CC BY
103
ФИЛОЛОГИЯ И КУЛЬТУРА. PHILOLOGY AND CULTURE. 2019. №4(58)
DOI: 10.26907/2074-0239-2019-58-4-52-60 УДК 81-114.4
ОБРАЗ МИГРАНТА В МЕДИАДИСКУРСЕ: ТРАДИЦИОННЫЕ СМИ И НОВЫЕ МЕДИА
© Елена Комарова
THE IMAGE OF A MIGRANT IN MEDIA DISCOURSE: TRADITIONAL MASS MEDIA AND NEW MEDIA
Elena Komarova
The given article analyzes the image of a migrant in official discourse and the perception of migrants by social media users. We study the data of the social network Vkontakte and Russian National Corpus (newspaper corpus) within the period of most frequent use of the word "migrant" - in 2013-2014.
The collected data were processed using the text-mining software - TextAnalyst 2.01. The article defines the major concepts as the core information, as well as the periphery and implicit information by means of associative construction study. In the course of the study, we used RusVectores as a tool that enables researchers to study semantic relations between words in distributional models. To analyze social media we used the monitoring service - IQBuzz.
Hence, we have found that when representing migrants, mass media focus on the status of migrants in official discourse. The opposition between "their" and "our" values highlights the differences between "us" and "them" creating a threatening narrative. Religion is another key factor in representing migrants in mass media. The study of Vkontakte indicates that local residents have negative attitudes towards migrants. This problem is more acute in cosmopolitan centres, Moscow and Saint Petersburg. The presence of migrants is perceived as a threat to local community.
Keywords: media discourse, neural network technologies, migrant, perception of migrants, mass media, social media.
Статья посвящена анализу образа мигранта в официальном дискурсе и его восприятию пользователями социальных сетей. Материалом для исследования послужила база ВКонтакте и Национальный корпус русского языка (газетный корпус) за период самого частотного использования слова «мигрант» (2013-14 гг.).
Полученные данные были обработаны с помощью программы интеллектуального анализа текста - TextAnalyst 2.01. Были выделены основные понятия, составляющие лексическое ядро, периферию, и с помощью ассоциативных конструкций выявлена имплицитная информация. В ходе работы мы также использовали инструмент, позволяющий исследовать отношения между словами в дистрибутивных моделях, - RusVectores. Для анализа социальных медиа был использован сервис мониторинга IQBuzz.
В ходе исследования было выявлено, что в официальном дискурсе, представляя мигрантов, СМИ фиксируют внимание публики на статусе мигранта. Противопоставление «их» ценностей «нашим» подчеркивает различия между «своими» и «чужими», создает риторику угрозы. Другим важным фактором при репрезентации мигрантов в СМИ является религия. Результаты анализ контента ВКонтакте показали крайне негативное восприятие мигрантов коренными жителями. Проблема более остро ощущается в мегаполисах, Москве и Санкт-Петербурге. Присутствие мигрантов воспринимается как угроза для местных жителей.
Ключевые слова: медиадискурс, нейросетевые технологии, мигрант, восприятие мигрантов, СМИ, социальные медиа.
Введение
Цифровые коммуникации, сетевой контент активно используются для императивного воздействия на аудиторию. По данным Всероссийского центра изучения общественного мнения, за
три последних года доля россиян, назвавших главным источником информации ТВ, снизилась с 60% до 52% [ВЦИОМ]. При этом популярность Интернета, в частности информационных сайтов, социальных сетей и блогов, стремительно растет.
По последним данным инициативного всероссийского опроса ВЦИОМ сеть является главным источником новостей для молодежи (для 65% 1824-летних и 50% 25-34-летних) [Там же]. Веб-контент все время увеличивается, например, в Google генерируется 40,000 поисковых запросов каждую секунду. Данные социальных сетей дают большие возможности для анализа речевого поведения и функционирования речевых единиц.
Понятие «медиатекст» появилось в XX веке и первоначально использовалось для описания разных видов коммуникации в СМИ и в сфере искусства [Дзялошинский, Пильгун]. Зарубежные лингвисты начали активно изучать проблему медиатекста в 90-х гг. XX века, разрабатывая типологию медиатекстов, анализируя лингвистические особенности, функционально-стилевую специфику и пр. (см., например, [Т. Ван Дейк], [Montgomery], [Bell, 1991]. В последнее время медиатекст стал объектом изучения специалистов различных областей: лингвистов, социологов, культурологов, психологов и журналистов.
В настоящее время медиаконтент превращается в мощный фактор воздействия на восприятие мира человеком и обществом в целом. Изменения в системах медиакоммуникаций, которые связаны с повсеместным распространением игровых, карнавальных моделей жизни, а также расширяющееся влияние социальных сетей на трансформацию жизненного мира приводят к появлению специфических коммуникативных моделей, формированию новой речевой культуры [Дзялошинский, Пильгун].
Известно, что с появлением социальных сетей традиционные СМИ постепенно теряют свою актуальность. Медиасообщества «перехватывают у журналистики приоритет в интеграционном взаимодействии с обществом» [Корконосенко, с. 278]. Освещая различные события, традиционные медиа, как правило, выражают точку зрения властей; кроме того, они редко фокусируются на повседневной жизни общества и в результате теряют популярность среди населения.
Исследования, посвященные влиянию онлайн общения на коммуникацию в реальной жизни, подтверждают, что веб-технологии трансформируют все коммуникативные процессы, а также способны влиять на реальные события с помощью вовлечения граждан в политическую жизнь общества [Vaccari, «From the air to the ground...], [Vaccari, «Research note: Italian parties' Websites in the 2006 elections»], [Vaccari, «Surfing to the Elysee... ], [Pepe & Gennaro], [Пильгун].
Ввиду отсутствия опыта и определенного «багажа» знаний у молодого поколения медиа-контент становится основным источником для
конструирования образа мира. Согласно Д. А. Леонтьеву «образ мира выступает источником субъективной определенности, позволяющей однозначно воспринимать объективно неоднозначные ситуации» [Леонтьев, с. 311].
Поскольку СМИ являются посредником между политиками и народом [Schaffner, Bassnett, с. 21], они могут служить средством манипуляции общественным сознанием, представляя различные события, явления или группы людей определенным образом [Media portrayals of minorities: Muslims in British newspaper headlines], [Blakar]. Различают "lived experience" - 'жизненный опыт' и "mediated experience" - 'опосредованный опыт восприятия событий'[Szcepanik]. Ввиду того, что крайне небольшое количество людей когда-либо имели личный контакт с мигрантами, можно утверждать, что реального опыта общения с ними практически не существует и общественное мнение формируется главным образом посредством освещения темы миграции в СМИ.
В настоящее время одной из наиболее острых и часто обсуждаемых тем является миграция. То, каким образом СМИ репрезентируют «мигранта», оказывается важным, так как, с одной стороны, это может нивелировать предубеждения против мигрантов [Schiappa, Gregg, and Hewes], [Shim, Zhang, and Harwood], а с другой - усилить негативные установки о мигрантах [A Cognitive Processing Model of Information Source Use and Stereotyping...]. Понимание отношения местного населения к мигрантам и механизмов его формирования становится важной задачей не только для социологов, политологов, культурологов, но и для лингвистов и психолингвистов. Целью нашего исследования являются сравнительный анализ освещения темы миграции, репрезентации мигрантов в официальном дискурсе и восприятие мигрантов пользователями социальных сетей.
Материал и методы
Для подобного междисциплинарного исследования надежным источником могут служить текстовые корпусы, поэтому мы выбрали Национальный корпус русского языка в качестве материала исследования. Среди русскоязычных социальных сетей лидирует ВКонтакте, который, по данным рейтинга сайтов, посещает 3,566,454 человек в неделю в среднем, поэтому мы выбрали его для анализа общественного мнения. В настоящей работе контент используется на основа-
нии правил ВКонтакте п. 7.1.3а также ст. 1274 ГК.
Полученные данные были проанализированы с помощью программы интеллектуального анализа текста - TextAnalyst 2.01, которая помогает определить тематическую структуру текста, лексическое ядро, ближнюю и дальнюю периферии [Харламов, Ли]. В рамках данного исследования важно выявить имплицитную информацию, то есть определить истинное отношение актора. Ассоциативные структуры способствуют выявлению общего лексического опыта носителей языка [White & Abrams], а анализ ассоциативных сетей позволяет установить восприятие обществом различных социальных проблем [Emergence of polarized opinions from free association networks Behavior Research Methods]. В ходе работы были выявлены отношения и паттерны между ключевыми словами и их ассоциациями, а также представлена контекстуальная интерпретация семантического ядра [Berelson].
Для исследования мы также использовали инструмент, позволяющий определить отношения между словами в дистрибутивных моделях, -RusVectores. В рамках парадигмы Semantic Web слова представляются в виде векторов в многомерном пространстве их контекстов.
Для анализа социальных медиа мы использовали сервис мониторинга IQBuzz. Однако следует отметить, что данный инструмент может служить, скорее, как статистическая база для дальнейшего исследования, поскольку для определения тональности сообщения система автоматически присваивает 10-15% «тональности» с помощью слов, которые находятся на определенном расстоянии от ключевого критерия.
Результаты и дискуссия
Поиск был выполнен по газетному корпусу за период самого частотного использования слова «мигрант» 2013-2014 гг. согласно данным Национального корпуса русского языка [НКРЯ].
Тематическая сеть, выделенная программой TextAnalyst, позволила выявить основные понятия, которые представлены в виде иерархии тем и подтем. Данный инструмент позволяет опреде-
1 П. 7.1.3. Пользователь, размещая на Сайте принадлежащий ему на законных основаниях Контент, предоставляет другим пользователям неисключительное право на его использование исключительно в рамках предоставляемого Сайтом функционала, путем просмотра, воспроизведения (в том числе копирования) и иные права исключительно с целью личного некоммерческого использования, кроме случаев, когда такое использование причиняет или может причинить вред охраняемым законом интересам правообладателя [ВКонтакте].
лить ядро информации и расставить семантические акценты. Так, самый частотный концепт -«нелегалы». Мигранты представлены как незаконно въехавшие на территорию страны люди, не обладающие знанием русского языка и культуры.
Семантическая сеть (см. рис.1) определяет список тем и их семантический вес. Максимальный вес связи для концепта «мигрант» у номинаций: «нелегалов» (55), «нелегальный мигрант» (53), «российской» (48), «Москва» (41). Закономерно, что термин «нелегал» имеет максимальный вес (99). Таким образом, прилагательные в атрибутивной позиции определяют характер концепта «мигрант» («нелегальный мигрант»).
100 Комсомольская л.
100 Комсомопьск-ая правда
¿¿ЛЬ дщдддд
£Ъ <Вс*>
84 1 00 омопимыд не снята 84 1 00 Комсомольская £4 100 Комсомольская правда 53 99 омонимия не снята] Все примеры 55 ЭЭ нелегалов лЛш^Юу 53 ЭЭ нелегальный мигрант 48 99 российской 41 99 Москва -л^ЦЁЬ 37 99 языку
34 99 РБК Дейлм 33 99 экзамен
31 99 мигранткой // Комсомольская 31 99 мигрчзмткой // Комсомольская правда 26 83 мигрантов // Известия Н№*> 26 99 русского >1 28 97 въезд
26 11 получил
28 99 Похождения нелегальной мигрантки > 22 58 адаптации 19 97 русскому 19 97 русскому языку Щь 17 19 армии
1 7 35 день-ги 1 7 28 летней
1 7 99 саавала экзамен на знание русского языка // Комсомоль ^ 17 5 сотрудника 17 13 страну 17 4 тыс
14 69 Едииорсссы «ЯЬ- 14 7 территории >.0 14Ю ФМС
12 67 аммнстим ^
< >
а I А ъ» I го I
Рис.1. Семантическая сеть данных газетного корпуса НКРЯ
Анализ лексических ассоциаций позволил выявить имплицитную информацию (рис.2). Освещая тему миграции, СМИ используют различные дискурсивные средства, в том числе практику разграничения «своих» и «чужих». Аскрип-тивный статус мигранта позволяет общественному сознанию поместить его в еще большую эксклюзию и способствует негативному представлению о мигрантах. Максимальный вес имеют следующие понятия: «нелегальный мигрант» (16), «нелегалов» (16), «экзамен» (12), «языку» (11), «русскому языку» (6). Семантический акцент делается на следующих характеристиках: у мигрантов другой язык, другой менталитет, другая культура.
¿ф 100 мигрант ^ 74 омонимия не снята & 34 Комсомольская ^ 34 Комсомольску правда Ц? 18 мигранткой II Комсомольская )#> 18 мигранткой И Комсомольская правда ^ 16 Москва
16 нелегалов Ш» 16 нелегальный мигрант 15 РБК Дейлн 15 российской ^ 13 омонимия не снята] Все гримеры ^ 12 мигрантов // Известия 12 экзамен 11 языку
10 корреспощент «КП» из Киева пыталась стать легальной мигранткой 10 КП»из Кигва пыталась стать легальной мигранткой II Комсомола Ф 8 русского 4 7 адаптации
4 7 Похождения нелегальной мигракгки
¡Ф 7 торгового центра турки построили общежитие на 1400 мигрантов И К(
# 6 въезд
# 6 русскому
# 6 русскому языку 5 детям мигрантов 5 Единороссы
Ф 5 летней Ф 5 мигрантов ушъся
Ф 5 Москва возобновляет программу культурной адаптации мигрантов И Ф 5 нелегальных ми-рантов теперь можно пожаловаться на сайте стопи* Ф 5 Прохоров готовит лагеря для мигрантов IIИ звесгия Ф 5 сдавала экзамен на знание русского языка Н Комсомольская правд-Ф 5 совершает мигрант Ф 5 экзамен для нг рантов
Ф 4 мигрант ива года находился < >
ТА W
А
мигрант - [1 и/2ЬЬ|
Похождения нелегальной мигранткн: как я сдавала экзамен на знание русского языка // Комсомольская правил, 2013.10.11 снята) Все примеры (6)
Амнистии для нелегальных мигрантов не будет// Комсомольская правда, 2013.05.17 [омонимия не снята] Все примеры (1)
Похождения нелегальной мигранткн: как я сдавала экзамен на знание русского языка// Комсомольская правда, 2013.10.11] снята] <...>
Похождения нелегальной мигранткн: какя сдавала экзамен на знание русского языка// Комсомольская правда, 2013.10.11 снята] <...>
Похождения нелегальной мигранткн: какя сдавала экзамен на знание русского языка// Комсомольская правда, 2013.10.11 снята] <...>
Похождения нелегальной мигранткн: какя сдавала экзамен на знание русского языка // Комсомольская правда, 2013.10.11 снята] <„>
Похождения нелегальной мигранткн: как я сдавала экзамен на знание русского языка // Комсомольская правда, 2013.10.11 снята] <..,>
Похождения нелегальной мигранткн: как я сдавала экзамен на знание русского языка// Комсомольская правда, 2013.10.11] снята] <...>
В Москве вместо торгового центра турки построили общежитие на 1400 мигрантов // Комсомольская правда, 2013,06.28 [ома Все примеры (3)
Как корреспондент «КП» из Киева пыталась стать легальной мигранткой // Комсомольская правда, 2013.10.07 [омонимия! не с
н
Активация Windows Нтобы активировать Windows, nepei
Рис.2. Результаты ассоциативного поиска по запросу «мигрант» в НКРЯ: тематическое дерево в левом окне, тематический реферат в правом
RшVectбrës по нашему запросу - «мигрант» - вычислила 10 слов (рис.3), ближайших к данной лемме в модели НКРЯ и '^Ыре&а, и вектор каждого слова в виде массива чисел [RusVectбrës]. Наибольшую косинусную близость, то есть семантическое сходство, имеют следующие семантические ассоциаты: «иммигрант» (0,777), «беженец» (0,651), «репатриант» (0,610), что свидетельствует о вполне нейтральном характере исследуемого концепта в официальном дискурсе.
Семантические ассоциаты для мигрант
Частотность слова
g Высокая g Средняя п Низкая
1. иммигрант 0.777
2. беженец 0.651
3. репатриант 0.610
4. иммиграция 0.599
5. миграция 0.575
6. переселенец 0.567
7. поселенец 0.517
8. эмигрант 0.507
9. африканец 0.478
10. иностранец 0.475
Рис.3. Сематические ассоциаты по запросу «мигрант». Источник: RusVectбrës
Интересным представляется тот факт, что в числе семантических ассоциатов для леммы «гастарбайтер», вычисленных в той же модели,
встречаются номинации с крайне негативной коннотацией: наркоман (0,432), проститутка (0,428) (рис.4).
Семантические ассоциаты для гастарбайтер
■йсташость слова
д Высокая д Средняя г Низкая
1. мигрант 0.583
2. иммигрант 0.548
3. беженец 0.488
4. чернорабочий 0.460
5. наркоман 0.432
6. приезжий 0.430
7. таджик 0.423
8. проститутка 0.428
9. иностранец 0.428
10. репатриант 0.427
Рис.4. Сематические ассоциаты по запросу «гастарбайтер». Источник: RusVectбrës
По данным сервиса мониторинга социальных медиа и онлайн СМИ самое большое
количество упоминаний слова мигрант в социальных сетях во ВКонтакте (98,2%, 2456 документов) за период с 2013 года по настоящее время. Проблема больше всего беспокоит жителей Москвы (количество авторов - 187), Санкт-Петербурга (количество авторов - 135).
Россия » в71 автор Москва
Санкт-Петербург
Свердловская область
Челябинская область
Краснодарский край
Московская область
Новосибирская область
Татарстан
Пермский край
Рис.5. Количество упоминаний слова мигрант в социальных сетях. Источник: IQBuzz
Самое большое количество постов во ВКонтакте генерируют мужчины (67,1%) в возрасте 36-45 лет.
Количество авторов
• Женщины • Мужчины
Рис.6. Распределение авторов по полу, количество постов по теме «мигрант» во ВКонтакте. Источник: 1С>Ви77
Семантическая сеть (полученная с помощью программы Тех1Лпа1уБ1, см. рис. 7) данных во ВКонтакте позволяет определить наиболее важные для акторов семантические акценты. Так, ядро информации составляют следующие понятия, имеющие наивысший ранг (100): «Таджикинстана», «России», «Российской», «исламского», «страной», «таджикские»,
«территории», «Душанбе». В число лексем, так же имеющих большой семантический вес (99), входят: Дагестане, амоном, бандформирований, безопасности, вторжения, гастарбайтерами, оказались подготовленными террористами. Очевидно, что мигрант акторами как террорист Таджикистана или Дагестана на российскую территорию, угрожая ее безопасности. Другой доминирующей лексемой, способствзтощей формированию отрицательного образа мигранта, является исламского. Известно, что данная религия в настоящее время все чаще ассоциируется с угрозой терроризма [Соснин, Нестик, 2019].
воспринимается выходец из который вторгся
100 ойгу 100 оссии 100 российской 100 сламского 100 страной 100 таджикские 100 территории 100 ушамбе 99 Ш*
99 авел ГЪ<Т>ГЪТ)
99 авел ГЬлоков устроилсЯ в интернациональную бр 99 агестане 99 акже
99 акже ойгу встретился в „ушанбе с таджикским м 99 американской
99 анкт-УетербургеЙ , самом 'аджикистане террори-
99 аркин
99 армии
99 арт
99 ахмоном
99 бандформирований
99 безопасности
99 бригада
99 бсуждали
99 бульвару
99 бщий
99 визит
99 власти
99 власти страны принЯли решение закрыть 700 ме 99 водитель такси 99 воды
99 военно-ччебных заведениЯх 1-Ьинистерства оборе 7
ТХ"
77Т7
99 воды
99 военно-учебных заведениЯх 1-Ьинистерства оборе 99 военного сотрудничества
99 военного сотрудничества Зприоригетом внешней 99 военнослужащие в этом году примут участие в вс 99 военнослужащих
99 военных маневрах 3-енгрИ на территории России 99 военных министров также не разглашаются. Ко ( 99 военных учениЯх "Организации „оговора о кол лек 99 встретившись с президентом 'аджикистана кмоь-99 встретил 99 вторжениЯ
99 выделили 8 миллиардов НЬинистр обороны Т)осси
99 выЯснить
99 гастарбайтерами
99 городе
99 государствам
99 государством
99 граждан
99 границ с 'аджикистаном
99 деле оказались подготовленными террористами 99 деятельности
99 деятельности на территории России запрещена 99 директор
99 дислоцируется в трех таджикских городах С _ушс 99 домой 99 духовка 99 егоднЯ 99 ене
99 енобласти 99 ентрИ
99 ентрИ на территории России и в военных учениЯх 99 ерали
^лгяи
Рис.7. Семантическая сеть данных во Вконтакте
Коннотативные нюансы сообщений во ВКонтакте четко прослеживаются в ассоциативных структурах (см. рис. 8). Наибольший семантический вес имеют следующие понятия: «террористы» (46), «Таджикистана» (37), «трудовые мигранты» (29), «страной» (26), «мигрантов в Россию» (24), «незаконная» (24). Становится понятным, что
основные топосы сообщений в данной социальной сети - это угроза терроризма, угроза рынку занятости, незаконный въезд мигрантов на территорию России.
Любопытным представляется тот факт, что ассоциативный поиск во ВКонтакте по запросу «беженец» дал результат - «0», то есть мигрант в общественном сознании россиян - это террорист, а не беженец.
ti base - TextAnalyst vZ-01 Файл Правка Вид Диализ Поиск Настройка
D tf н а . fcl ф а ?
^нграит [10/441]
Д Запрос
1 00 tuTpaHTOB 51 «сии 46 террористы
29 грдеоеые ми-ранты 26 странам
24 »«грантов) С в ^оссмю 24 нвзакс*маЯ 24 не5»е»«Я м»грлииЯ 22 граждан 22 российской 21 власти 21
21 нарушаем 21 областЯх 21 обязательно 21 территории
20 rwrpatir веафвгпул с баяном 20 нелегалов
20 нелегальны* h-ыграмгов 20 сфере миграционного 19ГЬЪ
13 бапафоомдажаш« 19 rpat**i с "аажикистаном 19 директор 19 етербургеЙ
19 $аЯвлет«е 19 пуп« 19 лексачир 19 г^ч-е момент
19 массовое сосмяоточеиме йанцфоомнроеапий ЭС v
a IA IЪ. a HZT
Ътвет стоит искать в заЯвленни. которое сделал посетивший в нарге „ушанбе директор " Г Александр Гортников: по его слован. у российских спецслужб имеется неопровержимая информация, что на севере Афганистана, близ границе 'аджикистаном, иаблю даетсЯ массовое сосредоточение бандформирований 3€сламсксго государстваИ. ...ели не принимать решительных мер, террористы могут проникать на территорию 'аджикнетана, а оттуда (под видом мигрантов] С в Россию.
Ътвет стоит искать в заявлении, которое сделал посетивший в нарте ..ушанбе директор " Г Александр Гортников: по его слован. у российских спецслужб инеетсЯ неопровержимая информация, что на севере Афганистана. Близ границе аджикистаном. набли даетсЯ массовое сосредоточение бандформирований ЭСсланского государстваИ. ...слн не принимать решительных мер, террористы могут проникать на территорию аджикнетана, а оттуда (под видом мигрантов] С в Россию.
Ътвет стоит искать в заЯвленни, которое сделал посетивший в нарте „ушанбе директор "'Г Александр Гортников: по его слован. у российских спецслужб имеется неопровержимая информация, что на севере Афганистана, близ границе аджнкистанон, набли даетсЯ массовое сосредоточение бандформирований исламского государстваИ. ...слн не принимать решительных мер. террористы могут проникать на территорию аджикнетана, а оттуда (под видом мигрантов] С в 1)оссию.
Ътеет стоит искать в заЯвленни, которое сделал посетивший в нарте „ушанбе директор "'Г Александр Гортников: по его слован. у российских спецслужб инеетсЯ неопровержимая информация, что на севере Афганистана, ьлиз границе аджикистаном, набли даетсЯ массовое сосредоточение бандформирований исламского государстваИ. ...слн не принимать решительных мер, террористы могут проникать на территорию 'аджикнетана, а оттуда (под видом мигрантов] С в Россию.
Ътеет стоит искать в заявлении, которое сделал посетивший в нарте „ушанбе директор "Г Александр Гортников: по его слован, у российских спецслужб инеетсЯ неопровержимая информация, что на севере Афганистана, близ границе аджикметаиом, наблмдаетсЯ массовое сосредоточение бандформирований 3*слямского государстваИ. ...слн не принннать решительных мер, террористы могут проникать на территории 'аджикнетана, а оттуда (под вндон мигрантов] С в России.
Ътвет стоит искать в заЯвленни, которое сделал посетивший в нарте „ушанбе директор '"Г Александр Гортников: по его слован, у российских спецслужб инеетсЯ неопровержимая информация, что на севере Афганистана, близ границе ' аджикистаном, наблюдается массовое сосредоточение бандформирований ЗСсяэмсксго государстваИ. -.слн не принимать решительных мер, террористы могут проникать на территорию 'аджнкнетана, а оттуда |под видом мигрантов) С в Россию.
.ругих граждан 'аджикнетана, которые прибыли в I) как трудовые мигранты, однако на санон аеле оказались подготовленными террористами, "Г в последние годы задерживала н анарской н Нэурнанской областЯх, в икугии. 1Ъоскве, агестане, анкт-ЦетербургеИ , самом 'аджнкнстане террористическая угроза стала настолько больи
еще два года назад
D
Умов 1320 Доку ментов 1 Общий размер 465.9К vkontelrte Ы Сгр. 38/233
J ' Письмо I(ft* base - TexlAna...
Рис.8. Результаты ассоциативного поиска по запросу «мигрант» во ВКонтакте: тематическое дерево - в левом
окне, тематический реферат - в правом
Выводы
Таким образом, данное исследование позволяет предположить, что в официальном дискурсе, представляя мигрантов, СМИ фиксируют внимание публики на статусе мигранта. Приезжие представляются как нелегалы и инакомыслящие, которые говорят на другом языке и исповедуют другую религию. Подобное противопоставление «их» ценностей «нашим» подчеркивает различия между «своими» и «чужими» и создает риторику угрозы. В этом контексте идею культурной несовместимости можно рассматривать как имплицитный расизм (см. [Балибар, Валлерстайн]).
Важным инструментом воздействия СМИ является применение экспрессивных ресурсов языка. Например, употребление лексем, имеющих сниженную стилистическую окраску, для обозначения мигрантов.
Также при репрезентации мигрантов в СМИ используются речевые средства, маркирующие религиозную принадлежность. Мигранты, принадлежащие разным религиозным
конфессиям, наделяются в текстах СМИ определенными характеристиками.
Исследования показали, что мусульмане и исламисты ассоциируются с насилием, войной и угрозой терроризма [Poole, 2002], [Poole 2016], [Соснин, Нестик], поэтому упоминание ислама в СМИ вызывает беспокойство и страх в обществе.
Данное отрицательное представление о мигрантах в СМИ усиливает неприязнь местного населения по отношению к приезжим. Анализ контента ВКонтакте показал крайне негативное восприятие мигрантов коренными жителями. Проблема более остро ощущается в мегаполисах, Москве и Санкт-Петербурге, при этом самые активные акторы - это мужчины среднего возраста. Присутствие мигрантов
воспринимается как угроза для местных жителей на рынке труда: мигранты криминализируют Россию, занимаются незаконной деятельностью и увозят «наши» деньги.
Негативное представление мигрантов в СМИ имеет ряд последствий. С точки зрения психологии человек быстрее усваивает информацию, если она предполагает возможные
отрицательные события или последствия, поскольку это может помочь человеку быстро распознать и избежать возможной опасной ситуации [Negative Brain: An Integrative Review on the Neural Processes Activated by Unpleasant Stimuli]. В результате отрицательные эмоции могут вызвать чувство потери контроля над ситуацией, что в свою очередь приводит к долгосрочным негативным представлениям об окружающем мире [Children's Responses to Negative News., с. 782]. Справедливо отметить, что негативные новости оказывают большее влияние на общество, чем позитивные. Негативные истории больше привлекают внимание читателей, чем нейтральные или позитивные [Soroka, Neil, с.96]. Soroka и McAdams в своем экспериментальном исследовании пришли к заключению о том, что люди физически сильнее реагируют на новости с негативным контентом и такие эмоции имеют длительный эффект [Soroka, Stuart and Stephen McAdams, с.13].
Список литературы
Балибар Э., Валлерстайн И. Раса, нация, класс. Двусмысленные идентичности. М.: Логос, 2004. 288 с.
ВКонтакте. URL: https://vk.com/terms (дата обращения: 02.09.19)
ВЦИОМ. URL: https://wciom.ru/index.php?id=236& uid=814 (дата обращения: 25.06.2019)
Дейк Т. ван. Язык. Познание. Коммуникация. М.:Прогресс, 1989. 310 с.
Дзялошинский И. М., Пильгун М. А. Культура коммуникаций в условиях цифровой и социокультурной глобализации: глобальный и региональный аспекты. В 3-х т. Т. III. Монография. М.: Издательство АПК и ППРО, 2018. 400 с.
Корконосенко С. Г. Интегративная функция: Журналистика или социальные сети? Век информации. 2018. Т. 1. № 2. С. 277-279.
Леонтьев Д. А. Психология смысла. М: Смысл., 1999. 488 с.
Национальный корпус русского языка. URL: http://www.ruscorpora.ru/new/index.html (дата
обращения:08.08.2019)
Пильгун М. А. Психолингвистический анализ медиаконтента в мультимодальном аспекте: протестные коммуникации & Большие данные // Вопросы психолингвистики, 2018. № 2 (36). C. 99117.
Соснин В. А., Нестик Т. А. Современный терроризм. Социально-психологический анализ. Москва, Институт психологии РАН. 2019. 320 с.
Харламов А. А., Ле Мань Ха. Нейросетевые подходы к классификации текстов на основе морфологического анализа. ТРУДЫ МФТИ. 2017. Том 9, № 2, с. 143-150
Bell A. The Language of News Media. Oxford: Blackwell, 1991. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/
6ba5/93264f2272a2ea69a508374d59052d41c3d5.pdf (дата обращения: 21.09.2019)
Berelson, B. 1952. Content analysis in communication research. New York, NY, US: Free Press. URL: https://psycnet.apa.org/record/1953-07730-000 (дата обращения: 10.11.2019)
Blakar, R.M. Language as a means of social power. In: Pragmalinguistics, J. Mey (ed.). The Hague-Paris, Mouton, 1979, pp. 131-169
Bleich, E, Stonebraker, H Nisar, H and Abdelhamid, R. 2015. Media portrayals of minorities: Muslims in British newspaper headlines, 2001-2012. Journal of Ethnic and Migration Studies, No. 41(6), pp. 942-962.
Carretie, Luis, Jacobo Albert, Sara Lopez-Martin, and Manuel Tapia. 2009. "Negative Brain: An Integrative Review on the Neural Processes Activated by Unpleasant Stimuli." International Journal of Psychophysiology, № 71(1). pp. 57-63.
File, B., Keczer, Z., Vancsó, A. et al. Behav Res 2018. Emergence of polarized opinions from free association networks Behavior Research Methods. URL: https://doi.org/10.3758/s13428-018-1090-z (дата
обращения: 21.09.2019)
Kleemans, Mariska, Rebecca N. H. de Leeuw, Janel Gerritsen, and Moniek Buijzen. 2017. "Children's Responses to Negative News: The Effects of Constructive Reporting in Newspaper Stories for Children." Journal of Communication. № 67(5), pp. 781-802.
Montgomery М. An Introduction to Language and Society (Studies in Culture and Communication). Routledge, 2008. 265 p.
Pepe, A., di Gennaro, C. 2009. Political protest Italian-style: The blogosphere and mainstream media in the promotion and coverage of Beppe Grillo's V-day, First Monday, volume 14, number 12. http://firstmonday.org/ article/view/2740, (дата обращения: 03.03.2011).
Poole, E. 2002. Reporting Islam. Media representations and British Muslims. London: Tauris. 307 p.
Poole, E. 2016. The U.K.'s Reporting of Islam and Muslims: Reviewing the field. In S. Mertens & H. de Smaele (Eds.), Representations of Islam in the news. A cross-cultural analysis, pp. 21-36. Lanham: Lexington Books.
RusVectores URL: https://rusvectores.org (дата обращения: 02.09.2019)
Schaffrer C., Bassnett S. Political Discourse, Media and Translation. Newcastle: Cambridge Scholars publishing, 2010. 245 p.
Schiappa, Edward, Peter B. Gregg, and Dean E. Hewes. 2005. The Parasocial Contact Hypothesis. Communication Monographs. № 72(1), pp. 92-115
Shim, C., Y. B. Zhang, and J. Harwood. 2012. "Direct and Mediated Intercultural Contact: Koreans' Attitudes toward U.S. Americans." Journal of International and Intercultural Communication. № 5(3), pp. 169-188.
Soroka, Stuart and Stephen McAdams. 2015. "News, Politics, and Negativity." Political Communication. 2015. № 32(1), pp.1-22.
Soroka, Stuart Neil. 2014. Negativity in Democratic Politics: Causes and Consequences. New York: Cambridge University Press. 202 p.
Szcepanik, M. 2016. The 'good' and 'bad' refugees? Imagined refugeehood(s) in the media coverage of the migration crisis. Journal of Identity and Migration Studies, № 10(2), pp. 23-33.
Tan, Alexis, Francis Dalisay, Yunying Zhang, Eun-Jeong Han, and Mariyah M. Merchant. 2010. "A Cognitive Processing Model of Information Source Use and Stereotyping: African-American Stereotypes in South Korea." Journal of Broadcasting Electronic Media, № 54(4), pp. 569-587
Vaccari, C. (2008a). From the air to the ground: The Internet in the 2004 U.S. presidential campaign. New Media & Society, volume 10, number 4, pp. 647-665.
Vaccari, C. (2008b). Research note: Italian parties' Websites in the 2006 elections, European Journal of Communication, volume 23, number 1, pp. 69-77.
Vaccari, C. (2008c.) Surfing to the Elysee: The Internet in the 2007 French elections. French Politics, volume 6, number 1, pp. 1-22.
White, K.K. & Abrams, L. The University of South Florida free association, rhyme, and word fragment norms. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 2004. № 36: 408. URL: https://doi.org/ 10.3758/BF03195589 (дата обращения: 15.09.2019)
References
Balibar, E. Vallerstain, I. (2004). Rasa, natsiia, klass. Dvusmyslennye identichnosti. [Race, Nation, Class. Double-barreled Identities]. 288 p. Moscow, Logos. (In Russian)
Bell, A. (1991). The Language of News Media. Oxford, Blackwell. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/ 6ba5/93264f2272a2ea69a508374d59052d41c3d5.pdf (accessed: 21.09.19). (In English)
Berelson, B. (1952). Content Analysis in Communication Research. New York, NY, US, Free Press. URL: https://psycnet.apa.org/record/1953-07730-000 (accessed: 10.11.19). (In English)
Blakar, R. M. (1979). Language as a Means of Social Power. - In: Pragmalinguistics, J. Mey (ed.). The Hague-Paris, Mouton. pp. 131-169. (In English)
Bleich, E, Stonebraker, H Nisar, H and Abdelhamid, R (2015). Media Portrayals of Minorities: Muslims in British Newspaper Headlines, 2001-2012. Journal of Ethnic and Migration Studies, No. 41(6), pp. 942-962. (In English)
Carretie, Luis, Jacobo Albert, Sara Lopez-Martin, and Manuel Tapia. (2009). "Negative Brain: An Integrative Review on the Neural Processes Activated by Unpleasant Stimuli." International Journal of Psychophysiology, No. 71(1), pp. 57-63. (In English)
Deik T. van. (1989). Iazyk. Poznanie. Kommuni-katsiia. [Language, Cognition, Communication]. 310 p. Moscow, Progress. (In Russian)
Dzyaloshinskii, I. M., Pil'gun, M. A. (2018). Kul'tura kommunikatsii v usloviiah tsifrovoi i sotsiokul'turnoi globalizatsii: global'nyi i regional'nyi aspekty. [Culture of Communication in Digital Sociocultural Globalization: Global and Regional Aspects]. V 3-h t. T. III. Mono-grafiia. 400 p. Moscow. Izdatel'stvo APK i PPRO. (In Russian)
File, B., Keczer, Z., Vancso, A. et al. Behav Res. (2018). Emergence of Polarized Opinions from Free Association Networks Behavior Research Methods. URL: https://doi.org/10.3758/s13428-018-1090-z (accessed: 21.09.2019). (In English)
Kharlamov, A. A, Le, M. K. (2017). Neirosetevye podkhody k classifikatsii tekstov na osnove morfologicheskogo analiza. [Neural Network Approaches to Classification of Texts Based on the Morphological Analysis]. Moscow. In: Trudy MFTI. No. 9(2), pp. 143150. (In Russian)
Kleemans, M., Rebecca N. H. de Leeuw, Gerritsen, J. and Moniek Buijzen (2017). "Children's Responses to Negative News: The Effects of Constructive Reporting in Newspaper Stories for Children." Journal of Communication. No. 67(5), pp. 781-802. (In English)
Korkonosenko, S. G. (2018) Integrativnaia funktsiia: Zhurnalistika ili social'nye seti? Vek informatsii. [Integrating Function: Journalism or Social Network?]. T. 1. No. 2, pp. 277-279. (In Russian)
Leont'ev, D. A. (1999). Psihologiia smysla. [Psychology of Meaning]. 488 p. Moscow, Smysl. (In Russian)
Montgomery, M. (2008). An Introduction to Language and Society (Studies in Culture and Communication). Routledge. 265 p. (In English)
Natsional'nyi korpus russkogo iazyka. [National Corpus of the Russian Language]. URL: http://www.ruscorpora.ru/new/index.html (accessed: 08.08.19). (In Russian)
Pepe, A., di Gennaro, C. (2009). Political Protest Italian-style: The Blogosphere and Mainstream Media in the Promotion and Coverage of Beppe Grillo's V-day. First Monday, volume 14, number 12. URL: http://firstmonday.org/article/view/2740 (accessed:
03.03.2011). (In English)
Pil'gun, M. A. (2018). Psiholingvisticheskii analiz mediakontenta v mul'timodal'nom aspekte: protestnye kommunikatsii & Bol'shie dannye [Psycholinguistic Analysis of Media Content in Multimodal Aspect: Protest Communication & Big Data]. Voprosy psiholingvistiki. No. 2 (36), pp. 99-117. (In Russian)
Poole, E. (2002). Reporting Islam. Media Representations and British Muslims. 307 p. London, Tauris. (In English)
Poole, E. (2016). The U.K. 's Reporting of Islam and Muslims: Reviewing the Field. In S. Mertens & H. de Smaele (Eds.), Representations of Islam in the news. A cross-cultural analysis (pp. 21-36). Lanham, Lexington Books. (In English)
RusVectores. URL: https://rusvectores.org (accessed: 02.09.19). (In Russian)
Schaffner, C., Bassnett, S. (2010). Political Discourse, Media and Translation. 245 p. Newcastle, Cambridge Scholars publishing. (In English)
Schiappa, Edward, Peter B. Gregg, and Dean E. Hewes (2005). The Parasocial Contact Hypothesis. Communication Monographs No. 72(1): 92-115. (In English)
Shim, C., Y. B. Zhang, and J. Harwood (2012). "Direct and Mediated Intercultural Contact: Koreans' Attitudes toward U.S. Americans." Journal of International
and Intercultural Communication. No. 5(3), pp. 169-188. (In English)
Soroka, Stuart and Stephen McAdams (2015). "News, Politics, and Negativity." Political Communication, No. 32 (1), pp. 1-22. (In English)
Soroka, Stuart Neil. (2014). Negativity in Democratic Politics: Causes and Consequences. 202 p. New York, Cambridge University Press. (In English)
Sosnin, V. A., Nestik, T. A. (2019). Sovremennyi terrorizm. Social'no-psihologicheskij analiz. [Modern Terrorism. Socio-psychological Analysis]. 320 p. Moscow - Institut psihologii RAN. (In Russian)
Szcepanik, M. (2016). The 'Good' and 'Bad' Refugees? Imagined Refugeehood(s) in the Media Coverage of the Migration Crisis. Journal of Identity and Migration Studies, No. 10 (2), pp. 23-33. (In English)
Tan, Alexis, Francis Dalisay, Yunying Zhang, Eun-Jeong Han, and Mariyah M. Merchant (2010). "A Cognitive Processing Model of Information Source Use and Stereotyping: African-American Stereotypes in South Korea. " Journal of Broadcasting Electronic Media. No. 54(4), pp. 569-587. (In English)
Комарова Елена Валерьевна,
ст. преподаватель, кафедры англ. яз. №8, факультет МП, МГИМО (У) МИД России,
119454, Россия, Москва, пр.Вернадского, 76. [email protected]
Vaccari, C. (2008a). From the Air to the Ground: The Internet in the 2004 U.S. Presidential Campaign. New Media & Society, Volume 10, Number 4, pp. 647-665. (In English)
Vaccari, C. (2008b). Research Note: Italian Parties' Websites in the 2006 Elections. European Journal of Communication, Volume 23, Number 1, pp. 69-77. (In English)
Vaccari, C. (2008c.) Surfing to the Elysee: The Internet in the 2007 French Elections. French Politics, Volume 6, Number 1, pp. 1-22. (In English)
VCIOM URL: https://wciom.ru/index.php?id=236& uid=814 (accessed: 25.06.2019). (In Russian)
VKontakte. URL: https://vk.com/terms (accessed: 02.09.19). (In Russian)
White, K. K. & Abrams, L. (2004). The University of South Florida Free Association, Rhyme, and Word Fragment Norms. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. No. 36: 408. https://doi.org/10.3758/ BF03195589. (accessed: 15.09.2019). (In English)
The article was submitted on 02.11..2019 Поступила в редакцию 02.11.2019
Komarova Elena Valerievna,
Assistant Professor,
Department of the English Language,
Faculty of International Law,
Moscow State Institute of International
Relations (MGIMO University),
76 Prospect Vernadskogo,
Moscow, 119454, Russian Federation.
