Reading Time: 8 minutes

Deo 2. Od emocija do političke retorike: kako govor gradi svoju poruku

Da li je govor pozitivan ili negativan?

Bing rečnik sentimenta daje na prvi pogled neočekivan rezultat. Među rečima koje je rečnik uspeo da klasifikuje nalazi se 197 pozitivnih i 144 negativne. To znači 57,8% pozitivnih prema 42,2% negativnih među pogođenim rečima.

Tabela 4. Klasifikacija reči prema Bing rečniku sentimenta. Fajl: output/sentiment_summary_bing.CSV.

sentiment	n	proportion
positive	197	0.58
negative	144	0.42

To ne znači da je govor „57,8% pozitivan“. Reč je o 341 leksičkom pogotku unutar govora koji ima 4.936 reči. Još važnije, jednostavan rečnik ocenjuje izolovane reči, a ne smisao čitave tvrdnje.

U samom transkriptu postoji dobar primer. Jedna od početnih rečenica u kojoj se osuđuje odnos drugih prema srpskim žrtvama dobija pozitivan rezultat zato što prevod sadrži reči koje odgovaraju pojmovima care, celebrated i victory. Smisao rečenice je, međutim, izrazito kritičan. Slično tome, ironično pominjanje „demokratskih, evropskih vrednosti“ može dobiti pozitivan leksički rezultat iako je funkcija formulacije negativna.

Negacija dodatno komplikuje sliku. „Nikada“ može potpuno obrnuti ili pojačati značenje naredne reči, dok bag-of-words pristup jednostavno sabira pozitivne i negativne pogodke.

Zato zbirni sentiment treba čitati kao raspodelu reči iz određenog rečnika, a ne kao automatsku ocenu političkog stava.

Emocionalna putanja je zanimljivija

Mnogo informativniji rezultat daje analiza redosleda rečenica.

Ukupno 215 rečenica podeljeno je u deset približno jednakih grupa. Važno je naglasiti da to nisu prirodni „odeljci“ govora, već deset sekvencijalnih decila formiranih automatski prema redosledu rečenica.

Prosečni sentiment u prva dva decila je negativan, oko –0,45 i –0,41. U trećem se približava nuli, u četvrtom naglo prelazi u pozitivnu zonu, a zatim ostaje pretežno pozitivan. Poslednji decil ima najvišu prosečnu vrednost, približno +0,86.

Tabela 5. Prosečni i ukupni sentiment po deset sekvencijalnih delova govora

section	mean_sentiment	total_sentiment
1	-0.45	-10
2	-0.41	-9
3	-0.09	-2
4	0.73	16
5	0.27	6
6	0.48	10
7	0.10	2
8	0.33	7
9	0.71	15
10	0.86	18

Ovde se kvantitativni rezultat prilično dobro poklapa sa pažljivim čitanjem. Početak govora ispunjen je ubijenom decom, majkama, progonstvom, Jasenovcem, ratom i optužbama za istorijsko ćutanje. Zato u prvom delu dominira rečnik koji sentiment model češće prepoznaje kao negativan.

Kasnije se menja retoričko težište. Sve češće se govori o miru, snazi, zaštiti, zajedništvu, zahvalnosti, ljubavi, ekonomskom razvoju i odnosima Srbije i Republike Srpske. Završetak sadrži čitav niz zahvaljivanja i formulacija „neka živi“.

Dakle, može se govoriti o opštoj putanji od stradanja i optužbe prema ohrabrenju i kolektivnoj afirmaciji.

To je znatno pouzdaniji zaključak od tvrdnje da je neka pojedinačna rečenica „+2“ ili „–3“, zato što se odnosi na širi semantički luk govora koji je moguće proveriti i kvalitativnim čitanjem.

Crna LOESS linija na grafikonu ipak ostaje opisna vizualizacija, a ne statistički dokaz promene raspoloženja.

Koje emocije se pojavljuju?

NRC Emotion Lexicon razvrstava pronađene reči u osam emocionalnih kategorija. Najviše pogodaka ima trust — 132. Slede fear sa 82, anticipation sa 80, joy sa 79, sadness sa 53, anger sa 38, surprise sa 32 i disgust sa 28.

Tabela 6. Broj pogodaka po NRC emocionalnim kategorijama. Fajl: output/emotion_summary_nrc.CSV.

sentiment	n	proportion
trust	132	0.25
fear	82	0.16
anticipation	80	0.15
joy	79	0.15
sadness	53	0.10
anger	38	0.07
surprise	32	0.06
disgust	28	0.05

Ni ove vrednosti ne znače da je, na primer, četvrtina govora „poverenje“. Jedna ista reč može pripadati većem broju NRC kategorija, a klasifikacija se zasniva na unapred određenim leksičkim asocijacijama.

Ipak, sama kombinacija kategorija ima smisla. Strah, tuga i bes prate narativ o žrtvama i istorijskom stradanju. Anticipacija odgovara čestim formulacijama o onome što treba ili ne sme da se dogodi u budućnosti. Radost i poverenje odgovaraju kasnijim delovima o zajedništvu, podršci, ljubavi i snazi.

Umesto jednostavne etikete da je govor „tužan“ ili „optimističan“, rezultati ukazuju na složeniju emocionalnu konstrukciju: sećanje na ranjivost povezuje se sa obećanjem buduće sigurnosti.

Ko su „mi“, „vi“ i „oni“?

Retorički rečnik pronalazi 147 pojavljivanja reči you, 111 reči we, 71 I i 65 they. Negacije not i never zajedno se pojavljuju 105 puta. Modalne reči must, should i need pojavljuju se 11 puta.

Tabela 7. Zamenice, negacije, modalnost i izabrani retorički markeri

category	frequency	frequency_per_1000
second_person	147	29.8
first_person_plural	111	22.5
negation	105	21.3
first_person_singular	71	14.4
third_person_plural	65	13.2
nation	45	9.1
obligation	11	2.2
future	5	1
economy	3	0.6
democracy	1	0.2

Visoka učestalost we očekivana je u kolektivnoj političkoj retorici. Zanimljiviji je odnos između we, you i they.

U govoru se stalno stvara kolektivno „mi“: ponekad Srbi, ponekad Srbija, ponekad Srbija i Republika Srpska zajedno, a ponekad govornik i publika. „Vi“ se koristi i za neposredno obraćanje okupljenima i za konfrontaciono obraćanje drugim političkim ili nacionalnim akterima. „Oni“ takođe menja referent: mogu to biti spoljašnji politički protivnici, hrvatski mediji i političari, međunarodni akteri ili domaći politički oponenti.

Tako nastaje svojevrsna retorička geometrija. „Mi“ gradi zajednicu. „Vi“ može da približi publiku ili da konfrontira protivnika. „Oni“ određuje spoljašnju grupu u odnosu na koju se „mi“ jasnije definiše.

Ali upravo je ovaj rezultat najosetljiviji na prevod. Srpski često ne zahteva eksplicitno mi, ja, vi ili oni, dok ih engleska gramatika zahteva. Zbog toga 111 engleskih we ne treba automatski tumačiti kao 111 namernih upotreba srpskog mi. Za ozbiljnu retoričku analizu brojanje treba ponoviti na originalnom srpskom tekstu.

Visoka učestalost negacije verovatno je interpretativno stabilnija. Govor je pun granica: šta se neće zaboraviti, šta se više neće dozvoliti, šta drugi nisu uradili i šta se ne sme prihvatiti. Negacija tako postaje deo politike zabrane i obećanja.

Kolokacije: koje reči „putuju zajedno“?

Kolokaciona analiza ne pita samo koje su fraze česte, već koje se reči pojavljuju zajedno jače nego što bi se očekivalo na osnovu njihovih pojedinačnih frekvencija.

Među istaknutim kombinacijama nalaze se world war, take care, Serbian people, last time, dear friends, much love, Republika Srpska, Banja Luka, common state, Serbian church i polycentric Serbia.

Tabela 8. Izabrane statistički istaknute kolokacije.

collocation	count	count_nested	length	lambda	z
world war	6	6	2	7.18	8.15
take care	6	6	2	7.18	8.15
serbian people	9	9	2	3.25	7.73
last time	4	4	2	6.02	7.61
dear friends	4	4	2	6.11	7.51
much love	4	4	2	5.08	7.37
leadership republika	5	5	2	5.26	7.28
like president	4	4	2	4.45	6.97
long live	3	3	2	7.15	6.86
second world	3	3	2	5.46	6.82
dear nevenka	3	3	2	5.71	6.80
republika srpska	23	23	2	10.32	6.76
belgrade banja	3	3	2	5.59	6.73
many many	4	4	2	3.74	6.31
common state	3	3	2	6.44	6.22
serbian church	4	4	2	3.97	6.19
many times	3	3	2	4.30	6.08
never allow	3	3	2	4.64	5.47
banja luka	6	6	2	10.99	5.39
four times	4	4	2	8.22	5.30
one said	3	3	2	3.36	5.27
bosnia herzegovina	4	4	2	10.62	5.17
interests specific	3	3	2	8.17	5.16
thank republika	3	3	2	3.28	5.16
polycentric serbia	4	4	2	4.89	5.12
practically disappear	3	3	2	10.37	5.01
eyes sinise	3	3	2	7.80	5.00
serbia none	3	3	2	4.10	4.89
representative state	3	3	2	7.54	4.86
many serbs	3	3	2	2.74	4.45
serbia love	3	3	2	2.88	4.42
serbia republika	4	4	2	2.31	4.27
us serbs	4	4	2	2.20	4.13
serbs practically	3	3	2	6.25	4.10
srpska serbia	3	3	2	1.85	3.14
people serbia	4	4	2	1.62	3.14
serbs practically disappear	3	0	3	-2.36	-0.73
second world war	3	0	3	-2.42	-1.04
serbia republika srpska	4	0	3	-3.30	-1.29
thank republika srpska	3	0	3	-4.86	-1.88
belgrade banja luka	3	0	3	-5.59	-1.90
leadership republika srpska	5	0	3	-5.74	-2.20

Kako čitati tabelu. count pokazuje koliko se puta izraz pojavljuje, dok lambda (λ) meri jačinu povezanosti njegovih reči: veće pozitivne vrednosti ukazuju da se reči zajedno pojavljuju češće nego što bi se očekivalo na osnovu njihovih pojedinačnih frekvencija. z statistika pokazuje jačinu te povezanosti u odnosu na njenu statističku neizvesnost; veće pozitivne vrednosti pružaju snažniji dokaz da kolokacija nije rezultat slučajnog zajedničkog pojavljivanja. Ni λ ni z nisu procenti niti verovatnoće.

Tu se pojavljuje nekoliko retoričkih oblasti. Istorijsko sećanje predstavlja world war. Kolektivni identitet grade Serbian people, Republika Srpska i Serbian church. Bliskost sa publikom pojavljuje se kroz dear friends, much love i take care. Fraza last time odražava insistiranje govornika da je reč o njegovom poslednjem takvom obraćanju u predsedničkoj ulozi.

Posebno je zanimljiva fraza polycentric Serbia. Pojavljuje se samo četiri puta, ali je koncentrisana u izrazito naglašenom delu govora. „Policentričnost“ se tu ne predstavlja kao pluralizam, već kao rastakanje zajednice. To pokazuje zašto frekvencija nije isto što i retorička važnost.

Gde publika reaguje?

Transkript sadrži ukupno 30 oznaka reakcije publike. Dvadeset sedam su obični aplauzi, jedna oznaka kombinuje aplauz i podizanje tona govornika, jedna beleži skandiranje „Aco Srbine“, a jedna je označena kao nerazumljiva. Dakle, 28 od 30 zabeleženih reakcija su aplauzi ili reakcije povezane sa aplauzom.

Tabela 9. Učestalost i redosled reakcija publike

reaction_type	frequency
APPLAUSE	27
CHEERING : ACO SRBINE, ACO SRBINE, ACO SRBINE, ACO SRBINE	1
UNCLEAR	1
APPLAUSE – RAISED SPEAKER'S TONE	1

Njihova raspodela nije ravnomerna. Približno dve reakcije nalaze se u prvoj četvrtini govora, 13 u drugoj, pet u trećoj i deset u završnoj četvrtini. Prvi veći talas aplauza pojavljuje se tek nakon što je početni komemorativni narativ već izgrađen.

Aplauzi se grupišu oko nekoliko tipova iskaza: odbacivanja suprotnih istorijskih narativa; izvinjenja Krajišnicima; obećanja da više neće biti „Oluje“ i pogroma; tvrdnje da je Srbija sada dovoljno jaka da zaštiti svoj narod; insistiranja na jedinstvenom srpskom identitetu; odbacivanja „policentričnog srpstva“; podrške Republici Srpskoj; i izraza zahvalnosti i ljubavi između Srbije i Republike Srpske.

Pri samom kraju zabeleženo je skandiranje „Aco Srbine“, neposredno pre povratka na obraćanje Nevenki Dobrić i priču o njenom sinu. U toj tački govora spajaju se lično liderstvo, kolektivni identitet i komemorativna emocija.

Naravno, aplauz ne govori šta misli čitava publika. Transkripcija možda ne registruje sve reakcije, a reakcije mogu početi pre završetka rečenice. Ipak, lokacije aplauza pomažu da se identifikuju formulacije koje su u tom konkretnom okruženju proizvele neposredan javni odziv.

Glavni interpretativni okviri

Kada se kvantitativni rezultati vrate u kontekst čitavog govora, može se izdvojiti najmanje sedam međusobno povezanih okvira.

Prvi je okvir sećanja i žrtve. Motiv očiju Siniše Dobrića individualizuje kolektivno stradanje. Veliki istorijski događaji prelamaju se kroz decu, majke i porodice.

Drugi je okvir istorijskog kontinuiteta. Prvi svetski rat, Drugi svetski rat, Jasenovac, ratovi devedesetih, Oluja, Kosovo i noviji regionalni sporovi slažu se u jednu vremensku liniju. Događaj iz 1995. tako nije predstavljen kao izolovana epizoda, već kao deo ponavljajućeg obrasca.

Treći je okvir jedinstva. Srbija i Republika Srpska predstavljene su kao politički različiti prostori koji pripadaju istom srpskom narodu. Crkva, ime, porodične veze i zajedničko sećanje dodatno učvršćuju tu vezu.

Četvrti je okvir prelaska od ranjivosti ka snazi. Ranija Srbija prikazuje se kao slaba, tiha ili nesposobna da zaštiti Krajišnike. Današnja i buduća Srbija predstavljaju se kao ekonomski, politički i vojno snažnije. Formulacija „nikada više“ pretvara sećanje na prošlost u obećanje buduće zaštite.

Peti je okvir spoljašnjih dvostrukih standarda. Zagreb, Sarajevo, Podgorica, Evropa i drugi međunarodni akteri pojavljuju se kao oni koji, prema konstrukciji govora, ne razumeju srpska iskustva, ignorišu ih ili primenjuju nejednake kriterijume.

Šesti je okvir unutrašnjeg protivnika. Granica se ne povlači samo između Srba i spoljašnjih aktera. U samoj srpskoj zajednici razlikuju se prihvatljivi i neprihvatljivi politički stavovi. „Salonski nacionalisti“, oni koji navodno rade protiv srpskih interesa i zagovornici „policentričnog srpstva“ postaju unutrašnje suprotstavljene figure.

Sedmi je okvir liderstva i političkog nasleđa. Ponavljanje da se govornik poslednji put obraća kao predsednik, izvinjenja za sopstvene greške, isticanje iskustva i obećanje zaštite povezuju nacionalni narativ sa ličnom političkom biografijom.

Ovi okviri nisu nezavisni. Sećanje opravdava jedinstvo. Nekadašnja ranjivost opravdava snagu. Snaga potvrđuje ulogu liderstva. A aplauzi publike pojedine tvrdnje pretvaraju u trenutke kolektivne potvrde.

Zaključak

Ova studija jednog govora pokazuje i privlačnost i ograničenja računarske analize političkog teksta.

Algoritmi otkrivaju stvarnu strukturu. Kolektivni identitet dominira rečnikom. Početak govora je leksički tamniji od njegovog završetka. Istorijsko sećanje, nacionalno jedinstvo i obećanje zaštite stalno se ukrštaju. Aplauzi se grupišu oko nekih od najsnažnijih iskaza o identitetu, snazi i Republici Srpskoj. Ponavljanja i kolokacije pokazuju fraze oko kojih se politička poruka organizuje.

Ali isti postupak proizvodi i upozorenja. Pozitivna reč može biti deo negativne optužbe. Sarkazam može izgledati „pozitivno“ rečniku sentimenta. Prevod može ubaciti zamenice koje u srpskom nisu bile eksplicitno izgovorene.

Upravo je to možda najvažniji rezultat ove vežbe: analiza teksta nije zamena za pažljivo čitanje političkog govora. Njena najveća vrednost je u tome što nam sistematski pokazuje gde treba da čitamo pažljivije.

Metodološki dodatak

Uz tabelu sa collocation statistikom: lambda mera jačine asocijacije između reči, a z Waldova z-statistika za tu procenjenu asocijaciju.

Column	English explanation	Objašnjenje na srpskom
collocation	The multi-word expression being evaluated, e.g. world war or Serbian people.	Višerečni izraz koji se analizira, npr. world war ili Serbian people.
count	Number of times the complete expression occurs in the transcript.	Broj pojavljivanja kompletnog izraza u transkriptu.
count_nested	Number of occurrences that are also contained within a longer detected collocation. It is mainly relevant when collocations of different lengths are analysed simultaneously.	Broj pojavljivanja izraza koja su istovremeno deo duže identifikovane kolokacije. Posebno je relevantan kada se istovremeno analiziraju kolokacije različitih dužina.
length	Number of words in the collocation: 2 = bigram, 3 = trigram, etc.	Broj reči u kolokaciji: 2 = bigram, 3 = trigram itd.
lambda (λ)	Strength of association between the words. A larger positive λ means that the words occur together much more strongly than would be expected from their individual frequencies. It is an association score, not a percentage or probability.	Jačina povezanosti između reči. Veća pozitivna vrednost λ znači da se reči pojavljuju zajedno mnogo češće nego što bi se očekivalo na osnovu njihovih pojedinačnih frekvencija. To je mera asocijacije, a ne procenat niti verovatnoća.
z	Wald z-statistic for λ. It indicates how large the estimated association is relative to its statistical uncertainty. Larger positive z-values provide stronger evidence that the collocation represents a genuine association rather than random co-occurrence.	Waldova z-statistika za λ. Pokazuje koliko je procenjena povezanost velika u odnosu na njenu statističku neizvesnost. Veća pozitivna z-vrednost pruža snažniji dokaz da je reč o stvarnoj kolokaciji, a ne slučajnom zajedničkom pojavljivanju reči.

Posebno: kako čitati lambda i z

Najjednostavnije je:

lambda = koliko je veza jaka.
z = koliko smo statistički uvereni da ta veza nije slučajna.

R paket quanteda računa λ kao interakcioni parametar iz log-linearnog modela, dok je z odnos procenjenog λ i njegove standardne greške. Zato visoka lambda ne mora automatski značiti i najviši z: izraz može imati veoma jaku procenjenu vezu, ali ako se javlja malo puta, procena može biti manje precizna.

Na primer, prvi red collocation tabele:

world war — count = 6, λ = 7.18, z = 8.15

može se čitati ovako:

Izraz „world war“ pojavljuje se šest puta i pokazuje veoma snažnu povezanost između dve reči (λ = 7,18), uz veoma visoku z-vrednost (8,15), što ukazuje da njihovo zajedničko pojavljivanje teško može biti objašnjeno slučajnošću.

Kao veoma grubo statističko pravilo, |z| > 1,96 odgovara približno nivou značajnosti od 5%, |z| > 2,58 nivou od oko 1%, a vrednosti iznad 3 predstavljaju vrlo snažan signal. Međutim, za ovaj blog bih izbegao formalno „testiranje hipoteza“ i koristio z prvenstveno za rangiranje koliko su kolokacije ubedljivo povezane, jer analizirate jedan govor eksplorativno, a ne uzorak govora iz neke populacije.