Вестник УлГТУ
Варкентин М.А., Згуральская Е.Н. Подход к тематическому моделированию коротких текстов для выявления психолингвистических паттернов в социальных сетях на русском языке
Cite. Mariya A. Varkentin, Ekaterina N. Zguralskaya An approach to topic modeling of short texts to identify psycholinguistic patterns in Russian-language social networks // Bulletin of Ulyanovsk State Technical University 113(1), 35-45 (2026).
Abstract. This article explores the potential of topic modeling of Russian-language texts for studying psycho-linguistic aspects of social media. It focuses on the application of text processing methods to identify hidden themes and emotional states of users using short message formats on the social network «VKontakte» as an example. The paper proposes an adapted data-preprocessing algorithm tailored to the specifics of Russian-language data. Experiments have demonstrated that the proposed approach reliably identifies significant emotional and behavioral trends among community members. The obtained results have potential for integration into automated consulting and user support systems in digital environments.
Keywords: topic modeling, psycholinguistics, short texts, social networks, emotional states, natural language processing
Цитата. Мария Александровна Варкентин, Екатерина Николаевна Згуральская Подход к тематическому моделированию коротких текстов для выявления психолингвистических паттернов в социальных сетях на русском языке // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2026. №1. С. 35-45
Аннотация. Статья посвящена исследованию возможностей тематического моделирования текстов на русском языке для изучения психолингвистических аспектов в социальных сетях. Основное внимание уделяется применению методов обработки текстов для выявления скрытой тематики и эмоциональных состояний пользователей на примере короткого формата сообщений в социальной сети «ВКонтакте». В работе предлагается адаптированный алгоритм предобработки данных, ориентированный на специфику русскоязычных данных. Экспериментально доказано, что предложенный подход обеспечивает надёжное выявление значимых эмоциональных и поведенческих тенденций среди участников сообщества. Полученные результаты имеют потенциал для интеграции в системы автоматического консультирования и поддержки пользователей в цифровой среде.
Ключевые слова: тематическое моделирование, психолингвистика, короткие тексты, социальные сети, эмоциональные состояния, обработка естественного языка
doi: 10.61527/1684-7016-2026-1-35-45