CC BY
33
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
РЕКРЕАЦИОННАЯ ГЕОГРАФИЯ И ТУРИЗМ
Научная статья УДК 911.3
doi: 10.17072/2079-7877-2022-1-119-135
ОПЫТ ВНУТРИРЕГИОНАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОБРАЗОВ ТЕРРИТОРИИ
В ДИСКУРСЕ СОЦИАЛЬНЫХ МЕДИА (НА ПРИМЕРЕ СЕВЕРО-КАВКАЗСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА)
Татьяна Александровна Ткачева1н, Илья Павлович Супрунчук2
Северо-Кавказский Федеральный университет, г.Ставрополь, Россия
1 tatianasurneva@yandex.ruls'
2 ilia_suprunchuk@mail.ru
Аннотация. Рассматриваются территориальные особенности репрезентации муниципальных образований Северо-Кавказского федерального округа в ведущих социальных медиа. Проанализированы основные подходы к определению географического образа территории. Изучены теоретические основы исследования социальных медиа с позиции географической науки. Выделен и сформирован ряд исследовательских терминов и понятий, используемых для анализа образов территорий в соцмедиа. Предлагается новая методика полимасштабного мониторинга образа территорий в социальных медиа, которая может быть адаптирована и для других территорий России. Анализ информации в социальных медиа позволяет выявлять особенности репрезентации той или иной территории, а также ментальные связи между муниципалитетами, городами, регионами и степень их влияния на географический образ друг друга. С помощью собранных информационно-аналитической системой «Медиалогия» данных проводилось исследование географии публикаций их авторов, их аудитории на федеральном, региональном и местном уровнях. На основе этого материала определены интенсивность, как абсолютная, так и относительная, и тональность информационного потока для каждого муниципалитета Северо-Кавказского федерального округа. Выделены ведущие региональные центры формирования контента социальных медиа. Рассмотрены наиболее часто упоминаемые, применительно к каждой территории, темы, слова и хэштеги. Проведен географический анализ особенностей формирования информационных сообщений, который позволил выделить территории с преобладанием внешнего или внутреннего образа. На его основе предложены характерные типы структуры информационного потока. Выделены основные проблемы формирования позитивного образа территория Северного Кавказа в социальных медиа. Полученные результаты имеют практическую значимость для территориального брэндинга и продвижения территорий региона в социальных медиа.
Ключевые слова: образ территории, социальные медиа, социальные сети, СевероКавказский федеральный округ, полимасштабный анализ, социально-экономическая география
Для цитирования: Ткачева Т.А., Супрунчук И.П. Опыт внутрирегионального анализа образов территории в дискурсе социальных медиа (на примере Северо-Кавказского федерального округа) // Географический вестник = Geographical bulletin. 2022. № 1(60). С. 119— 135. doi: 10.17072/2079-7877-2022-1-119-135.
© Тгачева^^ Супрунчук И.П., 2022
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
RECREATIONAL GEOGRAPHY AND TOURISM
Original article
doi: 10.17072/2079-7877-2022-1-119-135
INTRAREGIONAL ANALYSIS OF IMAGES OF A TERRITORY IN THE DISCOURSE
OF SOCIAL MEDIA (A CASE STUDY OF THE NORTH CAUCASUS FEDERAL DISTRICT)
Tatiana A. Tkacheva 1H, Ilya P. Suprunchuk 2
1,2 North Caucasus Federal University, Stavropol, Russia
1 tatianasurneva@yandex.ruE'
2 ilia_suprunchuk@mail.ru
Abstract. The article examines the territorial features of the representation of the municipalities of the North Caucasus Federal District in leading social media. We analyze the main approaches to defining the geographical image of a territory; explore the theoretical foundations underlying the study of social media from the perspective of geographical science; identify a set of research terms and concepts used to analyze images of territories in social media. The paper proposes a new method of multi-scale monitoring of the territory's image in social media, which can be adapted for other regions of Russia. The analysis of information in social media makes it possible to identify the peculiarities of the representation of a particular territory, as well as the mental connections between municipalities, cities, regions, and the degree of their influence on the geographical image of each other. With the data collected by the Medialogia information and analytical system, the geography of publications, their authors, their audience at the federal, regional, and local levels were studied. Based on this material, the intensity, both absolute and relative, and the tonality of the information flow for each municipality of the North Caucasus Federal District were determined. The leading regional centers for the formation of social media content were identified. The most frequently mentioned topics, words, and hashtags in relation to each territory were considered. A geographical analysis of the features of the formation of information messages was carried out, which made it possible to identify territories with a predominance of an external or internal image. On the basis of the analysis, the characteristic types of the information flow structure were proposed. The main problems of forming a positive image of the North Caucasus territory in social media are were identified. The results obtained are of practical significance for territorial branding and promotion of the region's territories in social media.
Keywords: image of the territory, social media, social networks, North Caucasus Federal District, multi-scale analysis, socio-economic geography
For citation: Tkacheva, T.A. and Suprunchuk, I.P. (2022). Intraregional analysis of images of a territory in the discourse of social media (a case study of the North Caucasus Federal District). Geographical Bulletin. No. 1(60). Pp. 119-135. doi: 10.17072/2079-7877-2022-1-119-135.
Введение
Любые географические объекты трансформируются в ментальных представлениях населения в виде географических образов. [11]. Лаконичное, но емкое и точное определение географического образа предложено Д.Н. Замятиным. «Географический образ — система взаимосвязанных и взаимодействующих знаков, символов, архетипов и стереотипов, ярко, и в то же время достаточно просто характеризующих какую-либо территорию (место, ландшафт, регион, страну)» [5].
Опираясь на это определение, следует заключить, что каждый географический образ является неким синтезом исторически обусловленных культурно-цивилизационных представлений, однозначно привязанных к реальным участкам земного пространства, т.е. географический образ - это, прежде всего, образ территории. Образ территории -достаточно устойчивый феномен, который тем не менее может изменяться под влиянием разнообразных факторов и который можно целенаправленно формировать. Основу
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
возникновения образа территории составляет определенная, пространственно-ориентированная информация, фиксируемая в коллективных мыслеформах. Очевидно, что объем и количество информации в нынешнем мире растут в геометрической прогрессии.
Большинство известных авторов современных социальных теорий отмечают исключительную значимость информации в трансформации общественных систем: Д. Белл (теория постиндустриального общества) [14], постмарксист Э. Гидденс (теория рефлексивной модернизации) [16], М. Кастельс (теория информационального капитализма) [15], постмодернист Ж.-Ф. Лиотар [22].
На сегодняшний день особую актуальность приобретают исследования, направленные на выявление условий, факторов, особенностей формирования географических образов, образов территорий. В первую очередь, это важно для формирования стратегии развития территорий различного уровня, в частности, в целях разработки программ территориального развития, региональной политики, принятия управленческих решений по успешному развитию территорий.
При этом одна из главных проблем исследования образов территорий - нехватка актуальной информации о восприятии территории, отношении к ней в разных местах и разных сообществах. Для полноценного географического анализа необходим поиск новых методик, технологий, источников получения информации, например, с использованием сети Интернет и работой с большими данными. В российской и зарубежной науке уже есть ряд исследований в данной области, например, феномен появления интернет-пространства, как сферы жизни общества и его влияния на население, отражен в работах таких зарубежных ученых, как Аарон Келлерман [18; 19], Пол Адамс и Барни Уолф [12], Сэмюэл Кинсли [20], растет интерес к поиску и анализу больших массивом информации и среди российских географов. Появляются интересные географические исследования, основанные на данных различных Интернет-ресурсов, например, Google Panoramio [3], сервиса Google Trends [4], поисковых сервисов [25]. Работы основаны на изучении социально-экономических процессов по данным об упоминаниях географических названий в сети Интернет [23]. В сфере изучения социальных сетей также существуют яркие примеры работ [7; 10; 21; 24; 24]. Учеными МГУ реализуется проект «Виртуальное население России», предлагающий исчерпывающий материал для исследования гендерных, возрастных и территориальных различий в использовании социальной сети «ВКонтакте» [2; 6].
Данное исследование может внести некоторый вклад в развитие нового направления в социальной географии, получившей название - «виртуальной географии». Анализ соцмедийной информации позволяет выявлять не только данные о пользователях социальных сетей и так называемом «интернет-сообществе», но и особенности репрезентации той или иной территории в социальных медиа, а также ментальные связи между муниципалитетами, городами, регионами и степень их влияния на географический образ друг друга.
В современных реалиях одним из важнейших факторов формирования представлений о географических объектах становятся социальные медиа, приобретающие массовый характер и неуклонно вытесняющие другие формы информационного воздействия. Согласно отчету, Digital 2020: July Global Statshot за прошлый год аудитория социальных сетей в 2020 г. насчитывала 3,96 млрд пользователей, т.е. более половины населения планеты использует соцмедиа. В России аккаунты в социальных сетях и других видах социальных медиа имеют более 70 млн чел. В 2020 г. среднестатистический пользователь проводил на социальных площадках 2,3 ч в сутки. И по данным Digital 2020 с началом пандемии коронавируса эти цифры начали расти, и тенденция сохранится в ближайшие годы [8].
Большую популярность получили блоги о путешествиях, городской среде и градостроительстве. На страницах пользователей в самых разных контекстах ежедневно упоминается множество географических объектов. Миллионы публикаций имеют
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
географическую привязку («геотэг»), что позволяет отслеживать географию сообщений. Многие территории нашей страны имеют аккаунты в социальных сетях. Активное обсуждение в социальных сетях различных региональных проблем, природно-экологических, историко-культурных особенностей, социально-экономических и политических процессов, протекающих в реальном пространстве, мощно воздействует на их репрезентацию в общественном сознании. Таким образом, можно говорить о том, что социальные медиа становятся важнейшим источником актуальной информации для географического анализа образов территорий.
Северный Кавказ - один из наиболее проблемных макрорегионов нашей страны, где достаточно давно и устойчиво сформировался негативный образ, мешающий ему развиваться [9]. Причем часто причиной отрицательного восприятия Северного Кавказа являются стереотипные представления или «эхо» давно произошедших событий. На сегодняшний день возникает необходимость подробного анализа образных характеристик на уровне муниципальных образований с целью выявления проблемных участков или, наоборот, точек возможного позитивного роста - это и есть первая цель нашей работы.
Вторая цель - апробация новой методики географического исследования образа территории в социальных медиа на уровне муниципальных образований.
Материалы и методы исследования
К настоящему времени сложилось несколько подходов к определению понятия «социальные медиа». В данном исследовании социальные медиа рассматриваются как «группа интернет-приложений, которые основываются на идеологических и технологических основах Веб 2 и позволяют создавать пользовательский контент и обмениваться им» [17]. Социальные медиа включают в себя: блоги, бизнес-сети, корпоративные сети, фото- и видеошеринги, сайты обзоров и отзывов, социальные игры, социальные сети, виртуальные миры, а также многие другие разновидности.
Социальные медиа имеют ряд специфических характеристик, которые необходимо учитывать при использовании данного ресурса для географического анализа. Среди них необходимо отметить следующие:
- высокая скорость обновления информации;
- оперативность (мгновенное реагирование);
- отсутствие пространственных ограничений;
- большие объемы информации;
- неструктурированность информации;
- различные форматы представления информации (текст, цифровые изображения, видеоролики, аудиозаписи);
- субъективность и оценочные характеристики;
- более «молодая» возрастная структура пользователей (относительно всего населения);
- широкий охват аудитории.
Учитывая все вышеперечисленные параметры, наиболее целесообразно проводить сбор информации и формирование базы данных с помощью информационно-аналитической системы мониторинга социальных медиа «Медиалогия» [1]. Несмотря на очевидную маркетинговую ориентацию данного сервиса, он вполне может быть использован в целях географического исследования. С помощью данного ресурса возможно получение ряда показателей, позволяющих выявить основные позиции территории в ментальном пространстве:
- количество и динамика сообщений о муниципальном образовании;
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
- количество упоминаний с различной эмоционально-ценностной окраской (позитивной, негативной, нейтральной);
- степень информационной важности события, привязанного к территории;
- степень вовлеченности аудитории в обсуждение территориальной проблематики;
- социально-демографические параметры пишущей аудитории (пол, возраст, семейное положение, образование);
- степень популярности фраз, хэштегов, характеризующих территорию.
ИАС «Медиалогия» обеспечивает возможности сопоставления различных пространственно-ориентированных данных, их группировки, обобщения, выявления корреляций между показателями [1].
Расшифруем некоторые показатели, которые будут использоваться в работе в дальнейшем:
Абсолютное количество сообщений - число сообщений об исследуемой территории.
Относительное количество сообщений - отношение числа сообщений о территории к численности населения данной территории.
Аудитория сообщения - количество пользователей, увидевших данное сообщение.
Суммарная аудитория - количество пользователей, увидевших все сообщения об исследуемой территории.
Вовлеченность - число пользователей, так или иначе отреагировавших на сообщение (лайк, репост, комментарий и др.).
Тональность публикации - показатель, отражающий в позитивном, негативном или нейтральном тоне степень упоминания территории в публикации. При оценке тональности применяются технологии лингвистического анализа по методике, разработанной компанией «Медиалогия», и учитываются как мнение автора сообщения по отношению к объекту, так и мнения других комментаторов, однако авторская позиция превалирует над остальными. Так, позитивный тон отмечается, если сообщение содержит информацию, оценки, высказывания, характеризующие наблюдаемый объект с положительной стороны. Авторами введен дополнительный показатель «эмоциональности» сообщений.
Интегральный показатель «эмоциональности» - сумма долей позитивных и негативных сообщений о МО.
ТОП слов - наиболее часто употребляемые слова в публикациях об исследуемом МО.
ТОП хэштегов - наиболее часто употребляемые хэштеги в публикациях об исследуемом МО.
Географический анализ внутрирегиональных особенностей образа СКФО в социальных медиа был проведен за один календарный месяц (с 1 по 28 февраля 2021 г.). Очевидно, что этот период слишком короток для получения всестороннего детального анализа, однако для апробации методики исследования и получения предварительных данных его следует считать достаточным.
Исследование проводилось в несколько этапов:
1. На первом этапе была разработана и протестирована система поисковых запросов. Затем сформирована база данных, включающая в себя различные характеристики исследуемой территории. В базу данных вошли все сообщения с упоминанием названий всех 147 муниципальных образований каждого субъекта, входящего в состав Северо-Кавказского федерального округа (во всех лингвистических формах). Не включались сообщения, попадающие под категории «спам», «реклама», «рассылка», а также репосты опубликованных ранее сообщений. Итоговая база данных включает в себя 840 тыс сообщений, опубликованных в социальных медиа за исследуемый период.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
2. Количественный анализ. Подсчет абсолютного количества сообщений о каждом муниципалитете, аудитории данных сообщений, корреляционный анализ, оценка и сравнительный анализ показателей вовлеченности по каждому муниципальному образованию.
3. Анализ тональности и тематики публикаций. Построены карты позитива, негатива, превалирующего тона и эмоциональности и проведен сравнительный анализ с выделением «эмоциональных» центров. Анализ тематики проводился по выделенным медиалогией рейтингам самых упоминаемых слов и хэштегов в публикациях. Также АИС «Медиалогия» автоматически объединяет в группы публикации, написанные на одну тему и создает рейтинг самых популярных тем.
4. Анализ географических особенностей. Проводилось полимасштабное исследование географии публикаций, их авторов, аудитории (федеральный, региональный, локальный уровни) благодаря геотегам публикаций и указанным в социальных сетях местам жительства пользователей. На основе выделения ведущих центров формирования соцмедиаконтента для каждого муниципалитета составлены и описаны модели информационного потока.
Результаты и их обсуждение
Количество сообщений, их аудитория и вовлеченность
За исследуемый период было выявлено 840 тыс. сообщений. Эта цифра распределяется неравномерно: выделяются крупнейшие информационные центры - большие города СКФО, главным образом, столицы субъектов. Абсолютные лидеры - Ставрополь и Махачкала, лидеры второго порядка - Пятигорск, Нальчик, Владикавказ, далее - Грозный, Черкесск, Магас и Назрань. Муниципалитеты аутсайдеры - это, в первую очередь, периферийные сельские территории Ставропольского края. К ним добавляются сельские районы Чечни и некоторые районы Карачаево-Черкесской и Кабардино-Балкарской республик, Северной Осетии (рис. 1).
Fig. 1. The number of reports on municipalities per 1,000 population
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
Лидерами по аудитории в регионе также являются его крупнейшие города - Махачкала, Ставрополь, Пятигорск, Нальчик и Владикавказ (более 1 млрд аудитории каждый). Вообще, среди муниципалитетов с аудиторией от 250 млн присутствуют только города.
По показателю вовлеченности лидерами выступают города Грозный, Махачкала и Хасавюрт. При большом объеме аудитории они выделяются и большим числом вовлечений, что может свидетельствовать о том, что население именно этих территорий наиболее заинтересовано проблемами и новостями малой родины (рис. 2).
Рис. 2. Показатель относительной вовлеченности Fig. 2. Relative engagement indicator
Часто вовлеченность выступает как маркер «острых» событий разного характера, которые могут вызывать реакции у пользователей соцмедиа, что обусловливает повышение уровня вовлеченности. Особенно это видно на примере небольших муниципалитетов: например, из всех городов Ставропольского края наибольший уровень вовлеченности имеет Железноводск. Это связано, как минимум, с двумя важными историями вокруг города -масштабное благоустройство курортной зоны и строительство велотерренкура, которые имеют региональное информационное значение. Интересно выглядит и анализ вовлеченности совместно с этническим фактором. Так, «островами» повышенного уровня вовлеченности выступают муниципалитеты с преобладанием этнических групп - Дигорский (осетины-дигорцы), Агульский (агулы), Рутульсий (рутульцы). Возможно, повышенная вовлеченность этих территорий связана с развитой местной идентичностью и желанием закрепить его в медиапространстве. При этом в других этнических территориях такой эффект не наблюдается.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
Тональность публикаций
Доля нейтральных сообщений составляет 80-85% для каждого субъекта. Такая доля эмоционально неокрашенных сообщений вполне логична, так как большинство из них носит информативный характер. На уровне муниципальных образованиях СКФО данная тенденция сохраняется - на позитивные и негативные публикации приходится суммарно около 15%. Однако именно анализ этих 15% сообщений может полноценно раскрыть составляющие внешнего и внутреннего образа территорий, выявить наличие острых проблем и даже наличие или отсутствие стратегий продвижения муниципалитетов в соцмедиа.
Из всех субъектов СКФО наиболее положительно в социальных медиа выглядят республики Северная-Осетия - Алания, Карачаево-Черкессия и Кабардино-Балкария, где более половины муниципальных образований имеют высокий показатель позитива (более 5%). Интересно, что ни один из крупных городов СКФО не может претендовать на звание «центра позитива», тогда как в некоторых сельских МО показатели относительно неплохие (рис. 3). Важно отметить, что курортные территории, на которые власти регионов часто возлагают надежды при планировании информационной политики, отражены в соцмедиа достаточно нейтрально. Наименьшая доля положительных публикаций - у горных районов Дагестана и Чечни, а также некоторых территорий Ставропольского края.
Рис. 3. Доля позитивных сообщений о муниципальных образованиях СКФО Fig. 3. The share of positive reports on the municipalities of the North Caucasus Federal District
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
Рис. 4. Преобладающая тональность сообщений о муниципальных образованиях СКФО Fig. 4. The prevailing tone of reports on the municipalities of the North Caucasus Federal District
Если составить баланс долей позитивных и негативных сообщений для каждого муниципалитета СКФО, то можно получить более показательную картину (рис. 4). Так, можно предположить, что высокопозитивные муниципалитеты (4% и более) ведут имиджевую политику на местном уровне и имеют положительный внешний образ на региональном и федеральном уровнях. К примеру, в список таких территорий входит Эльбрусский, Чегемский (КБР) и Изобильненский (Ставропольский край), связанные с туристическими проектами; Красногвардейский, Кочубеевский (Ставропольский край), Баксанский (КБР), Кировский (РСО-А) и Усть-Джегутинский (КЧР), участвующие в интенсивном развитии сельского хозяйства. Проявляется и этнический фактор -значительное преобладание позитивных сообщений в Абазинском (КЧР), Ирафском (РСО-А) и Ахвахском (Дагестан) районах, где компактно проживают небольшие по численности этносы и этнические группы - абазины, дигорцы и ахвахцы, соответственно.
Почти для всех городов СКФО показатель преобладающей тональности стремится к нейтральным показателям (от -1,5 до 1,5). Это объясняется в большей степени большим объемом информационного потока, в котором преобладают общеинформационные материалы. При этом повышенная доля негативных сообщений может быть интерпретирована как показатель проблем развития городов. Так, «негативный баланс» имеют курортные города Железноводск и Пятигорск, обладающие, с одной стороны, в целом позитивным внешним образом благодаря развитию туризма. С другой - внутренние городские проблемы (благоустройство, состояние городской инфраструктуры, социальные проблемы) в соцмедиа перекрывают позитивную повестку. Вообще, проблемы городов СКФО в условиях активной урбанизации довольно остро отражаются через тональность сообщений. Из 10 крупнейших городов округа только Ставрополь, Нальчик, Кисловодск и Дербент имеют преобладающую
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
позитивную тональность. В свою очередь, негативные черты «городского роста» (неконтролируемая застройка, цены на недвижимость, инфраструктурная обеспеченность, благоустройства) начинают поглощать и пригородные муниципалитеты (к примеру, Кумторкалинский район в Махачкалинской городской агломерации).
Рис. 5. Показатель «эмоциональности» сообщений о муниципальных образованиях СКФО Fig. 5. The 'emotionality' of reports on the municipalities of the North Caucasus Federal District
Анализ эмоциональности информационного потока показывает, что самые «эмоциональные» территории - это чаще всего приграничные районы (рис. 5). Субъекты СКФО по показателю эмоциональности условно можно разделить на три уровня: высокий (республики Карачаево-Черкессия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия-Алания), средний (республики Ингушетия и Чечня) и низкий (Ставропольский край и Республика Дагестан).
Рейтинг самых упоминаемых слов и хэштегов и тематика публикаций о Северном Кавказе
Нужно отметить, что в абсолютном большинстве случаев в топ-3 слов входят нейтральные слова и фразы, не позволяющие сделать объективных выводов о различиях в репрезентации муниципалитетов в соцмедиа, например, такие слова, как «район», «год», «округ», «администрация», «город», «село» и др. Но выявлена интересная закономерность в трех республиках. В Дагестане, Ингушетии и Кабардино-Балкарии в топ-3 слов из публикаций о почти каждом из всех МО входит название республики и/или региональной столицы. Например, 91% сообщений о муниципалитетах Дагестана содержат в себе слово или хэштег «Дагестан» и 86% - слово или хэштег «Махачкала», а в случае с Ингушетией этот показатель стремится к 100%. Это позволяет предположить, что в этих трех субъектах достаточно высоко развиты региональная идентичность, а также желание подчеркнуть причастность даже самых отдаленных муниципалитетов к региону и его столице.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
В отношении Дагестана это может быть связано и с многонациональностью республики: для отдельных этносов определение «Дагестан» является как бы зонтичным, дополнительным уровнем идентификации.
Уникальная ситуация отличается в «поле хэштэгов» Чеченской республики - около 50% сообщений маркируются словом «Россия», что указывает на особую связь республики с федеральным центром. Кроме того, в Дагестане, благодаря рейтингу упоминания слов, удалось проследить устойчивые ментальные связи между некоторыми городами Кизилюрт -Хасавюрт, Дербент - Каспийск, Дербент - Кизляр, Буйнакск - Каспийск.
Анализ тематики сообщений позволил выделить несколько приоритетных тем, которые наиболее волнуют пользователей социальных медиа, и определить их привязку к территориям. Так, тема COVГО-19 и вакцинации от него является абсолютным лидером среди публикаций о МО Дагестана, наряду с этим темами-лидерами данного субъекта в исследуемый период стали публикации о мероприятиях ко Дню защитника отечества и Дню столетия ДАССР, а также публикации, которые можно отнести к категории «криминал». Для большинства муниципалитетов Ставропольского наиболее значим вопрос о благоустройстве, особенно ярко это для территории КМВ. В Ингушетии и Чеченской республике достаточно много публикаций посвящено теме родного языка и депортации, что связано с периодом исследования (февраль годовщина депортации чеченцев и ингушей). Но при этом в этих республиках и КЧР, КБР и Северной Осетии безусловными темами-лидерами являются «происшествия» и «криминал»: «массовое отравление; массовая драка со стрельбой; крупные ДТП; аварии, связанные с непогодой; уголовные дела и судебные разбирательства против бывшего руководства различных ведомств». Нужно отметить, что наряду с негативными и «острыми» темами публикации о более чем 70% муниципалитетах СКФО содержали также позитивные новости о социальных преобразованиях и благоустройстве: например, строительство детских садов и школ, реконструкция дома культуры и библиотеки, строительство сквера, прокладка дорог и коммуникаций, проведение патриотических и экологических акций, а также спортивных соревнований.
Вместе с тем ни одна из тем-лидеров муниципалитетов Северного Кавказа не содержит информации о туризме, рекреации, природном и культурном наследии региона, а отдельные сообщения "теряются" в общем потоке информации и регионе.
Географии публикаций о муниципалитетах Северного Кавказа
Анализ показал, что на мировом уровне абсолютное большинство сообщений приходится на пользователей из России, основная часть количества публикаций за рубежом о МО СКФО касается крупных городов Северного Кавказа. Чаще всего авторы данных сообщений - это жители постсоветских стран, а также стран со значительным числом российских мигрантов: США, Германия, Израиль, Великобритания.
На федеральном уровне показатели разнятся. В пределах Северного Кавказа муниципалитеты, о которых редко пишут за пределами субъекта (менее 10% сообщений) -это сельские районы Ставропольского края и горные районы Дагестана. Однако имеются МО, до половины публикаций о которых приходится на другие субъекты России. Нужно отметить, что в Ставропольском крае 3 муниципалитета имеют очень высокую долю сообщений за пределами субъекта: Кировский ГО (77,1%), Красногвардейский МО (80,1%) и Курский МО (73,8%). Связано это с топонимами данных муниципалитетов - аналогично названы МО в других регионах России. Поэтому изначально при формировании базы данных в нее вносились только те публикации, в которых содержится формулировка «название МО + Ставропольский край». Однако допускаем, что часть сообщений, опубликованных внутри края, не попала в БД в связи с тем, что данные по этим трём муниципалитетам были
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
несколько искажены. На территории Северного Кавказа у 2 МО данный показатель - более 50%: Изобильненский ГО Ставропольского края и Шатойский район Чечни, что связано с резонансными событиями из категории «происшествия» (рис. 6).
Интересно, что почти все крупные города СКФО имеют невысокий показатель популярности за пределами своего субъекта (10-25%), исключение составляет г. Дербент -46% сообщений (о нем опубликовано не в Дагестане). Объяснить это можно тем, что в последнее время возрос интерес туристов к самому древнему российскому городу. При этом другие туристские территории СКФО не так популярны в соцмедиа пользователей из других российских регионов. Например, около 80% сообщений о городах-курортах КМВ опубликовано в Ставропольском крае. На региональном уровне наиболее однородно выглядят республики Карачаево-Черкессия и Ингушетия, здесь доля сообщений из других регионов обо всех МО варьируется в пределах 10-35%.
Рис. 6. Доля сообщений о муниципальных образованиях СКФО, опубликованных в социальных медиа
за пределами искомого субъекта РФ Fig. 6. The share of reports on the municipalities of the North Caucasus Federal District published in social media
outside the region
База данных и инструментарий исследования дают возможность дифференцировать образ на внутренний и внешний. В ходе анализа географических особенностей распределения сообщений были определены типы территориальной структуры информационного потока. Они выделяются на основе выделения ведущих центров формирования информационного потока для каждого муниципалитета: отмечено 8 типов структуры информационного потока для муниципалитетов СКФО. Кратко охарактеризуем каждую из них.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
Тип № 1 (МО - центр субъекта - г. Москва). Главный генератор сообщений о муниципалитете - сам муниципалитет. Дополняют информационный поток центр субъекта и федеральный центр. В данном типе образ почти полностью зависит от местных ресурсов развития социальных медиа. Тип имеет и четкую географическую привязку - 11 из 12 таких МО находятся в Ставропольском крае.
Тип № 2 (МО - центр субъекта). Является редуцированным вариантом предыдущего. В информационном потоке отсутствует федеральный центр, вследствие чего муниципалитеты имеют совсем слабое и эпизодическое появление в соцмедиа. Для СКФО он носит несколько гипотетический характер - на данный момент характерен только для Арзгирского района Ставропольского края
Тип № 3 (центр субъекта - МО - Москва). В данном случае главную роль в информационном потоке играет центр субъекта, в котором находится муниципалитет. За ним следуют само МО и федеральный центр. Говоря условно, эти муниципалитеты интересны уже не только самим себе, но и, как минимум, своему региональному центру. Географически этот тип приурочен к Республике Дагестан (20 из 26 МО). Причем он отмечается как в различных сельских, так и в малых (Лермонтов, Кизилюрт), средних (Избербаш) и больших городах (Хасавюрт).
Тип № 4 (центр субъекта - МО). Может являться частным случаем типа № 3. Отличие -отсутствие влияния федерального центра, что приводит к снижению частоты упоминания муниципалитетов, но не такому серьезному, как в случае типа № 2.
Тип № 5 (центр субъекта - г. Москва - МО). Данный тип отличается большим влиянием федерального центра, чем в предыдущих двух. Причем это увеличение влияния может происходить двумя путями. Первый - реальная информационная значимость муниципалитетов. Например, многие небольшие города СКФО имеют именно такой тип, о них публикуются сообщения и в региональном центре, и в федеральном. Во втором случае наблюдается слабое развитие местных соцмедиа, которые уступают даже немногочисленным источникам из столицы. Географически охватывает самые разные территории - от средних и больших городов (Карачаевск, Назрань, Баксан, Кизляр, Буйнакск, Дербент) до различных типов сельских муниципалитетов (пригородных, этнических, горных периферийных и др.).
Тип № 6 (центр субъекта - г. Москва). Этот тип имеет "под собой" те же основания, что и тип № 5, но в условиях отсутствия местных муниципальных соцмедиа. Фактически, это уникальный случай, когда территория сама себя вообще не презентует, вместе с тем компенсируется вниманием со стороны региона и федерального центра. Географически больше характерен для муниципалитетов Чечни.
Тип № 7 (центр субъекта - г. Москва - другой город). В информационном потоке МО в данной модели появляется третья значимая сила - другой город, не имеющий административного статуса относительно муниципалитета. В основном это крупный город, информационное влияние которого заметно увеличивает упоминаемость муниципалитета. Такой тип четко приурочен к крупным городам-столицам (Ставрополь, Владикавказ, Махачкала, Нальчик и Черкесск), туристическим территориям (Эльбрусский, Зеленчукский, Алагирский районы, г. Железноводск). Интересно его распространение наблюдается в Ингушетии и Карачаево-Черкессии. Но если в Ингушетии это объясняется влиянием Назрани, уже не являющейся столицей, то в КЧР в разных МО отмечается влияние разных городов - Ставрополя, Майкопа, Нальчика.
Тип № 8 (г. Москва - центр субъекта - МО). Характерен для территорий «федерального внимания». На первом месте в информационном потоке - федеральный центр, по сути, в территориях с данной моделью превалирует внешний образ. Среди муниципалитетов с данной моделью: республиканские столицы (Грозный и Магас), города-курорты (Ессентуки и Кисловодск), военные базы (Моздок и Каспийск). С одной стороны, данный факт можно
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
объяснить как несовершенство мониторинговой платформы, с другой, многие территории с однотипными (часто советскими) названиями, очевидно, имеют в связи с этим проблемы с позиционированием и продвижением в соцмедиа.
Выводы
1. Социальные медиа, ставшие неотъемлемой частью современного мира, являются важным источником информации для научных исследований, а комплексный анализ их параметрических характеристик следует рассматривать как метод исследования в различных отраслях науки, в том числе в общественной географии.
2. В социальных медиа регионы и муниципалитеты Северного Кавказа представлены достаточно широко, при этом достаточно неравномерно. Выявлены информационные центры, которые имеют привязку к крупным городам региона (Махачкала, Ставрополь, Пятигорск, Нальчик, Грозный и Владикавказ), и информационная периферия (сельские территории Ставропольского края и Чечни, а также некоторые районы Карачаево-Черкесской и Кабардино-Балкарской республик, Северной Осетии.
3. В трех субъектах СКФО: Дагестан, Ингушетия и Кабардино-Балкария ярко прослеживается ментальная связь муниципальных образований с центром респулики. А показатели Чеченской республики говорят об особой связи республики с федеральным центром. Наиболее волнующими население темами являются: социальная сфера, криминал, COVID-19.
4. Анализ упоминаемости МО за пределами родного региона позволил выявить 8 типов территориальной структуры информационного потока. Предложенная в работе типология достаточно мобильна и динамична, на больших или других промежутках времени территории могут переходить из одного типа в другой, особенно ввиду каких-либо значимых событий, освещаемых в соцмедиа. В целом, можно выделить муниципалитеты с преобладанием внутреннего образа (небольшие сельские муниципалитеты), внешнего образа (территории федерального значения - курорты, некоторые административные центры). Для большинства территорий СКФО характерно смешивание внутреннего и внешнего образов в социальных медиа.
5. С точки зрения конструирования позитивного восприятия территорий Северного Кавказа в соцмедиа, существует ряд серьезных ограничений. Главным среди них выступает сохранение в информационном потоке преобладания негативных криминальных сообщений. На этом фоне практически не выделяются территории, способные генерировать позитивный фон - туристические центры, точки экономического роста и инвестиционных проектов. В дополнение отметиим, что местная сфера социальных медиа, за исключением крупных городов, слабо развита и не способна претендовать на значительное влияние в общем контексте.
Список источников
1. АИС Медиалогия [Электронный ресурс]. URL: https://www.mlg.ru/ (дата обращения: 03.09.2021).
2. Виртуальное население России [Электронный ресурс]. URL: http://webcensus.ru/ (дата обращения: 15.10.2021).
3. Грибок М.В. О возможности использования данных о геолокациях фотографий в исследованиях туристической привлекательности придорожных ландшафтов (на примере Чуйского тракта). ИнтерКарто/ИнтерГИС: мат. Межд. конф. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2018. Т. 24. Ч. 1. C. 588-595. doi: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-110-120.
4. Грибок М.В., Горбунова Т.Ю. Сервис Google Trends как источник данных для исследования ментальных связей между регионами России // Геополитика и экогеодинамика регионов. 2019. Т. 5. № 3. С. 256-263.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
5. Замятин Д.Н. Гуманитарная география: пространство, воображение и взаимодействие современных гуманитарных наук // Социологическое обозрение. 2010. Т. 9. № 3. С. 26-50.
6. Замятина Н.Ю., Яшунский А.Д. Виртуальная география виртуального населения // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 1. С. 117137. doi: 10.14515/monitoring.2018.1.07.
7. Замятина Н.Ю., Пилясов А.Н. Россия, которую мы обрели: исследуя пространство на микроуровне. М.: Хронограф, 2013.
8. Отчет Digital 2020: July Global Statshot [Электронный ресурс]. URL: https://datareportal.com/reports/digital-2020-july-global-statshot (дата обращения: 15.10.2021).
9. Ткачева Т.А. Географический анализ репрезентации образа Северного Кавказа в социальных медиа // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. № 2. С. 224-239. doi: 10.35595/24149179-2020-2-26-224-239.
10. Тикунов В.С., Белозеров В.С., Антипов С.О., Супрунчук И.П. Социальные медиа как инструмент анализа посещаемости туристических объектов (на примере Ставропольского края) // Вестник Московского университета. Серия 5: География.2018. № 3. С. 89-95.
11. Чихичин В.В. Географический анализ образов городов Ставропольского края: дис. ... канд. геогр. наук. Ставрополь, 2006. 149 с.
12. Adams С. and Warf B. Introduction: cyberspace and geographical Space. The Geographical Review. 1997. Vol. 87. Iss. 2. P. 14-36. doi: 10.1111/j.1931-0846.1997.tb00067.x.
13. Agibetova U., Samson. I. The Metropolisation of the FSU: Temptative Measurement via the Method of Hyperlinks Notoriety. Eurasian Integration Yearbook, Almaty: Eurasian Development Bank. P. 115-135.
14. Bell D. The Coming of Postindustrial Society: A Venture in Social Forecasting. New York: Basic Books, 1999. 507 р.
15. Castells M. The Information Age: Economy, Society and Culture, 3 volumes. Oxford: Blackwell, 1996-1998. 406 р.
16. Giddens A. The Third Way: The Renewal of Social Democracy, Cambridge: Polity, 1998.
368 р.
17. Kaplan A.M., Haenlein M. Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. In: Business Horizons, 2010 Vol. 53(1). P. 59-68. doi: 10.1016/j.bushor.2009.09.003.
18. Kellerman A. The Internet city: people, companies, systems and vehicles. - Edward Elgar Publishing, 2019. 202 p.
19. Kellerman, A. The Internet as Second Action Space, London and New York: Routledge, 2014. 192 p. doi: 10.4324/9781315765105.
20. Kinsley S. The matter of «virtual» geographies». In: Progress in Human Geography, 2013 Vol. 38(3). P. 50-89. doi: 10.1177/0309132513506270.
21. Koltsova O., Koltsov S., Sinyavskaya Y. When Internet Really Connects Across Space: Communities of Software Developers in Vkontakte Social Networking Site, International Journal of Web Based Communities. In: Lecture Notes in Computer Science. 2017. Vol. 10540. P. 431-442.
22. Lyotard, J.-F. Political Writings. London: UCL Press, 1993. 312 р.
23. Mamatov T., Samson I. Metropolisation and enlargement of European Union: an analysis by the hyperlinks with filters. In: Territorial Cohension of Europe and Integrative Planning. 49-th European Congress of the Regional Science Association International 25th-29th Agust 2009. Book of Abstracts. P. 299-300.
24. Takhteyev Y., Gruzd A., Wellmanc B. Geography of Twitter networks. In: Social Networks, 2012, Vol. 34, Iss. 1, Pages 73-81.
25. Tikunov V.S., Belozerov V.S., Panin A.N., Antipov S.O. Geoinformation monitoring of key queries of search engines, and geotagging photos in the North-Caucasian segment of the tourist route «Great Silk Road». In: // Annals of GIS. 2018. Vol. 24. Iss. 4. P. 255-260. doi: 10.1080/19475683.2020.1743355.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
References
1. AIS Medialogia [Electronic resource]. URL: https://www.mlg.ru / (accessed 09 March 2021).
2. The virtual population of Russia, available at: http://webcensus.ru/ (Accessed: 15 October
2021).
3. Fungus, M.V. (2018), About the possibility of using data on geolocation of photographs in studies of the tourist attractiveness of roadside landscapes (on the example of the Chui tract), InterCarto/InterGIS, Proceedings of the International Conference, Petrozavodsk, KarSC RAS, vol. 24, part 1, pp. 588-595. doi: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-110-120.
4. Gribok, M.V., Gorbunova, T.Yu. (2019), Google Trends service as a data source for the study of mental connections between regions of Russia, Geopolitics and ecogeodynamics of regions, vol. 5, no. 3, pp. 256-263.
5. Zamyatin, D.N. (2010), Humanitarian geography: space, imagination and interaction of modern humanities, Sociological Review, vol. 9, no. 3, pp. 26-50.
6. Zamyatina, N.Y., Yshunsky, A.D. (2018), Virtual geography of the virtual population, Monitoring public opinion: Economic and social changes, no. 1, pp. 117-137. doi: 10.14515/monitoring.2018.1.07.
7. Zamyatina, N.Yu., Pilyasov, A.N. (2013), Russia, which we have found: exploring space at the micro level, Chronograph.
8. Digital 2020 Report: July Global Statshot, available at: https://datareportal.com/reports/digital-2020-july-global-statshot (Accessed: 15 October 2021).
9. Tkacheva, T.A. (2020), Geographical analysis of the representation of the image of the North Caucasus in social media, InterCarto. InterGIS, vol. 26, no. 2, pp. 224-239. doi: 10.35595/2414-91792020-2-26-224-239.
10. Tikunov, V.S., Belozerov, V.S., Antipov, S.O., Suprunchuk, I.P. (2018), Social media as a tool for analyzing the attendance of tourist sites (on the example of the Stavropol Territory), Bulletin of the Moscow University. Series 5: Geography, no. 3, pp. 89-95.
11. Chikhichin, V.V. (2006), Geographical analysis of images of cities of the Stavropol Territory, Dis. ... Candidate of Geographical Sciences Stavropol.
12. Adams, C., Warf, B. (1997), Introduction: cyberspace and geographical Space, The Geographical Review, vol. 87, iss. 2, pp. 14-36. doi: 10.1111/j.1931-0846.1997.tb00067.x.
13. Agibetova, U., Samson, I. The Metropolisation of the FSU: Temptative Measurement via the Method of Hyperlinks Notoriety, Eurasian Integration Yearbook, Almaty: Eurasian Development Bank, pp. 115-135.
14. Bell, D. (1999), The Coming of Postindustrial Society: A Venture in Social Forecasting, New York: Basic Books.
15. Castells, M. (1996-1998), The Information Age: Economy, Society and Culture, 3 volumes, Oxford: Blackwell.
16. Giddens, A. (1998), The Third Way: The Renewal of Social Democracy, Cambridge: Polity.
17. Kaplan, A.M., Haenlein, M. (2010), Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media, Business Horizons, vol. 53(1), pp. 59-68. doi: 10.1016/j.bushor.2009.09.003.
18. Kellerman A. The Internet city: people, companies, systems and vehicles. - Edward Elgar Publishing, 2019. 202 p.
19. Kellerman, A. (2014), The Internet as Second Action Space, London and New York: Routledge. doi: 10.4324/9781315765105.
20. Kinsley, S. (2013), The matter of «virtual» geographies», Progress in Human Geography, vol. 38(3), pp. 50-89. doi: 10.1177/0309132513506270.
21. Koltsova, O., Koltsov, S., Sinyavskaya, Y. (2017), When Internet Really Connects Across Space: Communities of Software Developers in Vkontakte Social Networking Site, International Journal of Web Based Communities, Lecture Notes in Computer Science, vol. 10540, pp. 431-442.
22. Lyotard, J.-F. (1993), Political Writings. London: UCL Press.
Рекреационная география и туризм Ткачева Т.А., Супрунчук И.П.
23. Mamatov, T., Samson, I. (2009), Metropolisation and enlargement of European Union: an analysis by the hyperlinks with filters, Territorial Cohension of Europe and Integrative Planning. 49-th European Congress of the Regional Science Association International 25th-29th Agust 2009, Book of Abstracts, pp. 299-300.
24. Takhteyev, Y., Gruzd, A., Wellmanc, B. (2012), Geography of Twitter networks, Social Networks, vol. 34, iss. 1, pp. 73-81.
25. Tikunov, V.S., Belozerov, V.S., Panin, A.N., Antipov, S.O. (2018), Geoinformation monitoring of key queries of search engines, and geotagging photos in the North-Caucasian segment of the tourist route «Great Silk Road», Annals of GIS, vol. 24, iss. 4, pp. 255-260. doi: 10.1080/19475683.2020.1743355.
Поступила в редакцию: 08.10.2021; одобрена после рецензирования: 09.02.2022; принята к опубликованию:09.03.2022.
The article was submitted: 08 October 2021; approved after review: 09 February 2022; accepted for publication: 9 March 2022.
Информация об авторах Information about the authors
Татьяна Александровна Ткачева Tatiana A. Tkacheva
ассистент кафедры социально-экономической Assistant, Department of Socio-Economic географии, Северо-Кавказский Федеральный Geography, North Caucasus Federal University; университет;
355032, Россия, г. Ставрополь, ул. apt.138, 26/6, Tukhachevsky st. Stavropol, Тухачевского, 26/6, 138 664033, Russia
e-mail: tatianasurneva@yandex.ru Илья Павлович Супрунчук Ilya P. Suprunchuk
к.г.н., доцент кафедры социально- Candidate of Geographical Sciences, Associate экономической географии, Северо-Кавказский Professor, Department of Socio-Economic Федеральный университет; Geography, North Caucasus Federal University.
355001, Россия, г. Ставрополь, пер. apt. 331, 2z, pereulok Buynakskogo, Stavropol, Буйнакского 2 «з», кв. 331 664033, Russia
e-mail: ilia_suprunchuk@mail.ru
Вклад авторов
Ткачева Т.А. - идея, сбор материала и формирование базы данных, частичная обработка материала, написание около 50% текста статьи.
Супрунчук И.П. - обработка материала, создание картографического материала, написание около 50% текста статьи.
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Contribution of the authors
Tkacheva T.A. - the idea; collection of the material and the database formation; partial processing of the material; writing about 50% of the article.
Suprunchuk I.P. - processing of the material; creation of cartographic material; writing about 50% of the article.
The authors declare no conflict of interest.
