Материал: Особенности онлайн дискурса благотворительности в России и его основные тренды

Следующий шаг- выделение единицы анализа. Единицей служит некая лингвистическая единица речи или элемент содержания, которые являются индикатором интересующего исследователя явления. Примеры единиц анализа: простое предложение, сообщение целиком, какая-либо идея, социальная ситуация.

За количественную меру единицы анализа принимается единица счета. Она позволяет исследователю фиксировать частоту появления признака категории анализа в тексте.

Таким образом, инструментами контент-анализа могут служить категории анализа, единицы анализа, единицы счета. Также, к инструментам можно отнести кодировочное задание, шаблон для кодирований и инструкцию кодировщика. Шаблон для кодирований составляется в процессе разработки категориального аппарата исследования. Каждой категории соответствует ряд признаков, по которым далее квантифицируется содержание текста. Инструкция для кодировщика- это некий свод правил и комментариев, которые помогают исследователю в ходе кодировки единиц анализа.

В данной работе метод контент-анализа был выбран с целью анализа содержания мониторинга сообщений в социальных медиа. Обоснование выбора данного метода заключается в том, что контент-анализ используется в качестве обобщающего для методов систематического и стремящегося к объективности анализа различного типа текстов на разнообразных медиаканалах. Контент-анализ признается одним из самых технологичных, что позволяет осуществить систематический мониторинг большого объема информации. Контент-анализ является довольно гибким методом, что позволяет проводить с его помощью исследования разного типа. Также, стоит отметить, что контент-анализ позволяет проводить как количественный, так и качественный анализ содержания текстов, и довольно легко подвергается автоматизации и формализации. В табл.5 можно увидеть основные характеристики количественного и качественного анализа.

Таблица 5 Качественные и количественные стратегии контент-анализа

Учитывая данные характеристики контент-анализа, данный метод является наиболее подходящим для анализа публикаций в социальных медиа. Однако, так как массив данных является достаточно объемным для ручной обработки и сборки, были использована специальная система мониторинга социальных медиа.

Обратим внимание на особенности данного метода - мониторинга социальных медиа. В группе онлайн-методов можно выделить следующие: онлайн-опросы, интервью, фокус группы, нетнография, а также статистка, мониторинг. Это и качественные и количественные методы, также они отличаются по степени включения в объект исследования. Мониторинг является количественным методом, характеризующимся низким уровнем включения в объект исследования.

Мониторинг, как метод, отличается рядом специфических характеристик. Во-первых, процесс сбора данных происходит по поисковому запросу (ключевым словам). Таким образом, отсутствует четкое понимание структуры данных. Во-вторых- происходит механической сбор данных- анализируется сообщение, а не человек: возможен анализ как всей генеральной совокупности, так и выборки. В итоге мы получаем некий массив текстов с метаданными (то есть кодированных данных). Важно то, что оценить объем данных возможно только после сбора. Схема структурирования также разрабатывается после сбора.

Результаты анализа могут быть представлены различными типами графического представления данных: таблицы, диаграммы, отчеты, инфографики, потоковый виджет.

Также мониторинг социальных медиа по ряду признаков отличается от мониторинга СМИ. С точки зрения объема публикаций, входящих в состав мониторинга, мы можем сказать, что в СМИ, как правило, объем относительно контролируем, тогда как в социальных медиа объем не контролируется. То же относится и к объему источников сообщений. Еще одна характеристика источников и непосредственно сообщений: в СМИ- это стандартизированная их структура, в социальных медиа- вариативная. Что касается языка сообщений, то в СМИ мы наблюдаем, как правило, формальный язык, в социальных медиа- обыденный.

Рассмотрим основные системы мониторинга социальных медиа, представленные на российском рынке. К лидерам можно отнести следующие системы: Wobot, IQbuzz, YouScan, BrandAnalytics, JagaGam и некоторые другие. В основном результаты мониторинга различных систем отличаются по нескольким критериям, которые, в целом, являются индикаторами качества представленной выдачи. К данным критериям относят: полноту выдачи (то есть, количество найденных сообщений с упоминанием заданного критерия); релевантность выдачи поисковому запросу; скорость поставки данных.

В рамках данного исследования была использована система Wobot, которая представляет собой систему мониторинга и аналитики социальных медиа. Данная система обладает собственной технологией поиска, позволяет находить ретроспективные данные, оценить охват, вовлеченность сообщения и другие показатели. Wobot работает со всеми социальными сетями, а также с другими типами социальных медиа: форумами, блогами, микроблогами, контент-сообществами. Мониторинг социальных медиа системой Wobot позволяет автоматический или ручной поиск и сбор упоминаний по заданному критерию. Механика сбора данных происходит следующим образом:

Задается определенный поисковой запрос;

Далее сканируется информация из API поисковых машин (Google, Яндекс);

Затем- API и RSS ленты ресурсов, предоставляющих доступ к внутреннему поиску (например, социальные сети Facebook, VK и другие);

Далее индексируется информация от поисковых роботов самой системы;

В итоге формируется единая база сообщений (из которой удаляются дубли).

Среди основных задач, которые решает мониторинг социальных медиа можно выделить следующие: управление маркетинговыми коммуникациями компаний (в том числе, оценка их деятельности), управление персоналом, общая оценка информационного поля, выявление связей и закономерностей относительно того или иного объекта исследования и другие задачи.

Таким образом, источником данных для данного исследования служит массив упоминаний (сообщений) о благотворительности, собранный в период с 01.01.2014 по 31.12.2014. В массив упоминаний попадали сообщения, соответствующие поисковому запросу «благотворительность|благотворительный». Таким образом, фокус внимания довольно широк, не ограничен только мероприятиями или фондами, а включает любые упоминания благотворительности, что существенно расширяет полученный массив и возможности для анализа. В анализируемый массив попали сообщения из социальных медиа, которые совпадают по своему содержанию с поисковым запросом. Отметим, что в массив попадают только публичные сообщения, соответствующие поисковому запросу. Всего за анализируемый период было получено 506831 упоминаний на 127 ресурсах. Уникальных упоминаний около половины, остальные - перепечатки (репосты, ретвиты и т.п.), так называемые нечеткие дубли (тексты сообщений идентичны на 90-95%).

Для проведения данного анализа была сформирована выборочная совокупность сообщений, которая представляет собой подмножество заданной совокупности, позволяющее сделать выводы относительно совокупности в целом. Под генеральной совокупностью подразумевается вся социальная группа, про которую необходимо собрать информацию, другими словами, все множество объектов исследования. В данном исследовании генеральной совокупностью служит весь массив собранных упоминаний по запросу «благотворительность». Выборка же является частью генеральной совокупности, которая непосредственно подвергается анализу. Выборочная совокупность формируется из элементов генеральной совокупности называемыми «единицами отбора». Одно из важных свойств, которыми должна обладать выборка- это репрезентативность, то есть возможность выборки воспроизводить характеристики генеральной совокупности.

Существует три основных метода формирования выборки: сплошной отбор, случайный отбор, неслучайный отбор. Сплошной отбор подразумевает обследование всей генеральной совокупности. В нашем случае такой подход нецелесообразен ввиду относительно большого объёма данных и затруднительности его ручного анализа. Метод неслучайного отбора используется, как правило, если исследователь не располагает полным списком единиц отбора и тогда формируется выборка, которая соответствует определённым критериям. В рамках данного исследования мы располагаем полным списком элементов генеральной совокупности, мы можем воспользоваться методом случайной вероятностной выборки. Обоснование выбора данного метода также заключается в том, что мы не располагаем предварительными данными о распределении объектов генеральной совокупности по интересующим нас критериям.

Таким образом, в рамках исследования была сформирована вероятностная случайная, выборка, в которой строго соблюдался принцип равенства шансов попадания в выборку для всех единиц изучаемой совокупности. Выборка формировалась по принципу простой случайной выборки с использованием специальной компьютерной программы для генерации случайных чисел. В итоге в выборку попало 5068 сообщений из которых уникальных- 2324.

Единицей анализа для данного исследования служит публикация (сообщение), попавшее в выборку из массива сообщений, сформированных по заданному критерию.

Первый подход с помощью которого анализировались данные- кодирование каждого сообщения. Каждая единица анализа была проанализирована с точки зрений нескольких категорий. Все сообщения были вручную закодированы по 11 категориям. Выбранные коды охватывают все основные части содержания сообщений, определяемые задачами данного исследования. Категории для анализа были разработаны в процессе операционализации понятия благотворительной деятельности. В качестве двух центральных категорий выделяются доноры и благополучатели. В качестве подкатегорий доноров были выделены следующие: благотворительные организации, добровольцы-индивиды, государственные благотворительные организации и фонды, бизнес-структуры, а также иные типы НКО (не благотворительные). Благополучатели были типологизированы в соответствии со схемой операционализации благотворительной деятельности, представленной в первой главе данной работы. В итоге они представлены следующими подкатегориями: дети, пожилые, тяжелобольные люди, люди с ограниченными возможностями, животные, социально-незащищенные слои, представители профессиональных сообществ. Виды помощи такжебыли операционализированы в соответствии с теоретическими основаниями и включают в себя: различные акции-мероприятия, пожертвования денег, волонтерство, донорство, поиск людей, конференции и форумы (для профессионального сообщества), образовательные мероприятия, различные проблемные ситуации. Кроме того, были добавлены такие стандартные категории для социальных медиа как тональность, визуализация, география, а также тип сообщения, потому как важно посмотреть какие виды сообщений, по какой тематике и с какими эффектами, какие используются наиболее часто. Все категории зафиксированы в кодировочном листе, с которым можно ознакомиться в Приложении 1.

Спектр анализируемых категорий довольно широк, дополнительно были взяты метаданные, которые позволяют описать источники полученных данных: и включает в себя такие показатели как: ресурс, тип ресурса, дату, время, вовлеченность, охват и некоторые другие.

В итоге массив представлял собой таблицу, где в строках были зафиксированы анализируемые сообщения, а в столбцах категории анализа. Полученную базу можно увидеть на Рис.4.

Рис.4 Рабочая база для анализа сообщений

Второй подход, это качественный анализ отдельных сообщений для иллюстрации выявленных тенденций.

Таким образом, мы обосновали используемый метод и приступаем к обработке данных, полученных в ходе мониторинга.

.1 Онлайн дискурс благотворительности в России: основные тренды

Изучение контента социальных медиа является одним из самых актуальных и перспективных направлений в исследованиях медийного пространства. Учитывая растущую популярность и особенности данного сегмента медиа представляется важным рассмотреть то, как тема благотворительности актуализируется в социальных медиа: какие ее аспекты рассматриваются чаще всего, с какой точки зрения, и некоторые другие вопросы.

Среди задач, поставленных в рамках данного исследования, на данном этапе выполняются следующие:

Описание публичного онлайн дискурса благотворительности в русскоязычных социальных медиа;

Проведение сравнительного анализа дискурса благотворительности в традиционных СМИ и социальных медиа.

Общие данные, полученные в ходе мониторинга социальных медиа по запросу «благотворительность» представлены в табл. 6.

Табл. 6 Данные мониторинга социальных медиа по запросу "благотворительность" за период 01.01.2014-31.12.2014

Хронология:

В первую очередь, обратим внимание на статистику по динамике публикаций на интересующую нас тему, что даст возможность увидеть некоторые тренды, связанные с хронологией дискурса благотворительности в онлайн-среде. С точки зрения динамики количества публикаций в течение 2014 года можно наблюдать, что показатели довольно стабильны. Примерно около 15 сообщений в сутки, изначально массив выглядит похоже, что говорит о правильно сделанной выборке Два основных тренда- снижение активности в летние месяцы и резкий рост в ноябре-декабре, что связано с проведением итоговых и новогодних мероприятий. Практически каждый благотворительный фонд или персона организуют мероприятия к новому году, в не зависимости от благополучателя: это сбор сладких подарков для детей или стариков, это отчётные концерты театральных и вокальных труп, это концерты с целью поддержки различных групп. Кроме того, традиция «подарков» помогает привлечь значительно больше средств.

Рис.5Динамика публикаций на тему благотворительности за 2014 год

Ресурс и характер сообщения:

Основной площадкой на которой размещался контент на тему благотворительности оказалась Вконтакте, прочно занявшая лидирующую позицию, доля которой составила 62% от всей массы публикаций. Микроблог Twitter взял на себя еще 19% сообщений (не считая перепечаток). На Facebook и Livejournal в совокупности было опубликовано 13% контента. Также в топ-5 площадок вошел интернет-портал Ливмастер. Ливмастер является нестандартный лидером с точки зрения количества упоминаний о благотворительности, так как это площадка предназначена для купли-продажи поделок ручной работы. Ливмастер содержит раздел блогов, именно там обсуждается благотворительная деятельность, однако блоггинг является скорее дополнительной возможностью данной платформы. Публикации на прочих ресурсах (которых оказалось более 60), в том числе, на таких как: Liveinternet.com, YouTube.com, Instagram.com, а также некоторых интернет-СМИ составили всего 5% от общего массива(см. Прил.2). Так, низкая позиция YouTube.com, возможно, объясняется отсутствием видеороликов на заданную тему. В то же время, в 2014 году Instagram.com еще не обладал такой популярностью у пользователей как в настоящее время, соответственно, можно предположить, что данный ресурс укрепил свои позиции в 2015 году, потому как визуальный образ довольно значим для привлечения внимания, а вот видео сюжеты являются дорогостоящими и не оправдывают затрат.

Такое распределение может быть связано, в первую очередь, с популярностью в России Вконтакте как такового, а также тем, что аудитория данной социальной сети является самой активной и разношерстной с точки зрения половозрастных и прочих социально-демографических характеристик. Таким образом, Вконтакте обладает высоким потенциалом с точки зрения привлечения внимания к благотворительной деятельности.

Характер сообщений и его зависимость от выбранной платформы размещения:

Рассмотрим такой аспект как характер публикаций. Можно наблюдать, что почти половина сообщений является призывом к действию: в основном, это сбор денежных средств, в том числе, срочный, а также приглашения на различные мероприятия и прочие объявления. 39% приходится на различные новости благотворительного сектора и отчетная информация о проделанной работе. Возможно, такие показатели объясняются тем, что призывы и новости довольно легко и быстро распространяются среди пользователей с помощью «репостов», а это является довольно важным, если цель публикации- срочный сбор средств или привлечение внимания к какой-либо акции. Такой формат как истории, включающий в себя некие реальные случаи из жизни и «слезные» сказки, а также отзывы и впечатления, например, от посещения какого-либо мероприятия или участия в акции составили 14%. Таким образом, основной массив сообщений либо призывает к действию: пожертвование, участие в акции, либо носит информационный характер.