Применение метода контент-анализа в изучении отношения пользователей социальных сетей к современной российской медицине | Южно-российский журнал социальных наук
Применение метода контент-анализа в изучении отношения пользователей социальных сетей к современной российской медицине
Том 20 (2019) № 1, Социологические интерпретации
Том 20 (2019) № 1
Социологические интерпретации

Применение метода контент-анализа в изучении отношения пользователей социальных сетей к современной российской медицине

Никольская А.В.
Российский государственный университет им. А. Н. Косыгина
ORCID ID 0000-0001-8821-5177
Костригин А.А.
Российский государственный университет им. А. Н. Косыгина
ORCID ID 0000-0002-5454-7357
PDF
https://doi.org/10.31429/26190567-20-1-72-90
https://doi.org/10.31429/26190567-20-1-72-90

Как цитировать Array

Никольская А.В., Костригин А.А. Применение метода контент-анализа в изучении отношения пользователей социальных сетей к современной российской медицине // Южно-российский журнал социальных наук. 2019. Т. 20, №1. С. 72-90. DOI: 10.31429/26190567-20-1-72-90
Дата поступления 2018-07-13
Дата принятия 2018-12-20
Дата публикации 2019-03-23

Copyright (c) 2019 Анастасия Всеволодовна Никольская, Артем Андреевич Костригин

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Аннотация

В статье обсуждается общественное мнение и отношение к медицине и здравоохранению в России. Отмечается проблема надежности социологических опросов по данной проблематике. В качестве одного из перспективных методов исследования отношения к медицине и здравоохранению предлагается контент-­анализ текстов социальных сетей, постов пользователей. Обсуждаются проблемы и возможности контент-­анализа социальных сетей. Ставится задача исследования общественного мнения к медицине с помощью данного метода. Используется количественный и качественный контент-­анализ постов в социальных сетях ВКонтакте и Instagram по медицинской проблематике. По результатам исследования выявлены различные характеристики текстов в постах пользователей: наиболее часто встречаемые слова, «водность» текста, стоп-­слова, ядро текста. Наиболее часто встречаемые слова данной тематики: врач, человек, медицина, больница, ребенок, бесплатный, работать, говорить, помощь, лечить. Установлены основные категории, которые используют пользователи различных соцсетей для описания своего отношения к медицине, и вопросы, которыми аудитории озабочены больше всего. На основе полученных данных сделаны выводы о суждениях и отношении пользователей к российской медицине: представления о «хороших» и «плохих» врачах», медицине, отношение к платной и бесплатной медицине, бескорыстной помощи и вымогательству денег. Делается вывод о том, что метод контент-­анализа позволяет ставить новые исследовательские и прикладные задачи изучения общественного мнения по различным вопросам, а также обращать внимание на ту проблематику, которая социальными опросами слабо затрагивается (характеристики «хорошей» и «плохой» медицины, вымогательство денег, потребности, характеристики идеального врача и др.).

Ключевые слова

контент-­анализ, социальные сети, общественное мнение, медицина, врач, платная медицина, бесплатная медицина, отношение к медицине, здравоохранение

Библиографические ссылки

  1. Achkasov, E. E., Shurupova, R. V., Kurshev, V. V. (2015). Formirovanye pozitivnogo imidzha vracha v protsesse professional’nogo obrazovaniya (po materialam kontent-analiza SMI) Formation of Positive Image of the Doctor in the Course of Professional Education (on Materials of the Content Analysis of Mass Media)]. Sotsiologiya obrazovaniya [Sociology of Education], 6, 79–96.
  2. Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of computational science, 2 (1), 1–8. DOI: 10.1016/j.jocs.2010.12.007
  3. Chizhik, A. V. (2016). Faktory formirovaniya sotsial’nogo nastroeniya na osnove analiza emotsional’noi okraski postov v russkoyazychnom Twitter [Factors of Social Mood Formation Revealed through the Analysis of Emotional Coloring of Posts on the Russian-Language Twitter]. Novye informatsionnye tekhnologii v avtomatizirovannykh sistemakh [New Information Technologies in Automation Systems], 19, 61–64.
  4. Gergen, K. J. (1985). The Social Constructionist Movement in modern Psychology. American Psychologist, 40 (3), 266–275. DOI: 10.1037/0003-066X.40.3.266
  5. Grigor’eva, S. V., Dmitrieva, T. V. (2015). Sotsial’nye seti kak kanaly rasprostraneniya nedostovernoi informatsii, formiruyushchie obshchestvennoe mnenie [Social Networks as Channels which Disseminate Unreliable Information and Shape Public Opinion]. In E. A. Il’in (Eds.) Informatsionnoe prostranstvo regiona: istoriya, sovremennost’ i aktual’nye problemy: sbornik nauchnykh statei [Information Space of the Region: History, the Present and Focal Problems] (46–51). Cheboksary: Chuvashskii gosudarstvennyi pedagogicheskii universitet im. I. Ya. Yakovleva.
  6. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York, NY: Springer.
  7. Khraban, T. E. (2017). Diskursivnyi analiz rasprostraneniya lozhnoi informatsii v sotsial’nykh setyakh [The Discourse Analysis of Unreliable Information Dissemination in Social Networks]. Uchenye zapiski UO VGU im. P. M. Masherova [Bulletin of Vitebsk State University named after P. M. Masherov], 24, 127–132.
  8. Kuz’min, K. V., Semyonova (Pavlenko), E. V., Petrova, L. E., Zakroeva, A. G. (2016). Kommunikatsiya vracha i patsienta: proshloe, nastoyashchee, budushchee (istoricheskii i mediko-sotsiologicheskii analiz) [Doctor-Patient Communication: the Past, the Present and the Future (Historical and Medico-sociological Analysis)]. Ekaterinburg: “Yuzhno-Ural’skii gosudarstvennyi meditsinskii universitet”.
  9. Ledovaya, Ya. A., Panicheva, P. V., Prichislenko, A. G., Butakov, N. A. (2017). Nauchnaya sostavlyayushchaya tekstov po psikhologii, publikuyushchikhsya v sotsial’noi seti “Vkontakte” [A Scientific Component of Psychology Texts Published in the Social Network “VKontakte”]. Voprosy psikhologii [Issues of Psychology], 6, 79–91.
  10. Litovka, V. A. (2013). Kontent-analiz reklamnykh fotografii klinik reproduktivnoi meditsiny [Content-Analysis of Advertisement Photos of Reproductive Medicine Clinics]. Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya [Theory and Practice of Public Development], 10, 136–138.
  11. Nikitin, P. V., Muradyants, A. A., Shostak, N. A. (2015). Mobil’noe zdravookhranenie: vozmozhnosti, problemy, perspektivy [Mobile Healthcare: Possibilities, Problems, Prospects]. Klinitsist [The Clinicist], 9 (4), 13–21.
  12. Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2 (1–2), 1–135. DOI: 10.1561/1500000011
  13. Panova, E. L., Tutorskaya, M. S. (2018). Sotsial’nye seti i organizatsiya vneauditornogo obucheniya studentov v sisteme vysshego meditsinskogo obrazovaniya [Social Networks and the Organization of Out-of-class Teaching in the System of Higher Education (Medicine)]. Problemy sotsial’noi gigieny, zdravookhraneniya i istorii meditsiny [Problems of Social Hygiene, Healthcare and History of Medicine], 26 (1), 48–52.
  14. Pennebaker, J. W., Boyd, R. L., Jordan, K., & Blackburn, K. (2007). The Development and Psychometric Properties of LIWC2007. LIWC2007, 1–22.
  15. Polynskaya, G. A., Mesropyan, M. G. (2018). Vyyavlenie modelei i trendov povedeniya patsientov pri ispol’zovanii elektronnykh prilozhenii i Internet-resursov dlya samodiagnostiki [Identification of Models and Trends of Patients’ Behavior in Self-Diagnostics with the Help of Electronic Applications and Internet Resources]. Biznes-informatika [Business Informatics], 1 (43), 28–38.
  16. Russian Public Opinion Research Center. (2017). Vrach v Rossii: doverie patsientov, dokhody, polozhenie v obshchestve [A Doctor in Russia: The Patients’ Confidence, Incomes, Status]. Retrieved from https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=3590
  17. Russian Public Opinion Research Center. (2018). Kazhdomu vozrastu — svoi sotsseti [An Individual Social Network to Each Age Group]. Retrieved from https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=116691
  18. Savel’eva, Zh. V. (2011). Potreblenie meditsinskikh uslug ili okazanie meditsinskoi pomoshchi: konstruirovanie obrazov platnoi i besplatnoi meditsiny sredstvami massovoi kommunikatsii [Consumption of Medical Services or Medical Care: Constructing Images of Paid and Free Medicine in the Media]. Zhurnal sotsiologii i sotsial’noi antropologii [Journal of Sociology and Social Anthropology], 14 (5), 347–355.
  19. Semenova, O. A. (2016). Regional’nye SMI o problemakh zdravookhraneniya i putyakh ikh resheniya [Regional Mass Media on Healthcare Problems and Their Solutions]. In O. I. Lepilkina, A. M. Gorbachev (Eds.) Mediachteniya SKFU: sbornik nauchnykh statei Vserossiiskogo nauchnogo seminara [Media Readings of the North-Caucasian Federal University: Collected Articles of the All-Russian Scientific Seminar] (169–174). Stavropol’: Severo-Kavkazskii federal’nyi universitet.
  20. Vershinin, E. G., Kovaleva, M. D., Khvastunova, E. P. (2015). Kakie novye sotsial’nye problemy meditsiny interesuyut otechestvennykh issledovatelei? [What New Social Problems of Medicine are Interested for Russian Researchers?]. Mezhdunarodnyi zhurnal eksperimental’nogo obrazovaniya [International Journal of Experimental Education], 8–1, 14–16.