Section
DOI
https://doi.org/10.31429/26190567-20-1-72-90How to Cite
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright (c) 2019 Анастасия Всеволодовна Никольская, Артем Андреевич Костригин
Abstract
The article analyzes the Russian readers’ attitude to medicine and to healthcare. The research is carried out on the data of public opinion polls on the problem. The reliability of the data is pointed out. Content analysis is suggested as a perspective method to examine the attitude to medicine and healthcare, on the basis of studying social networks’ texts and the users’ posts. Problems and potentialities of content analysis in this area are touched upon and discussed. The object of the research is to study the public’s attitude to medicine. The quantitative and the qualitative varieties of content analysis have been used to study social posts on medical issues in “VKontakte” and “Instagram” social networks. As a result, the authors have singled out various characteristics of the texts posted by the users, namely, the most frequently occurring words, “water” content, ”nausea” of the text, stop words and the core of the text. On the basis of the data obtained, the authors have drawn their conclusions concerning the users’ attitude to Russian medicine, i. e., what is the users idea of “good doctors” and “bad doctors”, of their attitude to commercial and free medicine, and of disinterested aid and money extortion in medical service. On the basis of the data obtained, the authors conclude that content analysis makes it possible to set new research and applied tasks in the area of studying public opinion on various issues, as well as to draw attention to problems that are insufficiently covered in social polling. To name but a few, they are the characteristics of “good” and “bad” medicine and the ideal doctor, money extortion, the public’s needs, etc.
Keywords
References
Ачкасов, Е.Е., Шурупова, Р.В., Куршев, В.В. (2015). Формирование позитивного имиджа врача в процессе профессионального образования (по материалам контент-анализа СМИ). Социология образования, 6, 79–96.
Вершинин, Е.Г., Ковалёва, М.Д., Хвастунова, Е.П. (2015). Какие новые социальные проблемы медицины интересуют отечественных исследователей? Международный журнал экспериментального образования, 8–1, 14–16.
Всероссийский центр изучения общественного мнения. (2017). Врач в России: доверие пациентов, доходы, положение в обществе. Режим доступа https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=3590
Всероссийский центр изучения общественного мнения. (2018). Каждому возрасту — свои соцсети. Режим доступа https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=116691
Григорьева, С.В., Дмитриева, Т.В. (2015). Социальные сети как каналы распространения недостоверной информации, формирующие общественное мнение. В Е.А. Ильин (ред.) Информационное пространство региона: история, современность и актуальные проблемы: сборник научных статей (с. 46–51). Чебоксары: Чувашский государственный педагогический университет им. И.Я. Яковлева.
Кузьмин, К.В., Семенова (Павленко), Е.В., Петрова, Л.Е., Закроева, А.Г. (2016). Коммуникация врача и пациента: прошлое, настоящее, будущее (исторический и медико-социологический анализ). Екатеринбург: «Южно-Уральский государственный медицинский университет».
Ледовая, Я.А., Паничева, П.В., Причисленко, А.Г., Бутаков, Н.А. (2017). Научная составляющая текстов по психологии, публикующихся в социальной сети «Вконтакте». Вопросы психологии, 6, 79–91.
Литовка, В.А. (2013). Контент-анализ рекламных фотографий клиник репродуктивной медицины. Теория и практика общественного развития, 10, 136–138.
Никитин, П.В., Мурадянц, А.А., Шостак, Н.А. (2015). Мобильное здравоохранение: возможности, проблемы, перспективы. Клиницист, 9 (4), 13–21.
Панова, Е.Л., Туторская, М.С. (2018). Социальные сети и организация внеаудиторного обучения студентов в системе высшего медицинского образования. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины, 26 (1), 48–52.
Полынская, Г.А., Месропян, М.Г. (2018). Выявление моделей и трендов поведения пациентов при использовании электронных приложений и Интернет-ресурсов для самодиагностики. Бизнес-информатика, 1 (43), 28–38.
Савельева, Ж.В. (2011). Потребление медицинских услуг или оказание медицинской помощи: конструирование образов платной и бесплатной медицины средствами массовой коммуникации. Журнал социологии и социальной антропологии, Т. XIV (5), 347–355.
Семенова, О.А. (2016). Региональные СМИ о проблемах здравоохранения и путях их решения. В О.И. Лепилкина, А.М. Горбачев (ред.) Медиачтения СКФУ: сборник научных статей Всероссийского научного семинара (с. 169–174). Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет.
Храбан, Т.Е. (2017). Дискурсивный анализ распространения ложной информации в социальных сетях. Ученые записки УО ВГУ им. П.М. Машерова, 24, 127–132.
Чижик, А.В. (2016). Факторы формирования социального настроения на основе анализа эмоциональной окраски постов в русскоязычном Twitter. Новые информационные технологии в автоматизированных системах, 19, 61–64.
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
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
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York, NY: Springer.
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
Pennebaker, J.W., Boyd, R.L., Jordan, K., & Blackburn, K. (2007). The Development and Psychometric Properties of LIWC2007. LIWC2007, 1–22.