Kulcsszó – szövegbányászat

Katona Eszter – Kmetty Zoltán – Németh Renáta:

A korrupció hazai online médiareprezentációjának vizsgálata természetes nyelvfeldolgozással

Cikkünk a korrupció hazai online médiareprezentációjának tematikus elemzését mutatja be szövegbányászati megközelítést, azon belül is dinamikus topikmodellezést alkalmazva. Szövegkorpuszunkat a K-Monitor cikkgyűjteménye adta, amely korrupciógyanús, valamint szabálytalan közpénz-felhasználással kapcsolatos ügyeket feldolgozó, online sajtóban megjelenő cikkeket tartalmaz. Esettanulmányunk egyfelől exploratív jellegű: célunk a 2007–2018 közötti időszakra vonatkozóan azonosítani a cikkek főbb témáit és a tematikus változás dinamikáját, az egyes korrupciós témacsoportok előtérbe kerülését és háttérbe szorulását, illetve az egyes témák tartalmi változását. Kutatásunk másfelől magyarázatokra is kísérletet tesz, annak vizsgálatával, hogy van-e kapcsolat a tematika és a médium ellenzéki / kormánypárti pozíciója között, illetve hogy a kampányidőszak befolyásolja-e a korrupció reprezentációjának tematikáját. Annak köszönhetően, hogy az elemzett időszakban megváltozott az Origo hírportál tulajdonjoga, természetes kísérletként adódik annak vizsgálata, hogy a tulajdonosváltás milyen hatást gyakorolt a portálon megjelenő korrupciós diskurzus tematizáltságára.

Kulcsszavak: automatizált szövegelemzés, dinamikus topikmodell, korrupció, NLP, szövegbányászat