現在学部3年で言語学を専攻しています。
まだ完全に卒業論文のテーマは決まっていませんが、興味があるテーマとしては
語用論的側面の強い発言までリーチして経済・政治が社会に与える影響を考えるというものです。
語用論という語について少し補足しながら説明すると、人々が生活の中で感じる経済・政治の影響を述べるときは必ずしも「経済が悪い」とか「政治がよくない」という直接的な表現で述べられるわけではなく、「今月は生活がきつい」だったり、「次の選挙は別の政党に入れよう」のような間接的に経済、政治の影響を述べているものが多いと思われます。語用論はこのような言葉・字義通りの意味ではなく発話がされる文脈や話し手の意図、聞き手が受け取る含意までを考える立ち場だと言えます。
卒業論文でこの内容を研究することも考えましたが、用例、実際の書き込みを探すことがまず難しいと思っています。こうした書き込みはある程度、間接的な表現を知っていればそれを検索し、該当するものを抜き出していけばいいですが、自分が知らないが、よく使われている表現があればそこの分析が完全に抜けてしまいます。
例えば「今月　やばい」のような表現を検索しても、「今月　生きていけない」のような用例の検索が抜けていた場合です。
さらに、大量の用例をすべて手作業で分析することにも限界があると思います。

そこで自然言語処理や大規模言語モデルというものを少し考えてみています。
文系でこの分野については詳しくないのでこれから少しずつ調べてみようと思ってはいるのですが、こちらの手法？を使えばある程度この研究は現実味を帯びてくるでしょうか。
質問内容としては次の4点になります。

1. このような「直接的ではない不満・政治的態度・生活実感の表現」を、NLPやLLMを使ってある程度広く拾い上げることは可能なのでしょうか。
2. 可能だとすれば、まずはどのような手法や勉強から始めるのがよいでしょうか。
3. 一方で、卒業論文や修士で扱う研究として考えた場合、技術的に難しすぎる点や、データ収集で注意すべき点があれば教えていただきたいです。
4. 文系・言語学専攻の学生がこの分野に入る場合、M1の研究開始時点までに最低限身につけておくべき知識やスキルがあれば知りたいです。

まだかなり漠然とした段階なのですが、「このテーマはNLP/LLMと相性がよいのか」「研究として成立させるならどのように絞るべきか」について、ご意見をいただけるとありがたいです。
長文失礼しました。