<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ssmu</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Бюллетень сибирской медицины</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Bulletin of Siberian Medicine</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1682-0363</issn><issn pub-type="epub">1819-3684</issn><publisher><publisher-name>Siberian State Medical University, the Ministry of Healthcare of the Russian Federation</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.20538/1682-0363-2024-4-120-128</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">ssmu-5879</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ORIGINAL PAPERS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Влияние противоэпидемических (карантинных) мероприятий в условиях пандемии COVID-19 на население: выявление ключевых тематик с помощью социально-сетевого анализа</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Effects of anti-epidemic (quarantine) measures on people during the COVID-19 pandemic: applying social network analysis to identify the key topics</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-9075-429X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Плешкова</surname><given-names>Е. К.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Pleshkova</surname><given-names>E. K.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Плешкова Екатерина Константиновна – мл. науч. сотрудник, лаборатория лингвистической антропологии, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36;</p><p>начальник управления международного развития, 634050, г. Томск, Московский тракт, 2</p></bio><bio xml:lang="en"><p>36, Lenina Av., Tomsk, 634050;</p><p>2, Moscow Trakt, Tomsk, 634050</p></bio><email xlink:type="simple">pleshkova.ek@ssmu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-0550-991X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Резанова</surname><given-names>З. И.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Rezanova</surname><given-names>Z. I.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Резанова Зоя Ивановна – д-р филол. наук, профессор, профессор кафедры общей, компьютерной и когнитивной лингвистики, зам. зав. лабораторией антропологической лингвистики, </p><p>634050, г. Томск, пр. Ленина, 36</p></bio><bio xml:lang="en"><p>36, Lenina Av., Tomsk, 634050</p></bio><email xlink:type="simple">rezanovazi@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Национальный исследовательский Томский государственный университет (НИ ТГУ);&#13;
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>National Research Tomsk State University” (NR TSU);&#13;
Siberian State Medical University (SSMU)</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Национальный исследовательский Томский государственный университет (НИ ТГУ)</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>National Research Tomsk State University” (NR TSU)</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>24</day><month>01</month><year>2025</year></pub-date><volume>23</volume><issue>4</issue><fpage>120</fpage><lpage>128</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Плешкова Е.К., Резанова З.И., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Плешкова Е.К., Резанова З.И.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Pleshkova E.K., Rezanova Z.I.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://bulletin.ssmu.ru/jour/article/view/5879">https://bulletin.ssmu.ru/jour/article/view/5879</self-uri><abstract><p>Цель исследования – изучение реакции общества на введение карантинных мер по данным личностно ориентированного дискурса.</p><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Произведен сбор текстовых данных на платформе микроблогов. Датасет состоял из 86 750 текстов, объединенных тематикой «пандемия», «карантинные меры». Проведен анализ лексической концептуализации пандемии и карантинных мер в личностно ориентированном дискурсе, репрезентированной в собранных текстах. Выполнена лемматизация на основе библиотеки Snowball, построена матрица datafeature matrix на основе лемматизированных токенов, включавшая 53 токена, частотность употребления которых превышала 1 300 раз. Методом социального-сетевого анализа построена сеть соприсутствия ключевых лексем, состоящая из неориентированных графов. Анализ был выполнен в свободном программном обеспечении R версии 4.4.1 с использованием библиотеки Quanteda, встроенных пакетов base и функции gsub.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Получена сеть из 53 ключевых лексем, с помощью которых акторы личностно ориентированного дискурса реагировали на карантинные мероприятия. Ядро сети – узел «коронавирус» употреблено 79 838 раз в период с 1 марта по 30 апреля 2020 г. Ближайшие узлы: «тест» (употреблено 4 663 раза) и «Россия» (употреблено 5 848 раз). Сеть имеет высокую центральность, центральный узел сети «коронавирус» свидетельствует о том, что, несмотря на введение жестких ограничительных мер, население фокусировалось не на введенных ограничениях, а непосредственно на пандемии и ее влиянии на жизнедеятельность общества.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Введение противоэпидемических мероприятий сформировало уникальную социолингвистическую картину мира, отражающую взаимодействие общества с внешним миром в условиях неопределенности и риска здоровью, влияющую на анализ информации и выбор поведенческой стратегии обществом.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The aim of this study was to examine the public reaction to the implementation of quarantine measures through a personality-oriented discourse.</p><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. Text data were collected from a microblogging platform, resulting in a dataset of 86,750 texts related to the topics of “pandemic” and “quarantine measures”. The lexical conceptualization of the pandemic and quarantine measures represented in the texts was analyzed through the lens of a personality-oriented discourse. Text lemmatization was conducted using the “snowball” library. A data feature matrix was then created based on the lemmatized tokens, which included 53 tokens with a frequency of use exceeding 1,300 times. The Social Network Analysis (SNA) method was used to create a keyword co-occurrence network consisting of undirected graphs. This analysis was performed using the free software R version 4.4.1, with the assistance of the Quanteda library, built-in “base” packages, and the gsub function.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. The resulting network consisted of 53 key lexemes, which actors used to respond to quarantine measures in the personality-oriented discourse. The central node of the network was “coronavirus”, which was used 79,838 times between March 1 and April 30, 2020. The nearest nodes were “test” (used 4,663 times) and “Russia” (used 5,848 times). This network had high centrality, indicating that despite strict restrictive measures, the focus of the general public was on the pandemic itself and its impact on society rather than on the restrictions imposed.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. The implementation of these anti-epidemic measures has created a unique sociolinguistic world view, reflecting the interaction between society and the outside world in a time of uncertainty and health risks, affecting the analysis of information and the behavioral strategies chosen by society.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>коронавирус</kwd><kwd>личностно ориентированный дискурс</kwd><kwd>обработка естественного языка</kwd><kwd>социально-сетевой анализ</kwd><kwd>социолингвистическая картина мира</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>coronavirus</kwd><kwd>personality-oriented discourse</kwd><kwd>natural language processing</kwd><kwd>social network analysis</kwd><kwd>sociolinguistic world view</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wasserman S., Faust K. Social network analysis: methods and applications (Structural analysis in the social sciences, series number 8). Cambridge: Cambridge University Press, 1994. DOI: 10.1017/CBO9780511815478.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wasserman S., Faust K. Social network analysis: methods and applications (Structural analysis in the social sciences, series number 8). Cambridge: Cambridge University Press, 1994. DOI: 10.1017/CBO9780511815478.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Маслова В.А. Homo lingualis в культуре. М.: Гнозис, 2007:320.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Маслова В.А. Homo lingualis в культуре. М.: Гнозис, 2007:320.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zubkova Y. Discourse studies: new results (review of the book: Karasik V.I. Language plasticity of communication). Moscow: Gnosis; 2021:536. DOI: 10.18254/S294939000028978-4.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zubkova Y. Discourse studies: new results (review of the book: Karasik V.I. Language plasticity of communication). Moscow: Gnosis; 2021:536. DOI: 10.18254/S294939000028978-4.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Carrington P.J., Scott J., Wasserman S. Models and methods in social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. DOI: 10.1017/CBO9780511811395.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Carrington P.J., Scott J., Wasserman S. Models and methods in social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. DOI: 10.1017/CBO9780511811395.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wang J., Fan Y., Palacios J., Chai Yu., Guetta-Jeanrenaud N., Obradovich N. et al. Global evidence of expressed sentiment alterations during the COVID-19 pandemic. Nature Human Behaviour. 2022;3(6):349–358. DOI: 10.1038/s41562-022- 01312-y.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wang J., Fan Y., Palacios J., Chai Yu., Guetta-Jeanrenaud N., Obradovich N. et al. Global evidence of expressed sentiment alterations during the COVID-19 pandemic. Nature Human Behaviour. 2022;3(6):349–358. DOI: 10.1038/s41562-022- 01312-y.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Плешкова Е.К. Стратегии риск-коммуникации в социально-значимых дискурсах в период пандемии новой коронавирусной инфекции: социально-сетевой анализ. Российский лингвистический бюллетень. 2023;42(6). DOI: 10.18454/RULB.2023.42.8.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Плешкова Е.К. Стратегии риск-коммуникации в социально-значимых дискурсах в период пандемии новой коронавирусной инфекции: социально-сетевой анализ. Российский лингвистический бюллетень. 2023;42(6). DOI: 10.18454/RULB.2023.42.8.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Barabási A.-L., Pósfai M. Network science. Camridge: Cambridge University Press; 2016.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Barabási A.-L., Pósfai M. Network science. Camridge: Cambridge University Press; 2016.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Borgatti S.P., Everett M.G., Johnson J.C. Analyzing social networks. SAGE Publications Ltd., 2018.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borgatti S.P., Everett M.G., Johnson J.C. Analyzing social networks. SAGE Publications Ltd., 2018.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Басараб М.А., Глинская Е.В., Иванов И.П., Колесников А.В., Кузовлев В.И. Исследование структуры графа научного соавторства методами анализа социальных сетей. Вопросы кибербезопасности. 2017;1(19):31–36. DOI: 10.21681/2311-3456-2017-1-31-36.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Басараб М.А., Глинская Е.В., Иванов И.П., Колесников А.В., Кузовлев В.И. Исследование структуры графа научного соавторства методами анализа социальных сетей. Вопросы кибербезопасности. 2017;1(19):31–36. DOI: 10.21681/2311-3456-2017-1-31-36.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Резанова З.И., Степаненко А.А. Дискурсивные варианты тематического моделирования пандемии Covid-19 (новостной медиадискурс VS социальные сети). Вестник Томского государственного университета. Филология. 2023;(86):84–101. DOI: 10.17223/19986645/86/6.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Резанова З.И., Степаненко А.А. Дискурсивные варианты тематического моделирования пандемии Covid-19 (новостной медиадискурс VS социальные сети). Вестник Томского государственного университета. Филология. 2023;(86):84–101. DOI: 10.17223/19986645/86/6.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Benoit K., Watanabe K., Wang H., Nulty P., Obeng A., Müller S. et al. quanteda: An R package for the quantitative analysis of textual data. Journal of Open Source Software. 2018;30(3):774. DOI: 10.21105/joss.00774.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Benoit K., Watanabe K., Wang H., Nulty P., Obeng A., Müller S. et al. quanteda: An R package for the quantitative analysis of textual data. Journal of Open Source Software. 2018;30(3):774. DOI: 10.21105/joss.00774.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chew C., Eysenbach G. Pandemics in the age of Twitter: content analysis of Tweets during the 2009 H1N1 outbreak. PloS One. 2010;11(5). DOI: 10.1371/journal.pone.0014118.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chew C., Eysenbach G. Pandemics in the age of Twitter: content analysis of Tweets during the 2009 H1N1 outbreak. PloS One. 2010;11(5). DOI: 10.1371/journal.pone.0014118.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юрченко Н.И. Обзор статьи Jamais Cascio «Facing the age of Chaos». Новые психологические исследования. 2023;4(11):131–139. DOI: 10.51217/npsyresearch_2023_03_04_08.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Юрченко Н.И. Обзор статьи Jamais Cascio «Facing the age of Chaos». Новые психологические исследования. 2023;4(11):131–139. DOI: 10.51217/npsyresearch_2023_03_04_08.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
