Обзор книги: Vasquez, Camilla. The Discourse of Online Consumer Reviews. New York: Bloomsbury, 2014

Эта книга посвящена дискурс-анализу отзывов в интернет-магазинах. Для анализа автор скачала несколько сотен отзывов с Амазона, Yelp и т.п. сайтов. Она проводит свой анализ при помощи корпусной лингвистики и дискурс-анализа. Мне эта книга очень понравилась тем, что она расширяет кругозор, как можно анализировать отзывы и какие знания можно из них извлечь. Когда изучаешь то, как анализируют отзывы в сфере NLP (Natural Language Processing) видно, что для этого используют в основном сентимент-анализ. Сентимент-анализ может показать какие эмоции и чувства испытывал автор отзыва, но он редко идет дальше этого. В противоположность автор книги предлагает использовать методы дискурс-анализа.

Хотя в книге, мне показалось, нет цельной методологии, которую можно было бы использовать как прикладной фреймворк для анализа отзывов, но отдельные методы, которые она демонстрирует можно легко применить на практике. А с развитием ЧатГПТ и др. ЛЛМ-моделей подобные анализы можно делать не только вручную, но и автоматизировать.

Автор показывает как делать дискурс-анализ отзывов по нескольким направлениям. Она начинает с того, как в отзывах лексически представлены оценочные суждения о товаре и продавце. Эта часть ближе всего к традиционному сентимент-анализу. Углубляясь в дискурс автор показывает, что оценка присутствует не только в лексике (что достаточно легко выявить традиционными NLP-методами), но и на уровне дискурса.

В этой главе не раскрытой осталась тема, как можно было бы изучать ожидания в отзывах. Например, автор отмечает, что “ожидания идеального товара, выраженные в отзывах, связаны с дискурсами неудовлетворенности”, но не объясняет, какие еще встречают ожидания.

Самое интересное, для меня, было - как люди, пишущие отзывы конструируют свою идентичность. Они, не имея прямой связи с читателями, все равно тратят много усилий на ее конструирование. Хотя не совсем понятно зачем они это делают, но в тексте есть много интересных примеров, как они это делают. Эта часть книги - самая легкоприменимая на практике. Автор сама это понимает и предполагает, что “через несколько лет появится возможность сортировать и отбирать отзывы по близости их авторов и читателей”. Из-за скандала с Cambridge Analytics это теперь маловероятно. Впрочем, и анализировать идентичность из текста гораздо сложнее, чем из метаданных - и пока мы не очень близки к этому.

Меньше практичности в главе про интертекстуальность - то, как авторы используют в своих отзывах другие тексты и дискурсы, и про involvement - то, как авторы связывают себя с читателями отзывов. Мне показалось, что у этих двух тем есть потенциал, но в этой книге он не раскрыт. Ну ссылаются авторы на другие тексты - ну и что? Я не смог для себя найти ответа на этот вопрос.

Автор в книге заметно концентрирует внимание на анализе взаимосвязей между дискурсом отзывов и другими текстами. Эта тема не заявлена прямо, но она прослеживается на протяжении всей книги. В итоге, я стал задумываться о переплетенности дискурса отзывов и других текстов.

Последний элемент дискурс-анализа, описанный в книги - это анализ нарративов. Так же как с интертекстуальностью он остается не развитым. Очень подробно и интересно описаны виды нарративов в отзывах и как они реализуются авторами. Но мало про те цели, что они преследуют. Наоборот, остается впечатление, что использование нарратива это не выбор автора отзыва, а часть структуры дискурса, например, отзывы про рестораны чаще нарративны, а фильмов - нет.

Описание эффектов различных элементов дискурса (интертекстуальность, нарративность и т.д.) на читателя и агентность авторов отзывов - вот чего мне не хватало в этой книге. Автор, кажется, и сама это понимает и указывает, что в дальнейшем нужно проводить исследование отзывов не только лингвистически, но и этнографически. Это было бы очень интересно!

Но и без этнографии эта книга дала мне богатую пищу для размышлений, о том, как анализировать отзывы и что на самом деле, помимо простых сентиментов, можно из них извлечь. Несколько раз в процессе чтения я останавливался, загружал отзывы в ЧатГПТ и задавал ему вопросы, подсмотренные в этой книге. И я понял, что благодаря этой книге, я теперь могу проводить гораздо более глубокий анализ отзывов.

Ведь, чтобы выйти за рамки банального сентимент-анализа нужно сначала знать, куда идти, и эта книга предлагает направления для исследований и экспериментов.