Мультипараметрический метод установления авторства текста: интеграция стилометрического, тематического и прагматического анализа

Аннотация

В условиях тотальной цифровизации коммуникаций текст стал основным носителем криминалистически значимой информации, что требует развития новых методов его автоматизированного анализа для нужд расследования. Традиционные подходы, такие как стилометрия, семантический или прагматический анализ, применяются изолированно, что ограничивает полноту и надежность лингвистической экспертизы. В данной статье предлагается комплексный мультипараметрический метод атрибуции анонимных или спорных текстов, интегрирующий три независимых лингвистических уровня: формально-статистический (стилометрия на основе дельты Бёрроуза), смысловой (тематическое моделирование с использованием Latent Dirichlet Allocation) и прагматический (оценка достоверности нарратива по критериям CBCA – Criteria-Based Content Analysis). Метод предполагает извлечение соответствующих векторов признаков, вычисление на их основе метрик стилистического, тематического и прагматического сходства и их последующую взвешенную агрегацию в итоговый показатель соответствия (Compliance Indicator), максимизирующий вероятность корректной атрибуции авторства. Теоретическая значимость работы заключается в разработке формальной модели комплексного лингвистического «цифрового профиля», а практическая – в создании методологического базиса для инструментов поддержки принятия решений при расследовании киберпреступлений, экстремизма и других сложно структурированных деяний, опосредованных цифровым текстом.