Conceptual metaphors with negative sentiment in English-language business media discourse

Abstract

The research paper focuses on analyzing 148,710 news articles sourced with the help of the LexisNexis database and filtered by such criteria as Elon Musk, negative business news, and English-language content. It aims to determine metaphors with negative sentiment in business media discourse based on corpus analysis. The study is based on the conceptual metaphor theory, which postulates that metaphors tend to establish stable connections between different experiential domains. Previous studies, including works by such scholars as Teun A. van Dijk and Zoltán Kövecses, stressed the pivotal role that metaphors play in framing public opinions. This research effort relies on corpus analysis as well as sentiment analysis. The Lakoffian X IS Y model was used for mapping source domains to target domains. The main hypothesis is that the analysis is supposed to reveal recurring metaphorical patterns that connect Elon Musk's actions or business challenges to certain conceptual domains. This hypothesis has been confirmed by identifying a slew of metaphors carrying negative evaluations from various domains such as MEDICINE, NATURAL DISASTERS, COOKING, THEATRE, and so on. A total of 32 recurring conceptual metaphors have been identified. The negative sentiment score of each sentence containing a metaphor has been ascertained with the help of the Fin- BERT natural language processing (NLP) model. This model is useful for determining evaluative and emotional framing. Some metaphors from such domains as MEDICINE tend to carry very high negative sentiment scores. Journalists and primary discourse participants tend to use metaphorical language to achieve various discursive strategies such as dehumanization or delegitimization. It has been determined that metaphoric language serves as a powerful tool for shaping audience perception.

Дослідницька стаття зосереджується на аналізі 148 710 новинних статей, які були зібрані за допомогою бази даних LexisNexis. Її мета – визначити основні метафори з негативним сенминетом у дискурсі бінес-медіа на основі корпусного аналізу. Дослідження базується на теорії концептуальної метафори, яка передбачає встановлення стабільних зв’язків між різними доменами. Попередні дослідження, включаючи роботи таких науковців як Теун А. ван Дейк та З. Ковечеш, наголошують на ключовій ролі метафоричної мови у формуванні громадської думки. Гіпотеза дослідження полягає в тому, що аналіз має виявити повторювані метафоричні патерни, які пов’язують різноманітні бізнес-сценарії з певними концептуальними доменами. Ці метафори мають виступати інструментом створення негативного іміджу корпоративного лідера або ж компанії. Вищезазначена гіпотеза була підтверджена ідентифікацією метафор із негативною оцінкою з різних доменів, таких як MEDICINE, NATURAL DISASTERS, COOKING, THEATRE тощо. Метафоричні вирази були ідентифіковані шляхом пошуку лем, які потенційно можуть виступати у якості тригерів метафор. Негативна тональність кожного речення з метафорою була визначена за допомогою моделі FinBERT. Вона дає змогу виявити, який саме сентимент має речення (негативний, нейтральний або позитивний). У процесі дослідження було встановлено, що метафори з таких доменів, як MEDICINE, демонструють дуже високі негативні показники тональності тексту. Наприклад, негативна тональність речення з метафоричним випадком вживання леми “plague” досягала 0.95. Вторинні учасники дискурсу (журналісти) та первинні учасники дискурсу (корпоративні лідери, аналітики тощо) часто використовують метафоричну мову для реалізації своїх дискурсивних стратегій, таких як дегуманізація або делегітимізація. Ефективність цих стратегій може залежати від певних контекстуальних детермінантнів.