A doktori kutatás az online politikai közbeszédben megfigyelhető nyelvi változást és polarizációs tendenciákat vizsgálja empirikusan, mélytanuláson alapuló nyelvmodellekkel.

A mélytanuláson alapuló nyelvmodellek olyan sok réteggel és paraméterrel rendelkező mesterséges neurális hálózatok, amelyek képesek a természetes nyelv szintaktikai és szemantikai jellemzőinek megtanulásával értelmes szöveg generálására; a bemenetként megadott szöveghez – a belső, absztrakt reprezentáció szerint – leginkább illeszkedő szöveget hozzák létre.

Az információ-terjedés mintázatainak szöveges lenyomataiból rekonstruálható az online politikai tér diszkurzív struktúrája, azonosíthatók benne a hálózati centrumok és perifériák, illetve az információterjedés „fertőzési mintázatai”. Az online politikai kommunikációban empirikusan letapogatott nyelvi változás és nyelvi polarizáció, illetve azok jellegzetességeinek és dinamikájának részletes leírásával mélyebb ismereteket gyűjthetünk a közbeszéd működési módjairól, ezáltal azok társadalomra gyakorolt hatásáról.

A doktori kutatás célja, hogy a magyar adatokon tanított modelleket elérhetővé tegye egy könnyen kezelhető grafikus felhasználói felülettel együtt, melyen keresztül mély technikai ismeretek nélkül végezhető új feladatok definiálása (például szövegek osztályozása, kivonatolása) és a válaszok kinyerése. A kutatás során kidolgozott módszertan a nyelvmodellek szélesebb körű szociológiai alkalmazását segíthet megalapozni.

A társadalomelmélet megértése elengedhetetlen a gyorsan változó világunk összetettségében való eligazodáshoz, különösen a modernizáció és a késő- és posztmodern társadalmak kialakulásának összefüggésében. A kutatás ezeknek az elméleteknek a bonyolultságába és a mai digitalizált és mediatizált társadalomban betöltött relevanciájába merül bele. Ezen elméleti keretek alkalmazásával értékes betekintést nyerhetünk a társadalmi változások dinamikájába, a kulturális változásokba és a technológia emberi interakciókra gyakorolt hatásába, ami végső soron hozzájárul a kortárs társadalom mélyebb megértéséhez.

A doktori kutatás az online politikai közbeszédben megfigyelhető nyelvi változást és polarizációs tendenciákat vizsgálja empirikusan, mélytanuláson alapuló nyelvmodellekkel.

A mélytanuláson alapuló nyelvmodellek olyan sok réteggel és paraméterrel rendelkező mesterséges neurális hálózatok, amelyek képesek a természetes nyelv szintaktikai és szemantikai jellemzőinek megtanulásával értelmes szöveg generálására; a bemenetként megadott szöveghez – a belső, absztrakt reprezentáció szerint – leginkább illeszkedő szöveget hozzák létre.

Az információ-terjedés mintázatainak szöveges lenyomataiból rekonstruálható az online politikai tér diszkurzív struktúrája, azonosíthatók benne a hálózati centrumok és perifériák, illetve az információterjedés „fertőzési mintázatai”. Az online politikai kommunikációban empirikusan letapogatott nyelvi változás és nyelvi polarizáció, illetve azok jellegzetességeinek és dinamikájának részletes leírásával mélyebb ismereteket gyűjthetünk a közbeszéd működési módjairól, ezáltal azok társadalomra gyakorolt hatásáról.

A doktori kutatás célja, hogy a magyar adatokon tanított modelleket elérhetővé tegye egy könnyen kezelhető grafikus felhasználói felülettel együtt, melyen keresztül mély technikai ismeretek nélkül végezhető új feladatok definiálása (például szövegek osztályozása, kivonatolása) és a válaszok kinyerése. A kutatás során kidolgozott módszertan, a nyelvmodellek szélesebb körű szociológiai alkalmazását segíthet megalapozni.