Выражение и эволюция общественного мнения в социальной сети Вконтакте в период пандемии COVID-19

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. 

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.