Сравнительно недавно в социальной психологии появилось понятие, характеризующее эмоциональ- ные переживания масс, — коллективные эмоции [7]. Этот концепт позволяет говорить не о группо- вых эмоциях, основанных на групповой принад- лежности и предполагающих, соответственно, су- ществование группы и идентификации с ней [22], а о случаях, когда люди эмоционально реагируют сходным образом, но у исследователя нет возмож- ности судить о сформированности групповой иден- тичности. В настоящий момент такие эмоции рас- сматриваются, в частности, в связи с проблемати- кой информационно-психологического воздей- ствия и политического влияния через электронные СМИ [16]. Именно такая ситуация складывается и при изучении в формате Big Data эмоциональных реакций пользователей социальных сетей и ком- ментаторов электронных СМИ: исследование ведётся с помощью средств автоматического ана- лиза текста; в качестве объекта исследования вы- ступают анонимизированные тексты сетевых дис- куссий и комментариев; объёмы анализируемых реплик измеряются в миллионах. Для исследований массовых реакций существен- ным является и понятие каузальной атрибуции. Появившись в рамках теории атрибуции, оно затем активно развивалось в теориях мотивации, меж- личностного восприятия, концепциях памяти и ментальных репрезентаций, в психологии обуче- ния [2; 4]. Параметры атрибутивного процесса и его результатов оказываются существенным ком- понентом характеристики не только индивидуаль- ной психики, но и культур и субкультур. Однако DOI: Ключевые слова: коллективные эмоции, общественное мнение, эмотивы, автоматический анализ тек- ста, текстовые маркеры эмоциональности, каузативно-эмотивный анализ. Аннотация. Исследовалась каузальная атрибуция эмоций в высказываниях пользователей социальных се- тей. Предлагается решение, основанное на применении методов искусственного интеллекта, позволя- ющих работать с большими корпусами текстов: метод каузативно-эмотивного анализа, работающий на базе созданного авторским коллективом ФИЦ “Информатика и управление” РАН инструмента авто- матического анализа текста TITANIS. Описаны особенности используемого инструментария и его лин- гвистические основания применительно к глагольным эмотивным конструкциям. Описаны ограничения в использовании предложенного метода для работ в области психологии коллективных эмоций. ФИЦ “Информатика и управление” РАН; 119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Россия. * Доктор технических наук, руководитель отделения “Искусственный интеллект и принятие решений”. ** Кандидат психологических наук, старший научный сотрудник отдела интеллектуальных динамических систем и когнитивных исследований. *** Кандидат филологических наук, научный сотрудник отдела интеллектуального анализа информации. **** Кандидат физико-математических наук, руководитель отдела интеллектуального анализа информации. ***** Кандидат психологических наук, старший научный сотрудник отдела интеллектуальных динамических систем и когнитивных исследований. E-mail: nchudova@gmail.com Поступила 19.10.2021 © 2022 г. О. Г. Григорьев * , Ю. М. Кузнецова ** , Е. Н. Никитина *** , И. В. Смирнов **** , Н. В. Чудова ***** КАУЗАТИВНО-ЭМОТИВНЫЙ АНАЛИЗ. ЧАСТЬ I. МЕТОДИКА ИЗУЧЕНИЯ ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ РЕАКЦИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ 1 УДК 159.9.001.5; 159.9.001.57; 159.9.001.5:51-7 ПСИХОЛОГИЯ И ОБЩЕСТВО ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ, 2022, том 43, № 3, с. 114–121 114 1 Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проект № 21-011-31638).