Влияние противоэпидемических (карантинных) мероприятий в условиях пандемии COVID-19 на население: выявление ключевых тематик с помощью социально-сетевого анализа

Цель исследования – изучение реакции общества на введение карантинных мер по данным личностно ориентированного дискурса.

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.

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.

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.

1. 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.

2. Маслова В.А. Homo lingualis в культуре. М.: Гнозис, 2007:320.

3. 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.

4. Carrington P.J., Scott J., Wasserman S. Models and methods in social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. DOI: 10.1017/CBO9780511811395.

5. 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.

6. 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.

7. Barabási A.-L., Pósfai M. Network science. Camridge: Cambridge University Press; 2016.

8. Borgatti S.P., Everett M.G., Johnson J.C. Analyzing social networks. SAGE Publications Ltd., 2018.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.