МЕТОДИКА МЕДИАИССЛЕДОВАНИЙ. ЖМК-301. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ №8. СТРУКТУРНЫЙ SENTIMENT АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ С МОДЕЛЯМИ MDS, ACM И ОЦЕНКОЙ ДИСПЕРСИИ

Для анализа я взяла статью на Яндекс.Дзен об уходе актера Генра Кавилла с главной роли в сериале "Ведьмак". 

1. Модель MDS эмоциональной нагрузки текста. Анализируя представленные цвета, становится понятно, что статья не несет яркого негативного повествования. Почти, соблюден баланс между положительными высказываниями и негативными. И то, положительных чуть больше. 

2. Модель MDS (2). Тут так же видно, что весь текст не несет в себе большого количества негатива. Синяя область присутствует, но она не яркая и занимает меньше места, чем зеленая. Так оно и есть, автор не так активно осуждает уход актера. Скорее рассуждает, как так вышло и с какими трудностями теперь столкнется компания Netflix. 

3. Карта АСМ, эмоциональные пласты. На этой карте видно, как инструмент объединил абзацы на группы, анализируя, какой эмоциональный тон используется в том или ином предложении. Конечно, на мой взгляд, тут есть проблемы с определением точной "эмоции" предложения, но в целом то, что мы получили - приемлемо. 

4. Последний график Feature Statistics. Данная таблица верна, в Topic 3 и 8, самое большое количество негатива. Но данная таблица не подойдет для оценки всей ситуации в целом, так как удобнее была бы в узконаправленных на показ результатах негативной эмоциональной окраски. 

Вывод: у всего текста явно положительный эмоциональный посыл. Об этом точно мы можем узнать от инструмента MDS. Так как именно эта модель показывает нам всю картину целиком, помогая определить с помощью цветных областей, какой эмоциональный фон превалирует. Возможно, этот метод не самый идеальный и в каких-то местах не понятно, что то или иное предложение делает не в том эмоциональном поле, однако MDS лучше с этим справляется, чем тот же АСМ, по-моему мнению. Ну а график Feature Statistics в данной ситуации не совсем помог, но он был бы хорош в поиске конкретно негативных областей в тексте.