МФЖ-101. Современные технологии поиска и обработки информации. Практическое задание №7. Структурный sentiment анализ информации с моделями MDS, ACM и оценкой дисперсии

1 ТЕКСТ (https://cybersport.metaratings.ru/articles/tvich-umiraet-chto-proiskhodit-s-twitch/) 

2 ТЕКСТ (https://cybersport.metaratings.ru/articles/v-rossii-ne-budut-blokirovat-platformu-twitch/) 

Для анализа я брал два своих авторских текста, которые касаются недавних сбоев на платформе Twittch, а также слухов о возможной блокировке стримингового сервиса. Оба материала были написаны в примерно один и тот же временной промежуток и затрагивают одни и те же события, но имеют несколько различные "настроения", об этом же говорит и сам Orange.

1) Синим и прочими тёмными цветами выделены все слова и предложения, говорящие о проблемах "Твича" (проблема, сбои, ошибки, блокировка). Светлыми выделены слова, не задающие настроение. Помимо этого, перекос в негативное русло наблюдается в 1, 4, 5 и 7 абзацах, это мы видим по дисперсии. Соглашусь, что негативного вайба у текста больше, поскольку он связан с нарушениями в работоспособности сервиса, жалобами юзеров и возможной блокировкой.

2) Во втором материале также преобладают негативные моменты, поскольку текст свзязан с возможной блокировкой Twitch в России. Существенно выделяются 5, 6 и 10 абзацы, что мы можем наблюдать по отклонению дисперсии. В целом, не соглашусь с данной статистикой, поскольку я старался акцентировать внимание на том, что "Твич" всё-таки не будут блокировать на территории РФ, а значит программа неверно определила настроение моей статьи.