Sentimental reflection of global crises: Czech and Ukrainian views on popular events through the prism of internet commentary
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15210%2F24%3A73627439" target="_blank" >RIV/61989592:15210/24:73627439 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://sciendo.com/article/10.2478/jazcas-2024-0027" target="_blank" >https://sciendo.com/article/10.2478/jazcas-2024-0027</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.2478/jazcas-2024-0027" target="_blank" >10.2478/jazcas-2024-0027</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Sentimental reflection of global crises: Czech and Ukrainian views on popular events through the prism of internet commentary
Popis výsledku v původním jazyce
Social media have become a part of our lives, and their use helps us learn about events and comment on them with certain emotions. The purpose of our study was to determine the most frequent tone (positive, negative, neutral) of comments on impactful emergency and crisis news in the Czech Republic and Ukraine on a specific topic (pandemics, war, natural disaster etc.) using the sentiment analysis method. The methods of the study included a theoretical analysis of literature, social media (Twitter, Telegram), a Python program using: large language models GPT-3.5-Turbo and Twitter-XLM-RoBERTa, processing and interpretation of results (psycholinguistic).
Název v anglickém jazyce
Sentimental reflection of global crises: Czech and Ukrainian views on popular events through the prism of internet commentary
Popis výsledku anglicky
Social media have become a part of our lives, and their use helps us learn about events and comment on them with certain emotions. The purpose of our study was to determine the most frequent tone (positive, negative, neutral) of comments on impactful emergency and crisis news in the Czech Republic and Ukraine on a specific topic (pandemics, war, natural disaster etc.) using the sentiment analysis method. The methods of the study included a theoretical analysis of literature, social media (Twitter, Telegram), a Python program using: large language models GPT-3.5-Turbo and Twitter-XLM-RoBERTa, processing and interpretation of results (psycholinguistic).
Klasifikace
Druh
J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS
CEP obor
—
OECD FORD obor
60203 - Linguistics
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Jazykovedny Casopis
ISSN
0021-5597
e-ISSN
1338-4287
Svazek periodika
75
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
SK - Slovenská republika
Počet stran výsledku
19
Strana od-do
43-61
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85209917099