  
Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Факультет социологии
Кафедра методов сбора и анализа социологической информации
Выпускная квалификационная работа по направлению 040100.62 «Социология» подготовки бакалавра на тему: «Анализ структуры распространения новостной информации в социальных сетях»
Студентка группы № 432
Мурзова Ирина Олеговна
Научный руководитель
Старший преподаватель
кафедры методов сбора и анализа
социологической информации,
Полухина Елизавета Валерьевна
Москва, 2014
Оглавление
Введение 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ ИЗУЧЕНИЯ НОВОСТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ 13
1.1.Современная Россия в Интернете: стремительное увеличение пользователей Сети 13
1.2. Социальные сети: структура коммуникации online vs. offline 16
1.3. Типология социальных сетей виртуального пространства 18
Глава 2. Исследования Интернет-пространств. Основные подходы в России и за рубежом 21
2.1.Концепция «лидеров мнений» Пола Лазарсфельда. Соотнесение с онлайн медиа 22
2.2.Неавтоматизированные методы 25
2.2.1.Нетнография 25
2.2.2.Выборочный метод 27
2.2.3.Анализ поисковых запросов 27
2.2.4.Ручной мониторинг 28
2.3.Автоматизированные методы 28
2.3.1.Мониторинг социальных сетей 28
2.3.2.Средства Data Mining 29
2.4.Смешанные методы: совмещение автоматизированных и неавтоматизированных методов 30
2.4.Эпоха Больших данных: начало перехода к новому понимаю данных 32
2.5.Онлайн исследования в социологии: новые методы анализа данных 37
Глава 3. Сетевой анализ как метод изучения виртуального пространства 44
3.1.Основные метрики, используемые в сетевом анализе 45
Глава 4. Обоснование понятия «ложная новость» 48
Глава 5. Описание работы с системой мониторинга социальных сетей в качестве метода сбора данных 53
5.1. Процедура анализа текстов: соотнесение с классическим контент-анализом 55
5.2. Построение выборки и сбор данных 58
Глава 6. Выявление различий в структурах реальных и ложных новостей в социальных сетях 60
Глава 7. Определение характеристики «лидеров мнений» в структуре распространения новостей 62
7.1. Анализ двух кейсов: подробное рассмотрение ключевых характеристик сети на примере политических новостей 65
Кейс 1. Реальная новость: «Министр обороны: Италия может направить миротворцев на Украину» 65
Описательная статистика 65
Сетевые показатели 69
Кейс 2. Ложная новость: «Минобороны РФ - Небольшой сбой курса российской ракеты РС-24 ЯРС. Пентагон - Это провокация, ПВО США не смогли взять цель» 74
Описательная статистика 74
Сетевые показатели 75
Заключение 80
Библиографический список 84
Приложения 87
Введение
На сегодняшний день внимание многих ученых, работающих в различных научных сферах, сосредоточено вокруг Интернет исследований. Особенно актуальными становятся работы, посвященные изучению феномена Больших данных. Высокие возможности современных компьютеров, широкое распространение Интернета, возрастающая доступность средств связи для различных групп населения сопровождается ежедневным приростом информации.
В виртуальном пространстве пользователи оставляют огромное количество информационных следов – публичные сообщения, фотографии, заметки, видео, личные данные. Социальные сети при этом, становятся удобной платформой для пользователя (для интеграции всех этих действий на одном сайте), так и для исследователей (для наблюдения за виртуальными процессами). Особое значение в области изучения социальных сетей придается исследованиям структуры виртуальных взаимодействий, информационному потреблению, а также проблемам доверия к информации в виртуальном пространстве.
Пространство социальных сетей предоставляет широкие возможности не только отдельным пользователям, но и различным организациям. Во-первых, это позволяет установить быстрый контакт с потребителем/читателем, а во-вторых, повысить охват распространяемой информации. В виртуальный диалог вовлечены не только производители каких-либо товаров, но и представители СМИ как ведущих национальных каналов и газет, так и отдельных частных изданий. Между такими акторами СМИ происходит борьба за читателей, которые в свою очередь должны буквально прорываться через непрекращающиеся потоки информации.
Однако сама структура таких информационных потоков мало известна. Она имеет сходные характеристики с оффлайновыми сетевыми моделями взаимодействия, но не может быть сведена к ним. Виртуальное пространство отличается высокой степенью анонимности таких сетей и иному распределению связей между акторами.
Огромное количество источников информации, разнообразное изложение одного и того же материала затрудняет ориентацию в анонимном пространстве виртуальной сети. В данном контексте особенно важным становится рассмотрение новостной коммуникационной сети. В виртуальном пространстве существует огромное множество различных новостных агентств, сайтов и отдельных акторов, распространяющих информацию, используя определенные механизмы действий. При повышении числа источников, транслирующих различную, часто противоположную информацию об одном и том же событии, снижается уровень определенности по отношению достоверности этой информации.
Следовательно, необходимо изучение информационных поводов и их структуры. Именно в таких случаях, когда информационный повод получает широкое распространение и обсуждение со стороны пользователей, важно понять, кто является лидером мнений в данной сети, из каких источников предоставляется информация, какова структура взаимодействий участников сети. Такое комплексное представление о распространении информации особенно важно в отношении ложных (содержащих недостоверную информацию) новостей, целью которых является создание информационной напряженности относительно какого-либо объекта/персоны/события.
В этом контексте становится особенно важным создание и развитие новых методов онлайн исследований. Отдельное место при этом занимают автоматизированные методы сбора и анализа информации, которые до сих пор остаются малоизученными и трудно применимыми в социологических исследованиях. Данная проблема тесно связана с недоступностью существующих программ для исследователей и сложностью самостоятельного создания специализированных программ для каждого необходимого вида анализа. Более того, существующие автоматизированные системы сбора информации не предназначены для социологического исследования, что обусловлено минимальным набором функций для анализа полученной информации.
Теоретической основой данной работы является концепция американского социолога Пола Лазарсфельда о «двухступенчатой коммуникации и лидерах мнений»1. Согласно данной теории распространение информации от СМИ к обществу происходит через лидера мнений – персоне, обладающей большим уровнем доверия у групп населения. Далее посредством социальных сетей и связей охват распространения новости увеличивается. Более того, Лазарсфельд установил, что при коммуникации с лидерами мнений происходит не только увеличения распространения новости, но и влияние этой информации на аудиторию.
Следовательно, в процессе коммуникации важно не средство передачи информации (и, возможно даже не ее содержание), а позиция лидера мнений. Чем больше доверия эта персона имеет в глазах публики, тем больше будет охват.
В данной работе предполагается, что двухступенчатую модель коммуникации Лазарсфельда можно проследить и в виртуальном пространстве социальных сетей. То есть, информация СМИ размещенная на странице человека, обладающего статусом «лидера мнений» (человек, активно ведущий деятельность на страницах социальных сетей, обладающий большим числом виртуальных друзей, подписчиков), во-первых, сразу же получает большой охват аудитории, а во-вторых, повышает вероятность широкого распространения новости (за счет большого числа подписанных пользователей на страницу «лидера мнений»).
Следует отметить, что в данном контексте понятие «лидер мнений» имеет некоторые дополнительные характеристики (в сравнении с концептом Лазарсфельда):
Количество «друзей» как социальный капитал – число виртуальных подписчиков является одной из наиболее важных характеристик. Так, если у человека, допустим, 1000 друзей в социальной сети, следовательно, любая размещенная информация на данной странице потенциально может быть просмотрена тысячей людей. Если каждый из них сделает «репост» этой информации (разместит специальную ссылку на своей странице с указанием автора новости), то количество людей, которые увидят эту новость, будет увеличиваться в геометрической прогрессии. Далее по принципу «сарафанного» радио новость будет распространяться по аудитории.
Персона «лидера мнений»
Следует разделить лидеров мнений на две группы: реальные люди и сообщества.
В первом случае «лидер мнений» - это страница реально существующего человека (возможно, публично известного, например, политик, певец и так далее), у которого есть своя аудитория людей, доверяющих ему, которые подписаны на его аккаунт в социальных сетях. Социальная сеть необходима как площадка для общения этого актора с его аудиторией, мгновенного информирования .
Во втором случае – это популярные сообщества (группы) в социальных сетях, которые объединяют большое количество людей. В зависимости от выкладываемого контента эти группы можно разделить на: развлекательные, познавательные и так далее.
Более того, лидерами мнений могут быть аккаунты людей (или сообществ), которые на самом деле являются «фейковыми» пользователями2. Это специально созданные учетные записи, которые используются для имитации сетевой активности вокруг каких-либо процессов, происходящих в виртуальном пространстве.
Исследовательская проблема
В анонимном виртуальном пространстве ведущую роль в распространении информации играют «лидеры мнений» - это те акторы, которые имеют огромное количество «друзей» (социальный капитал), активно ведущие свою страницу, размещающие контент и так далее. Это могут быть как профили известных людей, так и просто активные люди (в частности блоггеры), а также информационные агентства. Размещенная таким актором новость потенциально может быть прочитана всеми, кто подписан на данный профиль. Лидер мнений, участвуя в распространении новостной информации, может способствовать повышению интереса к ней со стороны подписчиков, которые, в свою очередь, также могут разместить ее на своей странице, что автоматически повышает охват новости.
Проблема заключается в то, что на индивидуальном уровне невозможно составить полное представление о составе сети, ее характеристиках и взаимосвязях. Необходимо детальное рассмотрение структуры распространения новостной информации в социальных сетях.
Исследовательский вопрос: отличаются ли структура распространения «реальной» и «ложной» новости?
Цель исследования
Анализ структуры распространения новостной информации в социальных сетях с применением автоматизированных средств-сбора данных (система мониторинга социальных сетей) и методов сетевого анализа.
Задачи дипломного исследования заключаются в следующем:
Определить и операционализировать понятие «ложной новости»
Описать основные принципы работы с инструментом мониторинга социальных сетей, определить существующие ограничения метода сбора данных, соотнести с построением выборки
Выявить различия в структуре реальных и ложных новостей
Определить характеристики «лидеров мнений» - акторов с большим числом связей с остальными участниками сети
Эмпирический объект исследования: совокупность информационных (новостных) сообщений, размещенных в социальной сети Twitter в период с апреля по май 2014 года. Единица анализа – единичное сообщение.
Теоретический объект: новостная информация («реальная» и «ложная»), распространяемая в социальных сетях
Предмет исследования: структура распространения реальных и ложных новостей
В выборку эмпирического исследования вошли 3 «реальных» и 3 «ложных» новости, опубликованных в апреле-мае 2014 года. Новости анализировались за недельный период (7 дней), начиная с момента публикации.
В качестве основной интернет-площадки для исследования распространения новостей была выбрана социальная сеть Twitter. Данный выбор обусловлен особенностями архитектуры данной социальной сети: Twitter – это микроблог, что означает публичный обмен короткими сообщениями (до 140 символов). Такая организация коммуникационной сети используется, с одной стороны, для оперативного информирования подписчиков о чем-либо, с другой стороны, для быстрого реагирования на публикуемые записи3. Присутствие различных СМИ, а также высокая интеграция с внешними (по отношению к социальной сети Twitter) ресурсами, публичность коммуникаций позволяет выделить данную социальную сеть как особую информационную среду.
Таблица №1
Кейсы, вошедшие в выборку
Заголовок
|
первоисточник
|
дата публикации
|
Число упоминаний в сети Twitter
|
Ложные новости
|
В Москве после встречи с Путиным пытался застрелиться директор "Первого канала"
|
http://ivona.bigmir.net/showbiz/stars/391093-Konstantin-Ernst-pytalsja-zastrelit-sja-posle-razgovora-s-Putinym
|
03.05.14
|
108
|
В Донецке сепаратисты расклеили антисемитские листовки: евреи должны заплатить $50 за регистрацию
|
http://gordonua.com/news/separatism/V-Donecke-separatisty-raskleili-antisemitskie-listovki-evrei-za-50-dolzhny-proyti-registraciyu-18609.html
|
16.04.14
|
101
|
Минобороны РФ - Небольшой сбой курса российской ракеты РС-24 ЯРС. Пентагон - Это провокация, ПВО США не смогли взять цель
|
http://ruskline.ru/politnews/2014/04/28/minoborony_rf_nebolshoj_sboj_kursa_rossijskoj_rakety_rs24_yars_pentagon_eto_provokaciya_pvo_ssha_ne_smogli_vzyat_cel/
|
28.04.14
|
390
|
Реальные новости
|
Министр обороны: Италия может направить миротворцев на Украину
|
http://ria.ru/world/20140504/1006495411.html
|
04.05.14
|
460
|
Фильм Андрея Звягинцева "Левиафан" получил приз Каннского кинофестиваля за лучший сценарий
|
http://www.1tv.ru/news/culture/259554
|
24.05.14
|
1359
|
В иркутской школе №11 появилась "Азбука вежливости"
|
http://vesti.irk.ru/news/society/164374/
|
05.05.14
|
331
|
Предполагается, что структуры «ложных новостей» будут похожи по строению и характеристикам «лидеров мнений» между собой, и при этом, будут основательно отличаться от структур «реальных новостей». То есть, по анализируемым данным будет возможно выделить явные сходства и различия в структуре распространения «реальных» и «ложных» новостей.
Ограничения исследования
Доступ к информации в социальных сетях
Политика социальных сетей предоставляет человеку возможность защитить свои данные и размещенную информацию от публичного просмотра. Следовательно, даже если человек активно распространяет и публикует информацию и новости, но при этом закрывает общий доступ к странице, данная единица уже не будет включена в выборку.
Исследователь может работать только с той информацией, которая доступна для публичного доступа.
Более того, общая картина распространения информации может быть искажена за счет того, что люди могут и увидеть новость, отреагировать на нее, но не примут решения распространять ее дальше, либо писать комментарии к ней. Такие «пассивные пользователи» не учитываются в общих подсчетах, так как невозможно с достаточной уверенностью утверждать видели они новость или нет, передали ее другим людям (сообщением или же устно) или нет. Возможно говорить только о потенциальном охвате такой аудитории.
Принцип работы системы мониторинга социальных сетей.
Мониторинг социальных сетей — это выборка текстов пользователей социальных сетей, основанная на тех или иных критериях отбора данных текстов.
Это определенный способ сбора данных, осуществляемый специальным программным обеспечением, в котором исследователь может задать ключевые слова для поиска, дату мониторинга, список исследуемых ресурсов. Все это автоматически выгружается в базу данных и уже может быть предметом анализа. Сама база представляет собой, помимо заданных критериев, конкретные сообщения пользователей, их «координаты» в Сети (никнейм, индивидуальная ссылка на сообщение, география и возраст, если это было указано респондентом). Более того, в этой же базе мы получаем сведения о потенциальном количестве пользователей, увидевших это сообщение, либо отреагировавших на него. Таким образом, мы получаем агрегированную базу текстов, с уже заданными кодами (тегами, словами поиска), которую можем анализировать как количественно, так и качественно.
В силу того, что данное программное обеспечение может осуществлять поиск только по собственной базе ресурсов (ссылок на различные типы социальных медиа), следовательно, нельзя говорить о генеральной совокупности источников.
В данном случае, этим ограничением можно пренебречь. Значительная доля коммуникаций происходит на широко известных платформах (таких как Twitter, Facebook, Livejournal, Вконтакте, Одноклассники), которые неизменно входят в выборку при любом виде мониторинга социальных сетей.
Основные результаты
В результате проведения сетевого анализа было выявлено, что оба типа информационных поводов имеют схожие характеристики по статистикам моделей. Акторы слабо связаны между собой, невозможно выделить кластеры.
Различия заключаются в индивидуальных характеристиках акторов каждой сети. В частности, ключевую роль играют такие пользователи, которые являются «лидерами мнений». Такие вершины имеют не только большую мощность узлов, но и большое количество подписчиков в сети Twitter.
Отдельно необходимо отметить специфику социальной сети Twitter в контексте изучения распространения новостей в данном виртуальном пространстве. В обоих случаях (реальных и ложных новостей) большое количество упоминаний связано с искусственным наращиванием объема публикуемых сообщений.
Речь идет об астротурфинге (astroturfing) – это искусственное формирование обсуждений, путем распространения информации, публикации комментариев по какой-либо теме на различных ресурсах с помощью специально созданных аккаунтов, имитирующих деятельность реального человека4. Это может быть набор аккаунтов, которые периодически обновляют информацию, ведут свою страницу и внешне ничем не отличаются от других профилей реальных людей. Также посредством специальных программ возможно создание многочисленных профилей и автоматическое распространение информации через данные аккаунты. Такие искусственные «боты» позволяют за короткое время разместить одну и ту же информацию якобы от разных людей.
Высокая доля «фейковых» аккаунтов, ведущих искусственное наполнение информационного пространства сети, является ключевой особенностью распространения и реальных, и ложных новостей в Twitter.
|
