Частотная Статистика слов как инструмент научной аргументации: применение в диссертационных работах

Написание диссертации соприкасается с массой правил чаще всего здесь требуется соблюдать нормы научного стиля и научной аргументации. Описание исследовательского процесса и полученных результатов в этом случае соприкасается с употреблением различных категорий, терминов. Не каждый автор обращает внимание на частоту применения тех или иных лексем. А оказывается, это весьма важно и может влиять на степень убедительности выводов, описаний и пр. Поэтому частотная статистика слов требует особого внимания.

Частотная статистика слов: понятие и функции, роль в диссертации

Как часто вы обращаете внимание на частоту слов в тексте? Согласитесь, если один и тот же термин «маячит» практически в каждом предложении, то он точно выделится в общей массе и привлечет внимание. Притом многократное или регулярное употребление лексемы способно как упрощать восприятие текста, так и усложнять его. То есть такой ход напрямую сказывается на качестве повествования. Поэтому важно обращать внимание на частотную статистику слов.

Под ней понимают количественную оценку в отношении употребляемых слов в конкретном тексте. То есть она предполагает определение, сколько раз был применен каждый термин (каждая лексема). Притом она предполагает вычисление общего количества всех употреблений в рамках рукописи (но также допускается оценка частотности в рамках ограниченного фрагмента – главы, параграфа и пр.).

Частотная статистика констатирует количество употреблений каждого слова. Она обладает следующими признаками:

• Точность. Она проявляется в подсчёте количества раз, которое было употреблено каждое слово в исследуемом труде;
• Проверяемость. Можно удостовериться в точности, проведя подсчет каждой лексемы в очередной раз и зафиксировав соответствующий результат.
• Обоснованность. Оцениваемый материал – единственное доказательство, подчеркивающее сколько раз был использован тот или иной термин. Можно отметить в нем соответствующие аспекты для более точного подсчета.

Частотный анализ текста выполняет несколько полезных функций. Во-первых, с его помощью можно заметить банальные лингвистические ошибки (грамматические, речевые). Такой мониторинг не просто фиксирует, сколько раз было употреблено каждое слово, но и позволяет оценить качество рукописи: информативность, доступность, ясность, читабельность. В этом проявляется проверяющая функция.

Во-вторых, с помощью этого инструмента легче определить ключевые и опорные слова, лексическую основу темы. Чаще всего употребляются те лексемы, которые напрямую отражают ход исследования и связаны непосредственно с проблемой, подчеркивают ее суть, влияние, особенности. То есть благодаря такому мониторингу пользователь подчеркивает для себя тезисы, базисные категории и фразы, подчеркивающие особенности раскрытия темы, логику и концепцию научного исследования. В этом состоит лексическая миссия.

В-третьих, благодаря определению частоты употребления лексем можно с легкостью определить основной стиль повествования и выделить авторскую манеру общения с целевой аудиторией. С одной стороны, в диссертации будут преобладать научные термины, строго укладывающиеся в тематические рамки и предметную область исследования. С другой стороны, автор будет использован те словесные категории, которые удобны для него в употреблении, контексте рукописи и пр. Это подчеркнет его собственный стиль повествования. Здесь проявляется оценочная функция.

В-четвертых, частотная статистика слов в диссертации помогает быстро сформировать глоссарий или список терминов, требующих пояснения. Для раскрытия тематики исследователи чаще всего пользуются специализированными, узкими категориями, которые простому пользователю могут быть неясны с первого прочтения. Если они употребляются в тексте довольно часто, то лучше всего пояснить их значение в таком перечне. В этом состоит упорядочивающая и уточняющая задача.

Таким образом, частотная статистика слов в диссертационной работе призвана проконтролировать и скоординировать употребление лексем в основной части документа, сделать материал более качественным, понятным, грамотным и уравновешенным.

Метрика и техника частотного анализа

Частотный анализ в диссертации проводится планомерно. Чтобы оценить периодичность употребления лексем, используются различные показатели и техники. Чаще всего диссертанты полагаются на следующие коэффициенты.

1. Абсолютная частота. Она предполагает прямой подсчет числа употреблений каждого слова. То есть здесь учитывается каждая лексема независимо от ее значения. Важен сам факт подсчета.
2. Относительная частота. Данный показатель демонстрирует долю каждого термина в общем объеме работы. То есть он показывает, какой процент приходится на использование конкретной лексемы. Он вычисляется в процентах. По этому показателю можно судить о тошнотности и заспамленности текста.
3. Ранг. Данный показатель подчеркивает рейтинг слов в зависимости от численности их употребления. Чем чаще категория употребляется в диссертации, тем выше его ранг.
4. Общая частотность. Это показатель, который оценивает число употребления ключевых и опорных слов в тексте научной работы. В данном случае высчитывается их абсолютное и относительное значение. К высокочастотным относят термины, вписанные в контекст более 500 раз, среднечастотным – от 10 до 500 включений, низкочастотным – до 10 применений в проекте.

Показатели частотности – самые динамичные. Их уровень напрямую зависит от лексического разнообразия и умения автора грамотно оперировать категориями. Чаще всего в числе наиболее воздействующих факторов на частоту лексем выделяют тематические особенности, стиль речи, требования к диссертации (научность), современный лексикон, контекстуальные особенности и умение перефразировать текст.

Как определить частотную статистику слов в диссертации? Этим вопросом на самом деле задаются немногие исследователи. Чаще всего они просто описывают ход научного исследования, не задумываясь о лексическом разнообразии и пр. Но порой в тексте заметна тавтология или понять материал на текущем языке оказывается слишком сложно.

Самый очевидный и простейший, но менее точный (по сравнению с остальными подходами) способ установления частотности слов является ручной или техника подсчета появлений. Она предполагает вычитку текста и подсчет каждого слова (сколько раз оно употреблялось в работе). Такой метод отнимает много времени и сил.

Еще одним подходом к оценке частотной статистики слов является использование специальных программ и сервисов по проверке текста. Чаще всего подсчет числа слов, определение количества употреблений лексем производится при проверке проекта на плагиат. Данные сервисы моментально считывают и подсчитывают наиболее распространенные слова, обороты, словосочетания и пр.

Третий способ – привлечение для оценки частотности ИИ. В этом случае искусственный интеллект не просто проведет банальный подсчет каждой лексической единицы, но и определит связность лексем: синонимы, основную терминологическую базу и дополнение, смысловая ценность и пр.

Четвертый способ – визуальная. Она предполагает выделение наиболее часто употребляемых слов и отражение количества их употребления с помощью различных графических приемов: гистограммы, диаграммы, графики и пр. Такой подход позволяет подчеркнуть долю и весомость таких выражений, продемонстрировать количество их употреблений и пр.

Пятая техника – расширенная или комбинированная. Она предполагает предварительную сортировку данных и определение масштабов оценки: на протяжении всего проекта или в рамках определённой главы, параграфа, корпуса и пр. Для ее проведения требуется сочетание различных инструментов: ручной подсчет, сервисы плагиата, ИИ и пр. Такой ход действий гарантирует точность и объективность результатов.

Таким образом, каждый пользователь самостоятельно определяет, каким способом определения частотной статистики слов будет пользоваться. Но в любом случае он сможет понять, насколько информативен и ясен подготовленный им текст, какие термины преобладают в нем, на чем сделан акцент и как можно оптимизировать его.

Этапы определения и обработки частотной статистики слов

Составить частотную статистику слов по диссертации – миссия ответственная и довольно кропотливая. Если учесть, что в среднем объем одной научной работы достигает 180-250 страниц, то можно представить измученного автора, подсчитывающего слова. Но на самом деле, учет и контроль за употреблением лексем — не такой страшный зверь, каки кажется на первый взгляд, благодаря современным инструментам, у аспирантов и других авторов существует «накатанная траектория», помогающая отследить, сколько раз были употреблены те или иные лексемы.

Первый этап – подготовительный. Он предполагает выбор конкретной научной работы для оценки частотности употребления в ней слов. В рамках этой стадии важно иметь на руках полную версию текста. Здесь же потребуется первичная вычитка для получения общих впечатлений и представлений по теме, читабельности материала, выделения тематических и жанровых особенностей в повествовании, выделение наиболее ярких и запоминающихся терминов и оборотов и пр.

В рамках подготовительной стадии определяется необходимость формирования частотной статистики слов. Чаще всего, если у пользователя «маячит» несколько слов на протяжении всей работы, тем самым усложняя ход и скорость восприятия информации, вызывают дополнительные вопросы по исследованию, то такой мониторинг оказывается необходимым.

Второй этап – выбор способа и инструментов для формирования частотной статистики. В данном случае необходимо установить цель такого мониторинга (для чего он необходим, чем будут полезны его результаты), как автор намерен оценивать количество употреблений, в отношении всех лексем или наиболее распространенных по тексту, какие инструменты он намерен привлечь для гарантии точности и качества.

Чаще всего аспиранты и докторанты предпочитают составлять глоссарий сложных для восприятия информации терминов с емким пояснением их значения, а для формирования частотной статистики слов используют простые программы по проверке рукописи на плагиат (согласно требования вуза или Диссовета, чаще всего это Антиплагиат.вуз), где ведется подсчет символов и предусмотрено выделение наиболее часто употребляемых лексем с отпадением количества их использования в составе научной работы.

Третий этап – обработка текста. В данном случае можно очистить материал от лишних символов, чтобы гарантировать высокую точность учета лексем. Также можно выделить список терминов, которые автор намерен проследить на протяжении всего проекта (это могут быть опорные и ключевые слова, специализированные лексемы и др.).

Основное действие в рамках текущего этапа – это копирование текста диссертации и его обработка в ручном или автоматизированном (чаще всего комбинированном) режиме. Достаточно вставить материал в окно программы и запустить ее. Она автоматически произведет токенизацию, подсчет и выведет конечный результат. Чаще всего в первую очередь программа выдает слова с максимальной частотой применения в рукописи, далее они располагаются – по убыванию.

Четвертый этап – статистический анализ результатов подсчёта. Казалось бы, что еще нудно, если программа подсчитает и выдаст «рейтинг» часто употребляемых слов и фраз? Но на самом деле порой необходимо рассчитать ряд частотных показателей: абсолютные, относительные, всевозможные индексы (например, Симпсона или Хердана-Шеннона и др.), формирование словесного ранга и пр. С их помощью автор может понять, насколько часто применен то или иной термин. А если параллельно провести контекстуальный, структурный и смысловой мониторинг, то можно найти достойные пути по корректуре, редактуре текста с целью повышения его информативности, читабельности, ценности.

Статистический мониторинг позволяет упорядочить результаты частотного анализа. В данном случае индивид выделяет опорные и ключевые слова, наиболее распространённые фразы и обороты, констатирует тематические группы и лексическое разнообразие, обосновывает необходимость внесения правок и т.д.

Пятый этап – интерпретация результатов. В данном случае все зависит от потребности в статистике лексем. Если диссертант формирует глоссарий, то здесь можно расположить термины в алфавитном порядке. Если же он составляет рейтинг употребленных категорий, то сперва отмечаются самые распространённые, а затем – в порядке количественного убывания. Также допустимо формирование графиков, диаграмм, с отражением частотности слов

В рамках интерпретации результатов можно провести небольшой анализ собранных данных и обосновать частотность применения отдельных категорий, их тематическую важность и стилистические особенности повествования, тематическую приверженность и др.

Также по итогам такого аудита, можно составить рекомендации по оптимизации рукописи.

Частотная статистика слов как инструмент научного обоснования

В диссертации существенная роль отводится не просто описанию хода научного исследования и полученных результатов, а именно их грамотному обоснованию порой использование одних и тех же слов оказывает негативное влияние на суть и общий контекст, читабельность материала. В этом случае частотная статистика лексем помогает определить проблемы в рукописи, повествовании и оперативно их устранить. Особая роль такого мониторинга отводится в построении доказательной базы и научной аргументации итогов и выводов НИР.

При выполнении научного проекта принято формировать четкую доказательную основу и линию аргументации. Чаще всего авторы использую подобранные аргументы строго целенаправленно, с учетом контекста и особенностей полученных результатов. Обычно каждое доказательство употребляется в одном определенном месте, реже – допускается использование одного и того же факта в 2 фрагментах рукописи. Притом в обоих вариантах он будет подчеркивать значимость, корректность, достоверность текущей информации, авторскую позицию и выводы. То есть частота употребления фактов будет минимальной, ограниченной, нечастой!

Фактически, частотная статистика слов позволяет грамотно перераспределить доказательную базу согласно логике научного исследования и сделало употребление каждого факта целенаправленным, уместным и точным.

Частотный мониторинг также позволяет контролировать объем и количество цитирований. Согласитесь, что этот параметр весьма важен, так как он влияет на уникальность рукописи в целом, а также состав доказательной базы. Именно цитаты подчёркивает надежность и корректность высказываний, выводов и пр. Согласно общепринятым нормам, на протяжении всей научной работы допускается включение 2-4 цитат. То есть употребление таких выдержек также будет ограниченным, редким!

Помимо этого, частотный анализ позволяет оперативно вычислить стоп-слова и паразитоз в составе диссертации. Если эти категории часто употреблены в рукописи, то следует параллельно оценить информативность и ясность текста, фонетический строй и особенности при чтении. В идеале канцеляризмы, штампы, частые вводные конструкции следует максимально сократить. Тогда автору удастся снизить уровень тошнотности текста, водность и заспамленность. Поверьте, это плодотворно скажется как на общетекстовом качестве, так и уникальности материала!

Частотный мониторинг и статистика слов также поможет миновать дублирования информации в составе диссертации, избежать тавтологии или некорректного употребления терминов. То есть благодаря такому инструменту, автор сможет целенаправленно пользоваться располагаемой информацией, доказательствами, повысить их контекстуальную эффективность, грамотно распределив по всей работе.

Для публикации диссертации перед защитой, а также в сопроводительной документации (научных статьях, аннотации и пр.) Исследователю предстоит выделить опорные и ключевые слова. Здесь также выручит та самая частотная статистика слов. Она быстро определит наиболее распространенные, важные категории, на которых выстроена логика НИР. Также на основе рассматриваемого подхода возможна доработка терминологического (понятийного) аппарата.

При работе с доказательной базой при подготовке диссертации к защите, можно полагаться на следующие виды частотной статистики слов.

Анализ текста поможет выделить яркие и бросающиеся, повторяющиеся в рамках раскрытия темы категории, а также оценить информативность и читабельность, построение диссертации. В данном случае важно понять, не загромождена ли суть излишними описаниями, изречениями, соответствует ли употребленная лексема тематике и контексту и пр.

Оценка динамики языка призвано обратить внимание на лексическое разнообразие и умение автора перестраиваться по тексту. Учитывать контекст и особенности рассматриваемого этапа, оперировать синонимами, современными терминами и оборотами, учитывать формальные стилистические рамки и маневрировать меду классиков и новшествами.

Стилистический мониторинг поможет автору научной работы грамотно выстроить «линию защиты» с учетом научного тона, умело использовать доказательную базу и перераспределить ее по «сюжету», определить наиболее эффективные методы обоснования и самовыражения, описания и анализа данных, подобрать соответствующие формы интерпретации и т.д.

Статистический анализ призван оценить формальные требования к качеству текста. Не каждый исследователь обращает внимание на них при написании диссертации, а зря! Наличие повышенной водности свидетельствует о наличии паразитоза в документе, а завышенный спам – о слишком часто повторяющихся в рукописи словах (что может вызвать тавтологию, дублирование информации, размытость или сложности с восприятием сути), а также снижение уникальности материала.

Таким образом, частотная статистика слов в рамках диссертационного исследования помогает автору грамотно выстроить описание проделанной работы. Умело полагаться на понятийный аппарат и корректно описывать полученные результаты, обосновывать выводы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Рекомендации по работе с частотной статистикой слов

Если вы часто в тексте встречается один и тот даже термин, то стоит задуматься о необходимости корректировки материала: перефразирование, синонимизирование, реферирование. Важно сделать текст информативным, грамотным.

Аргументы и факты в диссертации упоминаются единовременно или крайне редко несколько раз. Доказательная база должна быть равномерно распределена на протяжении всей работы, грамотно и целенаправленно вписана в контекст.

Частотная статистика поможет выделить ключевые и опорные слова, тематическую слаженность текста.

Не стоит пренебрегать частотным анализом при написании диссертации. Порой заметить словесные недостатки поможет именно такой подход.