социальный организм с комплексной иерархией и сложными интенциями» [42, с. 84]. Исследование показало, что для изучения дискурса профессионального виртуального сообщества как профессионального дискурса особого типа, конституирующего поведение своих членов и транслирующего определённый набор тем и «разрешённых» способов высказывания, необходимо решение задач: 1) анализа лингвистического содержания дискурса профессионального виртуального сообщества методами лингвостатического анализа, 2) анализа концептуальной структуры высказываний в сообществе с помощью алгоритмов кластеризации k-means, 3) анализа отношений «Мы – Они» как маркера сформированности системы власти и угнетения в рамках сообщества методами критического анализа дискурса. Использованные методы показали возможность определения содержания дискурса сообщества, концептуальной структуры высказываний, а также выявления дискурса о «Других» [Там же].
По мнению Волковой А.Г., дискурсивный анализ предполагает рассмотрение текста с различных позиций: не только с лингвистической, но и с психологической, социологической (текст как продукт социума, определённой социальной группы), культурологической – так как для дискурса важны не только языковые средства, использованные в том или ином тексте, но и ситуация произнесения /написания текста [12].
Дискурс-анализ может распадаться на следующие этапы (по Волковой):
анализ текста с формальной точки зрения (лексические, грамматические, синтаксические средства),
взаимоотношения текста и его интерпретации (движение от текста к дискурсу),
рассмотрение влияния на дискурс различных контекстов (культурного, политического, социального и т. п.) [12].
Рассматривая вопрос
Практикуя такое поведение, пользователь рискует тем, что информация с непубличной страницы может стать доступна широкому кругу пользователей вследствие взлома, ошибки в настройках приватности, распространение информации людьми из числа доверенных лиц (друзей) и по иным причинам [Там же].