КОНТЕНТ-АНАЛИЗ,
количественный анализа текстов и текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей.
Также по теме:
ЛИНГВИСТИКА (ЯЗЫКОЗНАНИЕ, ЯЗЫКОВЕДЕНИЕ)
Основная идея контент-анализа проста и интуитивно наглядна. При восприятии текста и особенно больших текстовых потоков мы достаточно хорошо ощущаем, что разные формальные и содержательные компоненты представлены в них в разной степени, причем эта степень по крайней мере отчасти поддается измерению: ее мерой служит то место, которое они занимают в общем объеме, и/или частота их встречаемости. Через все выступления X-а красной нитью проходит тема Y
;
X постоянно обращался в своей речи к проблеме Y
;
Он не упускал ни одного случая, чтобы не лягнуть Z-а
;
Ну, задудел в свою дуду
, – все эти выражения, число которых можно легко увеличить, свидетельствуют об осознании нами такого феномена, как наличие в изливающемся на нас информационном потоке некоторых настойчиво повторяющихся тем, образов, ссылок на проблемы, оценок, утверждений (
Карфаген должен быть разрушен
или
Российская экономика задыхается без инвестиций
), аргументов, формальных конструкций, конкретных имен и т.д. Более того, подобно тому как в мире механики мы ощущаем не скорость, а ускорение, так и при восприятии текста мы особенно хорошо осознаем именно динамику содержания – те случаи, когда, например, кого-то вдруг перестают или начинают бранить или когда в текстах вдруг появляется какая-то новая тема.
Замысел контент-анализа заключается в том, чтобы систематизировать эти интуитивные ощущения, сделать их наглядными и проверяемыми и разработать методику целенаправленного сбора тех текстовых свидетельств, на которых эти ощущения основываются. При этом предполагается, что вооруженный такой методикой исследователь сможет не просто упорядочить свои ощущения и сделать свои выводы более обоснованными, но даже узнать из текста больше, чем хотел сказать его автор, ибо, скажем, настойчивое повторение в тексте каких-то тем или употребление каких-то характерных формальных элементов или конструкций может не осознаваться автором, но обнаруживает и определенным образом интерпретируется исследователем – отсюда принадлежащее социологу А.Г.Здравомыслову полушутливое определение контент-анализа как «научно обоснованного метода чтения между строк».
Реально главной отличительной чертой контент-анализа является не его декларируемая во многих определениях «систематичность» и «объективность» (эти черты присущи и другим методам анализа текстов), а его квантитативный характер. Контент-анализ – это прежде всего количественный метод, предполагающий числовую оценку каких-то компонентов текста, могущую дополняться также различными качественными классификациями и выявлением тех или иных структурных закономерностей. Поэтому наиболее удачным определением контент-анализа можно считать то, которое зафиксировано в относительно недавней книге книге Мангейма и Рича: контент-анализ – это систематическая числовая обработка, оценка и интерпретация формы и содержания информационного источника.
С точки зрения лингвистов и специалистов по информатике, контент-анализ является типичным примером прикладного информационного анализа текста, сводящегося к извлечению из всего разнообразия имеющейся в нем информации каких-то специально интересующих исследователя компонентов и представлению их в удобной для восприятия и последующего анализа форме. Многочисленные конкретные варианты контент-анализа различаются в зависимости от того, каковы эти компоненты и что именно понимается под текстом.
Конкретные прикладные цели контент-анализа также варьируют в широких пределах. Еще в 1952 американский исследователь Б.Берелсон сформулировал 17 целей, воспроизводимых с тех пор в пособиях по контент-анализу; в их числе – описание тенденций в изменении содержания коммуникативных процессов; описание различий в содержании коммуникативных процессов в различных странах; сравнение различных СМИ; выявление используемых пропагандистских приемов; определение намерений и иных характеристик участников коммуникации; определение психологического состояния индивидов и/или групп; выявление установок, интересов и ценностей (и, шире, систем убеждений и «моделей мира») различных групп населения и общественных институтов; выявление фокусов внимания индивидов, групп и социальных институтов и др.
Исторически контент-анализ – наиболее ранний систематический подход к изучению текста. Самый первый упоминаемый в литературе контент-аналитический опыт (прикладная цель которого выглядит очень узнаваемой) – это проведенный в Швеции в 18 в. анализ сборника из 90 церковных гимнов, прошедших государственную цензуру и приобретших большую популярность, но обвиненных в несоответствии религиозным догматам. Наличие или отсутствие такового соответствия и определялось путем подсчета в текстах этих гимнов религиозных символов и сравнения их с другими религиозными текстами, в частности запрещенных церковью текстами «моравских братьев». В конце 19 – начале 20 вв. в США появились первые контент-аналитические исследования текстов массовой информации. Их мотивация выглядит удивительно знакомой: авторы задавались целью продемонстрировать прискорбное «пожелтение» тогдашней нью-йоркской прессы. В 1930–1940-х годах были выполнены исследования, признаваемые ныне классикой контент-анализа, прежде всего работы Г.Лассуэлла, деятельность которого продолжалась и в послевоенные годы. Во время Второй мировой войны имел место самый, пожалуй, знаменитый эпизод в истории контент-анализа – это предсказание британскими аналитиками времени начала использования Германией крылатых ракет «Фау-1» и баллистических ракет «Фау-2» против Великобритании, сделанное на основе анализа (совместно с американцами) внутренних пропагандистских кампаний в Германии.
Начиная с 1950-х годов контент-анализ как исследовательский метод активно используется практически во всех науках, так или иначе практикующих анализ текстовых источников – в теории массовой коммуникации, в социологии, политологии, истории и источниковедении, в культурологии, литературоведении, прикладной лингвистике, психологии и психиатрии. Разнообразие конкретных проектов, реализованных за примерно 70-летнюю историю интенсивного использования контент-анализа, очень велико. Среди интересных проектов, выполненных за последние годы в России, можно назвать исследование образов и метафор, использовавшихся в 1996–1997 в ходе развернутой тогда в российской прессе дискуссии о национальной идее, а также выполненный в тот же период анализ текстов левонационалистической оппозиции. Локальные контент-аналитические проекты периодически реализуются в ходе различного рода социологических мониторингов – общенациональных и региональных.
Наиболее широкое распространение контент-анализ получил в теории массовой коммуникации, политологии и социологии. Этим отчасти объясняется тот факт, что иногда этот термин используется как обобщающий для всех методов систематического и претендующего на объективность анализа политических текстов и текстов, циркулирующих в каналах массовой коммуникации. Однако такое расширительное понимание контент-анализа неправомерно, поскольку существует ряд исследовательских методов – либо специально разработанных для анализа политических текстов (например, метод когнитивного картирования), либо применимых и применяемых для этой цели (например, метод семантического дифференциала или различные подходы, предполагающие изучение структуры текста и механизмов его воздействия), – которые не могут быть сведены к стандартному контент-анализу даже при максимально широком его понимании.
Тем не менее контент-анализ действительно занимает среди аналитических методов особое место в силу того, что является среди них самым технологичным и в силу этого в наибольшей степени подходящим для систематического мониторинга больших информационных потоков. Помимо этого, контент-анализ достаточно гибок для того, чтобы в его рамки мог быть успешно «вписан» весьма разнообразный круг конкретных типов исследований. Наконец, будучи в основе своей количественным методом (хотя и содержащим немалую качественную составляющую), контент-анализ в определенной степени поддается формализации и компьютеризации.
ТИПЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ МАССИВОВ И ЕДИНИЦЫ КОНТЕНТ-АНАЛИЗА
Основа контент-анализа – это подсчет встречаемости некоторых компонентов в анализируемом информационном массиве, дополняемый выявлением статистических взаимосвязей и анализом структурных связей между ними, а также снабжением их теми или иными иными количественными или качественными характеристиками. Отсюда понятно, что главная предпосылка контент-анализа – это выяснение того, что считать; иными словами, определение единиц анализа.
Единицы эти в зависимости от целей анализа, типа информационного массива, а также ряда дополнительных причин могут быть (и реально бывают) весьма разнообразными. К ним предъявляются два естественных, но, к сожалению, обычно плохо совместимых требования. С одной стороны, они должны легко и по возможности однозначно идентифицироваться в тексте; в идеале хотелось бы, чтобы их выявление вообще могло быть алгоритмизовано. Понятно, что такому требованию лучше всего удовлетворяют формальные элементы текста или же элементы, имеющие четко выраженные и однозначные формальные соответствия, например слова.
С другой стороны, от единиц контент-анализа чаще всего требуется некая субъективная, да к тому же еще и зависящая от контекста значимость, делающая их распределение и динамику такого распределения диагностичными для выявления изменений в индивидуальном и общественном сознании, системах убеждений и т.д. – иными словами, единицы должны быть интересными для последующей (политологической, культурологической, социологической и т.д.) интерпретации. Между тем такие единицы (например, темы) носят собственно содержательный характер, и упоминание их в тексте может осуществляться многими разнообразными способами. Их идентификация в общем случае предполагает семантический анализ текста, проблема автоматизации которого, несмотря на многолетние усилия лингвистов и программистов, далека от решения.
Характеристику единиц контент-анализа необходимо предварить кратким соображением о природе анализируемого информационного массива. В самом определении метода контент-анализа нет ничего, что препятствовало бы применению его к отдельно взятому тексту; более того, примеры такого анализа известны. Тем не менее существует ряд причин, по которым объектом контент-аналитических проектов обычно является не отдельный текст, пусть даже значительный по объему, а именно информационный массив, или информационный поток, состоящий из большого количества текстов. Во-первых, статистические закономерности проявляются тем более отчетливо, чем больше объем выборки. Во-вторых, большинство целей контент-анализа предопределяют его тяготение к компаративности; аналитиков чаще всего интересуют не одномоментные срезы, а динамика изменений, а если и срезы, то, как правило, «пестрые», отражающие, например, различные СМИ или сознание различных социальных групп. Наконец, при всем разбираемом ниже разнообразии единиц контент-анализа наиболее популярными являются различные макроединицы: темы и/или проблемы, пропозиции, образы и идеологемы. Таковых в отдельно взятых текстах и особенно в небольших по объему текстах СМИ обычно немного, да и новые макроединицы появляются не столь часто, поэтому оценить их динамику можно лишь на большом временном промежутке или при широком «горизонтальном сопоставлении».
Таким образом, идея контент-анализа предполагает анализ больших информационных массивов; с другой стороны, его относительная дешевизна и технологичность делают такой анализ принципиально возможным. Поэтому не приходится удивляться тому, что в истории контент-анализа имеются такие проекты, как анализ 427 школьных учебников, 481 частной беседы, 4022 рекламных слоганов, 8039 (в 1938) и 19 533 (в 1952) редакционных статей или 15 000 персонажей в 1000 часов телевизионного эфирного времени.
Конкретное разнообразие единиц контент-анализа практически безгранично, однако среди них можно выделить несколько основных типов. (Классификация, приводимая ниже, построена с учетом типологии К.Криппендорфа, однако отличается от нее весьма существенно.)
Онлайн-сервисы для сбора статистики по контенту в соцсетях
Для сбора статистики эффективности контента в соцсетях удобно использовать сервисы: зачастую достаточно подключить рабочие аккаунты и выгрузить необходимые данные. Часто они позволяют отслеживать показатели в реальном времени и сохранять данные в формате таблиц, для последующей верстки в отчеты. Разберем несколько самых популярных.
DataFan Сервис работает как связка-коннектор для Google Data Studio , MS Power BI и MS Excel, который проводит анализ рекламных кабинетов и аккаунтов в Facebook, Instagram, Одноклассники и ВКонтакте. Отчеты динамические, в формате дашборда (все данные на одной странице), а цена за месяц начинается от 200 рублей (одна из самых низких за подобные сервисы).
Аналитика постов в DataFan для сообщества ВКонтакте
Хорош DataFan большим количеством шаблонов и гибкими настройками: этот сервис заточен под отчеты, поэтому работать с ним просто и удобно. Например, есть шаблон отчета по контенту, который наглядно показывает динамику охватов, показов и вовлеченность за любую выбранную дату. Вы же можете самостоятельно настроить все нужные вам столбцы, графики и диаграммы.
Popsters Сервис по аналитике постов и страниц конкурентов в соцсетях (включая TikTok, YouTube, Pinterest и другие). Он умеет оценивать популярность записи: вы сможете узнать, какие посты привлекают аудиторию, а какие – нет. Данные можно отсортировать по времени публикации, форматам, хештегам, объему текста, чтобы сравнить между своими показателями или показателями конкурентов.
Статистика контента в Popsters
Выгрузить данные можно в форматах XLSX, PDF, PNG, JPG, CSV или в PPTX для редактирование визуала. Пробный период длится 7 дней и после этого цена составит 399 рублей в месяц.
LiveDune Сервис позволяет оценить качество постов спустя несколько часов после их выпуска. Вы можете узнать скорость набора лайка относительно других постов, сравнить охваты, количество комментариев и вовлеченность к количеству постов или подписчиков. Livedune также умеет анализировать длину постов, упоминания в других аккаунтах (в Facebook), аудиторию и эффективность рекламных кампаний.
Контент-анализ постов в LiveDune
Сервис хорошо заточен под работу с Instagram: тут, наверное, самая полная аналитика по Stories. Отчеты можно выгружать в Excel, PDF, Power Point. Можно сравнивать аккаунты конкурентов. Цена за месяц стартует с отметки 300 рублей.
JagaJam Сервис предоставляет большое количество услуг для аналитики брендов. Одна из них – SMM-отчет по странице любого бренда во ВКонтакте, Facebook, Instagram, Twitter, Одноклассники и YouTube. В этом отчете вы найдете метрики по контенту: количество постов, вовлеченность, активность в комментариях.
Пример слайд со статистикой контента из JagaJam
Выгрузка доступна в формате PPT, PDF и Excel для создания собственных таблиц.
Особенность сервиса: у вас нет прямого доступа к личному кабинету, отчет составляется по заказу (от 2 часов после оплаты) и отправляется на почту. Ценник начинается от 990 рублей за месячный отчет. Чем объемнее аналитика по периоду – тем выше цена.
А. «Физические» единицы.
Под таковыми понимаются сущности с четко очерченными физическими, геометрическими или временными границами, как, скажем, экземпляры книги, номера газет, экземпляры плакатов или листовок, фотографии и т.п. Идентификация и подсчет их не составляют особого труда, однако необходимость в таком подсчете возникает достаточно редко; подсчет, скажем, листовок или книг чаще всего осуществляется с целью оценки представленности какой-то тематики или оценки, т.е. реально используются единицы других, характеризуемых ниже типов единиц – обычно концептуальных, пропозициональных или тематических.
Б. Структурно-семиотические единицы.
Под таковыми имеются в виду основные элементы семиотических систем (см
. СЕМИОТИКА). В случае естественного языка это:
– лексика языка (слова и их эквиваленты, например выражение железная дорога
или термин
контент-анализ
, т.е. то, что фиксируется в словарях) и
– грамматические показатели (например, отрицательные частицы или показатели таких категорий, как, скажем, отглагольные имена).
Количественный подсчет встречаемости слов в тексте – это, пожалуй, самый простой вариант контент-анализа, который, однако, зачастую способен давать небезынтересные результаты. Чаще всего, конечно, подсчитываются «интересные», или «ключевые» слова и/или словосочетания, например названия ценностных категорий типа свобода
,
стабильность
,
доверие
,
территориальная целостность
; сценариев типа
предательство
или
разочарование
; достаточно однозначные обозначения тех или иных общественно значимых явлений, например
коррупция
,
преступность
или
терроризм
; значимые атрибуты наподобие
жесткий
,
решительный
; эмоционально окрашенная оценочная лексика типа
разрушительный, неудержимый, подлый, кошмарный, человеконенавистнический
; слова-пароли (тоже зачастую эмоционально окрашенные) типа
патриоты
,
коммунофашисты
,
мондиалисты
или
белопридурки
; слова, сильно активизированные в конкретный момент времени, вроде «Семья» или «Мабетекс» в начале осени 1999 или все та же «Семья» и «Медиа-Мост» в конце весны 2000 в России,
терроризм
во множестве стран мира осенью 2001 и т.д.
Контент-анализ грамматических категорий представляет собой достаточно редкое исследовательское начинание, стимулом к которому является гипотеза (весьма правдоподобная) о том, что употребление грамматических форм в меньшей степени, чем употребление лексики, контролируется автором текста и поэтому может послужить источником таких сведений о нем, которые он сам вовсе не собирался делать доступными своим читателям. В политической психологии существует специальная исследовательская методика, так называемый анализ когнитивной сложности, которая на основе фактически контент-аналитической процедуры позволяет делать выводы о том, насколько простым (или, напротив, сложным) является видение политической ситуации автором текста и как оно меняется со временем. Единицами контент-анализа, лежащего в основе оценки когнитивной сложности, являются, например, относимые обычно к служебной лексике категорические квантификаторы типа всегда
,
никогда
,
всякий
, которым противостоят квантификаторы типа
иногда
,
некоторый
и т.п.; категорические (вроде знаменитого
однозначно
) оценки истинности в противоположность осторожным
возможно
или
не исключено, что
; языковые средства дифференцированного рассмотрения ситуации наподобие
с одной стороны… с другой стороны
; упоминания
взаимодействия
,
баланса
,
взаимозависимости
,
компромисса
и т.д.
Известны и примеры контент-анализа чисто грамматических средств, например исследования соотношения глагольных форм, обозначающих, соответственно, процессы и результаты, исследование номинализованных (с отглагольными именами типа построение
,
усиление
и т.п.) конструкций в языке партийных документов брежневского времени, отрицания в политическом тексте и др.
Поскольку объектами контент-анализа могут быть не только вербальные (естественноязыковые), но и другие виды текстов (например, карикатуры, фотоснимки, рекламные клипы), постольку в числе структурно-семиотических единиц контент-анализа могут присутствовать визуальные и звуковые (чаще всего музыкальные) образы и символы, которые могут анализироваться на тех же основаниях, что и единицы естественного языка.
Общая характеристика
«Дистопия – это культовый цифровой глянец в темных тонах. Мы публикуем тексты о последних событиях и вещах из мира культуры и воздвигаем вербальные памятники героям прошлого дня. Здесь все самое главное, что касается искусства и людского быта постнулевых» — так позиционирует себя редакция интернет — журнала.
Смысл названия
Название «Дистопия» происходит от древнегреческой приставки «dis», обозначающей нечто трудное, противное, дурное, и обозначает один из модусов утопического мышления и соответствующего ему литературного жанра, как разновидности утопии. Проблема дистопии напрямую связана с той реакцией на бум утопической литературы, характерный для 1960-х годов. Он был спровоцирован чередой громких научно-технических открытий и массовым увлечением западной молодежи и интеллигенции революционными и социал-реформаторскими идеями, нараставшим вплоть до майских событий 1968 года. Поэтому уникальный философско-художественный жанр дистопия (то есть, образ общества, преодолевшего утопизм и превратившегося в лишенную памяти и мечты «кровавую сиюминутность») стал близок и понятен многим читателям. По мнению исследователя В.А. Чаликовой:
Дистопия ближе к реалистической сатире, всегда обладающей позитивным началом, антиутопия — к модернистской, негативистской и отчужденной, к «черному роману».
Термин «дистопия» восходит к становлению контркультуры, как самостоятельного явления (в 60-х годах прошлого века был придуман термин «контркультура», и многочисленные манифестации и акции протеста, как в университетах, так и непосредственно в искусстве, закрепили за этим явлением право на самобытность), и, как название ресурса, демонстрирует связь интернет– журнала с контркультурой.
Краткая история и специфика работы
Сетевое СМИ «Дистопия» появилось в 2012 году. Оно не имеет бумажной версии и с самого начала было доступно только в интернете. Журналистские материалы есть в свободном доступе, но основная часть контента распределяется по подписке, которую можно оформить на месяц (199 рублей), три месяца (399 рублей) и год (999 рублей).
Помимо сайта, интернет–журнал имеет две популярные группы в социальной сети «ВКонтакте»: «Трикстер», 2.335 подписчиков и «Дистопия», 78.000 подписчиков. «Паблики» популяризируют «Дистопию», используя мультимедийные возможности интернета: к журналистским материалам прикреплены изображения в формате gif, аудиозаписи и видеозаписи.
Классификация: вид и тип
Применим выбранные нами типологии Лукиной и Костыговой к сетевому СМИ «Дистопия»: это медиапроект, не имеющий офлайновых прототипов. Данное сетевое СМИ сотрудничает как с профессионалами, так и с любителями, большинство авторов работают вне штата, и постоянной редакции в журнале нет, поэтому мы причислим его к любительским.
«Дистопия» относится к группе аналитических СМИ. По контенту это общее СМИ, не специализированное, то есть, предназначенное для широкого круга реципиентов. Однако, учитывая специфику материалов (сложный, насыщенный тропами язык, интеллектуальные, философские темы, большой объем), мы должны отнести этот ресурс к элитарным СМИ. Частично публикации находятся в общем доступе, но основная часть контента – платная, поэтому, ресурс сочетает в себе обе предложенные характеристики.
Миссия СМИ
Создатель, редактор и учредитель интернет — ресурса Никита Кафкианский (настоящая фамилия: Какгазданов) в одном из интервью дал развернутую характеристику своему проекту:
Лобовое столкновение кладовой музея с новейшими идолами слова на виртуальных страницах журнала. Дистопия сегодня – это не та первая, собранная мной из осколков мрачных образов и мыслей, несущая, меж тем, светлые идеи. Сегодня это нечто куда более компетентное и точное в формулировках. Она не ширится, а идет по заданной системе координат – от точки к точке. Но кое-что не меняется. И эпохальный контраст ее содержания – одна из этих вещей.
Именно контраст содержания интернет-журнала «Дистопия», по мнению Никиты Кафкианского, отличает его СМИ от других медиапроектов аналогичной направленности. Контраст содержания является следствием противоречивой природы контркультуры, которую многочисленные авторы воспринимают и репрезентируют субъективно. Очевидно, что контркультура во многом определяет не только то, что транслирует «Дистопия», но и на то, как это происходит. Слияние СМИ с объектом образовательно–просветительской миссии (в данном случае, с контркультурой), на наш взгляд, является основной характеристикой и главной особенностью этого интернет–журнала.
В. Понятийно-тематические единицы.
В большинстве случаев контент-аналитик интересуется не словами как таковыми и тем более не грамматическими категориями, а стоящими за словами значимыми для него понятиями, темами, проблемами – иными словами, тем, что можно назвать понятийно-тематическими единицами. Исследователь, интересующийся тем, какое место в общественном сознании занимает, скажем, проблема преступности, обязан принимать во внимание не только присутствие в анализируемом информационном массиве слова преступность
, но и упоминания
заказных
и всяких прочих
убийств
,
бандитского беспредела
, «
крыши
», «
братков
»,
авторитетов
,
власти криминала
и проч. Тот, кого занимает проблема свободы, должен в своем анализе реагировать на упоминания
давления на прессу
,
чиновничьего произвола
,
контролируемости СМИ
,
доступа к Internet
и т.д. Интересующийся отношением общественного сознания к каким-то реалиям должен принимать во внимание самый широкий спектр позитивных, негативных и некоторых более конкретных оценок, которые могут быть даны этим реалиям, причем эти оценки вовсе не обязательно должны присутствовать в виде оценочных суждений.
Г. Референциальные и квазиреференциальные единицы.
К референциальным, точнее, конкретно-референциальным единицам относятся обозначения реальных личностей (как современных, так и исторических деятелей), событий, городов, стран, организаций и т.д.; это, так сказать, «энциклопедический» блок единиц анализа. Этот блок, особенно в части персоналий, весьма важен и диагностичен, поскольку позволяет определять личностные рейтинги и, что не менее существенно, оценивать идеологические системы с точки зрения присутствующих в них референтных «знаковых» фигур, своего рода «идеологических героев». Примером интересного исследования роли референтных фигур в российском оппозиционном дискурсе 1996–1997 может послужить работа А.В.Дуки. Способы обозначения в тексте конкретных фигур могут различаться (В.В.Жириновский
,
Владимир Вольфович
,
Вольфыч
,
Жирик
,
сын юриста
,
лидер ЛДПР
,
самый провосточный российский политик
,
главный либеральный демократ
,
либералиссимус
), однако конкретно-референтная единица здесь во всех случаях одна. Квазиреференциальные единицы в политических текстах чаще всего бывают представлены обозначениями всякого рода «сил» – коллективных актеров политической сцены, референция которых может колебаться от реальной (типа
КПРФ
) через обобщенную (
коммунисты
,
либералы
,
Запад, исламисты
) к откровенно мифологизированной (
мировая закулиса
). Независимо от своей референции все эти персонажи присутствуют в идеологическом пространстве, им могут приписываться действия и оценки, и отношение к ним является немаловажным политико-идеологическим фактором. Грань между квазиреференциальными и некоторыми типами понятийно-тематических единиц размыта в силу того, что некоторые политические понятия способны и даже склонны (например, та же преступность) к метафорической персонификации.
Эмпирические методы исследования
Этот вид основан на эмпирическом, то есть чувственном восприятии, а также на измерении с помощью приборов. Это важный компонент научных исследований во всех областях знаний от биологии до физики, от психологии до педагогики. Он помогает определять объективные законы, в соответствии с которыми происходят изучаемые явления.
Приведённые ниже эмпирические методы исследования в курсовой работе и прочих студенческих трудах вполне можно назвать основными или универсальными, потому что они актуальны для абсолютно всех областей познания.
Изучение разнообразных источников информации. Это не что иное, как элементарный сбор информации, то есть этап подготовки к написанию магистерской диссертации или курсовой работы. Сведения, на которые вы будете опираться, можно брать из книг, прессы, нормативно-правовых актов и, наконец, из интернета
При поиске информации следует помнить, что не все находки являются достоверными (особенно в интернете), поэтому при выборке сведений следует отнестись к ним критически и обращать внимание на подтверждение и сходство материалов из разных источников. Анализ полученных сведений. Это этап, который идёт следом за сбором информации
Недостаточно просто найти нужный материал, нужно ещё и тщательно проанализировать его, проверить на логичность, достоверность и актуальность. Наблюдение. Этот метод представляет собой целенаправленное и внимательное восприятие изучаемого явления с последующем сбором информации. Чтобы наблюдение принесло желаемые плоды, необходимо подготовиться к нему заранее: составить план, набросать факторы, требующие особого внимания, чётко определиться со сроками и объектами наблюдения, подготовить таблицу, которую вы будете заполнять в процессе работы. Эксперимент. Если наблюдение – это скорее пассивный метод исследования, то эксперимент характеризуется вашей активной деятельностью. Для проведения опыта или серии опытов вы создаёте определённые условия, в которые помещаете предмет исследования. Далее вы наблюдаете за реакцией предмета и фиксируете результаты опытов в виде таблицы, графика или диаграммы. Опрос. Этот метод помогает глубже заглянуть в изучаемую проблему, задавая конкретные вопросы вовлечённым в неё людям. Опрос применяется в трёх вариациях: это интервью, беседа и анкетирование. Первые два вида устные, а последний – письменный. После выполнения опроса нужно чётко сформулировать его результаты в виде текста, диаграммы, таблицы или графика.
Д. Пропозициональные единицы и оценки.
Их примеры приводились выше – Карфаген должен быть разрушен
или
Россия задыхается без инвестиций
. Собственно говоря, это примеры высказываний, в основе которых лежат пропозиции – описания конкретных положений дел (ситуаций) безотносительно к их модальности (в первом примере – требование, во втором – констатация). Наряду с пропозициями для контент-анализа могут представлять (и очень часто представляют) большой интерес оценки (
Это очень опасное решение
). С логической точки зрения они обладают важными отличиями от пропозиций, однако для целей контент-анализа как собственно пропозиция, так и оценка могут рассматриваться как результат связывания некоторого объекта с некоторым атрибутом. Изучение динамики оценочных суждений, высказываемых в адрес тех или иных лиц, событий, институтов, – весьма распространенный тип контент-аналитического исследования.
Дальнейшие действия
После формулировки категорий необходимо выбрать подходящую единицу анализа, например, часть содержания или лингвистический компонент речи, которая является индикатором интересующего явления. Во многих примерах исследования контент-анализа чаще всего исследуемые явления представлены словом, простым предложением, суждением, темой, автором, героем, ситуацией в социуме, сообщением в целом и др.
Сложные виды аналитического исследования используют не одну, а несколько единиц. Изолированные элементы рассмотрения могут быть истолкованы неправильно, поэтому они разбираются в составе развернутых лингвистических структур, определяющих характер разделения текста, в пределах которого идентифицируются единицы контекста. Для отдельно взятого слова предложение является составляющей отрывка, объединенного общим смыслом.
Теперь нужно установить единицу счета. Чаще всего употребляются такие временно-пространственные категории, как количество строк, площадь, время вещания, частота появления признаков в материале.
Необходимым условием является разработка сводной таблицы изучаемого содержания: основного документа исследования, внешний вид которого зависит от типа разбора. К примеру, контент-анализ в психологии использует таблицу, которая является системой скоординированных и субординированных аналитических категорий. Это своеобразная анкета, где каждый вопрос предполагает ряд ответов, определяющих суть текста.
С помощью кодировальной матрицы производится регистрация результатов анализа. Если объем выборки превышает 100 единиц, то используются тетради матричных листов. При количестве исследуемых менее 100 достаточно проведения двумерного или многомерного анализа. Для каждого текста нужно применять свою кодировальную матрицу, что требует кропотливой и трудоемкой работы. Если объем выборки превышает допустимую норму, то сопоставление ключевых признаков анализа осуществляется на компьютере.
Е. Макроструктурные единицы.
Под макроструктурными единицами понимаются достаточно сложные понятийные конструкции, образующие «верхние этажи» человеческих представлений о мире и, в частности, идеологических систем. Эти конструкции, как правило, носят характер сценариев и описывают стереотипные модели развития, с которыми сопряжены ожидания будущего, соображения о прошлом, эмоциональные ассоциации и т.д. Часто эти конструкции имеют литературные или фольклорные прототипы, что отражается в их названиях. Все они в очень сильной степени претендуют на объяснение действительности.
Для обозначения таких конструкций чаще всего используется термин «идеологема»; в различных дисциплинах говорят также о мифологемах, кочующих образах и т.д. Среди подобного рода конструкций, присутствующих в общественном сознании современной России (и распределенных, порою причудливо, по разным идеологическим системам), имеются, например, следующие: Заговор, Оргия коррупции / Криминальная революция / Беспередел, Ограбление / Конверсия власти в собственность, Страна дураков / Город Глупов, «Нет, ребята, все не так», «Возвращение в цивилизацию» и др. Некоторые еще недавно значимые идеологемы (скажем, Борьба за власть, Естественный распад или Тотальная некомпетентность) в последние полтора-два года по различным причинам вышли из фокуса внимания средств массовой информации, а отчасти и населения.
Анализ новостей пример. Подобные документы
- Контент-анализ на примере исследования газеты «Вечерний Ростов»
Проведение контент-анализа газеты и подведение итогов по вопросу попоулярности представленной газеты среди местных газет Ростова. Форма подачи материала, достижение газетой конкурентных преимуществ перед другими изданиями. Локальность подборки статей.
Контент-анализ городской газеты «Ростов официальный»
Тематическая направленность материалов. Жанр, вид, форма и характер публикации. Локальность и герой материала. Вид кодификатора контент-анализа. Кодировочные карточки разных выпусков анализируемой газеты. Общая площадь газеты, журналистские материалы. практическая работа , добавлен 13.06.2012
Анализ газеты «Вечерний Екатеринбург»
Два основных направления в теории массовой коммуникации. Общая характеристика газеты «Вечерний Екатеринбург»: тематика, информационная политика, ориентация, основные цели. Общие условия для функционирования средств массовой коммуникации, ее методы.
Авторский состав современной ставропольской прессы на примере газет «Вечерний Ставрополь» и «Открытая»
Роль автора в журналистской профессии. Воздействие журналистского слова на формирование мировоззрения читателя. Творческая индивидуальность журналиста. Авторский состав региональной прессы. Авторский состав газеты «Вечерний Ставрополь» и «Открытая».
Характерные особенности информационных жанров в PR-публикациях на страницах деловой прессы (на примере газеты «Коммерсант»)
История создания и интересные факты газеты «Коммерсант», Интернет-версия издания, новостные направления. «Черный пиар»: понятие, главные цели. Специфика PR-публикаций в газете, структура подачи материала. Преимущества и недостатки ежедневной газеты.
Изображение человека на страницах газеты «СМ Номер один»
Характеристика газеты «СМ Номер один». Типологические особенности печатного издания. Система текстовых публикаций номера. Тематические линии газеты. Способ изображения личности на страницах печатного издания. Разбор и анализ статей по выбранной тематике.
Проблема метода и жанра в журналистском эксперименте (на материале «Литературной газеты» 1970-х годов)
Взгляды исследователей на понятия «метод» и «жанр» в журналистике. Анализ публикаций «Литературной газеты» 1970-х годов, представленных под рубрикой «Эксперимент «ЛГ»». Практическая значимость эксперимента в условиях развития информационного общества.
Критика современного российского телевидения в «Литературной газете»
Телевидение, как средство воздействия, этапы его становления. Критика российского телевидения на страницах «Литературной газеты». Типологические характеристики издания, дизайн газеты. Анализ материалов телевизионных критиков «Литературной газеты».
Информационная политика газеты «Ставропольские губернские ведомости» (2006–2007 гг.)
Типоформирующие, вторичные и формальные признаки газеты. Особенности информационной политики и жанровой системы газеты «Ставропольские губернские ведомости» за 2006 – начало 2007 гг. Степень влияния смены периодичности на информационную политику.
Анализ системы деловой прессы на примере газеты «Коммерсантъ»
История возникновения и развития деловой прессы в России. Типология деловых изданий, жанры деловой журналистики. Анализ развития современной деловой прессы России (на примере газеты «Коммерсантъ»). Концепция газеты «Коммерсант», основные рубрики, дизайн.
Ж. Единицы, представляющие результаты концептуальных операций.
Их довольно много, однако наибольший интерес для контент-анализа представляют метафоры, примеры и аналогии, которые в общем плане уже были охарактеризованы выше.
Некоторые из метафор активно используются в политических текстах, и их использование считается диагностичным для характеристики как индивидуального сознания автора текста, так и состояния общественного сознания. Например, в политических текстах часто встречается упоминавшаяся «военная метафора» в варианте ПОЛИТИЧЕСКОЕ ПРОТИВОСТОЯНИЕ – ЭТО ВОЙНА, проявляющаяся в таких выражениях, как война с бедностью
,
удар по губернатору
,
атака со стороны оппозиции
,
разгромная публикация
и т.д. При использовании такой метафоры политическое противостояние, независимо от того, в какой форме оно реально ведется, переживается как война, что может, кстати, иметь последствия и для реальных форм политического взаимодействия. Между тем «военная метафора» – это не единственный способ описания политического процесса (и, шире, жизни вообще); они могут описываться с помощью, например, «транспортной метафоры» и/или связанной с ней «метафоры пути» (
Мы все вместе вступили на трудную дорогу
), «архитектурной метафоры» (
государственное строительство, выстраивание властной вертикали
) и ряда других. Метафорика политических текстов достаточно подробно изучалась Дж.Лакоффом и его последователями, в том числе и в рамках контент-аналитической методологии (работы А.Н.Баранова); было показано, что, например, возрастание частотности военной метафоры является одним из коррелятов усиления напряженности в обществе.
Не менее диагностичным может быть исследование динамики примеров и аналогий – так, в российских политических текстах до недавнего времени настойчиво повторялась аналогия (принадлежащая В.Янову), в рамках которой Россия сравнивалась с Веймарской республикой.
Пример отчета по контенту
В качестве примера подготовим отчет в Datafan для аналитики постов в сообществе ВКонтакте. Заходим на сайт, выбираем «Создать отчет бесплатно» и оказываемся в рабочем окне Google Data Studio. Выбираем социальную сеть и шаблон данных, которых вы хотите использовать для создания динамического отчета. Я выберу ВКонтакте.
Окно выбора
Что касается анализа контента в соцсетях, то нас интересует два формата дашбордов: статистика постов с показателями лучших записей за месяц и без него. Выберем обычный и потом настроим его под себя.
Выбираем шаблон
Далее нам нужно настроить выгрузку данных из аккаунта. Для этого создаем новый шаблон данных, подключаем профиль ВКонтакте, выбираем свой профиль, нужное сообщество и ждем, пока данные прогрузятся. Это может занять от нескольких секунд до минуты.
Настраиваем источник
Как только данные прогрузятся, появится кнопка «Открыть отчет в Google Data Studio». В новом окне появился всплывающий баннер с просьбой подписаться на рассылки (можете не подписываться) и далее нам нужно будет связать наши данные с инструментами Data Studio. Для этого нажимаем на кнопку «Связать».
Связываем данные
В итоге у вас появится выгрузка всех параметров с названиями метрик и их описанием. Можете переписать их так, как вам удобно для отчета, главное потом не запутайтесь в терминах.
Для того, чтобы перейти к редактированию дашборда нажимаем «Создать отчет». В браузере откроется новая вкладка с окном редактирования.
Создаем отчет
Перед нами окно работы Google Data Studio. Подробнее о функциях этого сервиса мы рассказывали в отдельной статье про автоматизацию отчетов для SMM-щика, а сейчас разберем возможности шаблона Datafan.
Окно работы
У нас есть три рабочих области: интерфейс управления функциями редактора (вверху), основное окно работы с дашбордом (по центру) и настройка элементов (полоска справа). В данном отчете предоставлены данные по охватам за год: лайки, репосты, комментарии и так далее. Лично мне не хватает еще данных по количеству подписчиков.
Чтобы добавить, копирую окно Клики по ссылке, нажимаю на дубль, ищу в левом окне (в поиске) подписчики и перетягиваю из Доступные поля в Показатель. Теперь у меня появилось окно с количеством подписчиков.
Настройка данных в таблице
А теперь давайте сделаем отчет по контенту. Для этого нам потребуется следующие окна: лайки, репосты, комментарии для отображения действий пользователя. Также нужно индекс вовлеченность по отношению к охватам и количество подписчиков.
Далее в таблице ниже нужно добавить лайки, комментарии, репосты и другие показатели, которые детально отражают статистику конкретных постов за период. Как только настроите таблицу под себя – нажимайте просмотр и тестируйте.
В итоге у вас должен появится дашборд, который показывает данные за любой период, вовлеченность, действия аудитории и охваты. И все это работает без долгого ручного сбора данных! Теперь можете поделиться ссылкой с клиентом и отправить ему отчет на почту со своими комментариями и анализом полученных данных, настроив права доступа (редактирование или только просмотр).
Пример динамического контент-отчета
Единицы, категории и признаки.
При том, что контент-анализ является в своей основе количественным методом, в нем, как уже говорилось, почти всегда присутствует и значительная качественная составляющая. В принципе это верно уже постольку, поскольку единицы контент-анализа, как видно из предыдущего раздела, чаще всего все же являются содержательными и их выделение основывается на семантических (смысловых) критериях; многие из единиц представляют собой обобщенные категории (это относится прежде всего к темам и идеологемам). Иными словами, контент-аналитик занимается количественным анализом качественных категорий. Но этим дело не исчерпывается. Во многих контент-аналитических проектах осуществляется не только оценка степени представленности в тексте тех или иных единиц, но и одновременная оценка этих единиц по тем или иным градуированным качественным шкалам. В частности, это могут быть предложенные Ч.Осгудом шкалы абстрактности (фактически – трудности для восприятия) того или иного содержания; расстояния до индивидуума (какие-то содержательные компоненты могут непосредственно касаться читателя или читателей, а какие-то могут представлять лишь досужий интерес). В сочетании с результатами собственно контент-анализа оценка использованных единиц анализа (тематических) по указанным шкалам дает трехмерную схему типа, например, той, что была предложена французским культурологом А.Молем.
Очевидно, что при анализе могут быть использованы и другие шкалы, кроме того, единицы контент-анализа могут объединяться в различные более широкие категории.
Необходимость применения количественного анализа
Замечание 1
Количественный анализ текстов применяется тогда, когда требуется высокая степень точности при сопоставлении однопорядковых данных. Первым шагом в этом направлении является выявление индикаторов ключевых понятий исследования.
Квантификацию в контент-анализе целесообразно использовать при сопоставлении квант-текстов с другими количественными характеристиками. Количественные характеристики должны обязательно связывается с качественными, которые в исследовании документов фиксируют свойства и признаки выделенных исследователем объектов и позволяют ему проанализировать связанность этих характеристик с исследуемой сферой деятельности составителя документальной информации.
«Фронтальный» и «рейдовый» контент-анализ.
Контент-аналитические исследования можно разделить на два больших класса, которые, пользуясь вышеупомянутой «военной метафорой», можно назвать фронтальными и рейдовыми. Задачей фронтального контент-аналитического исследования является составление максимально более полного представления об информационном потоке – либо на моментальном срезе, либо на протяжении некоторого периода с целью оценки динамики. Это, так сказать, попытка получить объективизированный ответ на вопрос «Что пишут?» Единицы такого анализа в принципе могут быть любыми, но чаще всего в таковом качестве выступают либо тематические единицы, либо ключевые слова, реже оценки и пропозиции и еще реже макроструктурные единицы.
Такой анализ обычно носит сугубо прикладной характер и ведется в режиме мониторинга. Поскольку целью его является составление общего представления о содержании СМИ и через него – об общественном сознании, он должен в идеале стремиться к возможно более широкому охвату информационного потока. На практике, однако, полный охват чаще всего бывает невозможен, да зачастую и не нужен. Тем самым на повестку дня контент-аналитического исследования встает проблема составления репрезентативной выборки – традиционная проблема эмпирического социологического исследования, которая при неудачном решении может полностью дискредитировать его результаты. Решается она в случае контент-анализа традиционными социологическими методами.
Рейдовый анализ, в противоположность фронтальному, ориентирован на решение частных и порой довольно экзотических задач, вытекающих, как правило, из каких-то скорее исследовательских, нежели прикладных интересов, и применительно к нему проблема выборки решается в связи формулировкой этих исследовательских целей и определением единиц анализа. Обоснование выборки при этом производится с учетом стандартных социологических критериев, но может допускать и их нарушение; важно лишь, чтобы факт этого нарушения осознавался и необходимость нарушения специальным образом обосновывалась.
Как проводить анализ контента в социальных сетях
Чтобы проанализировать свой контент в соцсетях требуется сначала разработать стратегию. У нас в блоге есть статья, в которой подробно рассказано, как это сделать. Если вкратце, то сначала нужно проанализировать целевую аудиторию, аккаунты конкурентов и потом составить контент-план.
Шаг 1. Определяем цели контента
Дано: аккаунт локального барбершопа в Instagram. Цель: создать портфолио работ мастеров, донести ценности компании, проинформировать о ценах и услугах. Метрики: лайки, вовлеченность, комментарии. Они должны быть на уровне конкурентов или выше.
Предварительные анализ постов конкурентов показал:
- среднее число лайков на пост – 30;
- вовлеченность за день около 5,7 %;
- комментарии в неделю на все посты – 0,4 (3 комментария делим на 7 постов)
Эти данные возьмем как базовые показатели.
Шаг 2: Определяем язык постов
Теперь мы знаем, кому и что продаем. Теперь, чтобы написать посты, нам нужно составить правила общения с аудиторией (тон бренда). Шаг необязательный, но полезный:
- тон создает общий узнаваемый стиль ведения аккаунта,
- посты писать проще, когда знаешь, в каком ключе их подавать,
- если вы передадите проект, то новому SMM-щику не придется все придумывать с нуля
Учитывая, что барбершоп – бизнес для мужчин и делают его мужчины, то я выделил три основных принципа: доверие, краткость и диалог.
Доверие. Раз возраст клиентов и персонала совпадает (от 25 до 35 лет), то мы будем обращаться на «ты». Желательно как можно реже использовать слово «клиент» – оно создает барьер и выстраивает иерархию при покупки более дружественно.
Краткость. Гости барбершопа ценят время и в постах мы будем краткими и лаконичными. Никаких лонгридов и длинных постов, пишем строго по делу. Периодичность публикаций: редкая, одного в день для начала будет достаточно.
Живой диалог. Хорошо, если посты будут написаны так, как мы говорим в жизни. Никаких сложных конструкций, используем простые формы слов и прямой, как автострада, посыл: вот барбершоп, вот наши преимущества, почему еще не записался на стрижку?
Важно: тон бренда не константа – вы можете его менять. Например, со временем вы поймете, что основная аудитория в сообществе изменилась на мужчин в возрасте от 35 лет и старше. Тут потребуется более уважительное обращение на «вы», но это все лирика. Часто в соцсетях просто игнорируют комментарии клиентов. Например, как здесь:
Пример отсутствия взаимодействия с аудиторией
Комментарий остался без ответа, а можно было иронично сказать: «Пока отращиваем, парни. Кстати, за маской все равно ничего не видно, так что если всегда хотели носить усы, но стеснялись – сейчас самое время :-)»
Здесь тоже никакой реакции от SMM-щика или администрации
А вот тут аудитория общается сама с собой (и получается весьма неплохо). Посмотрев на ответы можно выстроить тон бренда барбершопа: использовать сленг («вискарь»), прямые обращения («Эй, мужики») и эмодзи. Поэтому важно отвечать на комментарии: это не просто влияет на общую вовлеченность и завязывает диалог, но и позволяет лучше понять клиентов и их особенности.
Шаг 3. Отслеживаем статистику контента
Далее пишем посты, публикуем и отслеживаем данные, внося показатели в таблицу. В результате у вас должна появится сводка по контенту.
Пример контент-плана со статистикой
Статистику реакции аудитории можно собирать с помощью сервисов (о них поговорим ниже) или вручную, проверяя данные раз и неделю и подсчитывая количество лайков, комментариев, сохранений и действий.
Можно делать срез по всем постам или считать отдельно для каждого. Вот пример собранных данных по трем постам из контент-плана выше.
Если посчитать данные по этим трем постам, то мы увидим, что поставленные цели выполняются по нижней задаче:
- среднее количество лайков – 28,5 (надо 30);
- средняя вовлеченность за день – 4,2 % (надо 5,7 %);
- количество комментариев в неделю – 0,33 (надо 0,4 %).
Также можно увидеть, что публикация в Stories не дает особого эффекта: основная аудитория приходится на ленту Instagram, где охваты выше в три раза. Но покидает сторис не более 10 % смотревших, а значит контент востребован. Нужно его доработать. Как? Проверить, какой отклик получают рекламные видео или тесты, игры, интерактив. Для анализа Stories можно создать отдельную таблицу с метриками – пошаговый план мы освящали в материале «Как составить контент-план для Историй в Инстаграм».
Шаг 4. Анализируем контент
Посмотрев статистику за три дня, мы видим, что чутка не дотягиваем до средних показтелей конкурентов. Чтобы понять эффективность текста, давайте посмотрим вовлеченность каждого поста. Считать будем не от общего числа подписчиков, а от количества охватов к количеству действий:
- Первый пост с ER 5,61 %: «Доброе утро, парни. Начинаем трудовые будни в Snow Sword: стрижка, кофе, а вечером можно пропустить с нами пару стопок виски. Ждем в гости на Фрунзе, 49».
- Второй пост с ER 3,43 %: «Для нас важно, чтобы каждый клиент чувствовал себя максимально комфортно».
- Третий пост с ER 3,54 %: «Салют, мужики. Запускаем рубрику История. Каждую среду будем публиковать материалы по старинным цирюльням и рассказывать про культуру барбрединга… (далее идет большой текст про старейший русский барбершоп)».
Выводы по тексту: в первом продающем посте есть приветствие и призыв к действию, отсюда 40 лайков и 5 действий. Второй вообще ничего не содержит, кроме рекламы. Поэтому лайков меньше, но есть комментарий и 4 действия. Третий пост призван развлечь и разбавить ленту увлекательным контентом, но действий нет, а охваты низкие. Значит, тратить время на написание развлекательного контента в ближайшей перспективе не стоит – хорошо работаю продающие посты с призывом к действию, а не полезный контент.
Но! Это правило работает только для Instagram и конкретно для этого сообщества и его аудитории. Если проанализировать конкурентов, то окажется, что в ВКонтакте такой контент заходит. В сообществе другого барбершопа, с таким же ГЕО, познавательный пост собрал 13 лайков, два комментария и репоста. По сравнению с другими постами охват у конкурента вырос с 200 до 519 человек. При этом, ER к охвату примерно такой же, как и у нас – 3,27 %. Видно повышение вовлеченности, а значит есть смысл выпускать большие посты для ВКонтакте.
Пример развлекательного поста с хорошей вовлеченностью ВКонтакте
Итак, мы выяснили:
- Продающие посты с призывом к действию в Instagram наиболее вовлекающие;
- Нужно экспериментировать со stories, чтобы найти оптимальный контент для аудитории и увеличить охваты;
- Развлекательные посты лучше публиковать ВКонтакте.
Теперь на основе этих данных пишем новые посты и точно также после выхода анализируем эффективности. Из такой еженедельной работы и состоит контент анализ.
Кстати, контент-анализ направлен не только на рекламу. Он может быть полезен для научной и исследовательской деятельности. Вот исследование активности студентов КемГУ в соцсетях, которое показывает, что почти 45 % постов выбранной аудитории – это фотографии вкусной еды, красивые снимки путешествий и кадры с айфонами. На втором месте с долей 20 % – посты о любви, а на третьем (13 %) – о личных достижениях. Или вот анализ отношения пользователей соцсетей к российской медицине, который приходит к интересному выводу: в соцсетях чаще обсуждают эмоции от визита к врачам, чем услуги, адреса и подробности лечения.
