Linguo-Cognitive Markers in Human vs AI Text Attribution: A Case Study of Narrative and Descriptive Discourse

Simple item page
dc.contributor.authorFedoriv, Yaroslava
dc.contributor.authorShuhai, Alla
dc.contributor.authorPirozhenko, Іryna
dc.date.accessioned2024-09-12T12:31:15Z
dc.date.available2024-09-12T12:31:15Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionНеобхідність дослідження ролі лінгво-когнітивних маркерів для визначеня авторства текстів, створених людиною та штучним інтелектом, викликана стрімким розвитком інтелектуальних технологій, які широко використовуються як додаткове знаряддя та для підвищення ефективності традиційних практик дискурсотворення. Наголошуючи на значущості людської творчості в різноманітних сферах комунікації, нашою метою є вивчення та порівняння стратегій побудови наративних та описових текстів, створених людьми і штучним інтелектом, з особливою увагою до виявлення лінгвістичних характеристик і параметрів, що дозволяють розрізняти походження тексту. Автори розглядають роль лінгвістичних та екстралінгвістичних маркерів дискурсу як показників авторства тексту із застосуванням тематичного зіставлення та порівняння наративних та описових тексті, створених людиною та штучним інтелектом. Стаття має загальноприйняту структуру академічного дослідження і складається зі Вступу, Огляду літератури, Методології дослідження, Результатів та обговорення і Висновків. Таблиці, знімки екрана та Додатки містять зразки текстів, створених штучним інтелектом, які зіставляються з автентичними авторськими текстами й досліджуються за допомогою якісних методів і контент-аналізу. З точки зору створення англійських текстів ненативними мовцями, використання дискурс-маркерів для визначення походження текстів засвідчує актуальність i новизну статті. Особливим надбанням дослідження є виявлення схожостей та розбіжностей між текстами, створеними людьми та штучним інтелектом, на прикладі наративних та описових текстів. Аналіз лінгвокогнітивних особливостей і маркерів у цих текстах висвітлює нюанси функціонування літературного дискурсу і вносить вагомий внесок у більш глибоке розуміння впливу інформаційних технологій на різні сфери комунікації. Висновки окреслюють перспективи подальших досліджень щодо взаємозв’язку між людською творчістю та інтелектуальними технологіями. У кінцевому підсумку, дослідження пропонує новий погляд на дискурс-маркери та їх роль у конструюванні та функціонуванні дискурсу. Отримані результати збагачують академічне розуміння лінгвокогнітивних факторів у дискурсотворенні, особливо за умов швидкого технологічного розвитку у сфері штучного інтелекту.uk_UA
dc.description.abstractThis research aims to investigate and compare writing strategies in human-generated and AI-generated texts, focusing on linguistic features and identifying indicators that distinguish between the two. The paper examines the role of discourse markers as indicators of text authorship, focusing on thematic comparisons between parallel texts created by humans and artificial intelligence. The article follows the conventional structure including Introduction, Literature Review, Research Methodology, Results and Discussion, Conclusion, and Supplement. From the viewpoint of creating English texts by non-native speakers, using discourse markers to determine the origin of texts emphasises the relevance and novelty of the research. A distinct advantage of the study lies in the identification of similarities and differences between texts produced by human writers and artificial intelligence, exemplified through narrative and descriptive texts. Investigating linguistic features and cognitive markers in these texts illuminates the nuances of literary discourse functioning and contributes to a balanced understanding of the impact of information technologies on various communication domains. The conclusions highlight prospects for research in the coexistence of and interaction between human creativity and artificial intelligence technologies. Ultimately, the research offers a fresh perspective on discourse markers and their role in discourse construction and functioning. It identifies characteristic features of narrative and descriptive texts created by humans and artificial intelligence. The obtained results enrich the understanding of linguistic and cognitive markers in discourse creation, especially in the context of rapid technological advancements in the field of artificial intelligence.en_US
dc.identifier.citationFedoriv Y. Linguo-Cognitive Markers in Human vs AI Text Attribution: A Case Study of Narrative and Descriptive Discourse / Yaroslava Fedoriv, Alla Shuhai, Iryna Pirozhenko // Актуальнi питання гуманiтарних наук. - 2023. - Вип. 66, Т. 3. - C. 130-145. - https://doi.org/10.24919/2308-4863/66-3-20en_US
dc.identifier.issn2308-4863
dc.identifier.uri https://doi.org/10.24919/2308-4863/66-3-20
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/31540
dc.language.isoenen_US
dc.publisherАктуальнi питання гуманiтарних наукuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.subjectauthorshipen_US
dc.subjectcritical thinkingen_US
dc.subjectdiscourse markersen_US
dc.subjectdescriptionen_US
dc.subjectlingvo-cognitive analysisen_US
dc.subjectnarrationen_US
dc.subjectarticleen_US
dc.subjectавторствоuk_UA
dc.subjectдискурс-маркерuk_UA
dc.subjectкритичне мисленняuk_UA
dc.subjectлінгвокогнітивний аналізuk_UA
dc.subjectнаративuk_UA
dc.subjectописuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.titleLinguo-Cognitive Markers in Human vs AI Text Attribution: A Case Study of Narrative and Descriptive Discourseen_US
dc.title.alternativeЛінгвокогнітивні маркери визначення походження текстів, створених людиною та штучним інтелектом: тематичне дослідження наративного та описового дискурсуuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Fedoriv_Linguo-Cognitive_Markers_in_Human_vs_AI _Text_Attribution_A_Case_Study_of_Narrative_and_Descriptive_Discourse.pdf
Size:
993.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Кафедра англійської мови