Аналитика №7
В качестве материалов для простого кластерного анализа я взяла тексты из новостных изданий о прошедшей 5 февраля 65-ой церемонии "Грэмми".
1. https://turbo.gazeta.ru/style/2023/02/06/16205965.shtml
2. https://www.woman.ru/news/beionse-stala-luchshei-v-istorii-no-na-dorozhku-ne-vyshla-kardi-bi-nadela-samoe-krasivoe-plate-glavnye-momenty-gremmi-2023-id865355/?ysclid=ldwqsdyi9h179104862
3. https://daily.afisha.ru/music/25185-uteshitelnyy-rekord-beyonse-i-kislaya-mina-bena-affleka-chto-opyat-ne-tak-s-gremmi/?ysclid=ldwqruuest460721186
4. https://peopletalk-ru.turbopages.org/turbo/peopletalk.ru/s/article/gremmi-2023-pobediteli-premii/
5. https://www.kp.ru/afisha/msk/obzory/muzyka/pobediteli-gremmi-2023/?ysclid=ldwqqq4gbb783563811
6. https://www.kp.ru/afisha/msk/obzory/muzyka/pobediteli-gremmi-2023/?ysclid=ldwqqq4gbb783563811
Выбранные мною тексты разделились на 3 группы:
1. объединение текстов 4 и 6 (в этих текстах в формате списка идёт перечисление победителей "Грэмми" в ключевых номинациях)
2. объединение текстов 2 и 3 (в этих текстах в формате короткой новости рассказывается о самых интересных образах "Грэмми")
3. объединение текстов 1 и 5 (в этих текстах более подробно рассказано об образах самых известных гостей премии).
Такие группы были выделены по схожему строению статей, по стилю написания и по информационному посылу. Число групп по общности текстов при изменении уровня кластеризации незначительно меняется в сторону меньшего числа групп. Составленные группы действительно соответствуют логике.
Комментарии
Отправить комментарий