При формировании графов взаимодействующих объектов, построенных при импорте данных из социальных сетей и сетей мгновенного обмена сообщениями, в качестве атрибутов вершин выступают в том числе и текстовые данные. В настоящей работе авторы приводят описание методики исследования текстов, основанной на процедурах корпусного анализа. Целью данной статьи является проверка методологических средств, предоставляемых программным обеспечением TXM для сравнительного анализа текстов выделенных сообществ на графе взаимодействующих объектов. Метод предлагается для оценки качества выделения неявных сообществ на графе, полученном при импорте данных из сети каналов мессенджера Telegram.
When forming graphs of interacting objects built when importing data from social networks and instant messaging networks, text data also act as vertex attributes. In this paper, the authors describe a text research methodology based on corpus analysis procedures. The purpose of this article is to test the methodological tools provided by the TXM software for the comparative analysis of the revealed communities texts on the graph of interacting objects. The method is proposed to assess the quality of the implicit communities revealing on the graph obtained by importing data from the channel network of the Telegram messenger.