CC BY
52
Вестник Евразийской науки / The Eurasian Scientific Journal https://esi.today 2019, №2, Том 11 / 2019, No 2, Vol 11 https://esj.today/issue-2-2019.html URL статьи: https://esj.today/PDF/34ECVN219.pdf Ссылка для цитирования этой статьи:
Кравец А.В., Фролова Л.В. Контент-анализ экономической направленности материалов газеты «Известия» за период с 2017 по 2018 гг. с использованием статистических методов исследования (факторный анализ, непараметрическое шкалирование ALSCAL) // Вестник Евразийской науки, 2019 №2, https://esj.today/PDF/34ECVN219.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
For citation:
Kravets A.V., Frolova L.V. (2019). Content analysis of the economic orientation of the materials of the newspaper "Izvestia" for the period from 2017 to 2018 using statistical research methods (factor analysis, nonparametric scaling ALSCAL). The Eurasian Scientific Journal, [online] 2(11). Available at: https://esj.today/PDF/34ECVN219.pdf (in Russian)
УДК 330.4
ГРНТИ 06.52.01, 06.52.17
Кравец Александр Витальевич
ФГКВОУ ВО «Новосибирский военный институт имени генерала армии И.К. Яковлева войск национальной гвардии Российской Федерации», Новосибирск, Россия Профессор кафедры «Гуманитарных и социальных наук» Кандидат социологических наук, доцент E-mail: apt-words@mail.ru ORCID: http://orcid.org/0000-0003-4694-0973 SPIN-код: https://elibrary.ru/author profile.asp?id=355106
Фролова Лариса Валерьевна
ФГКВОУ ВО «Новосибирский военный институт имени генерала армии И.К. Яковлева войск национальной гвардии Российской Федерации», Новосибирск, Россия Старший преподаватель кафедры «Гуманитарных и социальных наук»
E-mail: frolowa.la2309@yandex.ru РИНЦ: https://elibrary.ru/author profile.asp?id=830345
Контент-анализ экономической направленности материалов газеты «Известия» за период с 2017 по 2018 гг. с использованием статистических методов исследования (факторный анализ, непараметрическое
шкалирование ALSCAL)
Аннотация. В статье дана краткая история развития контент анализ, авторами раскрыты методология и инструментарий, который был использован при проведении исследования. Описан порядок применения статистических методов исследования - факторный анализ, непараметрическое шкалирование (ALSCAL, расстояние Евклида) в ходе проведения контент анализа публикаций в газете «Известия» за 2017-2018 гг. По результатам исследования авторами дана оценка экономической направленности текста: экономическое развитие, темпы роста экономики и инвестиционная активность, инвестиционный климат территорий, создание территорий опережающего социально-экономического развития, цифровой экономики. По результатам факторного анализа авторами выделены и проинтерпретированы латентные факторы, являющиеся значимыми темами в публикациях издания. Результаты факторного анализа были подвергнуты непараметрическому шкалированию (ALSCAL, расстояние
Евклида) и сгруппированы в группы факторов с целью их последующей интерпретации. По итогам проведенного контент анализа авторами сформулированы выводы: основными темами в публикациях за период с 2017-2018 гг. являются санкции США в отношении России, экономические отношения с Китаем, инвестиционные проекты Роснефти, экономические отношения со странами АСЕАН, реализация Федеральных целевых программ по развитию Дальнего Востока, кластерная политика, создание территорий опережающего экономического развития на территориях субъектов Российской Федерации, рассматриваются проблемы оценки рисков со стороны ЦБ в банковской сфере, акцентируется внимание на разработке Центральным банков новой методики оценки рисков, которая основывалась бы на критериях оценки объема имеющегося капитала, вложения банков в соответствующие фонды, ограничение и запрет на проведение отдельных операций при нарушении банками индивидуально установленных повышенных нормативов. Дается общий обзор состояния банковской сферы.
Ключевые слова: контент анализ; факторный анализ; непараметрическое шкалирование; ЛЬБСЛЬ; дисперсия; лексема; модель текста; газета; экономика; развитие; темпы роста; инвестиции; программа развития; венчурный фонд
В научной литературе происхождение контент-анализа (как научного метода исследования) связано исследованиями У. Томаса и Ф. Знанецкого. Накопленный опыт научной разработки методологии и инструментария контент-анализа составил основу книги Б. Берелсона «Контент-анализ в коммуникационных исследованиях». Эта работа считается фундаментальным трудом, который описывает наиболее общие положения данной методики. В СССР метод контент-анализа стал использоваться с конца 1960-х годов [4]. Например, это исследование А.В. Баранова, направленное на изучение степени обращения к субъективным интересам читателей в газете «Известия», работы Б.А. Грушина по изучению информированности читателей некоторых СМИ о существующих проблемах [1]. Наиболее широкое распространение контент-анализ получил в теории массовой коммуникации, политологии и социологии, ряда экономических исследований [7; 2; 3]. Важный вклад в развитие методологии контент-анализа внесла Э. Морэн. Она предложила идеологию семантических групп, которые должны учитываться по тематическому признаку. Кроме того, ею разработана концепция тона материала, которая может быть определена как положительная, отрицательная, нейтральная информация. Следующим этапом в развитии метода в области проведении исследований, имеющих дело с большими объёмами текста, стало использование ресурсов ЭВМ [6; 5].
Проведение контент-анализа экономической направленности опубликованных материалов в газете Известия (период 2017-2018 гг.) с использованием программы Ьейа 1.О.2.1 Выявление основных тем и сюжетов и опубликованных материалов.
1 Официальный сайт газеты «Известия». [Электронный ресурс]. - режим доступа: https://iz.ru/. Страница 2 из 11
Введение
Основная часть Цель исследования
34ECVN219
Методология исследования
С использованием программы Ьейа, проводилась разбивка текстовых файлов на фрагменты длиной 100 (+/-20) слов, создавался словарь (категориальная сетка) текстов с использованием возможностей данной программы, создание семантических цепочек лексем на основе словаря, относящихся к единой проблематике. Лексемы использовались для кодирования единиц анализа (фрагментов текстов)2.
Критерием качества и информативности единицы анализа текста (фрагмента текста) выступал показатель отношения количества лексем, которые вошли в словарь и содержащихся в единице анализа к количеству слов, из которых образован анализируемый фрагмент текста. Критерием, по которому оценивалась информативность единицы анализа, была частота в пределах от 5 % до 50 %.
Критерием информативности самой созданной модели текста было принято отношение размера созданного словаря к числу слов исходного текста (созданный словарь с учетом объединения слов в лексемы должен быть примерно 30 % от количества слов в анализируемом тексте).
Полученная и оптимизированная модель текстов подвергалась факторному анализу [9].
В ходе проведения исследования рассчитывались факторные модели на основе матрицы частот употребления лексем в фрагментах текста, определялось качество факторной модели и ее улучшение в целях повышения объясняющей способности, интерпретация матрицы факторных нагрузок и выделении главных тем в анализируемых текстах, расчет матрицы факторных коэффициентов для анализа степени выраженности факторов в единицах анализа (координат текстовых фрагментов в пространстве полученных факторов), синтезирование главных тем текста, интерпретация полученных результатов и содержательный анализ сюжетной структуры текста в целом [10; 11].
Частотность наиболее встречаемых кодов представлена в таблице 1. Полученные факторные нагрузки представлены в таблице 2. Результаты непараметрического шкалирования (ЛЬБСЛЬ) латентных факторов представлены на рисунке 1.
Анализ таблицы частотности кодов позволяет выделить три наиболее значимых группы кодов (в процентном отношении от общего количества лексем не менее 1 %).
Первую группу кодов, частота которых более 1000 составляют: Россия, проект, инвестиции, экономика, инвестор, рынок.
Вторую группу кодов, частотность которых составляет от 500 до 1000 составляют лексемы производство, Президент, Правительство, фонд, государство, Китай, банк, строительство.
Третью группу кодов, частота которых составляет от 400 до 500 составляют лексемы время, работа, программы, роста, объекты, территории.
2 Лекта (лексико-семантический текстовый анализатор). Версия 1.0.2. Руководство пользователя // Нижний Новгород: КБДТ. - 2011. - 44 с.
Страница 3 из 11
Результаты факторного анализа
34ECVN219
Таблица 1
Частотность наиболее часто встречаемых лексем в газете «Известия»
№ п/п Лексема Частота % от общего количества лексем № п/п Лексема Частота % от общего количества лексем
1 Россия 2317 5,84 % 49 Территории 283 0,72 %
2 проект 1682 4,24 % 50 центр 279 0,70 %
3 инвестиции 1543 3,89 % 51 форум 270 0,68 %
4 экономика 1481 3,74 % 52 ситуация 268 0,68 %
5 развитие 1404 3,54 % 53 оценка 262 0,66 %
6 российская 1368 3,45 % 54 Восток 260 0,66 %
7 инвестор 1230 3,10 % 55 вложения 252 0,64 %
8 рынок 1056 2,66 % 56 Бюджет 251 0,64 %
9 регион 725 1,83 % 57 Европы 250 0,63 %
10 бизнес 658 1,66 % 58 проблемы 241 0,61 %
11 финансов 643 1,62 % 59 условия 238 0,60 %
12 производство 623 1,57 % 60 мире 236 0,60 %
13 президент 601 1,52 % 61 рамках 235 0,59 %
14 фонд 586 1,48 % 62 газа 232 0,59 %
15 Правительство 583 1,47 % 63 соглашения 228 0,57 %
16 государства 582 1,47 % 64 Организации 226 0,60 %
17 объем 565 1,42 % 65 Дальнего 224 0,56 %
18 Китай 563 1,42 % 66 деятельность 223 0,56 %
19 Банк 541 1,36 % 67 капитал 222 0,56 %
20 строительство 512 1,29 % 68 кредитов 222 0,56 %
21 время 474 1,20 % 69 счет 221 0,56 %
22 работа 472 1,19 % 70 показатель 216 0,54 %
23 программы 470 1,19 % 71 ВВП 214 0,54 %
24 роста 468 1,18 % 72 риски 213 0,54 %
25 области 451 1,14 % 73 представителей 206 0,52 %
26 уровень 445 1,12 % 74 Роснефть 204 0,51 %
27 система 442 1,11 % 75 стоимость 204 0,51 %
28 эксперт 441 1,11 % 76 Директор 202 0,51 %
29 Компания 418 1,05 % 77 ЕАЭС 202 0,51 %
30 средства 415 1,04 % 78 ЦБ 195 0,49 %
31 технологии 401 1,01 % 79 санкции 191 0,48 %
32 возможности 388 0,99 % 80 повышение 184 0,46 %
33 отрасль 382 0,96 % 81 власти 183 0,46 %
34 торговли 372 0,94 % 82 продукт 178 0,45 %
35 решения 371 0,94 % 83 политика 177 0,45 %
36 предприятий 365 0,92 % 84 международной 176 0,44 %
37 деньги 356 0,90 % 85 направления 172 0,43 %
38 реализация 349 0,88 % 86 продукции 172 0,43 %
39 нефть 344 0,87 % 87 темпы 164 0,41 %
40 участие 340 0,86 % 88 экспорт 164 0,41 %
41 сотрудничество 329 0,83 % 89 добыча 162 0,41 %
42 город 306 0,77 % 90 эффективность 162 0,41 %
43 промышленность 306 0,77 % 91 объекты 159 0,40 %
44 сферы 300 0,76 % 92 разработки 149 0,38 %
45 США 287 0,72 % 93 цифровой 128 0,32 %
46 доходность 284 0,72 % 94 региональные 126 0,32 %
47 задача 283 0,71 % 95 ТОР 125 0,32 %
48 поддержки 283 0,71 % 96 инноваций 100 0,25 %
Составлено автором по результатам исследования
Факторный анализ (метод главных компонент, вращение веримакс) позволил выделить 25 латентных факторов (таблица 1), которые по сути являются главными темами в опубликованных материалах газеты «Известия» за период с 2017 по 2018 гг.
Таблица 2
Результаты факторного анализа (факторные нагрузки) текстов газеты «Известия»
Номер фактора Факторные нагрузки кодов Собственные значения факторов
Фактор 1 0,628 экономика; 0,671 ВВП; 0,735 темпы; 0,8334 роста 4,34
Фактор 2 0,963 Восток; 0,963 Дальний 4,16
Фактор 3 0,504 Россия; 0,637 США; 0,675 санкции 3,82
Фактор 4 0,323 объем; 0,367 фонд; 0,533 инвестор; 0,671 вложения; 0,697 инвестиции 3,75
Фактор 5 0,418 решения; 0,589 инновации; 0,657 цифровая; 0,673 технологии 3,61
Фактор 6 0,473 газ; 0,518 Роснефть; 0,745 нефть; 0,746 добыча 3,53
Фактор 7 0,542 предприятий; 0,565 отрасль; 0,592 промышленность; 0,601 продукция; 0,640 производство 3,42
Фактор 8 0,733 регион; 0,626 региональные; 0,452 власти; 0,401 области; 0,401 ситуация 3,35
Фактор 9 0,301 финансов; 0,569 реализация; 0,724 проект 3,25
Фактор 10 0,392 ЦБ; 0,439 капитал; 0,482 организации; 0,491 риски; 0,717 банк 3,14
Фактор 11 0,411 соглашения; 0,647 торговля; 0,764 ЕАЭС 2,40
Фактор 12 0,751 форум; 0,721 участие; 0,365 представителей; 0,358 рамках 2,37
Фактор 13 0,730 оценка; 0,464 показатель; 0,397 деятельность; 0,331 стоимость 2,34
Фактор 14 0,801 территории; 0,789 ТОР; 0,493 развитие 2,32
Фактор 15 0,388 Правительство; 0,622 государства; 0,655 президент 2,30
Фактор 16 0,654 компания; 0,311 продукт 2,29
Фактор 17 0,612 средства; 0,571 деньги; 0,550 бюджет; 0,362 счет 2,25
Фактор 18 0,744 рынок; 0,261 эксперт 2,24
Фактор 19 0,584 сотрудничество; 0,644 сферы 2,23
Фактор 20 0,628 Европы; 0,469 Китай; 0,307 работа 2,22
Фактор 21 0,626 бизнес; 0,553 поддержка; 0,418 время 1,20
Фактор 22 0,645 повышение; 0,519 эффективность 1,19
Фактор 23 0,351 российский; 0,6522 экспорт 1,18
Фактор 24 0,705 город; 0,378 проблемы 1,17
Фактор 25 0,684 объекты; 0,489 строительство 1,04
Составлено автором по результатам исследования
Проведение процедуры непараметрического шкалирования (расстояние Евклида) позволило объединить полученные факторы в группы (рисунок 1).
Выведенная конфигурация стимулов Модель расстояния Евклида
/' <>" ,FS \ : а F15 ; Fi с» о 0И / Fl ' F4 0 F1 I F10 3 ! о F12 ; F16 ° /
/ F6 о ! ° \ i F17 '; S FS FIB S ы -------Ч, ™a F22 \ ° F1S \ о F?1 > ' F24 F?3 i F25FU° : О /
"1-1--1-г
-2101 2
Размерность 1
Рисунок 1. Результаты непараметрического шкалирования полученных факторов газета «Известия» (составлено автором по результатам исследования)
Полученные результаты непараметрического шкалирования позволяет сгруппировать факторы в агрегаты.
Факторы 3, 6, 8,11,13,17 (общий вклад в объяснение дисперсии 17,69 %).
Рассматривается введение санкций США в отношении России. С этим связываются опасения, стоит ли инвестировать в ценные бумаги США в условиях столь неблагоприятных отношений между двумя странами. Высказываются мнения экспертов о том, что санкции дали позитивный толчок для развития ряда отраслей, в частности сельскому хозяйству. Вырос экспорт российских несырьевых товаров. Рассматриваются меры правительства по помощи российскому бизнесу, в частности создание льготных налоговых режимов для холдинговых компаний, увеличение расчетов в национальных валютах между странами, помощь правительства в инвестировании в энергетику и инфраструктуру, вложение собственных средств в недолларовую ликвидность. Освещается деятельность ПМЭФ, подчеркивается необходимость более тесного сотрудничества с Китаем. Показаны положительные примеры динамики развития экономических отношений с Китаем в газовой, нефтяной отраслях, показан рост торгового оборота между Китаем и Россией. Отмечается, что после введения санкций, страновое распределение инвестиционных потоков изменилось и в настоящее время доминируют потоки с Багамских и Бермудских островов в Россию. Как причина этого указывается, что резиденты западных стран, которые в прежние годы инвестировали в Россию, теперь по политическим причинам делают это через офшоры. Большое внимание уделяется экономической деятельности государственной компании Роснефть. В частности, отмечается что Роснефть одна из двух компаний которая имеет право работать на арктическом шельфе России, последняя планирует создать единую геологическую модель норвежского и российского сектора Баренцева моря. Отмечается активность Роснефти по новым зарубежным проектам, в частности с немецкими компаниями НПЗ - PCK, Miro, Bayernoil. Отмечаются проекты Роснефти, заключенные на ПМЭФ с General Electric - об обслуживании биологических очистных сооружений, с южнокорейской Hyundai - о совместном проекте на дальневосточной судоверфи «Звезда», с британской BP - о стратегическом сотрудничестве в газовой отрасли. В издании также уделено внимание подписанию ряда юридически обязывающих документов «Роснефти» с правительством Иракского Курдистана о развитии сотрудничества в разведке и добыче, в том числе в газовой отрасли, а также о совместной эксплуатации экспортного нефтепровода.
В рамках данного фактора отмечается, что инвестиции стратегических акционеров демонстрируют уверенность в нефтяном секторе России в период низких цен на нефть, отмечается также взаимодействие российских и китайских нефтяных компаний в таких областях, как нефтепереработка и нефтехимия, торговля нефтью и нефтепродуктами. Поднимается тема соглашений о торговле со странами ЕАЭС. В этом ключе поднимаются вопросы недостаточной выгоды для ЕАЭС от возможной либерализации торговли с рядом стран, публикуются материалы по созданию ЗСТ (зоны свободной торговли) с Республикой Корея, Ираном, Вьетнамом, Египтом, Индией, Сербией, Сингапуром, странами АСЕАН в целом.
Рассматриваются вопросы эффективного использования бюджетных средств всех уровней. Отмечается, что на современном этапе развития денежно-кредитных отношений возможно появление в скором времени гибридных валют и только техническое несовершенство нынешней версии блокчейна мешает Центральным банкам массово переходить на электронные деньги в расчетах, в том числе, между странами. Приводятся примеры затрат бизнеса на
Интерпретация результатов исследования
инвестиционные проекты, которые связаны с развитием фармакологии, приводятся их стоимостные оценки и получаемая ими прибыль после их реализации. Приводятся проблемы, связанные с участием государственных компаний в стартапах, поскольку отсутствует адекватная система оценки результативности венчурных фондов.
Факторы 2, 5, 7, 9,15 (общий вклад в объяснение дисперсии 16,74 %).
На первом месте стоят задачи по реализации Федеральных программ по развитию Дальнего Востока, поставленные Президентом России, как приоритетных направлений в деятельности Правительства Российской Федерации. Отмечается рост инвестиционных вложений в Дальневосточный регион (30 % иностранных инвестиций от общего количества по России). Отмечается рост открывающихся фирм, и рост рабочих мест. Приводится цифровой материал по объему инвестирования в регион, в том числе и производств, основанных на современных инновационных технологиях. Отмечаются такие меры по стимулированию экономического развития региона, как снижение энергетических тарифов, «дальневосточный гектар», создании конкурентоспособных условий для инвестирования и ведения бизнеса на Дальнем Востоке, создание двух экономических режимов - территории опережающего развития и Свободный порт Владивосток, развитие территорий опережающего социально-экономического развития. Акцентируется внимание на необходимости разработки национальной программы развития Дальнего Востока России на период до 2025 года и с перспективой до 2035 года.
Рассматриваются вопросы реализации инвестиционных проектов и связанные с ними проблемы по их финансированию. Раскрыты механизмы финансирования подобных проектов банковским сообществом (ВЭБ). Наибольшее внимание уделяется таким инвестиционным проектам, как строительство нового комплекса аэропорта (Челябинск), глубокая разделка свинины, мясоперерабатывающий завод (ПромАгро), глубокая переработка мягкой древесины и выращивание орхидей (Бурятия, совместно с Китаем), проект Липецкий технопарк, проекты по строительству железнодорожного моста в Китай через Амур, развитие аэропорта Хабаровска и расширение мощностей горно-обогатительного комбината «Инаглинский», проект производства коксующегося угля в Республике Саха (Якутия)...
Рассматриваются вопросы и результаты внедрения цифровых технологий: блокчейна, прогнозной аналитики, промышленного интернета вещей и искусственного интеллекта. Отмечается необходимость привлечения к процессу создания новых промышленных цифровых технологий всех участников российской инновационной экосистемы. Подчеркивается необходимость внедрения технологий умного города. К современным инновационным технологиям отнесены добыча тяжелой нефти, повышение продуктивности скважин, бизнес-модели при работе с «большими данными», технологии удаленного мониторинга, диагностика и управление производством на основе обработки больших массивов данных (Big data), предиктивная аналитика, самообучающиеся нейросети, технологии блокчейн. Подчеркивается необходимость создания Центра инновационных технологий для регионов России.
Факторы 1, 4, 10, 12, 16 (общий вклад в объяснение дисперсии 15,89 %). На первом месте в рамках данной группы факторов стоит информация о темпах роста ВВП России. Публикуются прогнозы о том, что экономика должна вырасти более чем на 3 %. Базой роста экономики - долгосрочные инвестиции в отрасли и кадры. К основным мерам, которые также должны способствовать долгосрочному и устойчивому экономическому росту относятся: активизация инвестиционной активности, реформа государственного управления и инвестиции в человеческий капитал, стимулирование потребления домашних хозяйств, промышленности, сферы услуг, «начинать масштабные стройки, вкладываться в расширение производства». Подчеркивается, что локомотивом роста отечественной экономики должна стать реализация национальных проектов, в частности, повышение производительности труда, поддержка
малого бизнеса и несырьевого экспорта, увеличение продолжительности жизни и цифровизации экономики. Подчеркивается прямая связь прямых иностранных инвестиций и экономического роста. Обращается внимание на тот факт, что в случае снижения доходности традиционных инвестиционных вложений инвесторы начинают инвестировать в так называемые альтернативные инвестиции: недвижимость, природные ресурсы, венчурные фонды, фонды прямых инвестиций.
Рассматриваются проблемы оценки рисков со стороны ЦБ в банковской сфере. Акцентируется внимание на разработке Центральным банков новой методики оценки рисков. К таковым критерия относят объем имеющегося капитала, вложения банков в соответствующие фонды, ограничение и запрет на проведение отдельных операций при нарушении банками индивидуально установленных повышенных нормативов. Дается общий обзор состояния банковской сферы. В рамках данного фактора дается информация о проведенных экономических форумах и их основных результатах. В частности, уделяется внимание Евразийскому экономическому форуму, Санкт-Петербургскому международному экономическому форуму, Ялтинскому международному экономическому форуму, Восточному экономическому форуму, форуму «Биотехмед», саммиту Россия-АСЕАН, Инвестиционному форуму «Россия зовет!», Сочинскому экономическому форуму, туристическому форуму в Москве, форуму «Год экологии в России: задачи государства и бизнеса», форуму «Открытые инновации», Давосскому экономическому форуму, форуму АТЭС. Больше всего материалов было посвящено ПМЭФ, ЯМЭФ, Сочинскому международному экономическому форуму.
Факторы 14,18, 21, 23, 24, 25 (общий вклад в объяснение дисперсии 9,15 %). В рамках данной группы факторов излагается материал, посвященный созданию территорий опережающего развития и тем результатам, которые уже либо получены, либо ожидаются от их экономической деятельности. В частности, обращается внимание на то, что это будет способствовать развитию масштабных инфраструктурных проектов, инфраструктуры сельских территорий, таких отраслей как нефтехимия, фармацевтика, производство электроники, локализации компаний, производящих высокотехнологичное оборудование, развитию моногородов, легкой промышленности, кластеров, туризма.
Рассматриваются задачи по привлечению инвестиций и развитие экспортного потенциала. Уделяется внимание влиянию внешних факторов на российский рынок ОФЗ, экспансии отечественных компаний на европейский рынок зеленой энергетики. Приводятся мнения экспертов различного уровня об общем состоянии российской экономики, оценки рынков товаров и услуг в России и за рубежом, оценке драйверов роста экономики, а также проблем бизнеса, связанных с инвестированием в различные проекты.
Подчеркивается необходимость поддержки со стороны государства национального бизнеса в реализации инвестиционных проектов. Рассматриваются проблемы и перспективы развития городов и их агломераций. В частности, обращается внимание на депрессивное состояние малых депрессивных городов и необходимости решения связанных с этим проблем: состояние городской инфраструктуры, проблемы теплоснабжения, связанные с плохим состоянием теплосетей. Предлагаются варианты решения городских проблем: субсидирование малых городов через выделение средств из бюджетов верхнего уровня, развитие комфортной городской среды, развитие грантовой поддержки из бюджета, развитие информационной инфраструктуры, реализация проектов «Умный город», улучшение городской экологии, ограничение въезда в города большегрузной техники, сдерживание роста тарифов, решение проблемы переработки городского мусора. Рассматриваются проекты по строительству новых городов в регионах.
Фактор 19 (общий вклад в объяснение дисперсии 2,23 %). Фактор состоит из информационных сообщений о сферах сотрудничества с другими странами: сотрудничества с
немецкими партнерами, прорабатывается вопрос сотрудничества с Германией и Италией, Южной Корей, Китаем, Арменией, Саудовской Аравией, Японией, Вьетнамом, Узбекистаном. азиатскими странами в целом и странами Евразийского союза.
Фактор 20 (общий вклад в объяснение дисперсии 2,22 %). Несмотря на значимые факторные нагрузки, данный фактор слабо поддается интерпретации через единицы анализа. По этой причине интерпретация данного фактора не приводится.
Фактор 22 (общий вклад в объяснение дисперсии 1,19 %). В рамках данного фактора рассматривается необходимость повышения эффективности в: деятельности госкомпаний, оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти всех уровней, показателей социально-экономического развития региона, внутреннего сервиса, нефте- и газоотдачи, повышения продуктивности скважин, коэффициента извлечения нефти, повышению эффективности компаний с государственным участием, производительности труда, оптимизации издержек компаний.
Таким образом, к основным экономическим направлениям публикаций в газете Известия относятся материалы, посвященные введению санкций США в отношении России и связанным с этим опасениями инвестирования в ценные бумаги экономических институтов США. Приводятся мнения экспертов, что санкции дали положительный толчок для развития ряда российских отраслей экономики (сельское хозяйство, рост несырьевого экспорта). Рассматриваются меры Правительства РФ по помощи российскому бизнесу (в частности создание льготных налоговых режимов). Подчеркивается необходимость более тесного сотрудничества с Китаем. Большое внимание уделяется экономической деятельности компании Роснефть и реализацией данной компанией инвестиционных проектов. Публикуются материалы по реализации Федеральных программ для Дальнего Востока. Рассматриваются примеры реализации инвестиционных проектов в субъектах Российской Федерации, приводятся примеры механизмов финансирования данных проектов банковским сообществом. Рассматривается динамика темпов роста ВВП России, даются положительные примеры мнений экспертного сообщества по положительному росту экономики. Излагается материал, посвященный созданию территорий опережающего развития и приводятся результаты реализации подобных проектов. Показаны внешние факторы, в различной степени влияющие на российский фондовый рынок. Раскрываются сферы сотрудничества с такими странами как Германия, Италия, Китай, Южная Корея, Армения, Иран, Япония, странами ЕАЭС. В публикациях подчеркивается необходимость повышения эффективности деятельности госкомпаний, органов исполнительной власти, повышения производительности труда и конкурентоспособности бизнеса.
Выводы
ЛИТЕРАТУРА
1. Архангельская И.Д. К вопросу изучения периодической печати методами контент-анализа / И.Д. Архангельская // Академия Наук СССР, Ин-т Истории СССР. - 1983. - С. 110-125.
2. Гойхман О.Я., Надеина Т.М. Речевая коммуникация / О.Я. Гойхман, Т.М. Надеина // М.: Инфра-М. - 2009. - 272 с.
3. Валгина Н.С. Теория текста / Н.С. Валгина // М.: Логос. - 2003. - 250 с.
4. Здравомыслов А.Г. Возможности использования контент-анализа для построения теоретической концепции (на примере изучения проблемы управления) // Методологические и методические проблемы контент-анализа / Отв. ред. А.Н. Алексеев. - Вып. I. - М.: ИСИ АН СССР. - 1973. - С. 40-45.
5. Земская Ю.Н. Теория текста: учебное пособие / Ю.Н. Земская // М.: Флинта: Наука. - 2010. - 224 с.
6. Иудин А.А., Рюмин А.М. Традиционные и компьютерные методы анализа документов в социологии / А.А. Иудин, А.М. Рюмин // Нижний Новгород: ННГУ.
- 2010. - 37 с.
7. Лассуэлл Гарольд Д. Психопатология и политика / Г.Д. Лассуэлл // М.: Издательство РАГС. - 2005. - 352 с.
8. Манекин Р.В. Контент-анализ как метод исторического исследования // Клио. 1991. № 2. С. 30-36.
9. Митина О.В., Михайловская И.Б. Факторный анализ для психологов / О.В. Митина, И.Б. Михайловская // М.: Учебно-методический коллектор Психология.
- 2001. - 169 с.
10. Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках / А.Д. Наследов // СПб.: Питер. - 2005. - 416 с.
11. Погорецкий В.Г. Контент-анализ - методические основания исследования в электронных СМИ // Труды ИСА РАН. 2006. Т. 26. С. 95-111.
12. Федотова Л.Н. Анализ содержания - социологический метод изучения средств массовой коммуникаци / Л.Н. Федотова // М.: Институт социологии РАН. - 2001.
- 202 с.
Kravets Alexandr Vitalevich
Novosibirsk military institute named after general of the Army I.K. Yakovlev of national guard
troops of the Russian Federation, Novosibirsk, Russia E-mail: apt-words@mail.ru
Frolova Larisa Valerevna
Novosibirsk military institute named after general of the Army I.K. Yakovlev of national guard
troops of the Russian Federation, Novosibirsk, Russia E-mail: frolowa.la2309@yandex.ru
Content analysis of the economic orientation of the materials of the newspaper "Izvestia" for the period from 2017 to 2018 using statistical research methods (factor analysis, nonparametric scaling ALSCAL)
Abstract. The article gives a brief history of content analysis, the authors reveal the methodology and tools that were used in the study. The order of application of statistical methods of research - factor analysis, nonparametric scaling (ALSCAL, Euclid distance) during the content analysis of publications in the newspaper "Izvestia" for 2017-2018 is described. According to the results of the study, the authors assess the economic orientation of the text: economic development, economic growth and investment activity, the investment climate of the territories, the creation of territories of advanced socio-economic development, the digital economy. According to the results of factor analysis, the authors identified and interpreted latent factors that are important topics in the publications of the publication. The results of the factor analysis were subjected to nonparametric scaling (ALSCAL, Euclidean distance) and grouped into groups of factors for their subsequent interpretation. According to the results of the content analysis, the authors formulated conclusions: the main topics in the publications for the period from 2017-2018. there are us sanctions against Russia, economic relations with China, Rosneft investment projects, economic relations with ASEAN countries, the implementation of Federal targeted programs for the development of the Far East, cluster policy, the creation of territories of advanced economic development in the territories of the subjects of the Russian Federation, the problems of risk assessment by the Central Bank in the banking sector are considered, attention is focused on the development of a new risk assessment methodology by Central banks, which would be based on the criteria for assessing the amount of available capital, Bank investments in respective funds, limitation and prohibition to conduct certain transactions in violation banks individually established elevated standards. A General overview of the banking sector is given.
Keywords: content analysis; factor analysis; nonparametric scaling; ALSCAL; variance; token; text model; newspaper; economy; development; growth rate; investment; development program; venture fund
