SCI Библиотека

Цель исследования - на основе анализа медиаконтента Сербии, Хорватии и Черногории об украинском кризисе показать влияние публичного дискурса на формирование общественного мнения. В статье рассматривается информационная политика государственных СМИ стран бывшей Югославии и делается попытка авторского анализа комментарийной активности медиааудитории для выявления общественной позиции по релевантным вопросам предметного поля исследования. Представлен авторский анализ релевантной комментарийной активности медиааудитории государств - объектов исследования. Показана специфика формирования мнения о российской внешней политике в традиционных и новых средствах массовой информации Сербии, Хорватии и Черногории. Результирующей выступают методы и приёмы, используемые СМИ для формирования общественного мнения, специфика информационной политики, находящейся во взаимосвязи с внешнеполитическим курсом государства. Показаны отличия в восприятии событий на Украине хорватских и сербских граждан, а также противоборство общественных позиций в Черногории. Представлены данные о соотношении внутригосударственных и внешних (геополитических) факторов формирования общественного мнения в черногорском социуме. Особое внимание уделено возможностям расширения российского присутствия в медиасегментах стран бывшей Югославии. Материалы статьи могут стать основой разработки стратегии информационного присутствия России в европейских сегментах медийного пространства.

Авторы представляют практическое исследование особенностей заказных отзывов, которые упоминаются маркетологами и другими экспертами. Из-за обилия заказных отзывов на маркетплейсах доверие потребителей падает не просто к продавцу или площадке, но к самому жанру. В работе представлены результаты автоматической классификации отзывов с российских маркетплейсов на потенциально заказные и честные при помощи моделирования признаков, которые эксперты называют признаками заказного отзыва (наличие шаблонных слов, восклицательных знаков, эмодзи, положительная тональность), и алгоритмов машинного обучения. Для решения поставленной задачи был собран корпус с российских маркетплейсов Wildberries и «Мегамаркет» объемом 6 288 текстов. В качестве целевой переменной (предсказываемого класса) выступает соотношение лайков и дизлайков, поставленных отзыву другими покупателями. Лучший результат демонстрирует метод опорных векторов SVM (англ. support vector machine) в бинарной классификации на отзывы с низким и высоким рейтингом (без нейтральных). Модель классификации подтверждает, что формальные признаки, выделяемые экспертами как указывающие на заказные отзывы, действительно имеют предсказательный потенциал. Качество модели снижают дисбаланс в классах и недостаточное количество отзывов с реакциями покупателей в нашем корпусе, что оставляет задел для дальнейшей работы.

В ноябре – декабре 2023 года ФГБУН ВолНЦ РАН провел очередной этап мониторинга общественного мнения о социально-экономической и политической ситуации в стране и регионе. Результаты исследования представлены в нижеследующем материале, а также в приложении «Мониторинг социальных настроений». Мониторинг общественного мнения ВолНЦ РАН (ранее – ИСЭРТ РАН) проводится с 1996 года с периодичностью один раз в два месяца. Опрашивается 1500 респондентов старше 18 лет в городах Вологде и Череповце, в Бабаевском, Великоустюгском, Вожегодском, Грязовецком, Тарногском, Кирилловском, Никольском муниципальных округах и Шекснинском муниципальном районе. Репрезентативность выборки обеспечивается соблюдением следующих условий: пропорций между городским и сельским населением; пропорций между жителями населенных пунктов различных типов (сельские населенные пункты, малые и средние города); половозрастной структуры взрослого населения области. Метод опроса – анкетирование по месту жительства респондентов. Ошибка выборки не превышает 3%. В исследовании анализируется динамика оценок в разрезе 14 социально-демографических категорий, выделенных по: – полу (мужчины, женщины); – возрасту (до 30 лет, от 30 до 55 лет, старше 55 лет); – уровню образования (среднее и неполное среднее, среднее специальное, высшее); – самооценке уровня доходов (20% наименее обеспеченных, 60% среднеобеспеченных, 20% наиболее обеспеченных); – территории проживания (г. Вологда, г. Череповец, районы области).