Розробка механізму виявлення маніпулятивного потенціалу рекламних повідомлень у соціальних медіа

Abstract

Стаття присвячена розробленню механізму виявлення маніпулятивного потенціалу рекламних повідомлень у соціальних медіа, що є актуальною проблемою в умовах цифрової комунікаційної трансформації. Зростання ролі SMM-менеджменту та маркетингових стратегій у соціальних мережах сприяє активному використанню мовних маніпулятивних засобів, спрямованих на формування споживчих установок. У статті здійснено аналіз основних лінгвістичних прийомів маніпуляції, зокрема використання оцінної лексики, емоційно забарвлених прикметників, евфемізмів, метафор, які слугують засобами впливу на сприйняття рекламної інформації. Мета дослідження полягає в розробленні методики автоматизованого аналізу рекламних текстів у соціальних мережах на предмет пошуку мовленнєвих засобів маніпулятивного впливу та виявлення ознак маніпулятивності в рекламних повідомленнях із застосуванням корпусної лінгвістики та сучасних технологій обробки природної мови. Для реалізації цієї мети був проведений аналіз мовленнєвих засобів маніпулятивного впливу та створений механізм виявлення ознак маніпулятивності у текстах рекламних повідомлень у соціальних мережах за допомогою застосування корпусної лінгвістики та інформаційних технологій. Був використаний статистичний метод TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency), що дозволяє ідентифікувати мовні одиниці з високим маніпулятивним потенціалом. У процесі аналізу застосовано інструменти Python, зокрема бібліотеку SpaCy, що дало змогу автоматизувати процес виявлення маніпулятивних прикметників у корпусі рекламних повідомлень. Наукова новизна дослідження полягає в інтеграції лінгвістичного аналізу та методів комп’ютерної обробки природної мови для ідентифікації мовних маніпуляцій у цифрово му середовищі. Запропонований алгоритм може бути використаний для підвищення рівня інформаційної безпеки споживачів, а також у подальших дослідженнях у сфері когнітивної лінгвістики та маркетингових комунікацій. Отримані результати сприятимуть розвитку механізмів протидії інформаційним маніпуляціям у соціальних медіа, можуть бути корисними для споживачів, які прагнуть захиститися від маніпулятивного впливу, а також для фахівців з SMM-менеджменту, які прагнуть створювати етичну рекламу. The article is devoted to the development of a mechanism for detecting the manipulative potential of advertising messages in social media. The growing role of SMM management and marketing strategies in social networks has led to the active use of linguistic manipulative tools aimed at shaping consumer attitudes. The article analyzes the main linguistic techniques of manipulation. The aim of the study is to develop a methodology for the automated analysis of advertising texts in social networks to identify linguistic means of manipulative influence and detect signs of manipulativeness in advertising messages using corpus linguistics and modern natural language processing technologies. To achieve this goal, an analysis of linguistic means of manipulative influence was conducted, and a mechanism for identifying signs of manipulativeness in advertising messages in social networks was created using corpus linguistics and information technologies. The statistical method TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) was applied to identify linguistic units with high manipulative potential. During the analysis, Python tools, particularly the spaCy library, were used to automate the process of detecting manipulative adjectives in a corpus of advertising messages. The scientific novelty of the study lies in the integration of linguistic analysis and natural language processing methods to identify linguistic manipulations in the digital environment. The proposed algorithm can be used to enhance the level of information security for consumers. The obtained results can be useful for consumers seeking to protect themselves from manipulative influence, as well as for SMM specialists aiming to create ethical advertising.