CC BY
0Analysis of Profiles of Supporters of Conspiracy Narratives about Vaccination Against COVID-19 on a Social Network
Anna Yu. Sarkisova1 (a), Daria O. Dunaeva2 (a), Evgeny Yu. Petrov (b) & Aleksandr S. Voronov3 (a)
(a) Lomonosov Moscow State University. Moscow, Russia
(b) National Research Tomsk State University. Tomsk, Russia. Email: petrov[at]data.tsu.ru ORCID https://orcid.org/00 00-0002-7140-7882
Received: 13 April 2024 | Revised: 26 June 2024 | Accepted: 5 July 2024
Abstract
The article analyzes the socio-demographic characteristics and value-worldview self-positioning of the distributors of conspiracy narratives ("conspiracy theories") about vaccination against COVID-19 on the Russian social network "VK". The research material consists of 33,674 profiles of VK users who published at least two messages during the pandemic that explicate the stated narrative. The collection and analysis of the material was carried out using big data analysis technologies. The purpose of the study is to determine whether it is possible to identify typical socio-demographic and ideological traits of anti-vaccer conspiracy theorists, which to a certain extent explain their penchant for conspiracy thinking. The results obtained refute the marginal dominance of conspiracy theorists in a pandemic situation. Versions popular in the scientific literature about the predominance of insufficiently educated people among "conspiracy theorists", or the elderly as more gullible, or women as more suggestible, or residents of villages and small provincial towns as more conservative, etc. are not confirmed by the large-scale empirical studies of large user data. The results of the study may be useful for developing countermeasures and strategies to address public mistrust of institutions and official trends in public health, in particular vaccination policies. The traditional focus on information and educational measures (explanations about the dangers of the disease and the benefits of the vaccine) seems to be ineffective in the context of the emergence of value systems, cognitive distortions, general socio-political tension and other reasons that are still awaiting serious study.
Keywords
VK User Profile; Digital Portrait; Socio-Demographic Portrait; Conspiracy Theory; Conspiracy Narrative; Vaccine Hesitancy; Anti-Vaxxer; Conspiracy Thinking; COVID-19; Big Data
This work is
icensed under a Creative Commons "Attribution" 4.0 International License
1 Email: ovanju[at]gmail.com ORCID https://orcid.org/0000-0001-5674-0962
2 Email: ddo[at]data.tsu.ru ORCID https://orcid.org/0000-0002-6622-9882
3 Email: mravoronov[at]ya.ru ORCID https://orcid.org/0000-0003-0058-9217
Анализ профилей сторонников конспирологических нарративов о вакцинации от COVID-19 в социальной сети
Саркисова Анна Юрьевна1 (a), Дунаева Дарья Олеговна2 (a), Петров Евгений Юрьевич (b), Воронов Александр Сергеевич3 (a)
(a) Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова. Москва, Россия
(b) Национальный исследовательский Томский государственный университет. Томск, Россия. Email: petrov[at]data.tsu.ru ORCID https://orcid.org/00 00-0002-7140-7882
Рукопись получена: 13 апреля 2024 | Пересмотрена: 26 июня 2024 | Принята: 5 июля 2024
Аннотация
В статье анализируются социально-демографические характеристики и ценностно-мировоззренческое самопозиционирование распространителей конспирологических нарративов («теорий заговора») о вакцинации от COVID-19 в российской социальной сети «ВКонтакте». Материалом исследования выступают 33 674 профиля пользователей «ВКонтакте», опубликовавших в период пандемии как минимум два сообщения, эксплицирующих заявленный нарратив. Сбор и анализ материала осуществлялись с использованием технологий анализа больших данных. Цель исследования - установить, возможно ли выделить типовые социально-демографические и мировоззренческие черты антиваксеров-конспирологов, объясняющие в определённой мере их склонность к конспирологическому мышлению. Полученные результаты опровергают маргинальную доминанту носителей конспирологического мышления в ситуации пандемии. Популярные в научной литературе версии о преобладании среди «конспирологов» недостаточно образованных людей, или пожилых как более доверчивых, или женщин как более внушаемых, или жителей сёл и малых провинциальных городов как более консервативных и т.д. не находят подтверждения на масштабной эмпирии больших пользовательских данных. Результаты исследования могут быть полезны для разработки контрмер и стратегий в отношении недоверия населения к институтам и официальным трендам в сфере общественного здравоохранения, в частности вакцинационной политике. Традиционная установка на информационно-просветительские меры (объяснения опасности болезни и пользе вакцины) представляется малоэффективной в условиях выхода на первый план ценностных установок, когнитивных искажений, общей социально-политической напряжённости и других причин, ещё ждущих внимательного исследования.
Ключевые слова
профиль пользователя «ВКонтакте»; цифровой портрет; социально-демографический портрет; теория заговора; конспирологический нарратив; недоверие к вакцинации; антиваксер; конспи-рологическое мышление; COVID-19; большие данные
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons "Attribution" («Атрибуция») 4.0 Всемирная
1 Email: ovanju[at]gmail.com ORCID https://orcid.org/0000-0001-5674-0962
2 Email: ddo[at]data.tsu.ru ORCID https://orcid.org/0000-0002-6622-9882
3 Email: mravoronov[at]ya.ru ORCID https://orcid.org/0000-0003-0058-9217
Введение
Под «теорией заговора» или «конспирологией» понимается «интерпретация значимых масштабных событий или процессов как следствия злонамеренного предварительного сговора группы лиц при отсутствии веских фактологических доказательств в пользу такой трактовки» (Артеев, 2022, с. 58). В. Н. Сергеев называет признаками теории заговора 1) наличие группы, осуществляющей сговор, 2) противоречие намерений этой группы общественному благу, 3) наличие у группы ресурсов, позволяющих влиять на ход событий,
4) сознательные усилия группы на поддержание секретности, 5) опубличи-вание как основной способ противостояния заговору (2022, с. 94). В силу данных атрибутов теории заговора, как правило, неофициальны, то есть не имеют институциональной аккредитации, неконвенциональны, то есть альтернативны и враждебны «официальным» нарративам, и имеют протестный, оборонительный характер (Сергеев, 2022, с. 103).
Теории заговора существовали с давних пор, их истоки связаны с мифо-логическо-архетипическими основами человеческого мышления (Аксёнов, 2022, с. 170), с незащищённостью человека перед стихийными бедствиями и природными опасностями в первобытную эпоху. В основе конспирологиче-ского мышления лежит ощущение потери контроля над ситуацией, стремление к определённости. В ситуации невозможности разобраться в причинах внешних событий формируется некоторый нарратив как компенсаторское упрощение, доступное для понимания объяснение причин негативных явлений, позволяющее отчасти восстановить чувство безопасности. Среди современных универсальных причин роста конспирологических нарра-тивов называют, например, информационный взрыв и, как следствие, отставание и неспособность человеческого сознания критически обрабатывать полученную информацию (Артеев, 2022, с. 59); неполноту или неубедительность официальной информации, что стимулирует поиск альтернативных версий (Казун & Поршнев, 2021, с. 553); низкий уровень доверия к политическим и социальным институтам (Соколов & Завадская, 2021, с. 416), (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023, с. 120); непосредственно разговорные свойства слухов (удержание внимания, развлечение) (Guerin & Miyazaki, 2006); фактор массовой культуры и медийность масштабных событий, подобных пандемии (Артеев, 2022, с. 59), а также игровую, субкультурную природу конспирологии, её связь с художественным мышлением (Аксёнов, 2022, с. 178).
Ситуация пандемии 2020-2023 гг. и массовой вакцинации от COVID-19 спровоцировала всплеск конспирологических нарративов в мире и в частности в России. Как неизученная природа вируса и риски, связанные с угрозой здоровью, так и необычные для граждан принудительные меры государства в области здравоохранения создали благоприятную ситуацию для поиска альтернативных объяснений и попыток внести определённость в трактовку
волнующих событий. Помимо людей, искренне верящих в теории заговора, всегда есть также группы акторов, которые эксплуатируют злободневную тему, делая сознательные вбросы с целью расшатывания ситуации, манипулирования общественными настроениями и провоцирования социальной смуты.
При этом необходимо учитывать, что теории заговора (существовавшие всегда) получили особое распространение с развитием медиатехнологий. Исследователи регулярно подчёркивают, что «с развитием социальных сетей теории заговора приобрели большую популярность, чем когда-либо прежде; социальные медиа-платформы облегчили людям возможность делиться своими убеждениями и распространять их» (Присада, 2023, с. 102); «в наше время феномен распространения слухов тесно связан с развитием технологий и появлением виртуальных сообществ» (Петкова, 2024, с. 182). Каждый пользователь социальных сетей получил возможность быть средством массовой информации, информационные технологии «убыстрили передачу данных, информационный обмен, коммуникацию, тем самым "сократив" время и расстояние в глобальном масштабе» (Ровинская, 2021, с. 95).
Цель данной статьи - изучить типовой портрет распространителей конспирологических нарративов о вакцинации от COVID-19 в социальной сети «ВКонтакте» на основе анализа их открытых профилей и сделать выводы о выявленных закономерностях. Данные профили включают в себя сведения о возрасте, поле, городе, ценностях и т.д. (подробнее см. далее).
Актуальность работы определяется, во-первых, необходимостью комплексного изучения специфики создания и распространения конспироло-гических нарративов, которые влияют на общественное мнение, подрывают работу общественных институтов, снижают доверие к науке и к государству, провоцируют неблагоприятные социально значимые решения (например, отказ от вакцинации). Исследователи отмечают, что «в российских политологических исследованиях конспирология как предмет научного анализа пока занимает периферийное положение» (Артеев, 2022, с. 58); «теории заговора являются слабо изученным проблемным полем, но во многом благодаря им формируется протестное общественное мнение, конструируются ложные убеждения у тех, кто не является адептом конспирологических теорий» (Ардашев, 2020b, с. 147).
Во-вторых, исследование построено на данных, полученных из социальной сети. В ряде исследований зафиксировано наличие «положительной связи между использованием социальных сетей и приверженностью конспи-рологическим убеждениям» (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023, с. 126). Привлекаются технологии анализа больших массивов данных. Подобного рода исследований недостаточно, особенно в российском научном поле. Разработка и уточнение методологии сбора и анализа соответствующих данных представляют отдельный актуальный аспект исследования.
В-третьих, значимым моментом является то, что статья фокусируется на акторах конспирологии. Важно понимать, кто именно оказывается
подвержен влиянию «конспирологического» контента, кто сам его создаёт, лоббирует. Симптоматично, что в российской истории массовые страхи, «массовые конспирологические слухи в своей основе рождались снизу» (Аксёнов, 2022, с. 178), а не являлись результатом политтехнологий элитарных групп. При этом в исследованиях регулярно отмечается, что приверженцы конспирологии описываются социологами «как маргинальные члены общества, нарушающие нормы и рамки просоциального поведения, имеют низкий образовательный, культурный и социальный статус, ... находятся вне системы, в большинстве случаев асоциальны и / или враждебны обществу» (Ардашев, 2020b, с. 146); они характеризуются «собственной недостаточной социальной реализацией» (Ардашев, 2020a, с. 344). С точки зрения психологии конспиро-логия иногда рассматривается, с опорой на теорию Р. Хофстедтера (Hofstadter, 1996), как форма параноидального мышления. Вместе с тем популярность конспирологических нарративов провоцирует сомнение в том, насколько оправдано сегодня считать их сторонников людьми особенного психологического склада и социальной реализации. Гипотеза настоящего исследования, таким образом, заключается в возможном опровержении на большой экспериментальной выборке наличия выраженных общих социальных и мировоззренческих характеристик у носителей конспирологических нарративов.
Исследовательский вопрос состоит в том, возможно ли выделить статистически значимые данные о социально-демографических характеристиках типового сторонника теорий заговора о вакцинации от COVID-19, а также сделать выводы о том, можно ли в какой-то степени говорить о маргиналь-ности данных акторов.
Смежные научные публикации
Попытки исследовать социально-демографические характеристики и ценностные установки ковид-скептиков в целом и сторонников теорий заговора в особенности с момента начала пандемии активно предпринимаются и строятся в большинстве случаев на основе опросных методов.
Инструментами исследования характеристик противников вакцинации становятся, например, опрос студентов российских вузов с использованием адаптированного зарубежного опросника на российской выборке (Угланова и др., 2021); опрос с использованием платформы «Яндекс.Толока» с помощью наборов предлагаемых к оценке суждений (Сариева & Богатырёва, 2021); лонги-тюдный онлайн-опрос распространителей конспирологических нарративов (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023); материалы первой волны международного опроса «Ценности в кризисе» по России (Соколов & Завадская, 2021, с. 411); опросы респондентов о намерении пройти вакцинацию и фактической вакцинации (Kislitsyn & Schapov, 2022); анкетирование пользователей «ВКон-такте» (Рязанцев, Храмова & Смирнов, 2021); опрос пользователей социальных сетей Facebook и «ВКонтакте» (Казун & Поршнев, 2021); полуструктурированное
интервью с ковид-диссидентами (Кирзюк, 2021); экспертное полуструктурированное интервью специалистов (аналитиков, психологов, социальных работников и др.), сталкивающихся в профессиональной деятельности со сторонниками теорий заговора (Ардашев, 2020b, с. 149).
Что касается выявленных в данных работах статистических закономерностей, наиболее частотным оказывается вывод об обратной зависимости веры в теории заговора о вакцинации от COVID-19 от уровня образования. Сторонники конспирологии характеризуются как люди с более низким уровнем образования (Казун & Поршнев, 2021, с. 551), в том числе в отношении специальных медицинских знаний (Угланова и др., 2021, с. 17), без высшего образования (Соколов & Завадская, 2021, с. 420), (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023, с. 119), менее образованные (Рязанцев, Храмова & Смирнов, 2021); отмечается также, что наличие учёной степени снижает склонность к конспирологи-ческому мышлению (Казун & Поршнев, 2021, с. 558).
Данные выводы подтверждают широко декларируемую в публичном пространстве необходимость образовательных мероприятий и просветительской работы с населением (см., например: (Lip et al., 2023), (Takagi et al., 2023)) как главный способ борьбы с нерешительностью в отношении вакцинации. Вместе с тем любопытно, что, согласно результатам масштабного исследования, в целом в разных странах «неуверенность в вакцинации среди непривитых людей была выше среди людей с более низким уровнем образования, а отказ от вакцины был больше среди людей с высшим образованием, особенно в странах с высоким уровнем дохода» (Bergen et al., 2023).
Относительно критерия возраста в большинстве работ получены выводы о том, что конспирологическому, иррациональному мышлению подвержены старшие респонденты (Ардашев, 2020a, с. 342), (Казун & Поршнев, 2021, с. 559), (Соколов & Завадская, 2021, с. 420), хотя был зафиксирован и результат, что ковид-скептики в среднем моложе (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023, с. 119).
Отмечается, что ковид-скептики чаще мужчины (Соколов & Завадская, 2021, с. 412), (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023, с. 119), по другим данным, неуверенность в вакцинации больше свойственна женщинам (Willis et al., 2023); подчёркивается также, что женщины и пожилые люди более внушаемы (Ардашев, 2020a, с. 342).
По своим политическим взглядам сторонники конспирологических теорий о вакцинации чаще консерваторы, чем либералы (Афанасьева, Соколов & Широканова, 2023, с. 119), по другим данным - чаще люди с левыми политическими взглядами (Соколов & Завадская, 2021, с. 416).
Отмечается, что исследуемым взглядам более подвержены религиозные люди (Соколов & Завадская, 2021, с. 416).
Имеет место вывод, что «в крупных городах и городах-миллионниках доля скептиков слегка снижается» (Соколов & Завадская, 2021, с. 422), то есть
«проживание в сельской местности или в малых городах эту склонность усиливает» (Соколов & Завадская, 2021, с. 430).
Наконец, неоднократно утверждается некоторая неблагоустроенность, более выраженная маргинальность проповедников теорий заговора. Они характеризуются как люди с более низким социальным статусом, не очень успешно социализированные (Ардашев, 2020a, с. 342), с плохим материальным положением (Кирзюк, 2021, с. 488), с негативным экономическим опытом во время пандемии (Соколов & Завадская, 2021, с. 412). Кроме того, это люди более впечатлительные, пессимистичные, менее адаптированные к переменам (Ардашев, 2020b, с. 150), интровертные и замкнутые (Ардашев, 2020b, с. 149), с низким уровнем доверия к людям (Казун & Поршнев, 2021, с. 558), низким уровнем патриотизма и солидарности (Соколов & Завадская, 2021, с. 431).
Представляет интерес исследование социально-демографических и ценностных характеристик сторонников конспирологических нарративов о вакцинации от COVID-19 не на основе традиционных методов, а на основе изучения цифровых следов данных акторов. Р. Г. Ардашев справедливо замечает: «В социальной практике достаточно мало прикладных исследований, посвященных конспирологическим теориям, так как конспирология зачастую имеет негативную оценку и коннотацию и автоматически влечёт за собой социальное осуждение» (Ардашев, 2020b, с. 148). Опросы и интервью из-за неоткровенности респондентов могут быть малоэффективны, в то время как анализ данных в социальных сетях может выявить некоторые более объективные закономерности. Преимуществами такого метода видятся также возможность охватить большой объём данных и получить репрезентативную выборку.
Анализ связи ценностей и убеждений пользователей и их социально-демографического цифрового портрета в литературе разрабатывается на примере других тематик (см., например: (Калабихина и др., 2023)), отметим также работу (Батанина и др., 2022) с анализом 260 аккаунтов противников вакцинации в социальных медиа.
Материал и методы
Сбор данных
В качестве источника данных использована популярная российская социальная сеть «ВКонтакте» (https://vk.com/). За период с 01.01.2020 по 01.03.2023 авторами извлечено с помощью автоматизированных методов сбора данных 4,5 млн сообщений, относящихся к тематике вакцинации от COVID-19 (см. подробнее: (Саркисова, Петров & Дунаева, 2023)).
Полученная коллекция текстов была разделена на тематические кластеры с использованием алгоритма тематического моделирования. Тематическое моделирование - одно из современных приложений машинного обучения к анализу текстов, активно развивающееся с конца 90-х годов (Hofmann, 1999).
Вероятностная тематическая модель (Probabilistic topic model) коллекции текстовых документов осуществляет одновременную кластеризацию документов и слов по кластерам-темам. Модель описывает каждую тему дискретным распределением на множестве терминов, каждый документ -дискретным распределением на множестве тем. В литературе описаны сотни разновидностей тематических моделей (Daud et al., 2010), включая иерархические, робастные, разреженные, динамические, частично обучаемые, сегментирующие, мультимодальные, мультиязычные, мультиграммные, учитывающие связи между документами, учитывающие связи между пользователями в социальной сети, и т.д.
В настоящем исследовании тематическое моделирование было осуществлено с использованием аналитической платформы PolyAnalyst (Петров, Саркисова, 2021), (Анонян и др., 2023). Реализация тематического моделирования выполнена с помощью вероятностного латентно-семантического анализа (англ. PLSA - Probabilistic latent semantic analysis). Данный метод позволяет пользователям представить документы в виде числовых векторов в пространстве слов. Совместная встречаемость слов позволяет получить данные о тематике коллекции документов. Одной из основных проблем является определение числа кластеров. В данном случае задача решалась эмпирическим путем. Указывались различные диапазоны значений количества кластеров, и после система определяла наиболее подходящее. Далее темы просматривались вручную, при необходимости диапазоны корректировались.
В результате применения PLSA к извлечённым 4,5 млн текстов о вакцинации получено 138 кластеров. Каждому кластеру присваивается уникальный числовой ID, который далее на протяжении исследования не менялся. Номер кластера (ID) одновременно присваивается каждому тексту, в соответствии с кластером, в который он попадает. Имя кластера представляет собой строку, в которой через точку с запятой приводятся все предикторы (слова или фразы, темы), на основе которых тот или иной кластер был выделен. Порядок предикторов не имеет значения, учитывается только сам факт их присутствия или отсутствия в записи, на основе чего определяется её принадлежность к кластеру. В визуализации результатов кластеры расположены по убыванию количества входящих в кластер сообщений (колонка «Поддержка»). Самый крупный кластер включает 88 055 текстов, самый мелкий - 4 948 текстов.
После экспертного анализа выделены тематические кластеры, связанные с конспирологическими теориями о вакцинации. Выделено 7 тематических кластеров, включающих в себя 261 468 постов (Таблица 1).
Конспирологические нарративы о вакцинации от COVID-19, распространённые в сети «ВКонтакте», утверждают, либо что вируса на самом деле нет, либо что вирус был создан искусственно, - с обвинением тех или иных выгодоприобретателей (мировые элиты, глобалисты, Билл Гейтс, фармо-компании и др.) и фиксированием угроз (биологическое оружие, тайное чипи-
рование, сокращение населения, управление населением, жертвы фармобиз-неса и др.) (см. также: (Землянский, 2021)).
Номер кластера Содержание кластера Поддержка
#15 барановирус, умереть, придумать 63372
#22 мозг, маска, намордник, стадо, барановирус, баран, носить, человек, прививка 56970
#32 убить, население, война, вирус, оружие, народ, уничтожить, добить, придумать, уничтожение 44731
#34 народ, дитя, власть, уничтожить, убить, пенсионный, геноцид, пенсия 43428
#52 гейтс, билл, население, сокращение, миллиард, планета, воз, мировой, земля, сократить 28087
#108 гейтс, билл, пандемия, воз, глобальный, сша, фонд, мир, фаучи 11692
#117 мировой, война, цифровой, глобальный, мир, экономика, система, экономический, кризис, человечество 13188
Таблица 1. Отобранные тематические кластеры текстов Table 1. Relevant thematic clusters of texts
При выгрузке данных к каждому посту привязывался идентификатор его автора. Автором может являться как пользователь, так и сообщество. После обработки идентификаторов выбраны только идентификаторы пользователей, а далее те из них, которым принадлежат как минимум два поста конспирологической тематики. В полученном реестре оказалось 36 019 уникальных авторов.
Для построения цифрового портрета этих пользователей требуется выгрузить их профили, опубликованные ими в социальной сети. Аналогично постам, выгрузка профилей осуществляется посредством открытого API «ВКонтакте». С помощью метода useres.get получена информация о пользователях, включающая в себя следующие переменные: город, пол, возраст, семейное положение, наличие детей, место работы, место учёбы, образование, отношение к алкоголю, отношение к курению, главное в людях, главное в жизни, мировоззрение. По каждому из этих параметров было составлено описание пользователей, публикующих «конспирологический» антиваксер-ский контент в социальной сети «ВКонтакте».
Дата публикации выгруженных постов варьируется от 2020 до 2023 года. За такой промежуток времени пользователь может значительно изменить свой профиль (как минимум, изменится возраст), поэтому выгрузка профилей соотносилась с годом публикации последнего тематического поста. Все пользователи были разделены на 3 группы: опубликовавшие посты в 2020 году; опубликовавшие посты в 2021 году; опубликовавшие посты в 2022-2023 годах. В зависимости от группы, к которой отнесён пользователь, его профиль выгружался в
таком виде, как он выглядел в год публикации поста. Данная процедура осуществлялась на основе исторических данных.
Полученные данные были обезличены, то есть удалены все поля, которые могут идентифицировать конкретного человека (ссылка на страницу, фамилия и имя, идентификатор в социальной сети и т. д.). Взамен этим данным каждому пользователю присваивался внутренний уникальный идентификатор.
Ввиду того, что 2345 пользователей либо скрыли свой профиль, либо были удалены, либо были заблокированы, из 36 019 удалось получить 33 674 профиля.
Таким образом, итоговая база для анализа составила 33 674 профиля пользователей.
Необходимо иметь в виду следующие ограничения исследования. Данные профили, как известно, пользователь заполняет самостоятельно; заполнение тех или иных полей факультативно; соответственно, возможно как внесение пользователем ряда недостоверных данных, так и их полное отсутствие по ряду полей. С точки зрения качества рассматриваемые в работе данные представляют собой самопозиционирование пользователя, они содержат декларируемую им самим информацию о себе. С количественной точки зрения объём данных всё же значительно больше, чем возможно было бы получить с помощью классических социологических методов (например, анкетирования или интервью), что позволяет говорить о репрезентативности и востребованности полученных результатов. Подчеркнём также, что объектом нашего исследования выступает «цифровое общество» - пользователи социальных сетей, к которым население России, разумеется, не сводится.
Анализ данных
Анализ данных осуществлялся с использованием количественных методов (частотного и сравнительного) и интерпретации полученных закономерностей.
Для сравнения иногда использовались данные по всем пользователям -авторам сообщений о вакцинации от COVID-19 в исследуемый период (на основании имеющегося полного реестра - 4,5 млн текстов).
Некоторые полученные результаты также сравнивались с результатами других экспериментальных исследований, указанных в обзоре литературы.
Визуализация данных подготовлена с использованием инструментов аналитической платформы PolyAnalyst.
Результаты и обсуждение
На материале выгруженных данных по 33 674 профилям прежде всего была проанализирована география проживания пользователей-конспирологов (Рисунок I1).
^Шуктйл
еард
гёый Уренго^ Harai#4'vv| Губкин£кий
Ферм?
О Cypfw
i<o
лчесосибирск ^ю^шлгм , ) ас ноя дек Братск •
Омсукчак ^Ягодное
Ытык-Кюель f
Якуте« t
>о п авл овек-Кам чатски и
t
t V
Оса / • Нй
Рисунок 1. География проживания пользователей-конспирологов Figure 1. Geography of conspiracy theorists
Согласно полученным результатам, четверть всех пользователей (25 %) проживает в Санкт-Петербурге, ещё четверть (24 %) - в Москве, также в топ городов входят города-миллионники Новосибирск, Пермь, Екатеринбург, Самара, Нижний Новгород, Челябинск, Воронеж, Казань, Красноярск.
Эти данные опровергают упомянутый в обзоре литературы вывод
0 большем распространении ковид-скептицизма в малых городах и сельской местности. Конспирологическое мышление не связано с оторванностью от крупных центров, более затруднённым доступом к информации, социальному взаимодействию, медицинским услугам, просветительским мероприятиям и т.д. Говорить о провинциальности сознания (и сопутствующей ей большей консервативности, «отсталости», доверчивости) конспирологов нет никаких оснований. Напротив, конспирологические нарративы создаются большей частью в эпицентрах социальной активности.
Рассматривалось также распределение пользователей по субъектам РФ с учётом общей численности населения в каждом регионе. Так как в некоторых
1 На карте не отображены регионы, вошедшие в состав РФ осенью 2022 г., в связи с ожиданием добав-
ления пространственных данных «Федеральной службой государственной регистрации, кадастра и
картографии».
городах и регионах численность населения (как реального, так и цифрового) значительно превышает средние показатели по стране, необходимо нормализовать количество конспирологов в субъекте на численность населения в нём (Федеральная служба..., 2024). Полученные индексы были умножены на 100 000 для адекватной визуализации, они находятся в интервале от 0,37 до 46,9. В целом можно отметить (Рисунок 2), что меньше всего конспирологов проживает в Дальневосточном федеральном округе, больше всего - в Центральном и Приволжском федеральных округах. Санкт-Петербург остаётся лидером по количеству конспирологов (индекс - 47), а Москва, напротив, в топ субъектов не входит (индекс - 19). Больше всего конспирологов с учётом количества населения в регионе проживает в Мурманской, Архангельской и Вологодской областях (индексы 43, 38 и 32 соответственно), а также в Республиках Коми и Карелии (индексы 34 и 27 соответственно).
СПБ 46,91
мое 19,37 МУР 43,12
КАР 27,47 НЕН 12,08
КАГ 26,93 ЛЕН 9,76 НОВ 26,39 ВОЛ 31,72 АРХ 37,54 ком 33,86 ЯМА 8,39 KPH 13,32 ЧУК 4,16
пек 26.03 TBE 10,98 ЯРО 22,60 ИВА 9,62 КОС 12,59 MAP 9,07 КИР 15,99 ПЕР 23,72 ХАН 10,98 тюм 6,15 том 10,36 КЕМ 6,81 ИРК 4,61 ЯКУ 1,30 МАГ 8,93 KAM 3,81
смо 10,86 КАЛ 22,60 МОЯ 5,25 ВЛА 9,66 ниж 15,09 ЧУВ 8,35 TAT 14,77 УДМ СВЕ 15,00 КУР 10,37 нос 14,21 ХАК 6,98 БУР 4,00 АМУ 2,51
БРЯ 13,45 ОРЛ 11,57 ТУЛ 10,80 РЯЗ 10,10 МОР 7,00 УЛЬ 10,67 САМ 20,81 БАШ 12,24 ЧЕЛ 19,02 ОМС 11,30 АЛТ 5.77 ТУВ 1,48 ЗАБ 3,02 ЕВР 2,03 ХАБ 4,67 САХ 3,04
КУС 14,90 ЛИП 11,45 ТАМ 8,90 ПЕН 8,58 САР 7,69 ОРЕ 10,43 АЛР 8,07 ПРИ 3,85
ЗАП ДНР ЛНР БЕЛ 11,29 ВОР 12,34 ВОГ 8,38
ХРС КРМ 10,28 АДЫ 2,61 КРА 7,92 РОС 10,13 КАИ 6,43 ACT 4,84 Subject - Ивди ЕосгребовдЕностн (Среднее)
Subject - Ивди EOETpiS-E 1КНО it и (Среднее} — Нет даяши
евт 23,82 КАО 0,64 СТА 2,63 ЧЕМ 0,52 ДАГ 0,37
КАБ 0,77 СЕВ 1,32 ИНГ
Рисунок 2. Плиточная карта проживания пользователей-конспирологов Figure 2. Tiled map of conspiracy theorists' geography
На Рисунке 3 представлены результаты распределения антиваксеров-конспирологов по полу и возрасту.
Пол Возраст 0% 4%
44% 1 1% I 7% 4% ■^■ИЬ 13% * ^^В 25% 19%
■ мужской ■ женский ■ 10 - 1Э ■ 30 - 39 ■ 50 - 59 70-79 ■ 90 - 1 00 ■ 20 - 29 ■ 40 - 49 60 - 69 30 - 39
Рисунок 3. Результаты распределения пользователей по полу и возрасту
Figure 3. Results of user distribution by gender and age
По тендерному критерию пользователи-конспирологи оказываются распределены примерно поровну, хотя мужчин немного больше (56 %), чем женщин (44 %). Если женщины традиционно более активны в тематических кластерах о безопасности вакцин для здоровья (особенно это касается популярной темы вакцинации детей), скепсис и недоверие в отношении политической и социально-экономической составляющих проблемы (а именно к ним, как правило, апеллируют конспирологи) больше на наших данных продемонстрировали мужчины.
Свой возраст указывает примерно половина пользователей (45 %). Большую часть конспирологов составляют пользователи среднего возраста -от 40 до 49 лет (28 %), на втором месте - люди в возрасте от 30 до 39 лет (25 %), на третьем - от 50 до 59 (19 %). Представители старшего поколения (старше 60 лет) составляют только пятую часть пользователей (20 %), молодёжь до 30 лет тайны вакцинации интересуют в меньшей степени (11 %).
Таким образом, активным оказывается вовсе не старшее поколение (как более внушаемое, доверчивое и т.д.), а люди трудоспособного возраста. Возможно, ограничительные меры пандемии в целом и массовой вакцинации в частности вызвали наибольшую тревожность у людей, не охваченных социальными гарантиями (стипендии, пенсии, льготы) и могущими рассчитывать исключительно на собственный заработок. Они же в наибольшей степени сталкивались во время пандемии с давлением работодателя в принуждении вакцинироваться (в общей текстовой коллекции много отдельных антиваксер-ских кластеров сообщений посвящены именно этому вопросу). Кроме того, старшее поколение находилось во время пандемии «в группе риска», многие стремились получить вакцину как можно скорее. Молодёжь, в свою очередь, в целом более легкомысленна, далека от тематик мировых заговоров, для неё менее актуальна тема здоровья, она оказывается меньше вовлечена в обсуждение вакцинации.
Данные о семейном положении (Рисунок 4) в целом соответствуют возрастному составу пользователей. Чуть более половины пользователей состоит в браке (54 %).
Семейное положение
женат/замужем не женат/не замужем в активном поиске влюблён/влюблена всё сложно есть друг/есть подруга по молвлен/помол влена
Рисунок 4. Распределение пользователей по семейному положению Figure 4. Distribution of users by marital status
Информацию о наличии детей указали только 5 % пользователей. Специфика заполнения профиля в социальной сети «ВКонтакте» не позволяет пользователю обозначить только факт наличия детей, необходимо указать также ссылку на их профиль (которого у детей, особенно малолетних, может и не быть). Вместе с тем, по сравнению со всеми пользователями, интересующимися тематикой вакцинации, у конспирологов доля пользователей, указавших наличие детей, почти в 2 раза ниже (5 % против 9 % соответственно).
Около одной трети (31 %) пользователей указали своё место работы, 69 % - место учёбы (данные сведения объединяют несколько полей и могут носить ретроспективный характер, то есть включать бывшие места работы и учёбы, в том числе школу). Как и пользователи «ВКонтакте» в целом, конспирологи часто указывают свою Alma Mater, при этом сохраняя конфиденциальность в отношении своего настоящего места работы.
Четверть пользователей (25 %) указали информацию о своём образовании, этот показатель в два раза выше, чем среди всех пользователей, интересующихся вакцинацией. При этом 97 % из указавших отметили, что имеют высшее образование. Полученные данные опровергают корреляцию высокого уровня образования актора с положительным отношением к вакцинации, которая утверждается во многих исследованиях (речь идёт о лучших навыках поиска, анализа и критической оценки информации, что позволяет отличать научно
обоснованные данные от мифов и дезинформации о вакцинах; критическом мышлении; лучшем понимании механизма действия вакцин и механизма коллективного иммунитета; понимании опасности инфекционных заболеваний; доверии к науке; социальной ответственности).
В фокусе внимания конспирологов не приоритетны вопросы здоровья, безопасности и эффективности вакцин, так как они не верят в само существование вируса или считают его искусственно созданным с определёнными неблаговидными целями. Конспирологи (в противоположность общему дискурсу вакцинации) не столько заботятся о здоровье (о пользе или вреде вакцинации непосредственно), сколько о заговоре против человечества или отдельных народов. Решать данную проблему просветительскими мерами, проводя медицинский ликбез, с учётом этого кажется малоэффективным. Если доверять полученным данным об уровне образования конспирологов, их скептицизм в отношении вакцинации основывается не на невежестве и неграмотности, а обусловлен другими факторами.
Данные профилей «ВКонтакте» позволяют оценить не только социодемографические, но и декларируемые мировоззренческие, ценностные установки пользователей.
В частности, в профиле «ВКонтакте» имеются некоторые поля, связанные с отношением к важности здоровья.
Так, информацию об отношении к алкоголю и курению (Рисунок 5) указала только десятая часть конспирологов, однако она насчитывает более 3000 пользователей - достаточное количество, позволяющее делать выводы по этому параметру.
Отношение к алкоголю
негативное резко негативное компромиссное нейтральное положительное
Отношение к курению
негативное резка негативное нейтральное компромиссное положительное
Рисунок 5. Отношение пользователей к алкоголю и курению Figure 5. Users' attitudes towards alcohol and smoking
И к алкоголю, и к курению более половины пользователей относятся негативно или резко негативно (55 % и 67 % соответственно). Компромиссное отношение к алкоголю наблюдается в 2 раза чаще, чем к курению (10 % и 20 % соответственно). Резко негативное, то есть радикальное, отношение к алкоголю и курению говорит о склонности пользователей к категоричности и может
быть соотнесено с категоричной позицией относительно вакцинации: я не только сам не курю, но требую, чтобы и другие не курили (не делали прививку), так как это влияет на общество, в том числе на меня.
Поля о ценностях (Рисунок 6) в целом показывают довольно типичное для пользователей «ВКонтакте» распределение.
Главное в людиц Главно* 9 жизни
м ;
ДЭбрвЧИЧвйНКА 1 саморазвитие
^^^^^^^ С4МьЙИД4!*1 и f.
юмор и жизнелюбие саырш»нстеоиние ыира
уи и РФНГИВНОСТЬ а наука * исследования п
wemcTbti упора hj а крвеота и п
■люъибогютн} рамлодчир и отдых «■арьерл и деньга т
I слаы и влияние
Рисунок 6. Результаты по полям «Главное в людях» и «Главное в жизни» Figure 6. Results for the fields "The main thing in people" and "The main thing in life"
Конспирологи отмечают, что главное в людях для них - доброта и честность (62 %), юмор и жизнелюбие (16 %), на третьем месте - ум и креативность (9 %) и смелость и упорство (9 %); власть и богатство, красота и здоровье не являются значимыми ценностными ориентирами.
Данная градация представляется вполне соответствующей ценностям российской культуры и особенностям российского менталитета. На первом месте оказывается нравственность, на втором - оптимизм, жизнерадостность, чувство юмора, на третьем - интеллектуальные качества. Таким образом, конспирологи с точки зрения декларируемых ценностей предстают обычными людьми с обычными нормами и установками. В социальной сети «ВКонтакте» при заполнении своего профиля пользователь может указать только один вариант из предложенных, и «доброта и честность» получает однозначный приоритет.
Примечательно, что здоровье не является приоритетом для пользователей (в поставленном вопросе речь идёт именно о здоровье других людей). Некоторую роль могло сыграть и то, что в «ВКонтакте» вариант «здоровье» объединён с красотой, а ставить внешность на первое место также не в духе негласных социально одобряемых норм.
Относительно жизненных ценностей пользователи сходятся во мнении, что главное в жизни - это саморазвитие (36 %), семья и дети (34 %) и совершенствование мира (16 %). Развлечения, карьера, деньги, слава и влияние ценятся среди пользователей меньше всего. Личные, семейные ценности и социальная гармония декларируются как более важные, по сравнению с материальным благополучием и общественным признанием.
В качестве собственного мировоззрения (Рисунок 7) большинство пользователей отметили православие (57 %), на втором месте - светский гуманизм (16 %), на третьем - атеизм (9 %).
Мировоззрение
Рисунок 7. Распределение пользователей по религиозно-мировоззренческому критерию
Figure 7. Distribution of users by religion and worldview
Религиозные учения могут оказывать значительное влияние на взгляды людей в отношении разного рода медицинских вмешательств, включая вакцинацию. В постах о вакцинации «ВКонтакте» нередко упоминаются как альтернативные вакцинации методы защиты (лечение святой водой и т.п.), так и «сатанинский» характер вакцинации. Сообщения последней группы регулярно возникают и в конспирологических нарративах.
В целом, однако, результаты, отображённые на Рисунке 7, не позволяют делать выводы о «религиозном» следе в конспирологическом, иррациональном мышлении. Представленными оказываются самые разные религиозные, мировоззренческие направления. Принципиальных расхождений с общей картиной российских пользователей не наблюдается.
В заключение на данных «ВКонтакте» проверяется часто звучащее мнение о том, что конспирологи менее публичны, более скрытны, реже склонны указывать информацию о себе. В Таблице 2 отражено, сколько пользователей-конспирологов заполнило те или иные поля о себе по сравнению с остальными пользователями - участниками дискуссий о вакцинации в период пандемии.
По полученным данным, конспирологи чаще других указывают свой возраст, не оставляют пустыми поля о ценностях, отношении к курению и алкоголю, мировоззрении, городе, статусе, родственных связях, уровне образования. Существенно реже конспирологи размещают фотографии, указывают дату рождения и сведения о детях.
Таким образом, явных показателей большей склонности к скрытности и закрытости у конспирологов не наблюдается.
Поле профиля Конспирологи Другие пользователи, публикующие посты о вакцинации
Чел. % Чел. %
Возраст 15166 45 20944 38
Дата рождения 17261 51 34891 63
Главное в жизни 3353 10 4778 9
Главное в людях 3468 10 5030 9
Отношение к курению 3852 11 5401 10
Отношение к алкоголю 2644 8 3594 6
Мировоззрение 1656 5 2428 4
Семейное положение 4855 14 7692 14
Карьера 2028 6 4637 8
Образование 3822 11 7281 13
Город 23524 70 36222 65
Занятость 11694 35 23467 42
Фото 23115 69 48088 87
Телефон 2635 8 4194 8
Сайт 3299 10 6713 12
Статус 17166 51 25987 47
Родственные связи 4855 14 4844 9
О себе 6990 21 12061 22
Уровень образования 8565 25 7417 13
Наличие детей 1750 5 4852 9
Таблица 2. Сравнение количества заполненных полей в профилях «ВКонтакте» конспирологов и других пользователей - авторов постов о вакцинации
Table 2. Comparison of the number of completed fields in the VK profiles of conspiracy theorists and other authors of posts about vaccination
Заключение
Результаты исследования социально-демографических и ценностно-мировоззренческих характеристик сторонников конспирологиче-ских нарративов о вакцинации от COVID-19, полученные на данных их профилей в социальной сети «ВКонтакте», при известных ограничениях используемых методов и материала, но при возможности получить масштабную, репрезентативную выборку и исключить субъективность и зависимость данных от содержания и задач исследования, показывают, что объяснять наличие и популярность подобных нарративов теми или иными социоде-
мографическими особенностями или любого рода маргинальностью их носителей - это существенное и неоправданное упрощение.
Маргинальность при этом понимается в широком смысле; например, признание зависимости веры в конспирологию от недостаточного уровня образования - уже в некоторой степени признание маргинальности конспиро-логов. Между тем известно, что просветительские мероприятия, актуальные в отношении вакцинации с давних времён, не приводят к решению проблемы отказа населения от вакцинации.
Исторические данные также показывают, что образование не увенчалось успехом. Протесты против вакцинации возникли вместе с современной вакци-нологией в XVIII веке и мало изменились с течением времени. Исторические методы протеста включали эмоциональные призывы, подчеркивающие родительскую преданность, разоблачение теории микробов, обвинения медицинских работников в двуличии и альтернативный анализ данных, чтобы представить вакцинацию как неэффективную. Общие темы включали беспокойство по поводу безопасности, посягательства на права личности, недоверие к научным авторитетам, пропаганду «естественного исцеления», продвижение санитарной реформы, неверие в теории заражения и утверждение денежных мотивов как движущей силы иммунизации. Все эти темы и методы сохраняются и сегодня, их можно наблюдать на каждом проанализированном веб-сайте, несмотря на расширение медицинских и научных знаний, доступных для противодействия таким утверждениям. То, что эти протесты продолжались с течением времени, указывает на наличие более широкой социальной и политической напряжённости (Kata, 2010).
Пандемия и массовая вакцинация от COVID-19 вызвали беспокойство, не сводимое к проблеме здоровья, а эксплицирующее целый комплекс социальных, экономических, политических нервных точек.
Склонность к конспирологическим объяснениям причин проводимой вакцинационной политики объединяет людей разных по религиозным, мировоззренческим взглядам, месту проживания, семейному статусу, бэкграунду, склонности / несклонности раскрывать свою личность и т. д.
Представляется, что скептицизм в отношении вакцинации, в частности интерес к конспирологическим теориям, могут быть вызваны как индивидуальными (личными убеждениями, когнитивными искажениями, уровнем медиаграмотности), так и социальными факторами (групповыми индентично-стями и вовлечённостью в сообщества, поведенческо-средовым фактором, влиянием социальных медиа, повесткой СМИ, оперативностью и полнотой официальной информации), а также современными вызовами и особенностями общественного сознания (уровнем институционального доверия, непризнанием экспертного мнения, уровнем стресса и напряжённости, делегити-мизацией научного знания и «крахом гранд-нарратива» (Лиотар, 1998).
Можно констатировать, что наличие конспирологических нарративов -социокультурная норма. Как отмечает В. Н. Сергеев, «конспирологическое мышление уже не может трактоваться как маргинальное, поскольку повсе-
местно выступает одним из доступных способов рефлексии индивидами и группами неоднозначных явлений социальной жизни, прежде всего связанных с угрозами безопасности» (2022, с. 91).
Популярность теорий заговора (см., например, данные ВЦИОМ (Теория заговора против России) и в частности, о COVID-19 также противоречит мнению о маргинальности конспирологов. В большом количестве стран общество неохотно поддерживает ограничения и верит в теории заговора в контексте обсуждения коронавируса. Игнорировать конкурентоспособность этих нарративов в информационном пространстве уже не представляется возможным.
Результаты исследования могут быть полезны для разработки контрмер и стратегий в отношении недоверия населения к институтам и официальным трендам в сфере общественного здравоохранения, в частности, вакцинаци-онной политике. Традиционная установка на информационно-просветительские меры (объяснения опасности болезни и пользе вакцины) представляется малоэффективной в условиях выхода на первый план ценностных установок, когнитивных искажений, общей социально-политической напряжённости и других причин, ещё ждущих внимательного исследования.
Авторский вклад
1) Саркисова А.Ю. - общее руководство исследованием, разработка концепции и написание основного текста статьи.
2) Дунаева Д.О. - анализ экспериментальных данных, составление на их основе цифровых портретов пользователей социальной сети.
3) Петров Е.Ю. - сбор данных из социальной сети, участие в разработке авторской методологии сбора и анализа данных.
4) Воронов А.С. - участие в составлении обзора литературы и теоретических оснований исследования.
Благодарности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РНФ, проект 23-28-01025 «Исследование нарративов в социальных медиа с применением технологии анализа больших данных (на примере нарративов о вакцинации от COVID-19)».
The research was supported by RNF, project 23-28-01025 "Research of narratives in social media using big data analysis technology (on the example of COVID-19 vaccination narratives)".
Список литературы
Bergen, N., Kirkby, K., Fuertes, C. V., Schlotheuber, A., Menning, L., Mac Feely, S., O'Brien, K., &
Hosseinpoor, A. R. (2023). Global State of Education-Related Inequality in COVID-19 Vaccine Coverage, Structural Barriers, Vaccine Hesitancy, and Vaccine Refusal: Findings from the Global COVID-19 Trends and Impact Survey. The Lancet Global Health, 11(2), e207-e217. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(22)00520-4
Daud, A., Li, J., Zhou, L., & Muhammad, F. (2010). Knowledge Discovery Through Directed Probabilistic Topic Models: A Survey. Frontiers of Computer Science in China, 4(2), 280-301. https://doi.org/10.1007/s11704-009-0062-y
Guerin, B., & Miyazaki, Y. (2006). Analyzing Rumors, Gossip, and Urban Legends Through Their Conversational Properties. The Psychological Record, 56(1), 23-33. https://doi.org/10.1007/BF03395535
Hofmann, T. (1999). Probabilistic Latent Semantic Indexing. Proceedings of the 22nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 50-57. https://doi.org/10.1145/312624.312649
Hofstadter, R. (1996). The Paranoid Style in American Politics And Other Essays. Harvard University Press.
Kata, A. (2010). A postmodern Pandora's Box: Anti-vaccination Misinformation on the Internet. Vaccine, 28(7), 1709-1716. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2009.12.022
Kislitsyn, D. V., & Schapov, D. S. (2022). From intention to action: Factors of vaccine hesitancy and vaccine refusal during the COVID-19 pandemic. Population and Economics, 6(4), 162-177. https://doi.org/10.3897/popecon.6.e90723
Lip, A., Pateman, M., Fullerton, M. M., Chen, H. M., Bailey, L., Houle, S., Davidson, S., & Constantinescu, C. (2023). Vaccine Hesitancy Educational Tools for Healthcare Providers and Trainees: A Scoping Review. Vaccine, 41(1), 23-35. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2022.09.093
Takagi, M. A., Hess, S., Smith, Z., Gawronski, K., Kumar, A., Horsley, J., Haddad, N., Noveloso, B.,
Zyzanski, S., & Ragina, N. (2023). The impact of educational interventions on COVID-19 and vaccination attitudes among patients in Michigan: A prospective study. Frontiers in Public Health, 11, 1144659. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1144659
Willis, D. E., Selig, J. P., Andersen, J. A., Hall, S., Hallgren, E., Williams, M., Bryant-Moore, K., & McElfish, P. A. (2023). Hesitant but vaccinated: Assessing COVID-19 vaccine hesitancy among the recently vaccinated. Journal of Behavioral Medicine, 46(1-2), 15-24. https://doi.org/10.1007/s10865-021-00270-6
Аксёнов, В. Б. (2022). Конспирология в современной России: Паранойя, технология, культура? Рец. На: Яблоков И. Русская культура заговора. Конспирологические теории на постсоветском пространстве. Пер. С англ. Москва: Альпина Нон-Фикшн, 2020. 430 с. Вестник Тверского государственного университета. История, 2(62), 169-182. https://doi.org/10.26456/vthistory/2022.2.169-182
Ананян, С. М., Сазонов, Д. С., Слынько, Ю. Н., & Соломатин, Е. Б. (2023). Аналитическая платформа PolyAnalyst: Архитектура, функциональность, практика применения. Горячая линия - Телеком.
Ардашев, Р. Г. (2020a). Иррациональность общественного мнения: Страхи взаимодействия с представителями органов власти. Миссия конфессий, 9(3), 340-344.
Ардашев, Р. Г. (2020b). Теории заговора в общественном мнении россиян. Миссия конфессий, 9(1), 145-154.
Артеев, С. П. (2022). Пандемия COVID-19: Конспирология и антиконспирология. Власть, 30(1), 58-63. https://doi.org/10.31171/vlast.v30i1.8781
Афанасьева, Ю. А., Соколов, Б. О., & Широканова, А. А. (2023). Факторы ковид-скептицизма в
России: Результаты анализа материалов двух волн лонгитюдного опроса «Ценности в кризисе». Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 5, 115-137. https://doi.org/10.14515/monitoring.2023.5.2375
Батанина, И. А., Парма, Р. В., Бродовская, Е. В., & Домбровская, А. Ю. (2022). Портрет противников вакцинации в период пандемии COVID-19: Результаты анализа больших данных. Известия Тульского государственного университета. Науки о земле, 1, 8-18.
Землянский, А. В. (2021). Практика инфодемии: Теории «коронавирусного» заговора, их циркуляция и разоблачение в СМИ. Наука и школа, 3, 51-61. https://doi.org/10.31862/1819-463X-2021-3-51-61
Казун, А. Д., & Поршнев, А. В. (2021). Кто верит в теории заговора? Факторы склонности к конспи-рологическому мышлению в России, Казахстане и Украине. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 6, 549-565. https://doi.org/10.14515/monitoring.20216.1889
Калабихина, И. Е., Казбекова, З. Г., Банин, Е. П., & Клименко, Г. А. (2023). Демографические
ценности и социально-демографический портрет пользователей ВКонтакте: Есть ли связь? Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 58(3), 157-180. https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-58-3-8
Кирзюк, А. А. (2021). «У меня нет страха»: Ковид-диссиденты в поисках агентности и правды.
Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 2, 484-509. https://doi.org/10.14515/monitoring.20212.r776
Лиотар, Ж.-ф. (1998). Состояние постмодерна. Институт экспериментальной социологии; Алетейя.
Петкова, Д. (2024). Слухи и теории заговора в болгарских социальных медиа в период пандемии COVID-19. Научный диалог, 13(1), 177-203. https://doi.org/10.24224/2227-1295-2024-13-1-177-203
Петров, Е. Ю., & Саркисова, А. Ю. (2021). Ресурс аналитической платформы PolyAnalyst в социо-гуманитарных научных исследованиях. Открытые данные - 2021: материалы форума, 94-104.
Присада, В. С. (2023). Нарративные стратегии конспирологических теорий в российском медиапространстве. LINGUA-UNIVERSUM, 3, 102-104.
Ровинская, Т. Л. (2021). Роль новых цифровых технологий в период кризиса (Пандемия 2019-2021 гг.). Мировая экономика и международные отношения, 65(6), 95-106. https://doi.org/10.20542/0131-2227-2021-65-6-95-106
Рязанцев, С. В., Храмова, М. Н., & Смирнов, А. В. (2021). Социально-демографические аспекты вакцинации населения России в контексте пандемии COVID-19. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины, 29(5), 1047-1056. https://doi.org/10.32687/0869-866X-2021-29-5-1047-1056
Сариева, И. Р., & Богатырёва, Н. И. (2021). Оправдание системы и поддержка ограничений,
связанных с коронавирусом: Роль доверия государству и веры в теории заговора. Социальная психология и общество, 12(3), 59-73. https://doi.org/10.17759/sps.2021120305
Саркисова, А. Ю., Петров, Е. Ю., & Дунаева, Д. О. (2023). Разработка системы лингвистических маркеров для автоматизированной выгрузки тематических текстовых данных из социальной сети. Государственное управление. Электронный вестник, 97, 70-84. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2023-97-70-84
Сергеев, В. Н. (2022). Конспирологический тренд в обыденных практиках социальной
рефлексии: Теоретические обобщения. Вестник Института социологии, 13(2), 91-113. https://doi.org/10.19181/vis.2022.13.2.798
Соколов, Б. О., & Завадская, М. А. (2021). Социально-демографические особенности, личностные черты, ценности и установки ковид-скептиков в России. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 6, 410-435. https://doi.org/10.14515/monitoring.20216.1938
Теория заговора против России. (б. д.). ВЦИОМ Новости. https://wciom.ru/index.php? id=236&uid=9259
Угланова, И. Л., Михайлова, А. М., Бельская, Т. В., & Гетман, А. В. (2021). Конспирологические
представления о вакцинации: Валидизация опросника. Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология, 14(1), 14-32. https://doi.org/10.21638/spbu12.2021.102
Федеральная служба государственной статистики. (б. д.). https://rosstat.gov.ru/
References
A conspiracy theory against Russia. (n. d.). VCIOM News. https://wciom.ru/index.php? id=236&uid=9259 (In Russian).
Afanasyeva, Yu. A., Sokolov, B. O., & Shirokanova, A. A. (2023). Factors of COVID-19-Skepticism
in Russia: Evidence from Two Waves of the "Values in Crisis" Longitudinal Survey. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 5, 115-137. https://doi.org/10.14515/monitoring2023.5.2375 In Russian).
Aksenov, V. B. (2022). Conspiracy in Modern Russia: Paranoia, Technology, Culture? Reviewed In:
Yablokov I. Russian Culture of Conspiracy. Conspiracy Theories in Post-Soviet Space. Translated from English: Alpina Non-Fiction, 2020. 430 C. Herald of Tver State University. Series: History, 2(62), 169-182. https://doi.org/10.26456/vthistory/20222.169-182 (In Russian).
Ananyan, S. M., Sazonov, D. S., Slynko, Y. N., & Solomatin, E. B. (2023). PolyAnalyst analytical platform: Architecture, functionality, application practice. Hotline - Telecom. (In Russian).
Ardashev, R. G. (2020a). The Irrationality of Public Opinion: Fears of Interaction With Government Representatives. Mission Confessions, 9(3), 340-344. (In Russian).
Ardashev, R. G. (2020b). Conspiracy Theories in the Public Opinion of Russians. Mission Confessions, 9(1), 145-154. (In Russian).
Arteev, S. P. (2022). COVID-19 Pandemic: Conspiracy and Anti-Conspiracy. Vlast' (The Authority), 30(1), 58-63. https://doi.org/10.31171/vlast.v30i1.8781 (In Russian).
Batanina, I. A., Parma, R. V., Brodovskaya, E. V., & Dombrovskaya, A. Yu. (2022). Portrait of Vaccination Opponents During the COVID-19 Pandemic: Results of Big Data Analysis. Izvestiya Tula State University, 1, 8-18. (In Russian).
Bergen, N., Kirkby, K., Fuertes, C. V., Schlotheuber, A., Menning, L., Mac Feely, S., O'Brien, K., &
Hosseinpoor, A. R. (2023). Global State of Education-Related Inequality in COVID-19 Vaccine Coverage, Structural Barriers, Vaccine Hesitancy, and Vaccine Refusal: Findings from the Global COVID-19 Trends and Impact Survey. The Lancet Global Health, 11(2), e207-e217. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(22)00520-4
Daud, A., Li, J., Zhou, L., & Muhammad, F. (2010). Knowledge Discovery Through Directed Probabilistic Topic Models: A Survey. Frontiers of Computer Science in China, 4(2), 280-301. https://doi.org/10.1007/s11704-009-0062-y
Federal State Statistics Service. (n. d.). https://rosstat.gov.ru/ (In Russian).
Guerin, B., & Miyazaki, Y. (2006). Analyzing Rumors, Gossip, and Urban Legends Through Their Conversational Properties. The Psychological Record, 56(1), 23-33. https://doi.org/10.1007/BF03395535
Hofmann, T. (1999). Probabilistic Latent Semantic Indexing. Proceedings of the 22nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 50-57. https://doi.org/10.1145/312624.312649
Hofstadter, R. (1996). The Paranoid Style in American Politics And Other Essays. Harvard University Press.
Kalabikhina, I. E., Kazbekova, Z. G., Banin, E. P., & Klimenko, G. A. (2023). Demographic values and socio-demographic profile of Vkontakte users: is there a connection? Moscow University Bulletin. Series 6. Economics, 58(3), 157-180. https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-58-3-8_(In Russian).
Kata, A. (2010). A postmodern Pandora's Box: Anti-vaccination Misinformation on the Internet. Vaccine, 28(7), 1709-1716. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2009.12.022
Kazun, A. D., & Porshnev, A. V. (2021). Who Believes in Conspiracy Theories? Factors Influencing
Propensity for Conspiracy Thinking in Russia, Kazakhstan and Ukraine. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 6, 549-565. https://doi.org/10.14515/monitoring20216.1889 (In Russian).
Kirziuk, A. A. (2021). "I Have No Fear": COVID Skeptics in Search of Agency and Truth. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 2, 484-509. https://doi.org/10.14515/monitoring20212.1776 (In Russian).
Kislitsyn, D. V., & Schapov, D. S. (2022). From intention to action: Factors of vaccine hesitancy and vaccine refusal during the COVID-19 pandemic. Population and Economics, 6(4), 162-177. https://doi.org/10.3897/popecon.6.e90723
Lip, A., Pateman, M., Fullerton, M. M., Chen, H. M., Bailey, L., Houle, S., Davidson, S., & Constantinescu, C. (2023). Vaccine Hesitancy Educational Tools for Healthcare Providers and Trainees: A Scoping Review. Vaccine, 41(1), 23-35. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2022.09.093
Lyotard, J.-F. (1998). The postmodern condition. Institute of Experimental Sociology; Aleteia. (In Russian).
Petkova, D. (2024). Rumors and Conspiracy Theories in Bulgarian Social Media During COVID-19
Pandemic. Nauchnyi dialog, 13(1), 177-203. https://doi.org/10.24224/2227-1295-2024-13-1-177-203 (In Russian).
Petrov, E. Yu., & Sarkisova, A. Yu. (2021). Resource of software platform "Polyanalyst" in social science and humanities research. Open Data - 2021: Forum materials, 94-104. (In Russian).
Prisada, V. S. (2023). Narrativnye strategii konspirologicheskikh teorii v rossiiskom mediaprostranstve. LINGUA-UNIVERSUM, 3, 102-104. (In Russian).
Rovinskaya, T. L. (2021). The Role of New Digital Technologies in a Time of Crisis. World Economy and International Relations, 65(6), 95-106. https://doi.org/10.20542/0131-2227-2021-65-6-95-106 (In Russian).
Ryazantsev, S. V., Khramova, M. N., & Smirnov, A. V. (2021). The social demographic aspects of vaccination of population of Russia in the context of COVID-19 pandemic. Probl Sotsialnoi Gig Zdravookhranenniiai Istor Med, 29(5), 1047-1056. https://doi.org/10.32687/0869-866X-2021-29-5-1047-1056 (In Russian).
Sarieva, I. R., & Bogatyreva, N. I. (2021). System Justification and Coronavirus Restrictions Support: the Role of Government Trust and Conspiracy Belief. Social Psychology and Society, 12(3), 59-73. https://doi.org/10.17759/sps.2021120305 (In Russian).
Sarkisova, A. Yu., Petrov, E. Yu., & Dunaeva, D. O. (2023). Development of a System of Linguistic Markers for Automated Unloading of Thematic Text Data From a Social Network. Public Administration. E-journal (Russia), 97, 70-84. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2023-97-70-84 (In Russian).
Sergeev, V. N. (2022). Conspiracy trend in everyday practices of social reflection. Theoretical generalisations. Vestnik instituta sotziologii, 13(2), 91-113. https://doi.org/10.19181/vis.2022.13.2.798 (In Russian).
Sokolov, B. O., & Zavadskaya, M. A. (2021). Socio-Demographic Profiles, Personality Traits, Values, and Attitudes of COVID-Skeptics in Russia. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 6, 410-435. https://doi.org/10.14515/monitoring20216.1938 (In Russian).
Takagi, M. A., Hess, S., Smith, Z., Gawronski, K., Kumar, A., Horsley, J., Haddad, N., Noveloso, B.,
Zyzanski, S., & Ragina, N. (2023). The impact of educational interventions on COVID-19 and vaccination attitudes among patients in Michigan: A prospective study. Frontiers in Public Health, 11, 1144659. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1144659
Uglanova, I. L., Mikhaylova, A. M., Belskaya, T. V., & Getman, A. V. (2021). Conspiracy beliefs about vaccination: Questionnaire validation. Vestnik of Saint Petersburg University. Sociology, 14(1), 14-32. https://doi.org/10.21638/spbu12.2021.102 (In Russian).
Willis, D. E., Selig, J. P., Andersen, J. A., Hall, S., Hallgren, E., Williams, M., Bryant-Moore, K., & McElfish, P. A. (2023). Hesitant but vaccinated: Assessing COVID-19 vaccine hesitancy among the recently vaccinated. Journal of Behavioral Medicine, 46(1-2), 15-24. https://doi.org/10.1007/s10865-021-00270-6
Zemlyanskiy, A. V. (2021). "Infodemic" Case Study: Conspiracy Theories Around COVID-19 -Spreading and Debunking in the Media. Nauka i shkola, 3, 51-61. https://doi.org/10.31862/1819-463X-2021-3-51-61 (In Russian).
