Please use this identifier to cite or link to this item: http://202.28.20.112/dspace/handle/123456789/987
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributorWitchatkarn Maythawiriyakulen
dc.contributorวิชชกานต์ เมธาวิริยะกุลth
dc.contributor.advisorPhanintra Teeranonen
dc.contributor.advisorผณินทรา ธีรานนท์th
dc.contributor.otherUniversity of Phayaoen
dc.date.accessioned2024-06-05T15:12:53Z-
dc.date.available2024-06-05T15:12:53Z-
dc.date.created2023
dc.date.issued16/10/2023
dc.identifier.urihttp://202.28.20.112/dspace/handle/123456789/987-
dc.description.abstractThis research studied the metafunction of the language that appears in the messages about tax posted by Thai people on Twitter. The objective of this research was to analyze the system of Theme, the system of Attitude, the system of Transitivity, and linguistic strategies. The samples consisted of 1,447 tweets about tax from 2019 to 2020. Systemic Functional Linguistics (SFL) was applied in the data analysis. The result of the system of Theme indicated that the Topical theme occurred at the highest rate with 984 tweets (68.00%) followed by the Interpersonal theme, with 309 tweets (21.36%), and the Textual theme, with 154 tweets (10.64%) respectively. The material process was found most often in the Topical theme. It reflected that the writers used verbs in the Theme by the omission of subjects or actors that the writers and the readers had mutual awareness of. Moreover, the result of the system of Attitude showed that Judgement occurred at the highest rate, with 704 utterances (41.98%) followed by Affect, with 532 utterances (31.72%), and Appreciation, with 441 utterances (26.30%) respectively. Mostly criticisms of the capacity of public officials. Additionally, the result of the system of Transitivity revealed that the most frequent type of process was Material, with 6,329 verbs (58.71%) followed by Mental, with 1,212 verbs (11.24%), Existential, with 1,004 verbs (9.32%), Relational, with 991 verbs (9.19%), Verbal, with 624 verbs (5.79%), and Behavioral, with 620 verbs (5.75%) respectively. The messages about tax were linked with situations that happened in society, especially the work of the government or public officials. In addition, the result of the linguistics strategies included lexical choice, representing people, presupposition, metaphor, modality, negation, verbal irony, intertextuality, and rhetorical questions. Furthermore, the result of analyzing the messages about tax by SFL reflected the ideology about tax 2 ideologies which were 1) taxation and citizen and 2) taxation and government or public officials. Besides, the government or related organizations can use the results of this research to promote the image. To build confidence and show taxpayers the benefits they receive from their taxes in a more concrete way.en
dc.description.abstractงานวิจัยนี้ศึกษาอภิหน้าที่ของภาษาที่ปรากฏในข้อคิดเห็นเกี่ยวกับภาษีของคนไทยบนทวิตเตอร์ และมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ระบบใจความหลัก ระบบทัศนคติ ระบบชนิดกระบวนการ และกลวิธีทางภาษา กลุ่มตัวอย่างข้อมูลคือ ข้อคิดเห็นเกี่ยวกับภาษีในระหว่างปี พ.ศ. 2562-2563 จำนวน 1,447 ทวีต โดยใช้แนวคิดภาษาศาสตร์เชิงระบบและหน้าที่ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผลการวิจัยของระบบใจความหลัก พบใจความหลักแสดงเรื่อง จำนวน 984 ทวีต (ร้อยละ 68.00) ใจความหลักแสดงปฏิสัมพันธ์ จำนวน 309 ทวีต (ร้อยละ 21.36) และใจความหลักแสดงตัวบท จำนวน 154 ทวีต (ร้อยละ 10.64) ตามลำดับ โดยพบชนิดกระบวนการที่เกี่ยวกับการกระทำในใจความหลักแสดงเรื่องมากที่สุด ซึ่งสะท้อนให้เห็นการใช้คำกริยาในใจความหลักโดยละประธาน หรือผู้กระทำที่ผู้เขียนและผู้อ่านรับรู้ร่วมกัน ส่วนระบบทัศนคติ พบการประเมิน จำนวน 704 ถ้อยคำ (ร้อยละ 41.98) อารมณ์ จำนวน 532 ถ้อยคำ (ร้อยละ 31.72) และความนิยม จำนวน 441 ถ้อยคำ (ร้อยละ 26.30) ตามลำดับ โดยพบการวิจารณ์ความสามารถของเจ้าหน้าที่ของรัฐมากที่สุด ส่วนระบบชนิดกระบวนการ พบชนิดกระบวนการที่เกี่ยวกับการกระทำมากที่สุด จำนวน 6,329 คำ (ร้อยละ 58.71) ความคิดความรู้สึก จำนวน 1,212 คำ (ร้อยละ 11.24) การมีอยู่หรือเกิดขึ้น จำนวน 1,004 คำ (ร้อยละ 9.32) ความสัมพันธ์ จำนวน 991 คำ (ร้อยละ 9.19) การพูด จำนวน 624 คำ (ร้อยละ 5.79) และพฤติกรรม จำนวน 620 คำ (ร้อยละ 5.75) ตามลำดับ โดยข้อคิดเห็นเกี่ยวกับภาษีเชื่อมโยงกับเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในสังคม โดยเฉพาะการทำงานของรัฐบาลหรือเจ้าหน้าที่ของรัฐ ส่วนกลวิธีทางภาษาพบ การเลือกใช้คำ การเป็นภาพตัวแทนบุคคล การใช้มูลบท การใช้อุปลักษณ์ การใช้ทัศนภาวะ การปฏิเสธ การใช้ถ้อยคำนัยผกผัน การใช้สหบท และการใช้คำถามเชิงวาทศิลป์ นอกจากนี้ ผลการวิเคราะห์ข้อคิดเห็นเกี่ยวกับภาษีตามแนวคิดภาษาศาสตร์เชิงระบบและหน้าที่ได้สะท้อนอุดมการณ์เกี่ยวกับภาษี 2 ประการ ได้แก่ 1) ภาษีกับประชาชน และ 2) ภาษีกับรัฐบาลหรือเจ้าหน้าที่ของรัฐ โดยรัฐบาลหรือหน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถนำผลการวิจัยนี้ไปใช้ในการส่งเสริมภาพลักษณ์องค์กร เพื่อสร้างความมั่นใจและแสดงให้ผู้เสียภาษีเห็นถึงประโยชน์ที่ได้รับจากเงินภาษีที่จ่ายไปอย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้นth
dc.language.isoth
dc.publisherUniversity of Phayao
dc.rightsUniversity of Phayao
dc.subjectการวิเคราะห์สัมพันธสารth
dc.subjectข้อคิดเห็นth
dc.subjectภาษีth
dc.subjectทวิตเตอร์th
dc.subjectภาษาศาสตร์เชิงระบบและหน้าที่th
dc.subjectDiscourse analysisen
dc.subjectMessagesen
dc.subjectTaxationen
dc.subjectTwitteren
dc.subjectSystemic Functional Linguisticsen
dc.subject.classificationArts and Humanitiesen
dc.subject.classificationInformation and communicationen
dc.subject.classificationForeign languagesen
dc.titleA DISCOURSE ANALYSIS OF MESSAGES ABOUT TAX ON TWITTER:SYSTEMIC FUNCTIONAL LINGUISTICS APPROACHen
dc.titleการวิเคราะห์สัมพันธสารของข้อคิดเห็นเกี่ยวกับภาษีบนทวิตเตอร์:การศึกษาตามแนวภาษาศาสตร์เชิงระบบและหน้าที่th
dc.typeDissertationen
dc.typeวิทยานิพนธ์th
dc.contributor.coadvisorPhanintra Teeranonen
dc.contributor.coadvisorผณินทรา ธีรานนท์th
dc.contributor.emailadvisorphanintra.te@up.ac.th
dc.contributor.emailcoadvisorphanintra.te@up.ac.th
dc.description.degreenameDoctor of Philosophy (Ph.D. (Applied Linguistics))en
dc.description.degreenameปรัชญาดุษฎีบัณฑิต (ปร.ด. (ภาษาศาสตร์ประยุกต์))th
dc.description.degreelevelDoctoral Degreeen
dc.description.degreelevelปริญญาเอกth
dc.description.degreedisciplineApplied Linguisticsen
dc.description.degreedisciplineภาษาศาสตร์ประยุกต์th
Appears in Collections:School of Liberal Arts

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
61410798.pdf2.82 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.