Завьялова Ксения

 Для анализа я выбрала статью из Яндекс Дзена, где говорится о сериалах и фильмах, которые не набрали достигаемых целей. Если рассматривать MDS- модель, то можно увидеть, что текст негативный. Светлые оттенки идут в пользу былых успехов компаний.   Более доминирующий тон и контраст (от темно-синего до желтого) показали,  что текст рассмотрен с разных сторон (негативных и положительных). Автор не только пишет плохое, но и старается найти положительное, будто оправдать. Карта эмоциональных полей показывает, что сложно было найти схожие абзацы. Но прослеживается четкость в том, где было написано о провалах компаний. Таблица дает нам распределение эмоций по абзацам. Прослеживается такая динамика: чем шкала больше, тем ярче автор выражает негативные эмоции. Но есть рассхождения в положительных моментах- таблица выдает малейшее значение, хотя статья говорит об обратном (относительно). Вывод: статья направлена больше на негатив, чем на позитив. Но автор оправдывает многие момент...

 Для анализа я взяла статью из The New York Times статью  Танцы мимо Венеры Милосской Очень интересная статья о перфомансе в Лувре, где инструктор по танцам поделился идеей. Численные показатели явно показывают положительную динамику текста. Выбирая позитивный контекст, программа показывает больше исчислений из разных абзацев текста. Исходя из анализа слов, мы можем сделать вывод о том, что в тексте использована вся палитра: от негатива к позитиву. Но все же желтый и зеленый цвета выражают яркую позитивную линию.

 Для анализа я взяла резидентов канала ТНТ: Азамат Мусагалиев, Денис Дорохов, Гарик Харламов. Азамат Мусагалиев Средние показатели, склоняется к положительному.     Контента в видео формате больше,  чем с ключевым словом Второй и третий столбцы более информативны для качественного анализа. Денис Дорохов Нейтральные упоминания, говорит о том, что он менее популярный в сети (хотя я бы поспорила), но результаты анализировать затруднительно. Типы контента последовательные, градация от видео, ссылки и фото. Основное- различные шоу с его участием. Гарик Харламов Негативные упоминания отсутствуют, нейтральных больше всего их ключевых слов (317), положительных мало (6) На скрине видно, что кооличество фото и видео на равне (в силу его большой популярности на канале) , ссылок 79. Третий столбец более информативный для анализа, в нем все упоминания за последнее время. Вывод: персоны идентичны друг другу, так как работают в одной сфере и участвуют в одних и тех же шоу. Также ид...

  Ксючевое слово "Russia" за период с 5.04. 2024 до 7.04.2024 1. Сохраните итоговый вариант как картинку и опубликуйте отдельным постом в блоге, аргументированно объясним как:  -связаны тексты с совпадающими цветными полями, что на ваш взгляд объединяет? Интересная и полезная программа, которая выявляет нужные новости по ключевому слову, а также делит их на блоки. На скрине видно, что красным цвтом выделено мнение известных людей, где четко прослеживалось заданное ключевое слово. Синим цветом выделены мировые новости, где также обнаружено заданное ключевое слово. В общем, видны все текущие события с участием России, в основном о событиях на Украине. -связаны тексты с общими линиями пересечений. На скрине видно, что не так много новостей связаны линиями пересечений, но они явно по одной тематикой. Каждая тема связана с военной тематикой и событиями.

1. Укажите тексты какой тематики вы использовали? 5 текстов с главной страницы ЧелГУ. -студ. квартирник -участие истфила -повышение квалификации -мотивационный тренинг -студентка в финале конкурса -мотивационный тренинг   2. Поясните на какие группы разделились выбранные вами  тексты и дайте обоснование почему именно такие группы были выделены. Первый, четвертый: жизнь студентов во внеучебное время. Второй, третий, пятый: направлены на развитие факультетов университета, с посылом "поступайте к нам" 3. Оцените будет ли меняться число групп по общности текстов при изменении уровня кластеризации? В какую сторону проиходят эти изменеия? Очевидно, меняется. Мне кажется, чем меньше масштаб самого анализа, тем более точно выявлены сходства анализа.    

Для анализа я взяла несколько новостей с телеграм канала "РИА новости" с 21 февраля Посты на различные темы, но по ключевым словам понятно о чем речь.     Не так много ключевых слов, но суть понятна. Вывод: оба варианта анализа показывают суть новостей, но первый вариант более удобен для понимания, так как разнообразней по ключевым словам.

 Для анализа я взяла две новости со схожим смыслом. https://smotrim.ru/article/3964237?ysclid=lwjlu8v7fi75538981 https://ren.tv/longread/1213626-feia-zhelanii-v-sude-chto-zhdet-elenu-blinovskuiu-na-novom-zasedanii?ysclid=lwjlxsaojs686118492 Данный анализ показал то, что речь идет о конкретном блогере Елене Блиновской, конкретные даты и судебные термины.  Первый анализ  углубленный в термины, второй же рассматривается со стороны дела "налоги". Вывод: оба текста нацелены на одного человека, но информация рассматривается с разных сторон. При этом, каждый текст понятен.  

Для анализа я выбрала одинаковые новости из разных источников. Анализ первого текста производит впечатление ГРУБОГО, МУЖЕСТВЕННОГО и БОЛЬШОГО. При этом, сохраняет небольшой процент ХОРОШЕГО, ПРОСТОГО и ДОБРОГО. Второй текст производит впечатление ПЛОХОГО, так же большой процент на ОТТАЛКИВАЮЩИЙ, СТРАШНЫЙ, ЗЛОЙ и т. д... В целом, я согласна с результатами анализа. Понятна причина такого анализа, так как первая новость была с телеграмм канала (более лояльная аудитория и подача материала), а вторая с новостного портала (более серьезный текст). Интересная программа для исследования!