Автоматизований аналіз новинних текстів для виявлення маніпуляцій щодо аграрної політики

Abstract

У роботі розглянуто автоматизований аналіз новинних текстів для виявлення маніпулятивних повідомлень щодо аграрної політики. Досліджуються сучасні підходи до обробки текстових даних та можливості використання мови програмування Python для збору, аналізу й інтерпретації новинної інформації. Запропоновано застосування бібліотек Pandas, NLTK, spaCy та Scikit learn для попередньої обробки тексту, аналізу тональності, класифікації новин та виявлення потенційних маніпулятивних формулювань. Показано, що використання автоматизованих методів аналізу текстів дозволяє підвищити ефективність дослідження медіаконтенту, зменшити вплив людського фактору та забезпечити швидке опрацювання великих масивів інформації./The paper examines the automated analysis of news texts to identify manipulative content related to agricultural policy. Modern approaches to text data processing and the use of the Python programming language for collecting, analysing and interpreting news information are considered. The use of libraries such as Pandas, NLTK, spaCy and Scikit learn for text preprocessing, sentiment analysis, classification of news materials and detection of potentially manipulative statements is proposed. The study highlights that automated text analysis can significantly improve the efficiency of media content research, reduce the influence of the human factor and enable rapid processing of large volumes of information.