Журналісти та викладачі журналістських кафедр навчилися використовувати комп’ютерний аналіз для виявлення пропаганди 13 вересня о 15:00 відбувся онлайн-тренінг «Як виявляти російську пропаганду за допомогою комп’ютерного аналізу текстів. Прості інструменти для початківців». Організатори Інститут демократії Пилипа Орлика спільно із Вінницьким прес-клубом. Тренерка – медіааналітикиня Інституту демократії імені Пилипа Орлика, професорка кафедри журналістики та соціальних комунікацій Донецького національного університету імені Василя Стуса Наталія Стеблина.

Під час заходу слухачі дізналися про таке:

• Як підготувати медіатексти для комп’ютерного аналізу в Телеграмі та у ЗМІ;

• Корисні інструменти для тих, хто не знає програмування, але хоче аналізувати великі масиви текстів;

• Аналіз «ядерної істерії» кремлівських пропагандистів за допомогою ключових слів (інтенсивність згадуваності, колокації, аналіз фреймів);

• На чиєму боці були російські «ліберальні» ЗМІ, висвітлюючи підрив греблі Каховської ГЕС (аналіз джерел інформації);

• Як аналізувати динаміку поширення мови ворожнечі про Україну та українців у пропагандистських текстах;

• Як підготувати власний текст про поширення російської пропаганди із використанням комп’ютерного аналізу текстів.

Учасники тренінгу залишили такі відгуки: Божена Волинець, студентка-журналістка ТНПУ «Використовувати знання, які ми отримали із тренінгу «Як виявляти російську пропаганду за допомогою комп’ютерного аналізу текстів», однозначно можна у своїй журналістській діяльності. Актуально буде це як для журналістського розслідування в онлайн-видання, так і для телебачення, або ж для свого аналітичного блогу чи колонки. Html, – найголовніша розмітка в Інтернеті, тому, я вважаю, що ці базові знання будуть і актуальними для усіх працівників, від яких вимагається бути діджиталізованими ( IT-професії, програмісти, вчителі/викладачі інформатики). Ще можна використати ці знання при написанні власного дослідження ( курсової роботи і т.д.)» Оксана Почапська, доцентка кафедри журналістики Кам’янець-Подільського університету імені Івана Огієнка: «Насправді було дуже цікаво послухати. Мені ближча мова R, а Python якось оминула, але, бачу, що треба попрацювати ще й у цьому напрямку. Дякую за цікаві ідеї і за систематизацію інформації».