События, вызванные распространением пандемии COVID-19 нашли отражение во всех сферах жизни общества, а также в языке и коммуникативных явлениях, которые представлены в публицистическом дискурсе. Специфика публицистического дискурса накладывает отпечаток на использование оценочной лексики – эвфемизмов и дисфемизмов. Публицистический дискурс как сфера функционирования эвфемизмов и дисфемизмов способствует формированию общественной мысли, оказывает воздействие на аудиторию с использованием языковых средств. Наиболее выразительными языковыми средствами, способными произвести как положительный, нейтральный или негативный эффект, являются эвфемизмы и дисфемизмы. Актуальность исследования определяется возросшим интересом к изучению оценочной лексики в немецкоязычном публицистическом дискурсе по теме коронавируса. Изучение языковых явлений, эвфемии и дисфемии, представляется перспективным в связи их функционированием в публицистическом дискурсе. В работе определены сферы функционирования эвфемизмов и дисфемизмов, предпринята попытка сформулировать рекомендации по переводу оценочной лексики для сохранения семантических, стилистических и прагматических особенностей эвфемизмов и дисфемизмов. В первой главе рассмотрены подходы к определению эвфемизмов и дисфемизмов, классификации и способы образования, что позволяет считать их членами лингвистической дихотомии. Во второй главе проанализированы семантические, стилистические и прагматические особенности эвфемизмов и дисфемизмов, представлены рекомендации по переводу эвфемизмов и дисфемизмов с учетом выявленных особенностей. / The events caused by the spread of the COVID-19 pandemic are reflected in all spheres of society, as well as in the language and communicative phenomena that are presented in the journalistic discourse. The specificity of journalistic discourse leaves an imprint on the use of evaluative vocabulary – euphemisms and dysphemisms. Journalistic discourse as a sphere of functioning of euphemisms and dysphemisms contributes to the formation of public thought has an impact on the audience using linguistic means. The most expressive language means capable of producing both a positive, neutral or negative effect are euphemisms and dysphemisms. The relevance of the study is determined by the increased interest in the study of evaluative vocabulary in the German-language journalistic discourse on the topic of coronavirus. The study of linguistic phenomena, euphemia and dysphemia, seems promising in connection with their functioning in journalistic discourse. The paper defines the spheres of functioning of euphemisms and dysphemisms, attempts to formulate recommendations for the translation of evaluative vocabulary to preserve semantic, stylistic and pragmatic features of euphemisms and dysphemisms. In the first chapter, approaches to the definition of euphemisms and dysphemisms, classifications and methods of education are considered, which allows them to be considered members of a linguistic dichotomy. In the second chapter analyzes the semantic, stylistic and pragmatic features of euphemisms and dysphemisms, provides recommendations for the translation of euphemisms and dysphemisms, taking into account the identified features.

The topic of this paper is analysis of euphemization and dysphemization in political discourse. Euphemia and dysphemia are quite a specific language phenomenon. The uniqueness of these phenomena lies in their ability to reflect social, cultural and moral values, peculiarities of worldview not only of individuals, but also of modern society as a whole. Euphemisms and dysphemisms depend entirely on the assessments in society of a certain phenomenon, on the definition of what is acceptable and what is not. Hence the need to systematical study of these phenomena in relation to cultural and social changes. The relevance of the work is due to the increasing interest of philologists in the functional side of the language. Modern researchers pay attention to those linguistic phenomena that reflect the changes in the consciousness of the current society. In the context of teaching methodology and intercultural communication, these phenomena are also very significant, they make it possible to understand the realities of another country. / Темой данной работы является анализ феноменов эвфемизации и дисфемизации на базе политического дискурса. Эвфемия и дисфемия представляют собой довольно специфический языковой феномен. Уникальность данных явлений заключается в их способности отражать социальные, культурные и нравственные ценности, особенности мировоззрения и мышления не только отдельных личностей, но и современного общества в целом, так как эвфемизмы и дисфемизмы полностью зависят от принятых в социуме оценок тех или иных явлений, от определения того, что является приличным, допустимым, а что нет. Отсюда следует необходимость их систематического изучения в связи с культурными и социальными изменениями, приводящими к развитию и отмиранию различных форм табу. Актуальность работы обуславливается возрастающим интересом филологов к функциональной стороне языка. Современные исследователи обращают внимания на те языковедческие изменения, которые отражают перемены, происходящие в сознании нынешнего общества, все больше внимания уделяется изучению лингвистических тенденций, к которым стремится социум. В контексте методики преподавания и межкультурной коммуникации данные феномены являются также очень значительными, они позволяют понять реалии другой страны, которым безусловно необходимо обучать изучающих язык.

Работа посвящена изучению анализа тональности текстов в социальных сетях на примере сообщений-твитов из социальной сети Twitter. Материал исследования составили 818 224 сообщения по 17-ти ключевым словам, из которых 89 025 твитов содержали слова «COVID-19» и «Сoronavirus». В первой части работы рассматриваются общие теоретические и методологические вопросы: вводится понятие Sentiment Analysis, анализируются различные подходы к классификации тональности текстов. Особое внимание в задачах классификации текстов уделяется Байесовскому классификатору, который показывает высокую точность работы. Изучаются особенности анализа тональности текстов в социальных сетях во время эпидемий и вспышек болезней. Описывается процедура и алгоритм анализа тональности текста. Большое внимание уделяется анализу тональности текстов в Python с помощью библиотеки TextBlob, а также выбирается ещё один из инструментов «SaaS» - программное обеспечение как услуга, который позволяет реализовать анализ тональности текстов в режиме реального времени, где нет необходимости в большом опыте машинного обучения и обработке естественного языка, в сравнении с языком программирования Python. Вторая часть исследования начинается с построения выборок, т.е. определения ключевых слов, по которым в работе осуществляется поиск и экспорт необходимых твитов. Для этой цели используется корпус - Coronavirus Corpus, предназначенный для отражения социальных, культурных и экономических последствий коронавируса (COVID-19) в 2020 году и в последующий период. Анализируется динамика использования слов по изучаемой тематике в течение 2020 года и проводится аналогия между частотой их использования и происходящими событиями. Далее по выбранным ключевым словам осуществляется поиск твитов и, основываясь на полученных данных, реализуется анализ тональности cообщений с помощью библиотеки Python - TextBlob, созданной для обработки текстовых данных, и онлайн - сервиса Brand24. Сравнивая данные инструменты, отмечается схожесть полученных результатов. Исследование помогает быстро и в реальном времени понять общественные настроения по поводу вспышки COVID-19, способствуя тем самым пониманию развивающихся событий. Также данная работа может быть использована в качестве модели для определения эмоционального состояния интернет-пользователей в различных ситуациях. / The work is devoted to the sentiment analysis study of messages in Twitter social network. The research material consisted of 818,224 messages and 17 keywords, whereas 89,025 tweets contained the words "COVID-19" and "Coronavirus". In the first part, theoretical and methodological issues are considered: the concept of sentiment analysis is introduced, various approaches to text classification are analyzed. Particular attention in the problems of text classification is given to Naive Bayes classifier, which shows high accuracy of work. The features of sentiment analysis in social networks during epidemics and disease outbreaks are studied. The procedure and algorithm for analyzing the sentiment of the text are described. Much attention is paid to the analysis of sentiment of texts in Python using TextBlob library, and also one of the SaaS tools is chosen - software as a service, which allows real-time sentiment analysis of texts, where there is no need for extensive experience in machine learning and natural language processing against Python programming language. The second part of the study begins with sampling, i.e. definition of keywords by which the search and export of the necessary tweets is carried out. For this purpose, the Coronavirus Corpus is used, designed to reflect the social, cultural and economic consequences of the coronavirus (COVID-19) in 2020 and beyond. The dynamics of the topic words usage during 2020 is analyzed and an analogy is drawn between the frequency of their usage and the events in place. Next, the selected keywords are used to search for tweets and, based on the data obtained, the sentiment analysis of messages is carried out using the Python library - TextBlob, created for processing textual data, and the Brand24 online service. Comparing these tools, the results are similar. The study helps to understand quickly and in real-time public sentiments about the COVID-19 outbreak, thereby contributing to the understanding of developing events. Also, this work can be used as a model for determining the emotional state of Internet users in various situations.

В магистерской диссертации производится анализ влияния пандемии COVID-19 на работу детейлинг студии в Екатеринбурге, по результатам делается вывод о влиянии пандемии на сферу автоуслуг в Екатеринбурге и определяется наиболее успешная стратегия управления детейлинг студией. После рассматривается проект внедрения CRM-системы в бизнесс процессы детейлинг центра. / The master's thesis analyzes the impact of the COVID-19 pandemic on the work of a detailing studio in Yekaterinburg, based on the results, a conclusion is made about the impact of the pandemic on the auto services sector in Yekaterinburg, and the most successful strategy for managing a detailing studio is determined. After that, a project of introducing a CRM system into the business processes of a detailing center is considered.