Влияние противоэпидемических (карантинных) мероприятий в условиях пандемии COVID-19 на население: выявление ключевых тематик с помощью социально-сетевого анализа

Abstract

Цель исследования - изучение реакции общества на введение карантинных мер по данным личностно ориентированного дискурса. Материалы и методы. Произведен сбор текстовых данных на платформе микроблогов. Датасет состоял из 86 750 текстов, объединенных тематикой «пандемия», «карантинные меры». Проведен анализ лексической концептуализации пандемии и карантинных мер в личностно ориентированном дискурсе, репрезентированной в собранных текстах. Выполнена лемматизация на основе библиотеки Snowball, построена матрица datafeature matrix на основе лемматизированных токенов, включавшая 53 токена, частотность употребления которых превышала 1 300 раз. Методом социального-сетевого анализа построена сеть соприсутствия ключевых лексем, состоящая из неориентированных графов. Анализ был выполнен в свободном программном обеспечении R версии 4.4.1 с использованием библиотеки Quanteda, встроенных пакетов base и функции gsub. Результаты. Получена сеть из 53 ключевых лексем, с помощью которых акторы личностно ориентированного дискурса реагировали на карантинные мероприятия. Ядро сети - узел «коронавирус» употреблено 79 838 раз в период с 1 марта по 30 апреля 2020 г. Ближайшие узлы: «тест» (употреблено 4 663 раза) и «Россия» (употреблено 5 848 раз). Сеть имеет высокую центральность, центральный узел сети «коронавирус» свидетельствует о том, что, несмотря на введение жестких ограничительных мер, население фокусировалось не на введенных ограничениях, а непосредственно на пандемии и ее влиянии на жизнедеятельность общества. Заключение. Введение противоэпидемических мероприятий сформировало уникальную социолингвистическую картину мира, отражающую взаимодействие общества с внешним миром в условиях неопределенности и риска здоровью, влияющую на анализ информации и выбор поведенческой стратегии обществом.The aim of this study was to examine the public reaction to the implementation of quarantine measures through a personality-oriented discourse. Materials and methods. Text data were collected from a microblogging platform, resulting in a dataset of 86,750 texts related to the topics of "pandemic" and "quarantine measures". The lexical conceptualization of the pandemic and quarantine measures represented in the texts was analyzed through the lens of a personality-oriented discourse. Text lemmatization was conducted using the "snowball" library. A data feature matrix was then created based on the lemmatized tokens, which included 53 tokens with a frequency of use exceeding 1,300 times. The Social Network Analysis (SNA) method was used to create a keyword co-occurrence network consisting of undirected graphs. This analysis was performed using the free software R version 4.4.1, with the assistance of the Quanteda library, built-in "base" packages, and the gsub function. Results. The resulting network consisted of 53 key lexemes, which actors used to respond to quarantine measures in the personality-oriented discourse. The central node of the network was "coronavirus", which was used 79,838 times between March 1 and April 30, 2020. The nearest nodes were "test" (used 4,663 times) and "Russia" (used 5,848 times). This network had high centrality, indicating that despite strict restrictive measures, the focus of the general public was on the pandemic itself and its impact on society rather than on the restrictions imposed. Conclusion. The implementation of these anti-epidemic measures has created a unique sociolinguistic world view, reflecting the interaction between society and the outside world in a time of uncertainty and health risks, affecting the analysis of information and the behavioral strategies chosen by society.