CC BY
129
УДК 303.642.023:070 DOI 10.17150/2308-6203.2019.8(2).274-291
Бахматова Татьяна Георгиевна
Кандидат экономических наук, доцент Кафедра социологии и психологии, Байкальский государственный университет, 664003, Российская Федерация, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, e-mail: bakhmat@mail.ru
Tatyana G. Bakhmatova
PhD in Economics, Associate Professor
Sociology and Psychology Department, Baikal State University,
11 Lenin Str., Irkutsk, 664003, Russian Federation,
e-mail: bakhmat@mail.ru
Зимина Екатерина Викторовна
Кандидат социологических наук, доцент, заведующий кафедрой
Кафедра социологии и психологии, Байкальский государственный университет, 664003, Российская Федерация, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, e-mail: Katerinovna@list.ru
Ekaterina V. Zimina
PhD in Sociology, Associate Professor, Head of the Department Sociology and Psychology Department, Baikal State University, 11 Lenin Str., Irkutsk, 664003, Russian Federation, e-mail: Katerinovna@list.ru
БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ В ИЗУЧЕНИИ СОЦИАЛЬНЫХ МЕДИА
Аннотация. Социальные медиа стали не только неотъемлемой частью жизни большинства людей, но и оказывают значительное влияние на развитие всех сфер общества, что определяет неуклонный рост числа академических публикаций по данной проблеме. Анализ структуры и динамики научных исследований социальных медиа был проведен в мае 2018 года на основе базы данных Web of Science с помощью аналитических ресурсов данной платформы, а также программ CitNetExplorer, VOSviewer. Обоснована и пошагово описана методика исследования, включая оценку социальных медиа с точки зрения их сущности и структуры. Дана оценка временной динамике научных результатов, пространственному и институциональному распределению публикаций с 2009 по 2017 год, тематической направленности исследований на основе библи-ометрического анализа. Проанализированы наиболее продуктивные и рейтинговые журналы, публикующие исследования социальных медиа в сфере коммуникаций, наиболее влиятельные университеты. Представлены наиболее цитируемые (резонансные) статьи. Библиометрический анализ с применением программы VOSviewer выявил четыре кластера исследований на основе тематической близости терминов. Визуализа-
ция дала возможность проследить изменение тематической направленности научных исследований с течением времени. Кластеризация была продолжена с помощью программы CitNetExplorer. Описаны шесть кластеров на основе ста наиболее цитируемых статей. Дана сравнительная характеристика каждому кластеру с точки зрения тематики исследований, «влиятельности» кластера (количество статей в кластере и количество наиболее цитируемых статей). Продемонстрированы исследовательские возможности совместного применения программных средств для достижения необходимой глубины анализа публикаций.
Ключевые слова. Библиометрический анализ, социальные медиа, кластер, CitNetExplorer, VOSviewer.
Информация о статье. Дата поступления 6 сентября 2018 г.; дата принятия к печати 6 мая 2019 г.; дата онлайн-размещения 24 мая 2019 г.
BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF TRENDS IN THE STUDY
OF SOCIAL MEDIA
Abstract. Social media has become not only an integral part of the life of most people, but also has a significant impact on the development of all spheres of society, which determines a steady increase in the number of academic publications on this issue. The analysis of the structure and dynamics of social media research has been carried out in May 2018 on the basis of the Web of Science database using the analytical resources of this platform, as well as the CitNetExplorer and VOSviewer tools. The research technique, including assessment of social media from the point of view of their essence and structure is proved and is described step by step. The temporal dynamics of scientific results, the spatial and institutional distribution of publications from 2009 to 2017, and the thematic focus of research based on bibliometric analysis are estimated. The most productive and rating journals that publish studies of social media in the sphere of communications, the most influential universities are analyzed. The most cited (resonant) articles are presented. Bibliometric analysis with application of the VOSviewer program has revealed four clusters of researches on the basis of thematic proximity of terms. Visualization made it possible to trace the change in the thematic focus of scientific research over time. Clustering was continued by means of the CitNetExplorer. Six clusters are described on the basis of one hundred most cited articles. Comparative characteristics of each cluster are given in terms of the research topics, the "influence" of the cluster (the number of articles in the cluster and the number of most cited articles). Research opportunities of combined use of software for achievement of necessary depth of the analysis of publications are shown.
Keywords. Bibliometric analysis, social media, cluster, CitNetExplorer, VOSviewer.
Article info. Received September 6, 2018; accepted May 6, 2019; available online May 24, 2019.
Введение. Рост числа публикаций, изучающих различные аспекты функционирования социальных медиа (СМ) актуализирует необходи-
мость применения методов библио-метрического анализа для выявления тенденций и закономерностей в публикационной активности ученых
разных стран. «Использование приемов визуализации данных позволяет сократить затраты на нахождение зависимостей и в дальнейшем — на представление результатов анализа» [1, с. 64].
Библиометрические методы используются для двух основных целей: анализа эффективности научной работы и картирования науки. Анализ эффективности научной работы направлен на оценку результатов исследований и публикаций отдельных лиц и организаций. Картирование науки направлено на выявление структуры и динамики научных областей [2, с.117—118].
«Используя метод совместного цитирования двух публикаций, так называемого ко-цитирования (от англ. «co-citation»), определяют тенденции развития коммуникационных процессов в науке. Между этими работами появляются невидимые ранее связи, которые при наглядном представлении образуют смысловые сгустки — кластеры» [3, с. 86].
Предыдущие исследования СМ различными библиометрическими методами были сосредоточены на: изучении дисциплинарной направленности публикаций на платформах различных социальных сетей [4; 5]; анализе публикаций в отдельных областях знания [6-8]; выявлении тенденций в изучении СМ за определенный период [9], картировании исследований СМ в отдельных странах [10; 11]; оценки интеллектуального ядра исследований в области СМ [12]. Библиометрических исследований в тематической области коммуникаций нами не было обнаружено.
Цель данного исследования — проанализировать структуру и динамику академических исследований,
посвященных изучению социальных медиа в сфере коммуникаций за период с 2009 по 2017 год.
Исследовательские вопросы:
Какова динамика исследований социальных медиа в области коммуникаций?
Какие университеты, журналы, авторы вносят наибольший вклад в исследование социальных медиа в области коммуникаций?
Какие тематические направления (кластеры) существуют и наиболее активно развиваются в исследовании социальных медиа в области коммуникаций?
Исследование было проведено на основе базы данных Web of Science (WoS): Core Collection в мае 2018 года. WoS является одной из крупнейших библиографических баз данных, включающих значимую и надежную информацию об исследованиях в области естественных, общественных, гуманитарных наук и искусства.
Понятие «социальные медиа». «Социальные медиа», несмотря на активное их изучение представителями разных научных областей, является неоднозначным понятием и, кроме этого, для анализа СМ в качестве синонимов часто используются такие термины, как: новые медиа (new media), социальные сети, Web 2.0.
Понятия «социальные медиа» и «новые медиа», на наш взгляд, нельзя рассматривать в качестве синонимов несмотря на то, что эти понятия основаны на применении определенных технологий. Мы согласны с точкой зрения, что «новые медиа — более широкое понятие, которым обозначают все новейшие технологии в коммуникациях. В ка-
честве составляющих термина «новые медиа» можно использовать понятия «интернет-медиа», «интернет-СМИ» и «социальные медиа»» [13, с. 13-14].
Примерно также, как часть и целое, более общее и частное, соотносятся понятия «социальные медиа» и «социальные сети». СМ — это надмножество, подмножеством СМ являются социальные сети [14, с. 56].
Отличительной особенностью СМ является, прежде всего, принципиально новый тип взаимодействия, возникший благодаря современным технологическим возможностям. СМ — онлайн-средства коммуникации, передачи информации, сотрудничества и совершенствования взаимосвязанных и взаимозависимых сетей людей, сообществ и организаций, которые расширяются благодаря технологическим возможностям и мобильности [15, с. 18].
Новые технологические возможности СМ ассоциируются в большей степени с таким термином, как Web 2.0. Данный термин был введен в 2005 году Тимом О' Рейли (Tim O'Reilly), основателем издательского дома O'Reilly Media. Основные характеристики Web 2.0: радикальная децентрализация, радикальное доверие, участие вместо публикации, пользователи как авторы, богатый пользовательский опыт, «длинный хвост», Web как платформа, контроль собственных данных, ремиксы, коллективный разум, аттитюды, лучшее программное обеспечение для большего количества пользователей, игра, неопределенное (нена-правляемое) поведение пользователей [16, с. 34].
Одной из основных характеристик СМ является контент, создава-
емый пользователями (UGC — User Generated Content) и в ряде определений СМ акцент делается именно на этом: группа интернет-приложений, построенных на идеологических и технологических основах Web 2.0 и позволяющих создавать и обмениваться пользовательским контентом [17, с. 61].
То есть, Web 2.0 представляет собой технологическую основу СМ, а контент, создаваемый пользователями, можно рассматривать как сумму всех способов, которыми люди используют СМ. При этом «новые ме-диаплатформы становятся сегодня почвой для повышения эффективности информационно-коммуникационных процессов в обществе, для развития социальных институтов общества, для обновления журналистики» [18, с. 55].
Есть и более узкие подходы к пониманию сущности СМ, связанные с их целенаправленным применением в отдельных сферах деятельности, например, в маркетинге. Так, Дэвид М. Скотт считает, что лучше рассуждать о СМ не в терминах различных технологий и инструментов, а как эти технологии и инструменты позволяют вам общаться напрямую c вашими покупателями в местах, где они собираются прямо сейчас [14, с. 56].
Что касается видов СМ, то существуют разные подходы к классификации СМ по различным основаниям. Так, Каплан А. и Хэйнлейн М. в 2010 году выделили шесть различных типов СМ: совместные проекты (например. Википедия), блоги и микроблоги (например. Twitter), контент-сообщества (например. YouTube), сайты социальных сетей (например. Facebook), виртуальные игровые миры (например. World of
Warcraft) и виртуальные социальные миры, (например, Second Life) [17, с. 62]. Способы взаимодействия включают в себя: блоги, совместное использование изображений, публикации на стенах, электронную почту, обмен мгновенными сообщениями, музыкой, фотографиями, подбор источников и т.п.
Некоторые коммерческие организации создают свои классификации СМ. Например, Overdrive Interactive — организация, предлагающая услуги в области онлайн-мар-кетинга, разработала интерактивную карту СМ 2018. Все существующие в настоящий момент СМ (279) распределены в четыре группы1.
По данным на апрель 2018 года наиболее популярными СМ как в мире в целом, так и в США, Европе являются пять: Facebook, Pinterest, Twitter, YouTube, Instagram (табл.1).
Лидирующее мировое значение среди СМ имеет Facebook, являю-
1 Social Media Map // Overdrive Interactive. URL: https://www.ovrdrv.com/social-media-map/
щийся примером удачной социальной платформы, которая начиналась с одного-единственного типа взаимодействия, который создает высокую стоимость даже при небольшом количестве контактов [19, с. 487].
Такая позиция достаточно устойчива и сохраняется, начиная с 2010 и по настоящее время (рис.1).
Рейтинг СМ в РФ по сравнению с другими странами отличается значительно. Наиболее популярным ресурсом является ресурс VKontakte, Facebook занимает второе по значимости место, YouTube — третье.
Методика исследования. Поиск наиболее релевантной информации для поиска ответов на поставленные исследовательские вопросы проходил в несколько этапов.
На первом этапе поисковый запрос включал следующие ключевые слова и их сочетание: Social Media, New Media, Facebook, Twitter, Pinterest, Instagram, YouTube. То есть, было использовано базовое понятие «социальные медиа» и понятие, часто используемое как си-
Таблица 1
Количество пользователей различных социальных медиа, в % к общему количеству пользователей*
Социальные медиа Все страны мира США Европа РФ
Facebook 65,73 47,56 71,34 23,91
Pinterest 15,06 35,03 11,9 7,72
Twitter 6,81 8,61 5,96 10,63
YouTube 7,9 2,67 4,84 18,48
Instagram 1,64 1,74 1,99
VKontakte 30,75
Все остальные социальные медиа 2,86 4,39 3,97 8,75
Итого: 100, 0 100,0 100,0 100,0
* Рассчитано на основе данных StatCounter GlobalStats. URL: http://gs.statcounter. com/social-media-stats#monthly-2QQ9Q3-2018Q1.
Рис. 1. Динамика количества пользователей СМ в мире с 2009 года по 2018 год
ноним — «новые медиа», а также наиболее популярные во всем мире социальные медиа. Количество отобранных документов на этом этапе составило 24298.
На втором этапе поисковый запрос был ограничен такой категорией WoS как «коммуникация»
(Communication). Выбор данной категории был обусловлен тем, что количество публикаций в этой категории является самым значительным по сравнению со всеми другими категориями (3665) и именно область коммуникаций в большей степени
Рис 2. Распределение публикаций, посвященных СМ (1975-2018 гг.)
по категориям WoS
соответствует сущности и предназначению СМ (рис.2).
На третьем этапе в обзор были включены документы только с 2009 года по 2017 год. Выбор периода обусловлен тем, что количество публикаций по выбранной проблеме превысило границу в один процент в год от общего количества опубликованных работ только в 2009 году. Кроме этого, большинство наиболее популярных СМ возникли в этот период и статистический учет пользователей СМ в мире начался также в 2009 году. Количество отобранных документов на этом этапе составило 3219.
На четвертом этапе запрос был уточнен выбором статей и научных обзоров, что чаще всего применяется в библиометрическом анализе [1, с. 79]. Количество отобранных документов на этом этапе составило 2332. Именно эти исследования были проанализированы наиболее детально.
На последнем этапе были применены специальные инструменты визуализации и анализа результатов кластеризации научных исследований: CitNetExplorer 1.0.0 (Citation Network Explorer) и VOSviewer 1.6.8, разработанные сотрудниками Центра исследований в области науки и техники (CWTS) Лейденского университета.
Эти программные продукты часто используются вместе для анализа и визуализации сети цитирования научных публикаций. CitNetExplorer делает акцент на анализе на уровне отдельных публикаций, а VOSviewer — на агрегированном уровне [20, с. 1].
Результаты исследования. Публикационная активность в выбранной области исследования имеет ярко выраженную тенденцию к росту с
2009 по 2016 годы. Если в 2009 году было опубликовано 57 статей, направленных на исследование СМ в сфере коммуникаций, то в 2016 году уже 544. Количество публикаций увеличилось за данный период почти в десять раз. 2017 год является исключением во многом потому, что в базу данных WoS вошли еще не все статьи, подготовленные в 2017 году (рис. 3)
wo --150 -400250300250-
Рис. 3. Динамика публикационной активности по изучению социальных медиа в сфере коммуникаций за период с 2009 по 2017 год
Такой же динамикой отличается и количество цитирований статей в изучаемой области (рис. 4)
С целью выявления наиболее влиятельных журналов, публикующих исследования, направленные на изучение СМ в сфере коммуникаций на основе данных WoS было выбрано 10 журналов, опубликовавших не менее 30 статей за изучаемый период (табл. 2).
Как видно из таблицы, 7 из 10 журналов издаются в США. Анализ рейтинга данных журналов с использованием данных портала SCImago Journal & Country Rank (те-
Рис.4 Количество цитирований статей, изучающих СМ в сфере коммуникаций с 2009 по 2018 годы
матическая область «социальные науки»; категория «коммуникация») показал, что большинство журналов являются высокорейтинговыми и входят в так называемый первый квартиль, то есть являются очень
востребованными в научном сообществе.
По совокупности двух характеристик (количество статей и рейтинг журнала) наиболее влиятельным журналом в мире, публикующим ис-
Таблица 2
Рейтинг наиболее продуктивных журналов по количеству статей, посвященных изучению социальных медиа в сфере коммуникаций за период с 2009 по 2017 год
Название журнала Страна Количество статей В % к общему количеству SciMago journal rank (SCJ, 2016)
1 New Media and Society США 166 7,1 2,084/Q1
2 Information Communication and Society Великобритания 125 5,4 1,802/Q1
3 Public Relations Review США 119 5,1 0,991/Q1
4 International Journal of Communication США 93 3,9 0,24/Q3
5 Journal of Computer Mediated Communication США 61 2,6 3,338/Q1
6 Journal of Communication США 44 1,9 2,620/Q1
7 Media, Culture and Society США 43 1,8 0,979/Q1
8 Journal of Broadcasting and Electronic Media Великобритания 42 1,8 1,347/нет данных
9 Media International Australia Австралия 32 1,4 0,168/Q3
10 Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies США 30 1,3 0,429/Q2
Таблица 3.
Десять наиболее цитируемых (резонансных) статей, посвященных изучению социальных медиа в сфере коммуникаций за период с 2009 по 2017 год
Название статьи ABTop(bi) Название журнала Год публикации Процитировано, всего
1 Is There Social Capital in a Social Network Site?: Facebook Use and College Students' Life Satisfaction, Trust, and Participation Valenzuela S., Park N., Kee K.F. Journal of ComputerMediated Communication 2009 653
2 I tweet honestly, I tweet passionately: Twitter users, context collapse, and the imagined audience Marwick A.E., Boyd D. New Media & Society 2011 578
3 Being Immersed in Social Networking Environment: Facebook Groups, Uses and Gratifications, and Social Outcomes Park N., Kee K.F., Valenzuela S. Cyberpsychology & Behavior 2009 411
4 Connection strategies: Social capital implications of Facebook-enabled communication practices Ellison N.B., Steinfield Ch., Lampe C. New Media & Society 2011 369
5 Facebook and Online Privacy: Attitudes, Behaviors, and Unintended Consequences Debatin B., Lovejoy J.P., Horn A.-K., Hughes B.N. Journal of ComputerMediated Communication 2009 357
6 Engaging stakeholders through social networking: How nonprofit organizations are using Facebook Waters R.D., Burnett E., Lamm A., Lucas J. Public Relations Review 2009 347
7 Social Media and the Decision to Participate in Political Protest: Observations From Tahrir Square Tufekci Z., Wilson Ch. Journal of Communication 2012 305
8 Social Media Use for News and Individuals' Social Capital, Civic Engagement and Political Participation de Zuniga H.G. Journal of ComputerMediated Communication 2012 284
9 Information Disclosure and Control on Facebook: Are They Two Sides of the Same Coin or Two Different Processes? Christofides E., Muise A., Desmarais S. Cyberpsychology & Behavior 2009 242
10 Normalizing Twitter: Journalism Practice in an Emerging Communication Space Lasorsa D.L., Lewis S.C., Holton A.E. Journalism Studies 2012 218
следования по СМ в области коммуникаций, является журнал «New Media and Society» (США). Кроме этого, две из десяти наиболее резонансных статей были опубликованы именно в этом журнале. 3 из десяти «топовых» статей были опубликованы в журнале «Journal of Computer Mediated Communication», рейтинг которого (по данным SCImago Journal & Country Rank) является самым высоким из десяти отобранных журналов (табл.3.).
Наибольшее количество статей опубликовано в США — 980 (42,0 % от 2332), основным языком публикаций является английский — 2164 (92,8 % от 2332).
Только четыре статьи в интересующей нас области исследования опубликованы на русском языке. Две из них направлены на теоретический анализ особенностей новых медиа (журнал «Вопросы теории и практики журналистики», Байкальский государственный университет). Две другие посвящены роли СМ и новых медиа в образовании (журнал «Медиа-образование», Таганрогский государственный педагогический институт).
Что касается наиболее продуктивных университетов, то наиболь-
шую публикационную активность демонстрируют ученые американских университетов и Лондонского университета, второго по численности студентов в Великобритании. Среди университетов США лидирует University of Texas System, включающий 14 образовательных учреждения, в том числе University of Texas Austin. То есть, University of Texas System в целом является наиболее продуктивным университетом по количеству статей (94) (табл. 4).
State University System of Florida и University of California System также являются объединениями университетов и включают в себя 12 и 10 университетов соответственно, то есть являются мощнейшими образовательными и исследовательскими структурами.
Изучение тематической направленности публикаций осуществлялось на основе программы VOSviewer, которая позволяет построить терминологическую карту на основе совместной встречаемости терминов в заголовках и аннотациях статей. Было задано ограничение: термин должен встречаться не меньше 30 раз. В результате было выявлено 4 кластера, объединяю-
Таблица 4.
Рейтинг наиболее продуктивных университетов по количеству статей, посвященных изучению социальных медиа в сфере коммуникаций за период с 2009 по 2017 год
Название института Страна Количество публикаций
1 University of Texas System США 50
2 University of London Великобритания 49
3 University of Texas Austin США 44
4 State University System of Florida США 43
5 University of California System/ University of California США 40
Рис. 5. Наиболее часто встречающиеся термины в исследованиях СМ в сфере коммуникаций с 2009 по 2017 годы, сгруппированные в кластеры
foltawer
candidate
е^ш tweet *ymessage
wpractitioner
сф,п twrtter 4,e^(gani2atj(# •
account JL^m _ W •
jot^ist
comment company
news -implicatiorx •
jourcalism t4®ic « * ' mL
fact st^vey
P°litiC ,„nguaEe integer, Г agenda social networking site
iocji ir№'«n-ieri! w development
youtube lnternet _ ability individual
movemert
'%, VOSviewer
- - 4 * „ w discourse SpaK technology expenen[!
essay
щие ключевые понятия по тематической близости (рис.5)
Данная карта визуализирует частоту использования терминов (величина круга), тесноту связи (чем ближе, тем теснее) и различные варианты сочетаний терминов как внутри кластеров, так и между кластерами.
Самый большой с точки зрения количества терминов (64 термина) — «красный» кластер. Этот кластер получил условное название — «социальные сети и поведение пользователей», так как объединяет понятия: вовлеченность, поведение, аттитюд, участник, индивидуальный, опыт, уровень, социальные сети, сайт, опрос и т.п.
В «зеленом» кластере (58 терминов) ключевыми терминами являются: новая среда, пространство, технология, YouTube, интернет, измене-
ния, дискурс, развитие, новые медиа и т.п. То есть, условно его можно назвать «среда СМ».
В «синем» кластере (33 термина), который мы назвали «СМ, политика и журналистика», чаще всего встречаются термины: твиттер, «твитнуть», компания, партия, выборы, журналист, новости, журналистика, кандидат, аккаунт и т.п. и такой метод исследования, как контент-анализ.
Самый немногочисленный «желтый» кластер (15 терминов) включает термины: комментарий, организация, пост, связи с общественностью, акционер и т.п. Эту группу исследований можно обозначить как «СМ и PR».
Программа VOSviewer позволяет также отобразить время появления наиболее часто встречающихся в исследованиях терминов. Чем ближе к синему цвету, тем «старше» ис-
Рис. 6. Наиболее часто встречающиеся термины в исследованиях СМ в сфере коммуникаций с 2009 по 2017 годы, время появления
follower
candidate
tweet
message
party
twitter nraani
politician organ I
account journalist Post S'
• comment
news
topic
language ¡mage
social movement
voutube ,nteriiet аЩ
p u Ы icjp h^je У vf 0
techno
ICtiQf)
construct!»- kW
^rot^ftron
VOSviewer
2014.4 2014.6 2014.8 201S.0 201S.2
следования, чем ближе к желтому, тем современнее (рис.6).
По результатам визуального отображения временной актуализации терминов, можно сделать вывод, что первые исследования были преимущественно направлены на изучение технологических основ СМ в области коммуникаций, затем на исследования в области социальных сетей и PR. Более современными являются исследования СМ в сфере политики и журналистики. Кроме этого, можно выявить тенденции актуализации тех или иных направлений исследований в каждом кластере отдельно.
Для более детального анализа наиболее часто цитируемых публикаций в отдельных кластерах, временного порядка публикаций была применена программа CitNetExplorer. В результате нами было получено 6 тематических кластеров, выделен-
ных различными цветами, которые объединяют 100 наиболее цитируемых статей (рис.7).
Вертикальное измерение отражает время появления публикации. В горизонтальном измерении публикации размещаются на основе их «родства» с точки зрения цитирования. Публикации, которые тесно связаны прямым и косвенным цитированием, расположены ближе друг к другу. Программа позволяет проанализировать каждый кластер отдельно и во взаимосвязи с публикациями из других кластеров.
Анализ названий статей и тематической направленности журналов позволил дать условные названия каждому из кластеров: 1 (синий) кластер — «СМ и политика»; 2 (зеленый) кластер — «СМ и PR»; 3 (фиолетовый) кластер — «социальные сети и поведение пользователей»; 4
I «с;Ше«»р1огег I
Рис. 7. Кластеризация 100 наиболее цитируемых статей, посвященных изучению СМ в сфере коммуникаций с 2009 по 2017 годы
(оранжевый) — «СМ и журналистика»; 5 (желтый) — «среда СМ»; 6 (розовый) — «СМ, здоровье».
Публикационная активность и «влиятельность» исследований ученых (цитируемость) в разных кластерах значительно отличается (табл.5).
Самым «влиятельным» с точки зрения количества статей в кластере и количества наиболее цитируемых статей является «синий», «политический» кластер исследований. Исследования в этом кластере направлены на изучение роли СМ в формировании политически направленных сетей, влиянии СМ на протестную и избирательную активность, влиянии СМ на формирование политических ценностей, институтов гражданского общества и т.п.
Кластер, изучающий СМ как инструмент PR, включает анализ организационных СМ, степень представленности различных организаций в информационном пространстве,
формирование имиджа организаций через СМ, взаимодействие с различными субъектами посредством СМ, культура PR и т.п.
Третий кластер объединяет исследования социальных сетей, направленные на изучение их роли в формировании социального капитала, активности различных категорий в социальных сетях, норм и стратегий взаимодействия в социальных сетях, приватности, поведенческих особенностей различных групп и т.п.
Исследования в четвертом кластере делают акцент на механизме формирования новостей СМ и их влиянии на пользователей, интеграции новых и традиционных медиа, прозрачности и достоверности информации, возможностях и ограничениях СМ, эволюции СМ и т.п.
Пятый кластер группирует исследования по проблемам среды СМ, прежде всего, технологической: анализ Big Data, технологические воз-
можности СМ, развитие технологий и инструментов СМ и т.п.
Исследования в шестом кластере объединяют проблемы здоровья: влияние информации СМ на здоро-
вье различных категорий, качество информации о болезнях и их лечении, формирование сетей по принципу общих проблем со здоровьем, социальная поддержка в социаль-
Таблица 5.
Сравнительный анализ кластеров
Кластер Условное название кластера Количество статей в 100 наиболее цитируемых Основные журналы Наиболее цитируемая статья
1 «СМ и политика» 43 New Media & Society; Journal of Communication; Information Communication & Society Studying political microblogging: Twitter users in the 2010. Swedish election campaign [21]
2 «СМ и РР> 25 Public Relations Review; Journal of Public Relations Research Engaging stakeholders through social networking: How nonprofit organizations are using Facebook [22]
3 «Социальные сети и поведение пользователей» 19 Journal of Computer-Mediated Communication; New Media & Society; Cyberpsychology & Behavior I tweet honestly, I tweet passionately: Twitter users, context collapse, and the imagined audience [23]
4 «СМ и журналистика» 9 Journalism Studies; Journalism; Digital Journalism; New Media & Society Normalizing Twitter: Journalism practice in an emerging communication space [24]
5 «Среда СМ» 3 Convergence- The International Journal of Research into New Media Technologies; Information Communication &Society; New Media & Socie-ty; Television & New Media Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Face-book [25]
6 «СМ и здоровье» 1 Health Communication; Journal of Health Communication A content analysis of smoking fetish videos on YouTube: regulatory implications for tobacco control [26]
7 Итого: 100
ных сетях, реклама и брендинг лекарств и клиник, продвижение товаров и услуг и т.п.
Основные выводы. Библиоме-трические исследования большого массива данных позволяют достичь результатов в структурировании, определении тенденций в исследовательской деятельности, которые трудно достичь без применения специальных средств.
Инструменты анализа WoS, программы CitNetExplorer и VOSviewer позволили нам реализовать поставленную цель и задачи с необходимой степенью глубины и детализации. Результаты нашего исследования подтвердили целесообразность совместного применения всех инструментов анализа публикаций, так как все инструменты имеют разные исследовательские возможности и дополняют друг друга.
Что касается количества и динамики исследований по СМ в области коммуникаций, то количество публикаций ежегодно растет, что говорит о росте значения СМ в обществе и все большей актуализации проблем, связанных с их функционированием. Мы выделили наиболее активные с точки зрения публикационной активности университеты и журналы, которые сконцентрированы преимущественно в США и Великобритании. Кроме этого, были выделены 10 наиболее резонансных (цитируемых) статей, задающих направление современных и будущих исследований СМ в разных областях знания.
Изучение тематической направленности на основе возможностей программы VOSviewer выявило 4 кластера исследований, которые были детализированы (6 кластеров) с применением программы
CitNetExplorer. Кластеризация и визуализация позволила нам определить структуру и тенденции исследований СМ в области коммуникаций.
В области коммуникаций существуют шесть основных направлений изучения СМ: политическое, технологическое (средовое), изучение социальных сетей, изучение с позиции журналистики, связей с обще-ственностью,здоровья.
Наиболее активно СМ изучаются в связи с политической активностью. Это касается и количества публикаций и уровня цитируемости публикаций. Наиболее динамично это направление стало развиваться в последние несколько лет. Вторым направлением, с точки зрения публикационной активности и влиятельности является изучение роли СМ в формировании связей с общественностью. Третьим — изучение социальных сетей и поведения пользователей.
Визуализация результатов исследования показала, что тематические направления (кластеры) тесно связаны (близость кластеров, сети цитирования), что говорит о сложности и многоаспектности феномена СМ. Междисциплинарные исследования открывают перспективы более полного изучения механизмов функционирования СМ и влияния на развитие общества.
Проанализированные в данной статье результаты исследования отражают лишь часть возможностей, заложенных в программах для библиометрического анализа. Представляется целесообразным продолжить изучение тенденций, перспективных направлений исследования СМ в рамках отдельных кластеров.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии : монография / М.А. Акоев [и др.] ; под ред. М.А. Акоева. — Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2014. — 250 с.
2. Невзорова Е.Н. Библиометрический анализ литературы по уклонению от уплаты налогов в России и зарубежных странах / Е.Н. Невзорова, А.П. Киреенко, РА. Скляров // Journal of Tax Reform. — 2017. — Т. 3, № 2. — С. 115-130. — DOI: 10.15826/ jtr.2017.3.2.035.
3. Редькина Н.С. Библиометрия: история и современность / Н.С. Редькина // Молодые в библиотечном деле. — 2003. — №. 2. — С. 76-86.
4. Costas R. The Thematic Orientation of Publications Mentioned on Social Media: Large-scale Disciplinary Comparison of Social Media Metrics with Citations / R. Costas, Z. Zahedi, P. Wouters // Aslib Journal of Information Management. — 2015. — Vol. 67, no. 3. — P. 260-288.
5. Social Media Metrics and Bibliometric Profiles of Neurosurgical Departments and Journals: is There a Relationship? / Alotaibi N.M. [et al.] // World Neurosurgery. — 2016. — Vol. 90. — P. 574-579.
6. Filo K. Sport and Social Media Research: A Review / K. Filo, D. Lock, A. Karg // Sport Management Review. — 2015. — Vol. 18, no. 2. — P. 166-181.
7. Molina S.G. Attitudes Towards the Use of Social Media as a Tool for Marketing / S.G. Molina [et al.] // Mediterranean Journal of Social Sciences. — 2017. — Vol. 8, no. 4. — P. 175-186.
8. Global Trends in Research Related to Social Media in Psychology: Mapping and Bibliometric Analysis / H.Z. Sa'ed [et al.] // International Journal of Mental Health Systems. — 2018. — Vol. 12, no. 1. — P. 4-12.
9. Social Media Research, Human Behavior, and Sustainable Society / Q. Li [et al.] // Sustainability. — 2017. — Vol. 9, no. 3. — P. 384.
10. Gan C. Research Characteristics and Status on Social Media in China: A Bibliometric and Co-word Analysis / C. Gan, W. Wang // Scientometrics. — 2015. — Vol, 105, no. 2. — P. 1167-1182.
11. Alperin J.P. Geographic variation in social media metrics: an analysis of Latin American journal articles / J.P. Alperin // Aslib Journal of Information Management. — 2015. — Vol. 67, no. 3. — P. 289-304.
12. Unveiling the Intellectual Origins of Social Media-based Innovation: Insights from a Bibliometric Approach / F.P. Appio [et al.] // Scientometrics. — 2016. — Vol. 108, no. 1. — P. 355-388.
13. Социальные медиа как ресурс интегрированных коммуникативных практик : монография / под ред. Л.П. Шестеркиной. — Челябинск : Изд-во ЮУрГУ, 2017. — 296 с.
14. Scott D.M. The New Rules of Marketing and PR: How to Use Social Media, Online Video, Mobile Applications, Blogs, News Releases, and Viral Marketing to Reach Buyers Directly / D.M. Scott. — New York : John Wiley&Sons, 2015. — 480 p.
15. Tuten T.L. Social Media Marketing / T.L. Tuten, M.R. Solomon. — New York : Sage, 2017. — 448 p.
16. Fuchs C. Social Media: A Critical Introduction / C. Fuchs. — London : Sage, 2017. — 400 p.
17. Kaplan A.M. Users of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media / A.M. Kaplan, M. Haenlein // Business Horizons. — 2010. — Vol. 53, no. 1. — P. 59-68.
18. Красноярова О.В. Новые медиаплатформы: принципы функционирования и классификация / О.В. Красноярова // Вопросы теории и практики журналистики. — 2016. — Т. 5, № 1. — С. 45-57. — DOI: 10.17150/2308-6203.2016.5(1).45-57.
19. Анохов И.В. От средств массового вещания к средствам массового соучастия / И.В. Анохов // Вопросы теории и практики журналистики. — 2017. — Т. 6, № 4. — С. 482495. DOI: 10.17150/2308-6203.2017.6(4).482-495.
20. Van Eck N.J. Citation-based Clustering of Publications Using CitNetExplorer and VOSviewer / N.J. van Eck, L. Waltman // Scientometrics. — 2017. — Vol. 111, no. 2. — P. 1053-1070.
21. Larsson A.O. Studying Political Microblogging: Twitter Users in the 2010. Swedish Election Campaign / A.O. Larsson, H. Moe // New Media & Society. — 2012. — Vol. 14, no. 5. — P. 729-747.
22. Engaging Stakeholders Through Social Networking: How Nonprofit Organizations Are Using Facebook / R.D. Waters [et al.] // Public Relations Review. — 2009. — Vol. 35, no. 2. — P. 102-106.
23. Marwick A.E. I Tweet Honestly, I Tweet Passionately: Twitter users, Context Collapse, and the Imagined Audience / A.E. Marwick, D. Boyd // New media & Society. — 2011. — Vol. 13, no. 1. — P. 114-133.
24. Lasorsa D.L. Normalizing Twitter: Journalism Practice in an Emerging Communication Space / D.L. Lasorsa, S.C. Lewis, A.E. Holton // Journalism Studies. — 2012. — Vol. 13, no. 1. — P. 19-36.
25. Bucher T. Want to be on the top? Algorithmic Power and the Threat of In-visibility on Facebook / T. Bucher // New Media & Society. — 2012. — Vol. 14, no. 7. — P. 1164-1180.
26. Kim K. A Content Analysis of Smoking Fetish Videos on YouTube: Regulatory Implications for Tobacco Control / K. Kim, H.J. Paek, J. Lynn // Health Communication. — 2010. — Vol. 25, no. 2. — P. 97-106.
REFERENCES
1. Akoyev M.A., Markusova V.A., Moskaleva O.V., Pislyakov V.V.; Akoyev M.A. (ed.). Ru-kovodstvo po naukometrii: indikatory razvitiya nauki i tekhnologii [Guideline for Scientomet-rics: Indicators for Science and Technology Development]. Yekaterinburg, Ural State University Publ., 2014. 250 p.
2. Nevzorova E.N., Kireenko A.P., Sklyarov R.A. Bibliometric Analisis of the Literature on Tax Evasion in Russia and Foreign Countries. Journal of Tax Reform, 2017, vol., no. 2, pp. 115-130. (In Russian).
3. Redkina N.S. Bibliometrics: History and Modernity. Molodye v bibliotechnom dele = Youth in the Library Science, 2003, no. 2, pp. 76-86. (In Russian).
4. Costas R., Zahedi Z., Wouters P. The Thematic Orientation of Publications Mentioned on Social Media: Large-scale Disciplinary Comparison of Social Media Metrics with Citations. Aslib Journal of Information Management, 2015, vol. 67, no. 3, pp. 260-288.
5. Alotaibi N.M., Fallah A., Guha D., Aldakkan A. Social Media Metrics and Bibliometric Profiles of Neurosurgical Departments and Journals: is There a Relationship? World Neurosurgery, 2016, vol. 90, pp. 574-579.
6. Filo K., Lock D., Karg A. Sport and Social Media Research: A Review / K. Filo, D. Lock, A. Karg. Sport Management Review, 2015, vol. 18, no.. 2, pp. 166-181.
7. Molina S.G., Bran-Piedrahita L., Valencia-Arias A., Arciniegas C.M. Attitudes Towards the Use of Social Media as a Tool for Marketing. Mediterranean Journal of Social Sciences, 2017, vol. 8, no. 4, pp. 175-186.
8. Sa'ed H.Z., R. Awang, W. Sweileh, S. Al-Jabi Global Trends in Research Related to Social Media in Psychology: Mapping and Bibliometric Analysis. International Journal of Mental Health Systems, 2018, vol. 12, no. 1, pp. 4-12.
9. Li Q., Wei W., N. Xiong, D. Feng Social Media Research, Human Behavior, and Sustainable Society. Sustainability, 2017, vol. 9, no. 3, pp. 384.
10. Gan C., Wang W. Research Characteristics and Status on Social Media in China: A Bibliometric and Co-word Analysis / C. Gan, W. Wang // Scientometrics, 2015, vol. 105, no. 2, pp. 1167-1182.
11. Alperin J.P. Geographic variation in social media metrics: an analysis of Latin American journal articles. Aslib Journal of Information Management, 2015, vol. 67, no. 3, pp. 289-304.
12. Appio F.P., S. Massa, A. Martini, S. Testa Unveiling the Intellectual Origins of Social Media-based Innovation: Insights from a Bibliometric Approach. Scientometrics, 2016, vol. 108, no. 1, pp. 355-388.
13. Shesterkina L.P.(ed.). Sotsial'nye media kak resurs integrirovannykh kommunika-tivnykh praktik [Social Media as a Resource of Integrated Communication Practices]. Chelyabinsk, South Ural State University Publ., 2017. 296 p.
14. Scott D.M. The New Rules of Marketing and PR: How to Use Social Media, Online Video, Mobile Applications, Blogs, News Releases, and Viral Marketing to Reach Buyers Directly. New York, John Wiley&Sons, 2015. 480 p.
15. Tuten T.L., Solomon M.R. Social Media Marketing. New York, Sage, 2017. 448 p.
16. Fuchs C. Social Media: A Critical Introduction. London, Sage, 2017. 400 p.
17. Kaplan A.M., Haenlein M. Users of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media. Business Horizons, 2010, vol. 53, no. 1, pp. 59-68.
18. Krasnoyarova O.V. New Media Platforms: the Principles of Operation and Classification of Species. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2016, vol. 5, no. 1, pp. 45-57. DOI: 10.17150/2308-6203.2016.5(1).45-57. (In Russian).
19. Anokhov I.V. From Mass Broadcasting to Media Sharing. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2017, vol. 6, no. 4, pp. 482-495. DOI: 10.17150/2308-6203.2017.6(4).482-495. (In Russian).
20. Van Eck N.J., Waltman L. Citation-based Clustering of Publications Using CitNetEx-plorer and VOSviewer. Scientometrics, 2017, vol. 111, no. 2, pp. 1053-1070.
21. Larsson A.O., Moe H. Studying Political Microblogging: Twitter Users in the 2010. Swedish Election Campaign. New Media & Society, 2012, vol. 14, no. 5, pp. 729-747.
22. Waters R.D., Burnett E., Lamm A., Lucas J. Engaging Stakeholders Through Social Networking: How Nonprofit Organizations Are Using Facebook. Public Relations Review, 2009, vol. 35, no. 2, pp. 102-106.
23. Marwick A.E., Boyd D. I Tweet Honestly, I Tweet Passionately: Twitter users, Context Collapse, and the Imagined Audience. New media & Society, 2011, vol. 13, no. 1, pp. 114-133.
24. Lasorsa D.L., Lewis S.C., Holton A.E. Normalizing Twitter: Journalism Practice in an Emerging Communication Space. Journalism Studies, 2012, vol. 13, no. 1, pp. 19-36.
25. Bucher T. Want to be on the top? Algorithmic Power and the Threat of Invisibility on Facebook. New media & Society, 2012, vol. 14, no. 7, pp. 1164-1180.
26. Kim K., Paek H. J., Lynn J. A Content Analysis of Smoking Fetish Videos on YouTube: Regulatory Implications for Tobacco Control. Health Communication, 2010, vol. 25, no. 2, pp. 97-106.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Бахматова Т.Г. Библиометрический анализ тенденций в изучении социальных медиа / Т.Г. Бахматова, Е.В. Зимина // Вопросы теории и практики журналистики. — 2019. — Т. 8, № 2. — С. 274-291. — DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(2).274-291.
FOR CITATION
Bakhmatova T.G., Zimina E.V. Bibliometric Analysis of Trends in the Study of Social Media. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2019, vol. 8, no. 2, pp. 274-291. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(2).274-291. (In Russian).
