CC BY
0
Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2023.
№ 76. С. 217-228.
Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science. 2023. 76. pp. 217-228.
Научная статья УДК 316.77
doi: 10.17223/1998863Х/76/20
РИСК-КОММУНИКАЦИЯ В СФЕРЕ ЗДОРОВЬЯ: ТЕМАТИЧЕСКАЯ ФОКУСИРОВКА СОБЫТИЙНОГО ПОТОКА COVID-19 В НОВОСТНОМ ДИСКУРСЕ
Зоя Ивановна Резанова1, Юлия Евгеньевная Сыпченкова2
1 2 Томский государственный университет, Томск, Россия 1 rezanovazi@mail.ru 2 korovina.juliaa@gmail.com
Аннотация. В статье представлены результаты анализа соотношения событийного ряда развития коронавирусной инфекции и ее отражения в контенте ведущих российских новостных агентств ТАСС и РИА, проведенного с использованием метода автоматического анализа текстовой коллекции. Выявленные случаи рассогласования роста заболеваний к концу 2020 г. и снижения уровня информационной активности интерпретируются как потенциальные факторы инфодемии.
Ключевые слова: COVID-19, риск-коммуникация, новости, тематическое моделирование, инфодемия
Благодарности: статья подготовлена при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 23-28-01001.
Для цитирования: Резанова З.И., Сыпченкова Ю.Е. Риск-коммуникация в сфере здоровья: тематическая фокусировка событийного потока COVID-19 в новостном дискурсе // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2023. № 76. С. 217-228. doi: 10.17223/1998863Х/76/20
Original article
RISK COMMUNICATION ABOUT HEALTH: THEMATIC FOCUS OF THE COVID-19 EVENT FLOW IN NEWS DISCOURSE
Zoya I. Rezanova1, Yulia E. Sypchenkova2
1 2 National Research Tomsk State University, Tomsk, Russian Federation 1 rezanovazi@mail.ru 2 korovina.juliaa@gmail.com
Abstract. The article presents the results of an analysis of the relationship between the event series of the coronavirus infection and its reflection in the texts of the leading Russian news agencies TASS and RIA. Temporal dynamics (2020) and spatial-administrative (ratio between Moscow and the regions) variation were studied. The analysis was carried out using the method of automatic text analysis to identify information gaps as one of the reasons of the infodemic. The study is based on the basic concept of modern discourse analysis about the "non-neutrality" of news, about the structuring of events in news according to the principle of relevance, determined by the processes of institutional and social production and consumption of news. The empirical material is data from statistics on the spread of the coronavirus infection Stopcoronavirus from the Yandex DataLens service and Wikipedia, mentioning the most important events during the pandemic. Texts from news publications of RIA and TASS related to the pandemic and published in 2020 (794,611 words) were used as material for constructing a thematic model. The probabilistic topic modeling method was
© З.И. Резанова, Ю.Е. Сыпченкова, 2023
used to highlight the thematic structure of news content. The constructed generative model determines which words generate each topic and which topics generate the document. Thus, the model makes an assumption about the surface semantic structure of the text. As a result of the use of automatic thematic modeling, the most frequent lexical units were identified, representing the development of the pandemic during 2020, organized into thematic units. On this basis, the following conclusions were made. 1. Leading Russian news agencies, with varying degrees of efficiency, reflected the dynamics of the development of the pandemic at different stages of its spread and significant events. 2. The characteristics of the reflection of the pandemic noted as positive are: 1) the combination of thematic updating (peaks of informational thematic highlighting) with the retention of a significant topic throughout the year, 2) the presence of variation in thematic focuses in its correlation with the administrative-territorial uniqueness of the Russian Federation. At the same time, a discrepancy was revealed between the increasing criticality in the development of the pandemic by the end of 2020 and the decreasing level of information activity as it was presented on the pages of leading federal news agencies. This fact can be interpreted as one of the factors in the formation of an infodemic in a situation characterized by high social risks in risk communication in the field of health.
Keywords: COVID-19, risk communication, news, topic modeling, infodemic
Acknowledgments: The study is supported by a grant of the Russian Science Foundation, Project No. №23-28-01001.
For citation: Rezanova, Z.I. & Sypchenkova, Yu.E. (2023) Risk communication about health: thematic focus of the COVID-19 event flow in news discourse. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Filosofiya. Sotsiologiya. Politologiya - Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science. 76. pp. 217-228. (In Russian). doi: 10.17223/ 1998863Х/76/20
Введение
Коммуникация о социальных рисках (риск-коммуникация) входит в актуальную исследовательскую повестку гуманитарных наук вследствие чрезвычайной социальной значимости выработки оптимальных ответов общества на кризисы, имеющие разную природу. В системе социальных ответов на риски разработка стратегий институциональной коммуникации занимает одно из значимых мест.
Как известно, оповещение населения об опасности с целью снижения степени обеспокоенности людей или, наоборот, трансляция обеспокоенности могут быть обусловлены разными политическими причинами. Риск-коммуникация в сфере здоровья как часть социальной политики государства представляет собой стратегически продуманные и планомерно осуществляемые действия по регулированию информационных потоков, начиная с кабинета конкретного врача и заканчивая публичными обсуждениями в СМИ.
Распространение новой коронавирусной инфекции COVID-19 дало весьма значимый материал для исследования информационного взаимодействия между обществом и властью, которое обеспечивается прежде всего государственными медиа. COVID-19 характеризовался беспрецедентно высокой скоростью распространения, породив кризис едва ли не во всех сферах жизни отдельного человека и государства в целом, включая и кризис информированности населения, инфодемию [1]. Инфодемия, характеризующаяся переизбытком онлайновой и офлайновой информации, проявляющаяся в сосуществовании противоположных мнений, оценок, слухов, недостоверной информации, формируется на пересечении деятельности акторов с различными социальными статусами и функциями. По данным сайта https://arxiv.org [2], в настоящее вре-
мя наиболее исследованной является роль социальных сетей, прежде всего Твиттера, в формировании информационного поля инфодемии; работы, посвященные СМИ, единичны. В российских исследованиях роли СМИ в отражении ситуации COVID-19 наряду с выявлением тематического аспектиро-вания кризисной ситуации [3, 4] уже были отмечены инфодемийный характер новостного потока [5], проблемы распространения недостоверной информации, актуализация страхов и рисков людей в ситуации кризиса [6, 7].
В данной статье нами поставлена задача выявления вариантов ответа ведущих российских новостных агентств на вызовы, связанные с оперативным информированием населения о развитии новой коронавирусной инфекции COVID-19. Мы полагаем, что недостаточная синхронизация информационного потока СМИ с пиками развития кризисной ситуации может быть скрытым, неявным фактором появления слухов, фейков и других инфодемийных явлений. Решая задачу, мы сравниваем официальные статистические данные о развитии пандемии и тематические доминанты новостей информационных агентств РИА и ТАСС во временной динамике (на протяжении 2020 г.) и пространственно-административном (соотношение Москва и регионы) варьировании.
Исходной теоретической идеей исследования является положение современного дискурс-анализа о «ненейтральности» новости: новость в СМИ не копирует информационно событие, но моделирует, интерпретирует его в соответствии с интересами той социальной группы, которую представляет издание. Средством моделирования ситуации в тексте новости является структурирование событийного ряда по принципу релевантности: наиболее важная информации задается вначале, лексически и стилистически маркируется во всем пространстве текста [8. С. 125, 137]. Такое построение новости позволяет выявлять тематические фокусировки новостного потока в качестве способов объективации точек зрения, «фокусов» эмпатии официальных акторов медиа-дискурса [9. С. 19], что особенно актуально при освещении кризисных событий.
В настоящее время, когда цикл развития коронавирусной инфекции завершился, обращение к значительным объемам текстовых данных позволяет выявить направления в интерпретации риск-коммуникации в сфере здоровья ведущими информационными агентствами, являющимися рупорами государственной интерпретации кризисной ситуации.
Материал и метод
При решении этой задачи мы прежде всего обратились к данным статистики распространения коронавирусной инфекции [10, 11]. В анализе далее мы учитываем социально значимые факты и события, обусловленные распространением пандемии: появление официальной информации о вспышке в Китае неизвестной пневмонии (20 января состоялось заседание Комитета ВОЗ по чрезвычайной ситуации из-за вспышки неизвестного вируса), закрытие границ для туристов из Китая и прекращение железнодорожного сообщения с Китаем 28 января, с 5 февраля Россия начала эвакуировать своих граждан из центров активного распространения пандемии, 20 февраля был объявлен запрет въезда на территорию России граждан Китая. Значимыми для 2020 г. событиями стали регистрация «Спутник V» в августе и «ЭпиВак-Корона» в октябре, с начала декабря началась вакцинация в Москве. К 30 сентября завершилась третья стадия клинических испытаний.
Далее была решена задача тематического моделирования новостей. Задача сопоставления событийного ряда и его отражения в текстах СМИ потребовала привлечения значительного объема текстов и использования методов их автоматической обработки. Материалом для построения тематической модели послужили новости агентств РИА и ТАСС, касающиеся пандемии и опубликованные в период с 1 января по 30 декабря 2020, объемом 794 611 слов. Все тексты прошли стандартный этап предобработки для последующего автоматического анализа и были сгруппированы по дате публикации и по факту принадлежности к Москве или регионам. Группировка осуществлялась на основе метаинформа-ции, сопровождающей текст новости. Объем текстов новостей о распространении пандемии в Москве составил 609 803 слова, в регионах - 184 808 слов.
Для выделения тематической структуры новостного контента нами был использован один из методов автоматической обработки естественного языка -метод вероятностного тематического моделирования. Объектом моделирования были лексические элементы поверхностной структуры текста, результатом - семантическая (тематическая) модель текста. Модель определяет вероятности слов в каждой теме и вероятности тем в каждом документе, т.е. выявляет то, какие слова формируют каждую тему (ключевые слова) и какие темы, в свою очередь, составляют специфику документа.
В результате работы алгоритма нами был выявлен набор ключевых слов
и каждому набору в соответствии с его наполнением была дана номинация,
1
или тема .
Приведем примеры выделенных тем и первых по частотности десяти ключевых слов в таблице.
Темы представления пандемии в текстах ТАСС и РИА в 2020 г.
Москва Регионы
Вспышка коронавируса в Китае ['китай', 'человек', 'коронавирус', 'вспышка', 'случай', 'новый', 'провинция', 'воз', 'здравоохранение', 'заболевание'] Вспышка коронавируса в мире ['страна', 'коронави-рус', 'город', 'новый', 'сообщить', 'ухань', 'заболеть', 'вирус', 'распространение', 'сша']. Статистика распространения коронавируса ['мир', 'covid', 'последний', 'россия', 'тысяча', 'данные', 'стоп-коронавирусрф', 'портал', 'представить', 'март'] Информирование о коронавирусе ['covid', 'случай', 'коронавирус', 'миллион', 'новый', 'число', 'данные', 'ситуация', 'заражение', 'выявить'] Испытание вакцины ['вакцина', 'испытание', 'клинический', 'доброволец', 'исследование', 'актуальный', 'препарат', 'эпидемиология', 'второй', 'иммунитет'] Заболеваемость коронавирусом в Москве ['медицинский', 'пациент', 'врач', 'помощь', 'москва', 'больной', 'больница', 'лечение', 'прессслужба', 'сергей'] Пандемия ['случай', 'заражение', 'человек', 'ограничение', 'неделя', 'работа', 'пандемия', 'объявить', 'распространение', 'режим'] Авиасообщение ['рейс', 'рф', 'москва', 'полет', 'россиянин', 'авиакомпания', 'авиасообщение', 'вывозной', 'исключение', 'чартерный'] Статистика распространения коронавиру- са ['человек', 'коронавирус', 'случай', 'инфекция', 'covid', 'данные', 'коронавирусный', 'последний', 'пациент', 'находиться'] Лечение коронавируса ['пациент', 'больница', 'помощь', 'больной', 'скорый', 'лечение', 'минздрав', 'врач', 'место', 'госпиталь'] Вспышка коронавируса в Китае ['китай', 'вспышка', 'коронавирус', 'сообщить', 'кнр', 'новый', 'гражданин', 'страна', 'здравоохранение', 'находиться'] Коронавирус в регионах ['регион', 'область', 'коронавирус', 'случай', 'человек', 'инфекция', 'сообщить', 'режим', 'коронавирусный', 'работа'] Вакцинация ['медицинский', 'вакцина', 'препарат', 'вакцинация', 'первый', 'госпиталь', 'лечение', 'врач', 'декабрь', 'койка'] Авиасообщение ['рейс', 'аэропорт', 'авиакомпания', 'пассажир', 'военный', 'российский', 'россия', 'рф', 'владивосток', 'округ']
1 Алгоритм применения метода и результативные списки ключевых слов, объединенные в тему, представлены по ссылке: https://colab.research.google.com/drive/1V0SCPQaN7kJ4gz8ARTA0TiiPTQX02 jpd?usp=drive_link
Таким образом, была выявлена тематическая организация каждого дня 2020 г., что позволило представить динамику частотности представления тем в анализируемых текстах информационных агентств в двух базах данных и соотнести их с динамикой развития заболеваемости и значимыми социальными фактами и событиями, обусловленными развитием пандемии.
Результаты и обсуждение
На рис. 1, 2 представлена визуализация динамики тем в текстах информационных агентств в Москве и регионах.
Рис. 1. Динамика представления тем в новостном контенте о развитии пандемии в Москве
>1
S / i\ j\
Л / * !i .' i ! i / !/ V i i \ /1
1 / / \ ! \ \ ! i i i ; Л Л / ' /\1 J ; /\
1 1 j * ' i i! i V i / ; i; \\ / \ 1 V J ; i i / ',
i i 1 i i i ! и W:/ / 1 чд \ / J V / ? A
1; ji ji ■ \ \ i i n /' • i ,
I: : i; \ A 1/ \ V
i; / / |'i Л ill V MVP Л Л
\ ¡¡J \ • ' \ 7 \ ;• >----------- /\ / '-. X \ • .____— — V.А/ '• .N.'^y^ .... / ХЛ \
-стопкоронавирус РФ .....лечение коронавируса — • - вспышка в Китае---коронавирус в регионах
Рис. 2. Динамика представления тем в новостном контенте о развитии пандемии в регионах
Как можно видеть при сравнении графиков, информационный контур характеризуется как определенной общностью в представлении темы в новостях о Москве и регионах, так и ожидаемыми вариациями. Значимость темы вспышки коронавирусной инфекции в Китае в новостном контенте о Москве и о регионах представлена практически синхронными пиками активности в январе и феврале и резким спадом темы на протяжении остальных месяцев года.
При этом в московском новостном контенте в марте активность представления темы распространения коронавируса в Китае сменяется пиком интереса к его активизации в других странах мира, который также значительно снижается в мае, выходя периодически на небольшие пики на протяжении всего года. Наличие в теме «Статистика распространения коронавируса» в текстах новостей о Москве в качестве наиболее частотной лексемы мир также свидетельствует о стабильном интересе новостных агентств к этой теме. В региональном же новостном контенте эта тема не вошла в состав наиболее значимых на всем протяжении 2020 г. (симптоматично, что в соотносимой теме «Статистика распространения коронавируса» в региональных новостях наиболее частотное слово - человек). Результаты сравнения лексической репрезентации одноименных и связанных тем свидетельствуют о разнонаправленной фокусировке развития пандемии в новостях о Москве и регионах, которые можно определить как персоноцентическая vs социоцентическая.
Начиная с марта центр информационной фокусировки в отношении пандемии перемещается в Россию. Фокусы тематического моделирования - заболеваемость, лечение и информирование населения об основных аспектах распространения пандемии. Закономерно обращение к локальным аспектам распространения пандемии: в сравниваемых датасетах выделяются темы «Заболеваемость коронавирусом в Москве» и «Коронавирус в регионах». Однако представление соотносимых тем вариативно. Во-первых, в новостном контенте о Москве тема характеризовалась равномерным нарастанием к июню и спадом в сентябре, в то же время представление темы в региональных новостях характеризуются пиками: 30 марта, 3 августа, 14 сентября, 30 ноября. (Отметим, что такое соотношение актуальности тем может быть обусловлено меньшим количеством данных в датасете новостей о регионах). При этом сравнение наиболее частотных ключевых слов показывает, что эта тема в текстах с московской локацией раскрывается прежде всего через выделение аспектов лечения и госпитализации (медицинский, пациент, врач, помощь, Москва, больной, больница, лечение), в то время как в новостях о регионах это скорее информирование о пандемии как социальном значимом факте (регион, область, коронавирус, случай, человек, инфекция, сообщить, режим, корона-вирусный, работа). При этом в новостном контенте о регионах тема лечения COVID-19 выделяется в качестве самостоятельной и занимает второе место по частотности после темы информирования (наиболее частотные слова: пациент, больница, помощь, больной, скорый, лечение, Минздрав, врач, место, госпиталь).
Сравним далее графики тематических доминант новостного потока ведущих федеральных агентств (см. рис. 1, 2) и динамики заболеваний и выздоровлений COVID-19 в Москве и регионах на протяжении 2020 г. (рис. 3, 4).
1
1
ft 1
1 II И Л 1 i
• 1 к I f '/ »
I I 1 1 A / »
|]| i J, f. ! V
1 ' 1 VV I If Д. 1 (
*Ч i \ о ! /
-ччХУ "ч
An ■20 и» •20 И» И Atf 20 С«н •20 Orr 20 Ho •20 An' 0 Л-.2
-Заражений за день - — - Выздоровлений за день
Рис. 3. Динамика заболеваний и выздоровлений в Москве. Стопкоронавирус. URL: https://объясняем.рф/stopkoronavirus (дата обращения: 03.11.2023)
?• i
II 1 < JfK • i J 1 1 1 1 1 1
1 f 11 •' r! 1 • /! II /•' II II
ii i; |! ¡i •• | ii 4 II 1 1 1
n i •! ■ 1* ■ Ü : » 1
и ••!! 1 1 tf ! * i i
_i 1!
✓»A,'» ■ 1 • j и ¡"l *A | i; » 1 1 1 • ' 7 i »
1 1 ! 111 и i J ii ij •jj J Ii ! ; # t 'ч 11 1 1 Vj Л : ii
^ /,,/A: i i и *i »in W 1 1 I 1 • ii ii ! и i{ :< ii J 1 ! '« 11 1 II | il ii Щ " и •! i'
г • ¡Л-' » ' * J !i J i
Алр •20 И. -70 И«. •io <*T ■20 Ho ■20 0 ««-21
-Заражений за день---Выздоровлений за день
Рис. 4. Динамика заболеваний и выздоровлений в регионах. Стопкоронавирус. URL: https://объясняем.рф/stopkoronavirus (дата обращения: 03.11.2023)
В Москве наблюдались два явно выраженных пика заболеваемости: 1) в мае с резким ростом заболеваний в апреле и 2) в октябре-ноябре с резким возрастанием в декабре. Как видим, активность представления темы «За-
болеваемость коронавирусом в Москве» не синхронизируется с динамикой развития пандемии, представленной в статистических данных. Активизация темы пандемийного характера распространения COVID-19 приходится на время спада уровня заболеваемости. Анализ наиболее частотных ключевых слов свидетельствует, что в этот период в фокусе находятся социальные аспекты пандемии, но не аспекты ее лечения («случай», «заражение», «человек», «ограничение», «неделя», «работа», «пандемия», «объявить», «распространение», «режим»).
В регионах весенний рост заболеваемости не отличался столь значительным ростом (что, возможно, связано с меньшей активностью тестирования в регионах в этот период), в декабре же рост заболеваемости имел столь же ярко выраженную, как и в Москве, форму пика. В текстах РИА и ТАСС с региональной локализацией мы наблюдаем резкий рост темы «Лечение корона-вируса» в мае-июне, в конце года пик темы синхронизирован с пиком официальной статистики о резком росте заболеваний.
Далее сравним на рис. 5, 6 графики представления новостей о значимых событиях, связанных с пандемией: ограничения на международное авиасообщение и разработку вакцины и информирование населения о развитии пандемии.
Сравнение графиков активизации темы информирования населения «Стопкоронавирус.рф» в новостном контенте федеральных СМИ и официальной статистики о динамике показывает их значительную рассинхрониза-цию. В новостях о Москве резкое возрастание частотности темы информирования соотносится с первым пиком заболеваемости и сохраняется на протяжении лета, когда статистика свидетельствует о спаде числа заболевших, в то время как новый резкий скачок заболеваний в ноябре-декабре соотносится с падением активности медийного отражения темы. В региональном новостном контенте эта асимметрия еще более проявлена.
....... стопкоронавирус.рф .....испытание вакцины -авиасообщение
Рис. 5. Соотношение тем «Авиасообщение», «Испытание вакцины» и «Стопкоронавирус.рф» в новостном контенте о пандемии в Москве
А Л U
Л \
/ \ / А 1 i i
/1 /1 j
1 Li Л i i A
/ 1 I \ 1 1 / . 11 \l / \ / \ A
/ 1 1 \ А /\ \ / 11 \ / 1 * \ / v \ i AN / \ \
W \ \/ / V \
/ / 1 \ 1 " i \ A \ TA / Д A
:~У \ 7 / \ / WvV у \V\
стопкоронавирусрф .....вакцинация -авиасообщенне
Рис. 6. Соотношение тем «Авиасообщение», «Испытание вакцины» и «Стопкоронавирус.рф» в новостном контенте о пандемии в регионах
Мы также сравнили тематическое представление развития пандемии социальных ситуаций, процессов, ею обусловленных: 1) разработка вакцины и вакцинация и 2) ограничение авиасообщения в мире.
Тема разработки вакцин, значительно уступая представлению информации о развитии самой пандемии, была представлена в новостях о Москве и регионах на протяжении всего 2020 г., закономерно отразив пиками активности регистрацию вакцин и начало вакцинации в Москве начиная с августа. Отметим различие в представлении данной темы в двух датасетах: новостных текстах о Москве наиболее частными являются лексемы, представляющие аспект исследования и испытания вакцины, в региональном контенте - процесс вакцинации, хотя в это время он еще не получил распространения в регионах.
Активизация в ведущих федеральных СМИ темы «Авиасообщение» была ответом на необходимость информирования о ситуациях эвакуации российских граждан из центров активного распространения пандемии, а затем о возможностях выезда из страны (для работы, отдыха и т.п.), что проявилось в высоком уровне пиков тем «Авиасообщение» в начале года, а затем на первой неделе марта. Два следующих и менее высоких пиков активизации данной темы в новостях о Москве соотносятся двумя решениями правительства о частичном возобновлении авиасообщения в августе и новых запретах в декабре. В региональных новостях «уровень ответа» на эти правительственные решения значительно ниже - общая частотность темы при наличии незначительных пиков активации значительно уступает летнему периоду.
Заключение
Таким образом, результаты применения автоматического тематического моделирования, выделения наиболее частотных лексических единиц, репрезентирующих развитие пандемии в течение первого года, позволили выявить 1) значительную вариативность в синхронизации событийного ряда панде-
мии и его отражения в федеральных медиа, 2) сочетание тематического выделения (пики информационного тематического выделения) с удержанием значимой темы на протяжении всего года, 3) наличие варьирования тематических фокусов в соотношении с адинистративно-территориальным своеобразием.
Вместе с тем было выявлено рассогласование нарастания критичности в развитии пандемии к концу 2020 г. и снижения уровня информационной активности в ее представлении на страницах ведущих федеральных новостных агентств, что, на наш взгляд, может интерпретироваться как один из факторов появления слухов и недостоверной информации в ситуации, характеризующейся высокими социальными рисками.
Теоретики риск-коммуникации отмечают опасность появления информационных лакун прежде всего в интерпретации реальной опасности (hazard), которая находится в фокусе внимания экспертного сообщества (в исследуемом случае - резкое повышение уровня заболеваемости в период, когда вакцинирование не приобрело массового характера). Неучет экспертным сообществом того, что волнует население, вызывает чувство возмущения, которое является фактором, усиливающим величину риска, перемноженную на вероятность того, что угроза станет реальной [12]. Как было отмечено ранее в опубликованных работах, недостаточная информированность является основанием роста недоверия к институтам власти и официальным источникам информации, что, в свою очередь, способствует распространению слухов и фейков ([3] со ссылкой на [13]). Проведенное нами исследование показало весьма высокий уровень синхронизации в изменениях событийного ряда пандемии и медийного информирования в ведущих государственных СМИ. Однако при этом были обнаружены и проявления дефицита информированности на этапах роста заболеваемости в конце 2020 г., что может, на наш взгляд, интерпретироваться как одна из неявных причин распространения слухов, заполняющих лакуны в официальных системах информации.
Список источников
1. Борьба с инфодемией на фоне пандемии COVID-19: поощрение ответственного поведения и уменьшение пагубного воздействия ложных сведений и дезинформации. URL: https://www.who.int/rn/news/item/23-09-2020-managing-the-covid-19-infodemic-promoting-healthy-behaviours-and-mitigating-the-harm-from-misinformation-and-disinformation (дата обращения: 03.11.2023).
2. arXiv//. URL: https://arxiv.org (дата обращения: 03.11.2023).
3. Баринов Д.Н. Медиавирус страха: особенности репрезентации российскими СМИ пандемии коронавирусной инфекции (COVID-19) в период первой волны (январь-июнь 2020 года) // Социодинамика. 2021. № 2. C. 73-86. doi: 10.25136/2409-7144.2021.2.35066
4. ПестоваМ.Е., Сафонов Е.А. Пандемия нового десятилетия: освещение темы коронави-руса в СМИ // Медиасреда. 2020. № 17. С. 166-172.
5. Инфодемия: существующие подходы к анализу паник, фобий, слухов, фейков во время эпидемий и предложения по борьбе с ними. URL: https://www.ranepa.ru/documents/moni-toring/120-infodemiya.pdf (дата обращения: 26.06.2023).
6. Садыков Д.И., Ахметьянова Н.А. Распространение фейковых новостей во время пандемии COVID-19 // PHILOLOGICAL SCIENCES / Colloquium-journal. 2020. № 8 (60). С. 78-79.
7. Мартыненко И.В., Стогова Е.С. Коронавирус в повестке дня информационных агентств РИА «Новости» и Reuters // Вопросы теории и практики журналистики. 2021. Т. 10, № 2. С. 338-350.
8. Ван Дейк Т. Анализ новостей как дискурса // ван Дейк Т.А. Язык. Познание. Коммуникация. Благовещенск : БГК им. И. А. Бодуэна де Куртенэ. 2000. С. 111-160.
9. Добросклонская Т.Г. Новостной дискурс как объект медиалингвистического анализа // Дискурс современных масс-медиа в перспективе теории, социальной практики и образования. Белгород : ИД «Белгород» НИУ БелГУ, 2016. С. 13-22.
10. Стопкоронавирус. URL: https://объясняем.рф/stopkoronavirus (дата обращения: 03.11.2023).
11. Распространение COVID-19 в России. URL: https://ria.ru/20210305/koronavirus-1599707836.html (дата обращения: 03.11.2023).
12. Sandman P.M. Responding to community outrage: strategies for effective risk communication. Falls Church, VA: American Industrial Hygiene Association; 2012. URL: https://www.psand-man.com/media/RespondingtoCommunityOutrage.pdf (дата обращения: 21.05.2023).
13. Gary Alan Fine. Rumor, Trust and Civil Society: Collective Memory and Cultures of Judgment // International Council for Philosophy and Human Sciences. Vol. 54, is. 1. P. 5-18. URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0392192107073432 (дата обращения: 03.11.2023).
References
1. WHO. (2020) Bor'ba s infodemiey na fone pandemii COVID-19: pooshchrenie otvetstvennogo povedeniya i umen 'shenie pagubnogo vozdeystviya lozhnykh svedeniy i dezinformatsii [Combating the COVID-19 infodemic: Encouraging responsible behavior and reducing the harmful impact of misinformation and disinformation]. [Online] Available from: https://www.who.int/ru/news/item/23-09-2020- managing- the- covid-19- infodemic- promoting- healthy- behaviours- and- mitigating-the-harm-from-misinformation-and-disinformation (Accessed: 3rd November 2023).
2. ArXiv. [Online] Available from: https://arxiv.org (Accessed: 3rd November 2023).
3. Barinov, D.N. (2021) Mediavirus strakha: osobennosti reprezentatsii rossiyskimi SMI pandemii koronavirusnoy infektsii (COVID-19) v period pervoy volny (yanvar'-iyun' 2020 goda) [Media virus of fear: features of the Russian media's representation of the coronavirus infection (COVID-19) pandemic during the first wave (January-June 2020)]. Sotsiodinamika. 2. pp. 73-86. DOI: 10.25136/2409-7144.2021.2.35066
4. Pestova, M.E. & Safonov, E.A. (2020) Pandemiya novogo desyatiletiya: osveshchenie temy koronavirusa v SMI [Pandemic of the new decade: The coverage of the coronavirus topic in the media]. Mediasreda. 17. pp. 166-172.
5. Ranepa. (n.d.) Infodemiya: sushchestvuyushchie podkhody k analizu panik, fobiy, slukhov, feykov vo vremya epidemiy i predlozheniya po bor'be s nimi [Infodemic: Existing approaches to the analysis of panics, phobias, rumors, fakes during epidemics and proposals for combating them]. [Online] Available from: https://www.ranepa.ru/documents/monitoring/120-infodemiya.pdf (Accessed: 26th June 2023).
6. Sadykov, D.I. & Akhmetyanova, N.A. (2020) Rasprostranenie feykovykh novostey vo vremya pandemii COVID-19 [Spread of fake news during the COVID-19 pandemic]. PHILOLOGICAL SCIENCES. Colloquium-journal. 8(60). pp. 78-79.
7. Martynenko, I.V. & Stogova, E.S. (2021) Koronavirus v povestke dnya informatsionnykh agentstv RIA "Novosti" i Reuters [Coronavirus on the agenda of the news agencies RIA Novosti and Reuters]. Voprosy teorii ipraktiki zhurnalistiki. 10(2). pp. 338-350.
8. Van Deyk, T. (2000) Yazyk. Poznanie. Kommunikatsiya [Language. Cognition. Communication]. Blagoveshchensk: I.A. Baudouin de Courtenay BGK. pp. 111-160.
9. Dobrosklonskaya, T.G. (2016) Novostnoy diskurs kak ob"ekt medialingvisticheskogo analiza [News discourse as an object of medialinguistic analysis]. Diskurs sovremennykh mass-media v perspektive teorii, sotsial'noy praktiki i obrazovaniya [Discourse of modern mass media in the perspective of theory, social practice and education]. Belgorod: BelSU. pp. 13-22.
10. Ob"yasnyaem.rf. (n.d.) Stopkoronavirus. [Online] Available from: https://ob"yas-nyaem.rf/stopkoronavirus (Accessed: 3rd November 2023).
11. RIA. (2021) Rasprostranenie COVID-19 v Rossii [The spread of COVID-19 in Russia]. [Online] Available from: https://ria.ru/20210305/koronavirus-1599707836.html (Accessed: 3rd November 2023).
12. Sandman, P.M. (2012) Responding to community outrage: strategies for effective risk communication. Falls Church, VA: American Industrial Hygiene Association. [Online] Available from: https://www.psandman.com/media/RespondingtoCommunityOutrage.pdf (Accessed: 21st May 2023).
13. Fine, G.A. (2007). Rumor, Trust and Civil Society: Collective Memory and Cultures of Judgment. Diogenes. 54(1). pp. 5-18. DOI: 10.1177/0392192107073432 (Accessed: 3rd November 2023).
Сведения об авторах:
Резанова З.И. - доктор филологических наук, профессор, зав. кафедрой общей, компьютерной и когнитивной лингвистики филологического факультета Томского государственного университета (Томск, Россия). E-mail: rezanovazi@mail.ru
Сыпченкова Ю.Е. - лаборант лаборатории лингвистической антропологии филологического факультета Томского государственного университета (Томск, Россия). E-mail: ko-rovina.juliaa@gmail.com
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Information about the authors:
Rezanova Z.I. - Dr. Sci. (Philology), professor, head of the Department of General, Com-putayional and Cognitive Linguistics, Faculty of Philology, National Research Tomsk State University (Tomsk, Russian Federation). Tomsk E-mail: rezanovazi@mail.ru Sypchenkova Yu.E. - laboratory assistant at the Laboratory of Linguistic Anthropology, Faculty of Philology, National Research Tomsk State University (Tomsk, Russian Federation). E-mail: korovina.juliaa@gmail.com
The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию 04.11.2023; одобрена после рецензирования 24.11.2024; принята к публикации 13.12.2023
The article was submitted 04.11.2023; approved after reviewing 24.11.2024; accepted for publication 13.12.2023
