HR:Politikusi beszédek analízise

A Miau Wiki wikiből

Forrás

Pethő Mária: A politikus nyelvi választásai –A politikusi beszédek mint tudatos döntések (előadás) Elhangzott: Nyelvészeti Doktoranduszok 12. Országos Konferenciája, Szeged (2008. december 2-3.) http://www.nytud.hu/conf/LingDok12.pdf

XLS

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Politikai beszédek nyelvészeti szempontú analízise

A feladat előtörténete

A feladat kiindulási alapja egy alkalmazott nyelvészeti konferenciára készített előadásom. Gyurcsány Ferenc és Orbán Viktor 2008. október 23-i beszédeiben vizsgáltam a személydeixis jelenségét (csak a szövegkörnyezetben értelmezhető személyre utaló elemek, például személyes névmások). A deiktikus elemek szövegbeli megjelenésének számát egy táblázatban összesítettem. Az derült ki, hogy mindketten, ha kis mértékben is, de szívesebben utaltak harmadik személyre. A személyre utalások típusa közül is az E/3 személyű dominált. Második helyen az extenzív (kiterjesztő) „mi” használata állt. Ezt követték a T/3 személyű utalások, majd az E/1 személyű utalások és legvégül az restriktív „mi”.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Az eredményeket továbbgondolva, szerettem volna, ha a leíró jellegen túl, valamifajta gyakorlati haszna is van a feladatnak. Ezért egy olyan rendszer kidolgozására törekedtem, mely alapján bejósolhatóvá válik, hogy egy adott napon, adott beszéddel mely politikus „jön ki” győztesen, olyan tényekből kiindulva például, hogy az egyes számú alakok használata szimpátiát, az együvé tartozás érzését alakítja ki hallgatóságban. Az elmúlt években egyre elterjedtebbé vált a szövegek számítógéppel segített statisztikai elemzése (például a MorphoLogic Kft. által fejlesztett programok; Chirag Mehta tagline program; BME MOKK hunpos program; Pajek program). (A Morphologic NewsPro és a Pannon Tudományegyetem Pszichológiai Intézete közösen próbált fejleszteni egy olyan elemező szoftvert, mely képes digitalizált szövegben azonosítani a negatív kifejezéseket, a szubjektív elemeket, attitűdöket kifejező szavakat, szókapcsolatokat.) Ezen programok többsége a nyelvi jelenségek kvantifikálásában segít (pl. szógyakoriság, szófelhő, asszociációs térkép), de a programok felhasználói a pusztán leíró jellegen túl eddig nem igazán törekedtek gyakorlati igényeket is kielégíteni. A feladat újdonsága az, hogy továbblépve az eddigieken, fontos tényezőként kezeli a hatást, és megpróbál számításokat készíteni arra vonatkozóan, hogy az egyes nyelvi elemek alkalmazásával milyen emóciók válthatók ki, azaz milyen irányba befolyásolható a választópolgár.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

fiktív időpontban elhangzott beszédek fiktív nyelvi adatai alapján

Objektumok (sorok)

Magyarázat a best practice munkalaphoz: Az E/1, T/1, E/3, T/3 deiktikus elemek adott beszédben megjelenő kvantifikált eredményei a 4-7 sorokban láthatók. A 8. sorban összesítettem az elhangzott E/1, T/1, E/3, T/3 alakokat, hogy a 9. és 10. sorokban ki tudjam számolni az egyes számú alakok megjelenési arányát az adott beszédben elhangzó összes megnyilatkozáshoz képest. A 11. sorban egy százalékos értéket kaptam, mely az adott beszédben elhangzó összes E/1 és T/1 arányát mutatja a többi deiktikus elemhez viszonyítva. A 13-15 . sorokban a két politikus százalékos értékeit egymáshoz viszonyítottam, és az jött ki az adott napon győztesnek, aki nagyobb arányban használta az egyes számú alakokat. A 16 sorban az összes beszéd eredményét átlagoltam, hogy ki az, aki összességében nyert a beszédeivel. Magyarázat a "solver" munkalaphoz: Az R oszlop 4-11. sor véletlenszámokat tartalmaz (RND). Ha a szám pozitív, akkor az adott napon Orbán Viktor volt sikeres, ha negatív előjelű, akkor Gyurcsány Ferenc (OV – GYF szimpátia változás). Például a 4. sor azt mutatja, hogy Orbán Viktor 3 ponttal vezet, az 5. sor azt mutatja, hogy Orbán Viktor 9 pontot javult. A 3. időpontban elhangzott beszéddel azonban Gyurcsány Ferenc átveszi a „vezetést”. A 13. „irány” sorban azt lehetne kijelenteni, hogy az E/1 gyakorisága minél nagyobb a beszédben, annál több „pontot” tud szerezni egy adott politikus. Mivel ezt teljes biztonsággal nem merjük kijelenteni, ezért írunk kérdőjeleket. (Nem magától értetődő, hogy optimum függvény-e.) A 16-31 sorokban kétszer vittük be a primér adatokat (8x16 probléma). Először (16-23 sorok  első 8 adat) azt ábrázolva, hogy Orbán Viktornak az a jó, ha minél több E/1 alakot használ (ez a szám minél nagyobb, annál jobb a viszony leképeződése). A következő 8 sorban ennek az ellentettjét látjuk. B7=100 egység (maximális), R7=1, ugyanakkor B27=7, R27=11, tehát az előző ellentettje. (A 16. sortól kezdődő blokkban a véletlenszámokat 10 egységgel feltoljuk, hogy ne legyen negatív szám benne.) Tehát kétféle elemzést számolunk: van egy direkt hatás: minél nagyobb, annál jobb. A 62. sortól azt nézzük, hogy mekkora mértékben járulhatott hozzá a 8 beszéd a 16-féle jellegzetesség figyelembevételével pl. Orbán Viktor sikeréhez. A 63. sorból azt lehet kiolvasni, hogy 17 ponttal növeli Orbán Viktor E/1 teljesítménye a saját szimpátiapontjait, ha 100 pontot tud létrehozni. Ha ennél kevesebbet, meredeken csökken. A 72 sortól az indirekt látható: ez a szakasz azt vizsgálja, hogy mennyivel csökkenti az E/1 használata OV népszerűségét. A 82. sortól, a fúzió összeolvassa a két szakasz eredményeit. Ebből a részből azt láthatjuk, hogy megértettük-e a történteket (FKERES - behelyettesítjük a fúziós táblából a hatásmechanizmusokat). A nagyon kis E/1 Gyurcsány hatás Orbán Viktornak jó.

Attribútumok (X, Y oszlopok)

Az egyes oszlopok fiktív időpontokban elhangzott fiktív beszédek nyelvi adatait tartalmazzák.

A feladat által érintett célcsoportok

médiakutatók, politológusok, nyelvészek, közvélemény kutatók, politikai beszédek írói, a magyar választópolgár, ill. akár maguk a politikusok is.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Kimutatható, hogy egy adott politikus milyen nyelvi eszközökkel érhet el kedvezőbb hatást.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

A "Best practice" munkalapon adott napokon elhangzott Gyurcsány és Orbán beszédek nyelvi adatai találhatóak. A feldolgozott adatok alapján részeredményeket képeztem (az elhangzott összes deiktikus elemhez viszonyítva az E/3, T/3, E/1, T/1 elemeket, arányszámítással). Átlagoltam az adott napok részeredményét, és ebből a „HA” függvény használatával kaptam meg a végeredményt.


A "solver" munkalapon:....????....

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

A "best practice" munkalapon: Gyurcsány, Orbán, Döntetlen. („Ha” függvény: igaz – hamis és döntetlen megfeleltetése szerint.)

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A Solver módszert azért tartom kifinomultabbnak a Best practice módszernél, mert a vizsgáló pontosabb eredményeket lát a részeredmények vizsgálatakor. A módszer előnye, hogy az adott pillanatban jól látszódnak a részeredmények közötti eltérések, és megmutatja az adott személy mozgásterét az általam korábban vázolt előfeltevéstől (az egyes számú alakok használata nagyobb népszerűséget jelent?!) Azt gondolom, hogy egy ehhez hasonló modell úttörő jelentőségű lehet, hiszen mérhetővé és bejósolhatóvá válna a politikusok nyelvi produktumainak hatása. A modell a nyelvészek, politológusok és politikusok számára nagy reményekkel kecsegtet. Ebben a feladatban csak egy nyelvi jelenséget vizsgáltam (a deiktikus elemek megjelenését és azok arányát). De egy politikai beszéd kapcsán még számos egyéb nyelvi jelenség is mérhetővé válna (például az igék aspektusa, a beszédaktusok típusai...stb.), így egy adott beszéd, mint komplex rendszer kerülhetne feltárásra, és eldönthető lenne, hogy milyen verbális eszközöket, milyen súllyal érdemes egy adott beszédben alkalmazni. Tehát hosszútávon fontosnak tartanám több nyelvi jelenségen tesztelni a modellt, hiszen kiderülhet, hogy egy bizonyos jelenségnek a többihez mérten nincsen különösebb hatása a végeredményre vonatkozóan. (Így például kiderülhet, hogy sokkal fontosabb az igék aspektusára figyelni és például a deiktikus elemek használatának jelentősége elhanyagolható.) Mindezek mellett nagyon fontosnak tartom valós adatokon tesztelni a modellt (azt gondolom, minden szubjektivitás ellenére a közvéleménykutatások által - főleg választási időszakban - mérhető az egyes beszédek hatása), hiszen az általam megadott számok fiktívek voltak és véletlenszámokkal dolgoztunk, tehát az elemzés során kapott eredmények teljes mértékben a véletlennek köszönhetőek és adott esetben egyáltalán nem biztos, hogy a valóságot fedik. A modellt működőképesnek tartom, de meggyőződésem, hogy ahhoz, hogy „bevethető” legyen és tudományos körökben is elismerést szerezzen, mindenképp tesztelni kell valós megnyilatkozásokon is. A modellnek egyetlen buktatója lehet: a kontextus, az előfeltevések rendszere (preszuppozíciók, melyek az emberi fejekben vannak). Kontextus alatt azt a kulturális, szellemi környezet értem, ami az adott időszakban az országot jellemzi. Egyelőre nem világos számomra, hogy miként lehetne a modellbe beépíteni ezt a tényezőt. A kontextus szerepe abban rejlik, hogy ugyanazon beszéd, különböző időszakokban különbözőképp tudhat hatást kifejteni vagy nem kifejteni.

A KONTEXTUS MATEMATIKAI ÉRTELEMBEN NEM MÁS, MINT A BESZÉDEN TÚLNYÚLÓ SZOCIO-ÖKONÓMIAI KÖRNYEZET LEÍRÁSA HASONLÓ GONDOSSÁGGAL, MINT MAGÁNAK A BESZÉDNEK LEÍRÓ JELLEZMZÉSE...

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

Kinek mekkora a mozgástere? Ha Orbán Viktor mindent ideálisan tesz, akkor akár 25 pontos előnyre is szert tehet. Ha mindent rosszul tesz, Gyurcsány Ferenc 2,5 pontot veszíthet. A modell azt sejteti, hogy Orbán Viktornak hatalmas előnye van a véletlenszámok alapján. Ki mire kell, hogy odafigyeljen? A 115-123 sorokból látszik, hogy minden ami nem nulla, tevőlegesen tud hozzáteni a sikerhez. Mely tényezők fontosabbak? A 111. sorban a sárga számok mutatják, hogy kinek mivel lehet erősíteni. OV T/1 aránya hasznos lehet, GYF-nek az E/1, de leginkább a T/1 aránnyal érdemes operálnia, ha túl keveset használ belőle, az nem túl jó neki. Orbán Viktor számára jelentősége van a nagy számú E/1, T/1, E/3 használatának. A 144. sor mutatja a tényleges hatásmechanizmusait az egyes tényezőknek. Ha egymásra vetítjük: 7,8 pontot hoz Orbán Viktornak, ha „én”-ről beszél. Ha E/3-ban beszél, az 13,9 pontot hoz neki. A T/1 használatával Orbán Viktor nem tud olyan nagy hatást elérni. A továbbiakban Gyurcsány masszív kompenzálása látható: ha sokféle elemmel élnek, az Gyurcsánynak jó. Ha az E/1, valamint az E/1 és T/1 megjelenési aránya nagy, az Gyurcsány malmára hajtja a vizet (mindegy, hogy kinél).

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok