Вербальні критерії неправдивості письмового тексту (методика психолінгвістичної верифікації)

Дата публікації:  21 липня
Загальний опис методики
Назва методикиВербальні критерії неправдивості письмового тексту (психолінгвістична верифікація писемного мовлення)
Автор(и) методикиЛілія Терещенко, Світлана Гладьо (Вінницький торговельно-економічний інститут КНТЕУ); базові методики — Criteria Based Content Analysis (Steller & Köhnken), Reality Monitoring (Johnson), Scientific Content Analysis (Sapir)
Рік створення / адаптаціїЕмпіричне дослідження — вересень 2020; публікація — 2022
Теоретична основа методикиНеправда як когнітивно-комунікативне утворення (О. Морозова, Л. Терещенко): мовець цілеспрямовано продукує висловлення, зміст якого вважає недостовірним; неправдиве мовлення — прихований код та імітація правдивого, що потребує посиленого когнітивного контролю
Конструкт, який вимірюєтьсяПравдивість/неправдивість письмового тексту за 15 вербальними показниками (обсяг тексту, пролог, лексичне розмаїття, емотивно-сенсорні деталі, самореференція, домінуючі концепти, числівники, заперечення тощо)
Мета застосуванняВерифікація письмових повідомлень; наукове підґрунтя для методик виявлення неправдивих текстів, зокрема для протидії фейкам і маніпулятивним повідомленням
Цільова аудиторіяАвтори письмових текстів; в апробації — студенти з рівнем англійської B1+–C1
Вікові межі застосуванняДорослі (студентський вік і старше)
Формат методикиАналітична схема експертного оцінювання тексту: наративний, лексико-семантичний, концептуальний та інтерпретативний аналіз з кількісними розрахунками
Структура методики15 показників: співвідношення прологу до тексту; зміни хронології та наративної перспективи; обсяг тексту; лексичне розмаїття (type-token ratio); модифікуючі прислівники; двозначні номінації; емотивно-сенсорні деталі; відмінність домінуючих концептів; нерелевантність/надлишковість; спонтанні виправлення; самореференція; займенник «ми»; займенники третьої особи; числівники; неспровоковані заперечення
Формат відповідейКількісні підрахунки за параметрами тексту та бінарні оцінки (наявність/відсутність ознаки)
Час проходженняЗалежить від обсягу тексту, що аналізується
Спосіб проведенняЕкспертний аналіз пар текстів (правдивий і неправдивий описи подій на одну тему одного автора)
Особливості інтерпретаціїКритерії частково різняться для рідної та іноземної мов: носії української при написанні англійською виявили ширший набір ознак брехні (7 проти 4); англомовні методики аналізу не можуть прямо переноситися в інше лінгвокультурне середовище
Сфера застосуванняПсихолінгвістика, юридична психологія, криміналістична експертиза тексту, медіаграмотність, розробка систем автоматичного виявлення неправдивих текстів
Наявні адаптації та перекладиПеревірка західних критеріїв (Adams & Jarvis; DePaulo et al.; Hauch) на новому матеріалі — текстах українською та англійською мовами
Джерело / основна публікаціяTereshchenko L., Gladio S. Deception in a Written Text: Means of Detection. Psycholinguistics. 2022. 31(2). С. 116–136. https://doi.org/10.31470/2309-1797-2022-31-2-116-136; датасет: https://data.mendeley.com/datasets/grv2pnnf99/2
Психометричні характеристики методики
Надійність (Reliability)
Внутрішня узгодженістьДаних немає
Ретестова надійністьДаних немає
Валідність (Validity)
Construct validity
конструктна валідність
Даних немає
Criterion validity
критеріальна валідність
Підтверджені критерії для обох мов: обсяг тексту — правдиві тексти довші за неправдиві (українська t = 5.73, англійська t = 5.66, p < 0.000; довшими виявились 73 % українських і 65 % англійських правдивих текстів); емотивно-сенсорні та просторові деталі — у правдивих текстах їх значуще більше (українська t = −3.24, англійська t = −11.53, p < 0.05); самореференція — чисельність займенників першої особи однини вища у правдивих текстах (українська t = 3.88, англійська t = 4.65, p < 0.001); домінуючі концепти — у неправдивих текстах актуалізуються відмінні концепти (збіг лише у 16 % українських та 3 % англійських пар текстів). Підтверджені лише для англійської мови: лексичне розмаїття — type-token ratio вищий у неправдивих текстах (t = 3.24, p < 0.0016; для української різниця незначуща); двозначні номінації (χ²M = 7.61, p = 0.0058), числівники (t = 3.32, p < 0.001), неспровоковані заперечення (t = 2.92, p < 0.05). Не підтвердилися для обох мов: співвідношення довжини прологу до тексту, модифікуючі прислівники, спонтанні виправлення, нерелевантність/надлишковість інформації, займенники «ми» та третьої особи — відомі англомовні маркери виявилися відносними і залежними від лінгвокультури й освітнього рівня мовця
Convergent validity
конвергентна валідність
Даних немає
Discriminant validity
дискримінантна валідність
Даних немає
Факторна структура
EFAДаних немає
CFAДаних немає
Нормування та вибірка стандартизації
Основні характеристики200 здобувачів вищої освіти 2–4 курсів ВТЕІ КНТЕУ (добровільна анонімна участь), 400 текстів — правдивий і неправдивий опис подій від кожного автора; статистика: t-критерій Стьюдента для залежних вибірок, Т-критерій Вілкоксона, χ²M Макнемара, кореляції Спірмена (Statistica 6.1, p < 0.05)
Наявність української вибіркиТак — емпірична перевірка на українській вибірці (тексти українською та англійською мовами)
Нормативні значенняДаних немає
Зв'язатися з автором