Психолингвистический анализ русскоязычных текстовых сообщений на основе их фоносемантических статистических характеристик

Рассматривается проблема идентификации типа акцентуации паттерна поведения виртуального субъекта в сети Интернет и социальных сетях на основе статистического анализа текстов, что позволяет сформулировать гипотезу о структурных свойствах его коммуникаций и позволяет построить матрицу вероятностей для отношений между виртуальными масками субъектов. Тексты пользователей рассматриваются как сложные семантико-синтаксические образования, обладающие рядом психолингвистических характеристик. К их числу относятся цельность, а также смысловая направленность сообщения. Кроме того, в тексте, рассматриваемом как продукт речевой деятельности, обладающий большой степенью семантической вариативности, определяемой его темпоральными и сонарными характеристиками, проявляется невербальный характер поведения сетевых субъектов — виртуальных масок и роботизированных агентов. Практическая значимость предлагаемого решения для психолингвистического анализа строится на возрастающем значении развития системы условных знаков, в данном случае условных языков е-коммуникации, для порождения, в свою очередь, управляющих кластеров, регулирующих социальное поведение виртуальных субъектов в Сети. Это предположение строится на гипотезе Кеннета Айверса, в соответствии с которой чем лучше развита система условных знаков, тем больше возможностей она дает для создания новых алгоритмов.