The concept of «linguistic marker» and its application in journalism for identification false information in Chinese media

Cover Page

Cite item

Abstract

the article reveals an actual problem of identifying false information in the media using linguistic markers on the example of the Chinese experience. The research goal is to systematize the most frequently used linguistic markers of false information in the Chinese media using an expert survey media to identify false information, as well as to process the results with the help of a statistical program. The research methodology is based on a systematic approach. Within the framework of this approach, the formal logical analysis, synthesis, generalization and systematization were applied. In the empirical part of the study, special methods were also used: historiographical analysis of scientific literature on the topic under study; method of expert assessments (survey); a method of quantitative statistical analysis of the frequency of linguistic markers of false information. Based on the results, the following conclusions were formulated: linguistic markers act as a kind of indicators that allow you to analyze how information is presented and how it affects the reader’s perception. In Chinese media in particular, indicators such as emotional language, manipulative constructs, and biased selection of facts are reliable indicators for determining the credibility of information.

About the authors

Qi Zhang

Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin

Hang Su

China University of Communications, Cina

References

  1. Галяшина Е.И. «Фейкинг» как новая угроза медиабезопасности: лингвоюридический аспект // Этнопсихолингвистика. 2021. № 2 (5). С. 67 – 82.
  2. Головацкая О.Е. Методологические подходы к изучению искаженной информации // Коммуникология. 2023. № 1. С. 133 – 146.
  3. Лобанова Т.Н. Лингвосемиотический и переводческий аспекты политического дискурса в китайских СМИ // Вестник Московского университета. Серия 21, Управление (государство и общество). 2015. № 3. С. 66 – 79.
  4. Су Юйфан Тенденции развития китайских онлайн-СМИ // МНКО. 2017. № 2 (63). С. 66 – 80.
  5. Хабаров А.А. Понятие интердискурса информационно-психологической войны в парадигме социального управления // Культура и текст. 2022. № 2 (49). С. 65 – 78.
  6. Цинчжи Чжэн. Китайско-российская общественная дипломатия и СМИ // История. Культурология. Политология. 2022. № 3. С. 99 – 121.
  7. Чу Цзинжу Парцелляция в текстах русских СМИ (на фоне китайских СМИ) // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2019. № 3. С. 76 – 89.
  8. Шарапкова А.А., Меркулова А.М. Фейки в контексте взаимодействия исторического знания с языковыми и мыслительными структурами: междисциплинарная модель // Научный диалог. 2023. № 2. С. 122 – 134.
  9. Alpermann B. In other news: China’s international media strategy on Xinjiang CGTN and Xinhua on YouTube // Conference: Association for Social Science Research on China (ASC) Annual Workshop. 2020. P. 77 – 92.
  10. Andriani M., Tama A. Language policy in fake news handling within French and Indonesian digital media // Jurnal Studi Komunikasi (Indonesian Journal of Communications Studies). 2022. № 8 (2). P. 337 – 345.
  11. Huang Xou. Chinese expert consensus on diagnosis and treatment of subacute combined degeneration // Chinese Society. 2024. № 1. P. 76 – 88.
  12. Qingsong Zhao. Comparative analysis of the image of a Chinese migrant in the Chinese mainland media and the media of Chinese emigration // Litera. 2022. № 1. P. 34 – 58.
  13. Yongjun Zhang, Sijia Liu, Yi Wang, Xinguang Fan. Detecting Chinese Fake News on Twitter during the COVID-19 Pandemic // Social and Information Networks. 2024. № 4. P. 56 – 79.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).