ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2023-23-1-142-149ntv-342Research ArticleИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И КОГНИТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИARTIFICIAL INTELLIGENCE AND COGNITIVE INFORMATION TECHNOLOGIESАвтоматизированный кластерный анализ коммуникативных стратегий образовательных telegram-каналовAutomated cluster analysis of communication strategies of educational telegram channelshttps://orcid.org/0000-0002-4090-9564НизомутдиновБ. А.NizomutdinovB. A.

Низомутдинов Борис Абдуллохонович - ведущий аналитик

Санкт-Петербург, 197101

Boris A. Nizomutdinov - Leading Analyst

Saint Petersburg, 197101

boris@itmo.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8072-0539УгловаА. Б.UglovaA. B.

Углова Анна Борисовна - кандидат психологических наук, доцент

Санкт-Петербург, 191186

Anna B. Uglova - PhD (Psychology), Associate Professor

Saint Petersburg, 191186

anna.uglova@list.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7303-615XБогдановскаяИ. М.BogdanovskayaI. M.

Богдановская Ирина Марковна - кандидат психологических наук, доцент, доцент

Санкт-Петербург, 191186

Irina M. Bogdanovskaya - PhD (Psychology), Associate Professor, Associate Professor

Saint Petersburg, 191186

ibogdanovs@herzen.spb.ruУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian FederationРоссийский государственный педагогический университет им. А. И. ГерценаРоссияHerzen State Pedagogical University of RussiaRussian Federation202318122024231142149Copyright © Низомутдинов Б.А., Углова А.Б., Богдановская И.М., 20242024Низомутдинов Б.А., Углова А.Б., Богдановская И.М.Nizomutdinov B.A., Uglova A.B., Bogdanovskaya I.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/342

Предмет исследования. Вопросы мониторинга образовательной коммуникации, анализа коммуникативных стратегий и тактик в презентации учебных материалов мало изучены. Изучение основных тематик содержания публикаций на каналах с разным рейтингом популярности у пользователей может рассматриваться как один из этапов разработки инструментов для анализа образовательной коммуникации в Telegram. В данной работе исследован дидактический дизайн виртуального образовательного канала на примере Telegram. Изучена его коммуникативная направленность, стратегии и тактики взаимодействия, которые используются преподавателями для достижения высоких результатов своих студентов и повышения вовлеченности аудитории.Метод. С применением методов машинного обучения по имеющемуся набору публикаций образовательных telegram- каналов выполнено разбиение текстового массива на кластеры для дальнейшего экспертного анализа и определения приблизительной тематики. С этой целью использована программная платформа для анализа данных PolyAnalyst, разработанная компанией Megaputer Intelligence. Платформа обеспечивает кластеризацию документов по методу k-средних (k-means), поддерживает этапы процесса анализа данных от загрузки и обработки данных до расширенного анализа текста и данных, а также создание пользовательских отчетов.Основные результаты. Представлена тематическая структура контента образовательных telegram-каналов с высоким и низким рейтингами и статистическая информация о дидактическом наполнении образовательных ресурсов. Показано, что высокорейтинговые образовательные telegram-каналы осуществляют смысловую стратегию интеграции образовательного и карьерного маршрутов. Образовательные telegram-каналы с низким рейтингом выполняют коммуникативную стратегию, направленную на предоставление узкоспециализированной, логически разобщенной справочной, коммерческой или развлекательной информации. Одним из признаков коммуникативных тактик на низкорейтинговых каналах выступают приемы манипулятивного воздействия, которые позволяют влиять на мнение аудитории. К ним относятся тактики: косвенного убеждения, актуализации мотива финансовой выгоды и заполнения информационных «пробелов».Практическая значимость. Полученные результаты могут найти применение при разработке инструментов для анализа и мониторинга образовательной коммуникации в сети Интернет. Методика автоматизированного кластерного анализа коммуникативных стратегий образовательных telegram-каналов может быть востребована широким кругом специалистов в сфере менеджмента образования, разработчиками контента образовательных интернет-каналов, маркетологам, педагогам, работающим в виртуальной среде.

The issues of educational communication monitoring, analysis of communication strategies and tactics in the presentation of educational materials have been little studied. The study of the main topics of the content of publications on channels with different popularity ratings among users can be considered as one of the stages of developing tools for analyzing educational communication in Telegram. In this paper, the didactic design of a virtual educational channel is studied on the example of Telegram. Its communicative orientation, strategies and tactics of interaction, which are used by teachers to achieve high results of their students and increase audience engagement, are studied. Using machine learning methods based on the existing set of publications of educational Telegram channels, the text array was divided into clusters for further expert analysis and determination of approximate topics. For this purpose, the PolyAnalyst data analysis software platform developed by Megaputer Intelligence was used. The platform provides clustering of documents using the k-means method and supports the stages of the data analysis process from data loading and processing to advanced text and data analysis as well as supports the creation of custom reports. The thematic structure of the content of educational Telegram channels with high and low ratings and statistical information on the didactic content of educational resources is presented. It is shown that highly rated educational Telegram channels implement a semantic strategy for integrating educational and career routes. Educational Telegram channels with a low rating implement a communicative strategy aimed at providing highly specialized, logically disconnected reference, commercial or entertainment information. One of the signs of communicative tactics on low-rating channels are manipulative techniques that allow you to influence the opinion of the audience. These include the tactic of indirect persuasion, the tactic of actualizing the motive of financial gain, the tactic of filling information “gaps”. The results obtained can be used in the development of tools for the analysis and monitoring of educational communication on the Internet. The methodology of automated cluster analysis of communicative strategies of educational Telegram channels can be in demand by a wide range of specialists in the field of education management, content developers of educational Internet channels, marketers, teachers working in a virtual environment.

автоматизированный кластерный анализкоммуникативные стратегиикоммуникативные тактикиобразовательные ресурсыTelegramautomated cluster analysiscommunication strategiescommunication tacticseducational resourcesTelegramИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-78-10047 «Конструктивные и деструктивные коммуникативные практики специалистов помогающих профессий в цифровых медиа», https:// rscf.ru/project/22-78-10047/The research was carried out at the expense of the grant of the Russian Science Foundation No. 22-78-10047, https:// rscf.ru/project/22-78-10047/ “Constructive and destructive communicative practices of specialists of helping professions in digital media”.ReferencesButnaru G.I., Niță V., Anichiti A., Brînză G. The effectiveness of online education during Covid 19 pandemic — a comparative analysis between the perceptions of academic students and high school students from Romania // Sustainability. 2021. V. 13. N 9. P. 5311. https://doi.org/10.3390/su13095311Butnaru G.I., Niță V., Anichiti A., Brînză G. The effectiveness of online education during Covid 19 pandemic — a comparative analysis between the perceptions of academic students and high school students from Romania. Sustainability, 2021, vol. 13, no. 9, pp. 5311. https://doi.org/10.3390/su13095311Elfahal H.S., Saeid E., Elfatih Y. Assessment of the applicability of using Telegram as a learning management system // International Journal of Information Technology and Language Studies. 2021. V. 5. N 3. P. 1–7.Elfahal H.S., Saeid E., Elfatih Y. Assessment of the applicability of using Telegram as a learning management system. International Journal of Information Technology and Language Studies, 2021, vol. 5, no. 3, pp. 1–7.Hrastinski S. What do we mean by blended learning? // TechTrends. 2019. V. 63. N 5. P. 564–569. https://doi.org/10.1007/s11528-019-00375-5Hrastinski S. What do we mean by blended learning? TechTrends, 2019, vol. 63, no. 5, pp. 564–569. https://doi.org/10.1007/s11528-019-00375-5Nosenko O., Nosenko Y., Shevchuk R. Telegram messenger for supporting educational process under the conditions of quarantine restrictions // Communications in Computer and Information Science. 2022. V. 1635. P. 308–319. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14841-5_20Nosenko O., Nosenko Y., Shevchuk R. Telegram messenger for supporting educational process under the conditions of quarantine restrictions. Communications in Computer and Information Science, 2022, vol. 1635, pp. 308–319. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14841-5_20Swartz B.C., Valentine L.Z., Jaftha D.V. Participatory parity through teaching with Telegram // Perspectives in Education. 2022. V. 40. N 1. P. 96–111. https://doi.org/10.18820/2519593X/pie.v40.i1.6Swartz B.C., Valentine L.Z., Jaftha D.V. Participatory parity through teaching with Telegram. Perspectives in Education, 2022, vol. 40, no. 1, pp. 96–111. https://doi.org/10.18820/2519593X/pie.v40.i1.6Cabral L., Monteiro J.M., da Silva J.W.F., Mattos C.L., Mourão P.J.C. FakeWhastApp.BR: NLP and machine learning techniques for misinformation detection in Brazilian Portuguese WhatsApp messages // Proc. of the 23rd International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2021). P. 63–74. https://doi.org/10.5220/0010446800630074Cabral L., Monteiro J.M., da Silva J.W.F., Mattos C.L., Mourão P.J.C. FakeWhastApp.BR: NLP and machine learning techniques for misinformation detection in Brazilian Portuguese WhatsApp messages. Proc. of the 23rd International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2021), pp. 63–74. https://doi.org/10.5220/0010446800630074Júnior M., Melo P., Kansaon D., Mafra V., Sa K., Benevenuto F. Telegram monitor: Monitoring Brazilian political groups and channels on Telegram // HT’22: Proc. of the 33rd ACM Conference on Hypertext and Social Media. 2022. P. 228–231. https://doi.org/10.1145/3511095.3536375Júnior M., Melo P., Kansaon D., Mafra V., Sa K., Benevenuto F. Telegram monitor: Monitoring Brazilian political groups and channels on telegram. HT’22: Proc. of the 33rd ACM Conference on Hypertext and Social Media, 2022, pp. 228–231. https://doi.org/10.1145/3511095.3536375Bodrunova S., Nepiyuschikh D. Dynamics of distrust, aggression, and conspiracy thinking in the anti-vaccination discourse on Russian Telegram // Lecture Notes in Computer Science. 2022. V. 13315. P. 468–484. https://doi.org/10.1007/978-3-031-05061-9_33Bodrunova S., Nepiyuschikh D. Dynamics of distrust, aggression, and conspiracy thinking in the anti-vaccination discourse on Russian Telegram. Lecture Notes in Computer Science, 2022, vol. 13315, pp. 468–484. https://doi.org/10.1007/978-3-031-05061-9_33Iksan Z.H., Saufian S.M. Mobile learning: Innovation in Teaching and learning using Telegram // International Journal of Pedagogy and Teacher Education. 2017. V. 1. N 1. P. 19–26. https://doi.org/10.20961/ijpte.v1i1.5120Iksan Z.H., Saufian S.M. Mobile learning: Innovation in Teaching and learning using Telegram. International Journal of Pedagogy and Teacher Education, 2017, vol. 1, no. 1, pp. 19–26. https://doi.org/10.20961/ijpte.v1i1.5120Molina O.E. The effects of WhatsApp and Telegram on student engagement: An analysis from the mixed-methods approach // Education Research International. 2022. P. 2881404. https://doi.org/10.1155/2022/2881404Molina O.E. The effects of WhatsApp and Telegram on student engagement: An analysis from the mixed-methods approach. Education Research International, 2022, pp. 2881404. https://doi.org/10.1155/2022/2881404Patahuddin P., Yuliati Y., Syawal S. Evaluating Telegram application to empower the students’ vocabulary mastery // International Journal of English Linguistics. 2022. V. 12. N 4. P. 106. https://doi.org/10.5539/ijel.v12n4p106Patahuddin P., Yuliati Y., Syawal S. Evaluating Telegram application to empower the students’ vocabulary mastery. International Journal of English Linguistics, 2022, vol. 12, no. 4, pp. 106. https://doi.org/10.5539/ijel.v12n4p106Soon M.K.S., Martinengo L., Lu J., Car L.T., Chia C.L.K. The use of Telegram in surgical education: Exploratory study // JMIR Medical Education. 2022. V. 8. N 3. P. e35983. https://doi.org/10.2196/35983Soon M.K.S., Martinengo L., Lu J., Car L.T., Chia C.L.K. The use of Telegram in surgical education: Exploratory study. JMIR Medical Education, 2022, vol. 8, no. 3, pp. e35983. https://doi.org/10.2196/35983Alharbi A., Sultan N.Y. Jeddah University Students’ Attitude toward Using Telegram to Support their EFL Learning. 2022 [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/361567240_Jeddah_University_Students%27_Attitude_toward_Using_Telegram_to_Support_their_EFL_Learning (дата обращения: 01.11.2022)Alharbi A., Sultan N.Y. Jeddah University Students’ Attitude toward Using Telegram to Support their EFL Learning. 2022. Available at: https://www.researchgate.net/publication/361567240_Jeddah_University_Students%27_Attitude_toward_Using_Telegram_to_Support_their_EFL_Learning (accessed: 01.11.2022)Utomo M.R., Cahyaningrum N., Aliah N., Nafi Z.C. A systematic review: Telegram as learning media in teaching english // Proc. of the Conference on English Language Teaching. V. 1. 2021. P. 32–40. https://doi.org/10.24090/celti.v1.4Utomo M.R., Cahyaningrum N., Aliah N., Nafi Z.C. A systematic review: Telegram as learning media in teaching English. Proc. of the Conference on English Language Teaching. V. 1, 2021, pp. 32–40. https://doi.org/10.24090/celti.v1.4Ляховенко О.И. Телеграм-каналы в системе экспертной и политической коммуникации в современной России // Galactica Media: Journal of Media Studies. 2022. Т. 4. № 1. С. 114–144. https://doi.org/10.46539/gmd.v4i1.230Lyakhovenko O.I. Telegram channels in the system of expert and political communication in modern Russia. Galactica Media: Journal of Media Studies, 2022, vol. 4, no. 1, pp. 114–144. (in Russian). https://doi.org/10.46539/gmd.v4i1.230Muharom S., Ramadhan A., Juje A.G.K. Design and build a Telegram — Based infusion droplet control and monitoring system // Procedia of Engineering and Life Science. 2022. V. 2. N 2. https://doi.org/10.21070/pels.v2i2.1225Muharom S., Ramadhan A., Juje A.G.K. Design and build a Telegram — Based infusion droplet control and monitoring system. Procedia of Engineering and Life Science, 2022, vol. 2, no. 2. https:// doi.org/10.21070/pels.v2i2.1225Hakim D.K., Nugroho S.A. Implementasi Telegram bot untuk monitoring mikrotik router // Sainteks. 2020. V. 16. N 2. https://doi.org/10.30595/st.v16i2.7132Hakim D.K., Nugroho S.A. Implementasi Telegram bot untuk monitoring mikrotik router. Sainteks, 2020, vol. 16, no. 2. https://doi.org/10.30595/st.v16i2.7132Богдановская И.М., Королева Н.Н., Углова А.Б. Психологические факторы доверия к популярным видеоблогерам у современной молодежи // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2021. Т. 18. № 3. С. 451–467. https://doi.org/10.17323/1813-8918-2021-3-451-467Bogdanovskaya I.M., Uglova A.B., Koroleva N.N. Psychological factors of trust in popular video bloggers among modern youth. Psychology. Journal of the Higher School of Economicsthis, 2021, vol. 18. no. 3, pp. 451–467. (in Russian). https://doi.org/10.17323/1813-8918-2021-3-451-467Романова Е.В., Калаврий Т.Ю. Анализ реакции студентов на изменение финансового положения в период пандемии по цифровым следам в социальной сети ВКонтакте // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Серия: Экономика. Социология. Культурология. 2021. № 4(24). С. 54–64. https://doi.org/10.25587/SVFU.2021.24.4.006Romanova E.V., Kalavriy T.Y. An analysis of students’ response to changes in financial situation during the pandemic by digital traces in the VKontakte social network. Vestnik of North-Eastern Federal University. «Economics. Sociology. Culturology» series, 2021, no. 4(24), pp. 54–64. (in Russian). https://doi.org/10.25587/SVFU.2021.24.4.006

The authors declare that there are no conflicts of interest present.