scidialНаучный диалогNauchnyi dialog2225-756X2227-1295Limited Liability Company "Center for Scientific and Educational Projects" (CSEP)10.24224/2227-1295-2024-13-6-209-228scidial-5575Research ArticleМЕДИАКОММУНИКАЦИИ И ЖУРНАЛИСТИКА MEDIA COMMUNICATIONS AND JOURNALISMВыражение и эволюция общественного мнения в социальной сети Вконтакте в период пандемии COVID-19Expression and Evolution  of Public Opinion in Social  Network VKontakte During  COVID-19 Pandemichttps://orcid.org/0000-0003-0421-0147ХаньЦзясинHanJiaxing

Хань Цзясин - кандидат филологических наук, старший преподаватель, кафедра массовых коммуникаций

Урумчи

Han Jiaxing - PhD of Philology, Senior Lecturer, Department of Mass Communications

Urumqi

Jiaxing_han@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0009-8876-3101ЧэньИсиньChenYixin

Чэнь Исинь - аспирант, кафедра массовых коммуникаций

Москва

Chen Yixin - Post-graduate student, Department of Mass Communications

Moscow

83831184@qq.comТаказовВ. Д.TakazovV. D.

Таказов Валерий Дзантемирович - доктор филологических наук, профессор, кафедра массовых коммуникаций

Москва

Valery D. Takazov - Doctor of Philology, Professor, Department of Mass Communications 

Moscow

forum59@mail.ruСиньцзянский университетКитайXinjiang UniversityChinaРоссийский университет дружбы народов им. Патриса ЛумумбыРоссияPeoples’ Friendship University of Russia named after Patrice LumumbaRussian Federation202419082024136209228Copyright © Хань Ц., Чэнь И., Таказов В.Д., 20242024Хань Ц., Чэнь И., Таказов В.Д.Han J., Chen Y., Takazov V.D.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.nauka-dialog.ru/jour/article/view/5575

В статье проанализированы комментарии в социальной сети «ВКонтакте» в период пандемии COVID-19 с целью выявления общественного мнения и настроений людей. Построена дискурсивная модель комментариев к официальным материалам о пандемии с помощью программного инструмента качественного анализа данных Nvivo12. Был использован инструментарий естественного языка (Natural Language Toolkit). В результате комплексного анализа процесса эволюции «горячих точек» обсуждения обнаружено, что во время пандемии комментарии в социальной сети «ВКонтакте» в группе «СтопКоронавирус.рф» касались следующих тематических направлений: «политические меры профилактики пандемии», «защита гражданского населения от пандемии», «медицинская профилактика распространения вируса», «пандемия и средства к существованию людей», «достоверность эпидемиологических данных», «тенденции пандемии», «духовная поддержка и воодушевление». Среди них наибольшую озабоченность у пользователей вызвали подтемы о поведении людей в деле предотвращения распространения вируса, правдивости обнародованных правительством данных, о масштабах тестирования, а также о надежности вакцины, онлайн-обучении и стрессе, вызванном пандемией. По мере прогрессирования пандемии частота обсуждения той или иной темы менялась. Негативные настроения в обществе имели тенденцию к росту, затем к снижению и последующему росту, что в целом повторяло тенденции увеличения и спада заболеваемости на территории России. 

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.

комментарии в социальных сетяхВКонтактеобщественное мнениеCOVID-19анализ настроенийsocial media commentsVKontaktepublic opinionCOVID-19sentiment analysisИсследование поддерживается проектом для молодых докторов наук «Тяньчи таланты» Автономного района Синьцзян Уйгурский (5105240150f); Поэтапные результаты программы университетского внутреннего культивирования в области философии и социальных наук за 2024 год (24BPY005)The research is supported by the Xinjiang Uygur Autonomous Region’s “Tianchi Talent” Young Doctoral Project (5105240150f); Progressive results of the university internal cultivation programme in philosophy and social sciences 2024 (24BPY005)ReferencesАнь 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.）An Lu, Xu Manting. (2022). Measuring the trust of netizens in political microblogs in the context of public health emergencies. Data analysis and knowledge Discovery, 6 (1): 55—68. (In Chin).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.）Charmaz, K. (2006). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London; Thousand Oaks; New Delhi: Sage Publications. 50 p.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.Chen Zhijqun, Ju Ting. (2020). A study of the analysis of the propensity to comment on microblogs based on BERT and bidirectional LSTM. Theory and practice of intelligence, 43 (8): 173—177. (In Chin).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.Clemente, M., Gabbioneta, C. (2017). How Does the Media Frame Corporate Scandals? The Case of German Newspapers and the Volkswagen Diesel Scandal. Journal of Management Inquiry, 26 (3): 287—302. DOI: 10.1177/1056492616689304.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.Efanov, A. A. (2023). Fakovization and post-pravdization of the information agenda in the context of the first “wave” of the coronavirus pandemic (COVID-19). Bulletin of Novosibirsk State University. Series: History, philology, 22 (6): 161—170. DOI: https://doi.org/10.25205/1818-7919-2023-22-6-161-170. (In Russ.).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.Entman, R. M. (2012). Scandal and Silence: Media Responses to Presidential Misconduct. Cambridge: Polity Press. 269 p.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.）Feng Xiaodong, Zhang Huiping. (2018). An interest-based influence model and an empirical study of the behavior of public comments in government microblogs. Electronic Government, 11: 23—33. (In Chin.).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.Gao Yichang, Sun Yingping, Liu Fengming. (2022). Investigation of the echo chamber effect when communicating with public opinion on social networks. Theory and practice of intelligence, 45 (4): 58—66. (In Chin.).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.Gu Ying, Li He, Zhu Linlin. (2022). Research on Automatic Summarization Method of Product Reviews Based on Topic Clustering and Semantic Graph Model. Library science and intelligence, 66 (13): 118—126. (In Chin).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.）Gubanov, D. A. (2021). Features of consumption and dissemination of information on COVID-19 on the example of the Vkontakte social network. In: Management of largescale systems development (MLSD’2021): Proceedings of the Fourteenth International Conference, Moscow, September 27—29, 2021. Moscow: V. A. Trapeznikov Institute of Management Problems of the Russian Academy of Sciences. 1952— 1959. ISBN 978-5-91450-256-7. (In Russ.).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.）Iyengar, S. (1991). Is Anyone Responsible? How Television Frames Political Issues. Chicago: University of Chicago Press. 11 p.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.）Kumylganova, I. A., Ma Kai. (2022). Features of the formation of the agenda in social networks of Russia and China during the COVID-19 pandemic. Medi@llmanakh, 2 (109): 50—60. (In Russ.).Яшина А. Р. Социальная сеть «Вконтакте» как информационный канал в период пандемии коронавирусной инфекции / А. Р. Яшина // Медиаисследования. — 2020. — № 7. — С. 518—523.Lee, S. T., Basnyat, I. (2013). From press release to news: mapping the framing of the 2009 H1N1 A influenza pandemic. Health Communication, 28(2): 119—132.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.Li Yanling, Tan Ting, Sun Long. (2021). Public participation in the communication of major sudden events in the field of public health in social networks. Bulletin of Xiangtan University, 45 (1): 22—30. (In Chin).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.Li Zihan, Zhang Jian, Xuan Qi, Qiu Xiang, Min Yong. (2023). A novel method detecting controversial interaction in the multiplex social comment network. Frontiers in Physics, 10: 1107338. DOI:10.3389/fphy.2022.1107338.Charmaz K. Constructing Grounded Theory : A Practical Guide through Qualitative Analysis / K. Charmaz. — London ; Thousand Oaks ; New Delhi : Sage Publications, 2006. — 50 p.Ni Wenjing, Coupé, Ch. (2023). Time-synchronic comments on video streaming website reveal core structures of audience engagement in movie viewing. Frontiers in Psychology, 13: 1040755. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.1040755.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.Oyebode, O., Ndulue, C., Mulchandani, D., Suruliraj, B., Adib, A., Orji, F. A., Milios, E., Matwin, S., Orji1, R. (2022). COVID-19 pandemic: Identifying key issues using social media and natural language processing. Journal of Healthcare Informatics Research, 6 (2): 174—207.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.Pakshina, I. A., Maskayeva, E. N. (2021). Communicative practices of coverage of the coronavirus pandemic in traditional and new media of the region. Bulletin of the Moscow State Linguistic University. Social sciences, 3 (844): 214—229. (In Russ.).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.Petkova, D. (2024). Rumors and Conspiracy Theories in Bulgarian Social Media During COVID-19 Pandemic. Nauchnyi dialog, 13 (1): 177-203. DOI: 10.24224/2227-12952024-13-1-177-203. (In Russ.).Entman R. M. Scandal and Silence : Media Responses to Presidential Misconduct / R. M. Entman. — Cambridge : Polity Press, 2012. — 269 p.Pieri, E. (2019). Media Framing and the Threat of Global Pandemics: The Ebola Crisis in UK Media and Policy Response. Sociological Research Online, 24 (1): 73—92. DOI: 10.1177/1360780418811966.Iyengar S. Is Anyone Responsible? How Television Frames Political Issues / S. Iyengar. — Chicago : University of Chicago Press, 1991. — 11 p.Shu Tao, Wang Zhiyi, Lin Ling, Jia Huading, Zhou Jixian. (2022). Customer Perceived Risk Measurement with NLP Method in Electric Vehicles Consumption Market: Empirical Study from China. Energies, 15 (5): 1637. DOI: 10.3390/en15051637.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.Xu Hong, Tang Tao, Zhang Baorui, Liu Yuechan. (2022). Automatic sentiment analysis of public opinion on nuclear energy. Kerntechnik, 87 (2): 167—175. DOI: 10.1515/kern-2021-0034.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.Yashina, A. R. (2020). ‘VKontakte’ social network as an information channel during the pandemic of coronavirus infection. Media research, 7: 518—523. (In Russ.).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.Zhang Kun, Zhang Jingjing. (2021). A study of the communication of a national brand in the original content of foreign users of social networks — as an example, take the comments of Li Ziqi on Twitter and YouTube. Journalism and Writing, 2: 67—76. (In Chin.).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.Zhu Hongzhi，Wang Fang. (2022). How does government microblog affect tourism market value? The perspective of signaling theory. Information Processing & Management, 59 (4): P. 102991. DOI: 10.1016/j.ipm.2022.102991.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.