Использование метода контент-анализа в исследовании освещения молодежных проблем Кузбасса в региональных СМИ

УДК 316.77; 070

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА КОНТЕНТ-АНАЛИЗА В ИССЛЕДОВАНИИ
ОСВЕЩЕНИЯ МОЛОДЁЖНЫХ ПРОБЛЕМ КУЗБАССА В РЕГИОНАЛЬНЫХ СМИ

Антонов З.Д.

ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет»

antonov.red@mail.ru

В современном информационном обществе СМИ являются важнейшим каналом распространения информации о событиях, происходящих в обществе. Региональные СМИ играют особую роль в информационном поле региона, поскольку они являются основным источником информации для местных жителей. Одним из направлений исследования региональных СМИ является изучение того, как они освещают молодежные проблемы, т. к. молодежь является одной из наиболее активных социальных групп и важным фактором в развитии общества.

Целью исследования являлось изучение освещения молодежных проблем в региональных СМИ Кузбасса с использованием метода контент-анализа.

Использование метода контент-анализа при изучении СМИ отражены в публикациях А. В. Семёновой, М. В. Корсунской, Л. Н. Федотовой и др.

В качестве ресурса для проведения контент-анализа был выбран новостной сайт NGS42 т. к.  он является одним из наиболее популярных и авторитетных новостных порталов на территории Кузбасса [1], активно использует социальные сети для распространения своих материалов, имеет удобный интерфейс и достаточно детализированный архив материалов, что облегчает процесс сбора данных для контент-анализ.

Основным инструментом для сбора данных с сайта была выбрана технология веб-скрейпинга – автоматизированного процесса сбора данных с веб-страниц. Программы для веб-скрейпинга могут анализировать HTML-код, извлекать нужные данные (такие как текст, изображения, ссылки и т. д.), обрабатывать эти данные, а затем сохранять их в файлы, базы данных или другие форматы [2].

Методика проведения контент-анализа СМИ Кузбасса методом веб-скрейпинга включает в себя использование программного обеспечения для сбора и анализа данных из веб-страниц, которые публикуют СМИ Кузбасса. Этот метод позволяет собирать большие объемы данных и анализировать их в автоматическом режиме. Процесс сбора состоит из нескольких этапов [3]:

1. Анализ сайта, изучение структуры и определение местоположения искомой информации. На этом этапе необходимо понять, каким образом сайт представляет информацию, например, какой формат данных используется.

2. Написание скрипта. После анализа сайта необходимо написать скрипт, который сможет автоматически собирать нужную информацию. Скрипт может быть написан на различных языках программирования.

3. Тестирование скрипта. Перед тем, как начинать сбор данных, нужно протестировать скрипт на небольшом количестве данных, чтобы убедиться, что он работает корректно.

4. Сбор данных. После тестирования скрипта можно приступать к сбору данных. Скрипт будет автоматически переходить на нужные страницы и извлекать информацию.

5. Обработка данных. Полученные данные могут быть обработаны, чтобы избавиться от лишней информации и подготовить их для анализа.

Использование языка программирования Kotlin и библиотеки JSOUP позволило нам быстро и эффективно собрать информацию с веб-сайтов региональных СМИ. Благодаря этому, мы смогли получить информацию о студенческой молодежи Кузбасса и ее деятельности в регионе. Метод контент-анализа, который мы использовали для анализа собранной информации, заключался в выделении ключевых слов и фраз, связанных с молодежной тематикой. Сначала мы использовали программу для выделения статей, связанных с молодежной тематикой, на основе ключевых слов и фраз. Затем мы ручным методом проверяли каждую статью и отмечали ее как связанную с молодежью или нет.

Единицей анализа в данном исследовании были статьи, опубликованные на сайте NGS42 в период с 1 января 2022 года по 31 декабря 2022 года, которые содержали информацию о молодежных проблемах. Всего было получено 2876 статей, так или иначе связанных с молодежью. Молодежь в данном случае определяется как социальная группа, которая включает в себя людей в возрасте от 14 до 35 лет [4, ст. 2]. На диаграмме выше показаны результаты частотного анализа молодежных тематик. [pic 1][pic 2]

Наиболее часто упоминаемой темой является «Мобилизация» - ее упоминали в 648 статьях. Люди интересуются политикой и ищут информацию о ситуации в мире, а также о том, какие последствия это может иметь для их жизни и будущего. Интересным является то, что в данной категории присутствует самая популярная статья за 2022 год на исследуемом сайте. Статья с названием «Мобилизованный кузбассовец подал в суд на военкомат» набрала более 200 тыс. просмотров, что в 3 раза больше второй по популярности статьи за тот год.