title: Functional semantics of appraisals in the content of Twitter micro-blog
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Третьякова Татьяна Петровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Клемято Анастасия Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Klemyato Anastasia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор филологических наук, профессор Т. П. Третьякова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Philology, Professor T. Tretiakova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-08-31T12:39:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-08-31T12:39:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 042665
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/3071
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена комплексному исследованию оценочных высказываний в рамках англоязычного текста блогплатформы Twitter, специфика которого влияет на способ представления функциональной оценки. В результате анализа было установлено, что положительная и отрицательная оценка реализуются  с помощью вербальных и невербальных способов выражения, продиктованных особенностями Интернет-коммуникации. Среди функционально-семантических типов оценочных высказываний были выявлены высказывания радости, восхищения, похвалы, недовольства, критики, порицания, удивления и др. определяющиеся выражением разной степени экспрессивности оценки. В работе показано, что полная или частичная репрезентация оценки связана со специфической пунктуацией, графическими изменениями и такими индикаторами эмоционального состояния, как эмотиконы и смайлики. Количественный анализ позволил установить, что контент микроблога Twitter характеризуется установкой на положительное изложение эмоций и, в частности, преобладанием высказываний положительной самооценки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work concerns a comprehensive study of appraisals (evaluative utterances) within the English content of Twitter microblog. Text specification of Twitter presupposes such features as interaction of verbal and nonverbal means of expression connected with Internet communication. It is shown that functional semantics of appraisals helps to identify utterances of joy, admiration, praise, discontent, criticism, dispraise, surprise, etc. Another specification is linked with a degree of emphatic expression. The analysis reveals that the representation of appraisals may include full or partial use of punctuation, graphic changes of the text, and indicators of emotions (emoticons, smiles). The quantitative method illustrates that Twitter content is characterized by a wide prevalence of positive utterances, in particular, by positive self-evaluation utterances.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценочное высказывание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: микроблог
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Twitter
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: функциональная семантика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: интернет-коммуникация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вербальная коммуникация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: невербальная коммуникация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: экспрессивность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эмотиконы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: солецизм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: : appraisal
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: evaluation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: microblog
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Twitter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: functional semantics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Internet-communication
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: verbal communication
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: non-verbal communication
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: emphatic expression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: emoticons
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: solecism
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Functional semantics of appraisals in the content of Twitter micro-blog
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Функциональная семантика оценочных высказываний микроблога Twitter ("Functional semantics of appraisals in the content of Twitter micro-blog")
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Funkcionalnaya_semantika_ocenochnyx_vyskazyvanij_mikrobloga_Twitter_Klemyato.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3071/1/Funkcionalnaya_semantika_ocenochnyx_vyskazyvanij_mikrobloga_Twitter_Klemyato.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: Article
resources.size: 7,5 MB
resources.filename: reviewSV_st002534_Tretyakova_Tatyana_Petrovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3071/2/reviewSV_st002534_Tretyakova_Tatyana_Petrovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,36 kB
resources.filename: reviewSV_st002534_Tretyakova_Tatyana_Petrovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3071/6/reviewSV_st002534_Tretyakova_Tatyana_Petrovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,87 kB