Expression and Evolution  of Public Opinion in Social  Network VKontakte During  COVID-19 Pandemic

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

This article analyzes comments on the social network VKontakte during the COVID-19 pandemic with the aim of uncovering public opinion and sentiments. A discursive model of comments on official materials related to the pandemic was constructed using the qualitative data analysis software tool Nvivo12. The Natural Language Toolkit (NLTK) was employed for this purpose. As a result of a comprehensive analysis of the evolution of "hot spots" of discussion, it was found that during the pandemic, comments in the VKontakte group "StopCoronavirus.rf" addressed several thematic directions: "political measures for pandemic prevention," "protection of the civilian population from the pandemic," "medical prevention of virus spread," "the pandemic and people's livelihoods," "credibility of epidemiological data," "pandemic trends," and "spiritual support and encouragement." Among these, users expressed the greatest concern regarding subtopics related to people's behavior in preventing the virus's spread, the veracity of government-released data, the scale of testing, as well as the reliability of vaccines, online education, and stress caused by the pandemic. As the pandemic progressed, the frequency of discussions on specific topics fluctuated. Negative sentiments within society exhibited a tendency to rise, then decrease, and subsequently rise again, mirroring the overall trends of increasing and decreasing morbidity rates across Russia.

Авторлар туралы

Jiaxing Han

Xinjiang University

Email: Jiaxing_han@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0421-0147

Yixin Chen

Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba

Email: 83831184@qq.com
ORCID iD: 0009-0009-8876-3101

V. Takazov

Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba

Email: forum59@mail.ru

Әдебиет тізімі

  1. Ань Лу. Измерение доверия нетизенов к политическим микроблогам в контексте чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения / Ань Лу, Сюй Маньтин // Анализ данных и открытие знаний. — 2022. — № 6 (1). — С. 55—68. （安璐，徐曼婷. 突发公共卫生事件情境下网民对政务微博信任度的测度/安璐，徐曼婷// 现代图书情报技术. — 2022. — № 6 (1). — 55—68页.）
  2. Гао Ичан. Исследование эффекта эхо-камеры при общении с общественным мнением в социальных сетях / Гао Ичан, Сунь Инпин, Лю Фэнмин // Теория и практика разведки. — 2022. — № 45 (4). — С. 58—66. （高艺畅，孙英苹，刘凤鸣，社交网络舆情传播的回音室效应研究/高艺畅，孙英苹，刘凤鸣//情报理论与实践. — 2022. — № 45 (4). — 58—66页.）
  3. Гу Ин. Исследование метода автоматического обобщения отзывов о товарах, объединяющего кластеризацию тем и модель семантического графа / Гу Ин, Ли Хэ, Чжу Линьлинь // Библиотечное дело и интеллект. — 2022. — № 66 (13). — С. 118—126.（谷莹，李贺，祝琳琳. 融合主题聚类和语义图模型的产品评论自动摘要方法研究/谷莹，李贺，祝琳琳//图书情报工作. — 2022. — № 66 (13). — 118—126页.
  4. Губанов Д. А. Особенности потребления и распространения информации на тему COVID-19 на примере социальной сети Вконтакте / Д. А. Губанов, И. В. Козицин, А. Г. Чхартишвили // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2021) : Труды Четырнадцатой международной конференции, Москва, 27—29 сентября 2021 года / Под общей редакцией С. Н. Васильева, А. Д. Цвиркуна. — Москва : Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2021. — С. 1952—1959. — ISBN 978-5-91450-256-7.
  5. Ефанов А. А. Фейковизация и постправдизация информационной повестки дня в контексте первой «волны» пандемии коронавируса (COVID-19) / А. А. Ефанов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия : История, филология. — 2023. — Т. 22. — № 6. — С. 161—170. — DOI: https://doi.org/10.25205/1818-7919-2023-22-6-161-170.
  6. Кумылганова И. А. Особенности формирования повестки дня в социальных сетях России и Китая в период пандемии COVID-19 / И. А. Кумылганова, Ма Кэ // Меди@ льманах. — 2022. — № 2 (109). — С. 50—60.
  7. Ли Яньлин. Участие общественности в коммуникации крупных внезапных событий в области общественного здравоохранения в социальных сетях / Ли Яньлин, Тань Тин, Сунь Лун // Вестник Сянтанского университета. — 2021. — № 45 (1). — С. 22—30.（李燕凌，谭婷，孙龙. 社交媒体中公众参与重大突发性公共卫生事件的沟通/李燕凌，谭 婷，孙龙//湘潭大学学报(哲学社会科学版). — 2021. — № 45 (1). — С. 22—30页.）
  8. Пакшина И. А. Коммуникативные практики освещения пандемии коронавируса в традиционных и новых СМИ региона / И. А. Пакшина, Е. Н. Маскаева // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Общественные науки. — 2021. — № 3 (844). — С. 214—229.
  9. Петкова Д. Слухи и теории заговора в болгарских социальных медиа в период пандемии COVID-19 / Д. Петкова // Научный диалог. — 2024. — Т. 13. — № 1. — С. 177—203. — doi: 10.24224/2227-1295-2024-13-1-177-203.
  10. Фэн Сяодун. Модель влияния на основе интересов и эмпирическое исследование поведения публичных комментариев в правительственных микроблогах / Фэн Сяодун, Чжан Хуэйпин // Электронное правительство. — 2018. — № 11. — С. 23—33. （冯小东，张会平. 兴趣驱动的政务微博公众评论行为影响模型及实证研究/冯小东，张会 平//电子政务. — 2018. — № 11. — 23-33页.）
  11. Чжан Кунь. Исследование коммуникации национального бренда в оригинальном контенте зарубежных пользователей социальных сетей — в качестве примера возьмем комментарии Ли Цзыци в Twitter и YouTube / Чжан Кунь, Чжан Цзинцзин // Журналистика и писательство. — 2021. — № 2. — С. 67—76. （张昆，张晶晶. 海外社交媒体用户原创内容中的国家品牌传播研究——以Twitter和YouTube上对李子柒的评论为例/ 张昆，张晶晶//新闻与写作. — 2021. — № 2. — 67—76页.）
  12. Чэнь Чжицюнь. Исследование анализа склонности к комментариям в микроблогах на основе BERT и двунаправленной LSTM / Чэнь Чжицюнь, Цзюй Тин // Теория и практика разведки. — 2020. — № 43 (8). — С. 173—177. （谌志群, 鞠婷. 基于BERT 和双向LSTM的微博评论倾向性分析研究 /谌志群,鞠婷//情报理论与实践. — 2020. — № 43(8). — 173-177页.）
  13. Яшина А. Р. Социальная сеть «Вконтакте» как информационный канал в период пандемии коронавирусной инфекции / А. Р. Яшина // Медиаисследования. — 2020. — № 7. — С. 518—523.
  14. A novel method detecting controversial interaction in the multiplex social comment network / Li Zihan, Zhang Jian, Xuan Qi, Qiu Xiang, Min Yong // Frontiers in Physics. — 2023. — № 10. — Pp. 1107338. — doi: 10.3389/fphy.2022.1107338.
  15. Automatic sentiment analysis of public opinion on nuclear energy / Xu Hong, Tang Tao, Zhang Baorui, Liu Yuechan // Kerntechnik. — 2022. — Vol. 87. — № 2. — Pp. 167— 175. — doi: 10.1515/kern-2021-0034.
  16. Charmaz K. Constructing Grounded Theory : A Practical Guide through Qualitative Analysis / K. Charmaz. — London ; Thousand Oaks ; New Delhi : Sage Publications, 2006. — 50 p.
  17. Clemente M. How Does the Media Frame Corporate Scandals? The Case of German Newspapers and the Volkswagen Diesel Scandal / M. Clemente, C. Gabbioneta // Journal of Management Inquiry. — 2017. — Vol 26. — № 3. — Pp. 287—302. — doi: 10.1177/1056492616689304.
  18. COVID-19 pandemic : Identifying key issues using social media and natural language processing / O. Oyebode, C. Ndulue, D. Mulchandani, B. Suruliraj, A. Adib, F. A. Orji, E. Milios, S. Matwin, R. Orji1 // Journal of Healthcare Informatics Research. — 2022. — Vol. 6. — № 2. — Pp. 174—207.
  19. Customer Perceived Risk Measurement with NLP Method in Electric Vehicles Consumption Market : Empirical Study from China / Shu Tao, Wang Zhiyi, Lin Ling, Jia Huading, Zhou Jixian // Energies. — 2022. — Vol. 15. — № 5. — P. 1637. — doi: 10.3390/en15051637.
  20. Entman R. M. Scandal and Silence : Media Responses to Presidential Misconduct / R. M. Entman. — Cambridge : Polity Press, 2012. — 269 p.
  21. Iyengar S. Is Anyone Responsible? How Television Frames Political Issues / S. Iyengar. — Chicago : University of Chicago Press, 1991. — 11 p.
  22. Lee, S. T. From Press Release to News : Mapping the Framing of the 2009 HINI A Influenza Pandemic / S. T. Lee, I. Basnyat // Health Communication. — 2013. — № 28(2). — Pp. 119—132.
  23. Ni Wenjing. Time-synchronic comments on video streaming website reveal core structures of audience engagement in movie viewing / Ni Wenjing, Ch. Coupé // Frontiers in Psychology. — 2023. — № 13. — 1040755. — doi: 10.3389/fpsyg.2022.1040755.
  24. Pieri E. Media Framing and the Threat of Global Pandemics : The Ebola Crisis in UK Media and Policy Response / E. Pieri // Sociological Research Online. — 2019. — Vol. 24. — № 1. — Pp. 73—92. — doi: 10.1177/1360780418811966.
  25. Zhu Hongzhi. How does government microblog affect tourism market value? The perspective of signaling theory / Zhu Hongzhi，Wang Fang // Information Processing & Management. — 2022. — Vol. 59. — № 4. — Pp. 102991. — doi: 10.1016/j.ipm.2022.102991.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Han J., Chen Y., Takazov V.D., 2024

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».