CC BY
2УДК 81-13
Медиалингвистика. 2023. Том 10, № 3
Особенности репрезентации медиаобраза науки (на материале регионального новостного сетевого издания 1obl.ru)
Н. В. Мамонова
Челябинский государственный университет,
Российская Федерация, 454001, Челябинск, ул. Братьев Кашириных, 129
Для цитирования: Мамонова Н. В. (2023). Особенности репрезентации медиаобраза науки (на материале регионального новостного сетевого издания 1obl.ru). Медиалингвистика, 10 (3), 376-393. https://doi.org/10.21638/spbu22.2023.306
Статья посвящена выявлению особенностей речевой репрезентации медиаобраза науки в официальном новостном сетевом издании Челябинской области, освещающем события промышленного российского региона. В качестве объекта исследования послужили новостные медиатексты регионального новостного портала 1obl.ru, отобранные методом систематической выборки, релевантные ключевому слову «наука». Специфика формирования медиаобраза науки Южного Урала анализируется с использованием частотного и нечастотного контент-анализа. Единица анализа — частотные лексемы текстового корпуса, релевантные теме «наука». Для реализации частотного контент-анализа используется автоматическая семантическая обработка исследуемого материала, позволяющая выявить дискурсивные особенности, ядерные и периферийные смысловые конструкции исследуемого концепта, передающие частотные паттерны поведения и культурно-ценностные ориентиры. В качестве инструментария используется программа автоматического семантического анализа Miratext. Статистический анализ отобранного материала представляется в виде лексического облака, позволяющего судить о частотности употреблений лексем в данном материале, в виде диаграммы популярности лексических единиц, диаграммы медианы плотности словосочетаний из двух слов, таблицы данных статистики словоупотреблений. Нечастотный контент-анализ предусматривает определение языковых и когнитивных механизмов, с помощью которых представляется медиаобраз науки, эмоционально-ценностных характеристик, определяющих значимые смысловые компоненты, входящие в структуру концепта «наука» и, более того, проверяет точность вхождения в смысловые структуры концепта, а также исключает статистические погрешности автоматического семантического анализа. Анализ материала позволяет утверждать, что при медийном освещении научного потенциала региона следует учитывать эмоциональный фон подачи материала и сопряженные с ним коннотации. Это стимулирует включенность, заинтересованность и повышает грамотность регионального читателя в вопросах развития региональной науки, а также поднимает престиж региона. Разъяснительная функция медиапубликаций способствует принятию государственных приоритетов в сфере науки и закреплению ценностных ориентиров в языковом сознании читателя региональных медиаисточников. В выводах представляются выявленные особенности медиао-браза науки Южного Урала.
Ключевые слова: наука, регион, медиадискурс, медиаобраз, популяризация научного знания.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2023
Постановка проблемы
На сегодняшний день в российском обществе на первый план выступили такие вопросы, как потребность в научных открытиях и дефицит научных кадров. В связи с этим в 2021 г. на государственном уровне были сформулированы основные цели популяризации и продвижения научного знания, а именно: привлечение талантливой молодежи, повышение вовлеченности профессионального сообщества в научно-технологическое развитие РФ и формирование у граждан нашей страны четкого представления о реализуемых государством и бизнесом инициативах1.
Для реализации данных целей требуется последовательное и систематичное освещение российского научно-техно логического развития в средствах массовой информации с целью формирования положительного медиаобраза науки. Одной из важнейших задач популяризации науки является «продвижение нового знания в целях возможного его использования» [Дускаева 2022: 94].
Актуален вопрос экспертного мнения, а также широко распространенного на текущий момент противоположного феномена псевдоэкспертности. Авторы Т. К. О'Брайен, Р. Палмер, Д. Альбаррасин в ходе экспериментов доказывают, что люди с более высоким доверием к науке уязвимы пред дезинформацией, содержащей псевдонаучный контент, где простое наличие научных ярлыков в медиакон-тенте способствует вере в дезинформацию и повышает вероятность ее распространения [O'Brien, Palmer, Albarracín 2021].
Так, М. В. Шматко отмечает, что российские СМИ «активно транслируют, формируют образ знания, альтернативный научному» [Шматко 2008: 180]. Более того, «расширяющаяся практика создания информационных продуктов, пропагандирующих антинауку — под видом науки или в качестве ее альтернативы, — способствует размыванию образа науки, созданию в массовом сознании искаженных представлений о науке» [Шматко 2008: 181].
В частности, Н. Н. Болдырев и Т. Н. Ефименко справедливо замечают, что с целью привлечения внимания «наибольшего числа пользователей... авторы новостных сообщений прибегают к явному манипулированию массовой аудиторией с помощью заголовков за счет выдвижения на передний план неоднозначной оценивающей составляющей в своей интерпретации в том числе научных данных» [Болдырев, Ефименко 2022: 364].
Появление в медиапространстве большого количества псевдоэкспертов в области науки создает искаженную картину мира, что способствует формированию негативного медиаобраза науки и влечет каскады неблагоприятных последствий для научно-технологического развития страны и регионов.
Таким образом, чрезвычайно актуальным представляется медиареализация государственных векторов развития через траекторию популяризации научного знания в средствах массовой информации, в том числе и на региональном уровне, непосредственно формирующих языковое сознание регионального обывателя.
1 Год науки и технологий. 2021 год был объявлен президентом России Годом науки и технологий (2021). Национальные приоритеты. Электронный ресурс Ы^://национальныеприоритеты.рф/ projects/go dnauki/.
История вопроса
Исследователи выделяют ряд функций популяризации научного знания. С точки зрения эффективности продвижения научных идей в цифровой медиасреде П. И. Рысакова пишет о необходимости повышения медиаграмотности аудитории, гибком использовании «медийных фреймов научного знания, расширении аудитории научной коммуникации и преодолении предубеждений относительно новых научных достижений» [Рысакова 2022: 323].
Анализируя методологические особенности популяризации науки, Н. Гай и Дж. Ло Дико также уделяют особое внимание объяснению основных эпистемологических понятий для аудитории, созданию ценного образа научного открытия, несмотря на его вероятностный характер, принятию во внимание потребностей аудитории, для которой предназначена информация, изложению стратегии исследования и его цели [Gaj, Lo Dico 2021]. Иначе говоря, уровень знаний потребителя научного медиаконтента имеет значение.
Эта идея подтверждается в исследовании Л. С. Дэвиса, Б. Леона, М. Бурка, В. Финклера. Ученые приходят к выводу, что при потреблении научного контента респонденты отдают предпочтение повествованию с изложением научного материала, причем люди без университетского образования предпочитают информационно-развлекательную подачу материала [Davis, León, Bourk et al. 2020].
Опираясь на основные положения когнитивного подхода к изучению языка и теории языковой интерпретации, Н. Н. Болдырев и Т. Н. Ефименко полагают, что интерпретация научного знания в СМИ «основана на реализации ее трех основных функций: селективной, классифицирующей и оценочной», что позволяет медиа-источникам реализовывать «функции информирования, разъяснения, просвещения и популяризации научного знания... благодаря использованию когнитивных (профилирование, генерализация и конкретизация) и языковых (нетерминологической, популярно-терминологической и оценочной номинации) механизмов» [Болдырев, Ефименко 2022: 365]. Исходя из полученных авторами данных, следует полагать, что эффективность предполагаемого взаимодействия между автором ме-диаконтента и читателем определяется некоторым преднамеренным искажением научного знания с целью устранения дисбаланса между уровнем эксперта и степенью восприятия и оценки знаний реципиентом.
Важно подчеркнуть, что уровень знаний аудитории, если быть точнее, когнитивные и ценностные установки самих пользователей, а также коммуникативные намерения автора медиаконтента определяют принятие или непринятие научной коммуникации аудиторией в медиадискурсе [Болдырев, Ефименко 2022: 360-361; Рысакова 2022: 323]. Все эти факторы необходимо учитывать при формировании медиаобраза науки в языковом сознании реципиентов медиадискурса.
Привлекает внимание подход к исследованию научно-популярных медиатекстов Л. Р. Дускаевой, при котором трактуется возражение в качестве структурной единицы «полемического речевого поведения в научно-популярной коммуникации, форма выражения которого обусловлена когнитивными и коммуникативными факторами» [Дускаева 2022: 106]. С этой точки зрения неравновесное, дискуссионное взаимодействие популяризатора и авторов концепции научного знания позволяет реализовать объяснительную функцию медиатекстов, популяризирующих науку.
Среди путей повышения популярности медиаконтента в цифровой среде Дж. Бергер и К. Милкман в своем исследовании отводят особую роль эмоциям, вызываемым медиаконтентом у читателей, и утверждают, что «позитивный контент более вирулентен, чем негативный» [Berger, Milkman 2012: 192]. Другими словами, популяризация научного знания может быть реализована через эмоциональную репрезентацию научных фактов.
Разноплановые подходы к репрезентации научного знания также применяются зарубежными учеными. Так, М. Чимба и Дж. Китцингер, А. А. Филлипс, К. Р. Уолш, К. Грейсон, К. Э. Пенни, Ф. Хусейн и другие женщины-ученые пишут о важности роли СМИ в формировании медиаобраза науки в гендерном аспекте в языковом сознании читателей [Chimba, Kitzinger 2010; Phillips, Walsh, Grayson et al. 2022]. К. П. Каллио, А. М. Хейккинен, Дж. Райдинг уделяют внимание взаимосвязи глобальных и локальных процессов в популяризации научного знания, а именно в работе исследователи обращают внимание на монолингвистическое развитие в науке и его недостатки, которые выражаются в глобальном неравенстве в области производства знаний для тех, кто не является носителем английского языка, и настаивают на языковом плюрализме в научной сфере [Kallio, Heikkinen, Riding 2021].
Все эти подходы в совокупности способствуют формированию траектории популяризации научного знания в средствах массовой информации, создают медиа-образ науки в языковом сознании читателей через медиаресурс. Важность таргет-ного формирования медиаобраза в языковом сознании общества, особенно среди молодежи, отмечают многие ученые. Так, «семантические и семиотические эффекты как саморепрезентации науки в собственной среде, так и презентации и репрезентации этой сферы в обществе оказывают заметное влияние на формирование образов восприятия науки, в том числе в среде молодых ученых, которые в силу возраста остаются представителями определенной группы общества» [Яковлева, Селезнева, Емельянова 2020: 211].
Медиаобраз как термин трактуется учеными по-разному: как «своеобразный пазл», «форма фрагмента мира, которая требует лишь индивидуально выбранных, "заточенных" под него других пазлов (адресатов)», делая тем самым картину мира устойчивее и шире, или как «репрезентированный в медиатекстах фрагмент информационной (медийной) картины мира; относительно устойчивая, непрерывно развивающаяся виртуальная модель того или иного объекта/явления действительности, конструируемая СМИ, которая как отражает, так и рефреймирует и/или формирует знания и представления адресата» [Хочунская 2013: 93; Малышева 2016: 136]. Медиаобраз дает возможность «личности в информационном обществе ощущать адекватную его представлениям и ценностям картину мира, позволяющую определять смысл жизни и конструировать эффективный жизненный сценарий» [Хочунская 2013: 93]. Медиаобраз характеризуется «стереотипностью», «утриро-ванностью», «кратковременностью», «двойственностью» и «эмоциональностью» [Барабаш 2015]. Важную роль играет наличие оценочных номинаций при описании образа субъекта [Горина, Никульникова 2022].
Наиболее полно дается трактовка термина «медиаобраз» в лингвокогнитивном подходе, где он понимается как «совокупность когнитивных представлений о чем-либо, выраженных в медиатексте» [Драчева 2019: 18; Ильина, Драчева, Фишер и др. 2022]. Иначе говоря, медиаобраз науки определяется нами как некая совокупность
лингвокогнитивных представлений о науке и научном знании, встроенных в культурно-ценностную матрицу языкового сознания реципиента медиаконтента.
Изучение языковых особенностей и репрезентаций предполагает принятие во внимание не только наличия или отсутствия языковых элементов, а также их количественную составляющую в рамках исследуемого лингвистического материала. Контент-анализ представляет собой «метод сбора данных и анализа содержания текста», позволяющий сравнить множество текстов и проанализировать их с помощью количественной методики [Ньюман 1998: 120-121]. Данная трактовка контент-анализа понимается как частотная модель, по Е. Я. Таршису. Для реализации частотного контент-анализа целесообразно использовать автоматическую семантическую обработку исследуемого материала, включающую в себя токенизацию, морфологический и семантический анализ, «устанавливающий семантические отношения между словами текста и объединяющий языковые выражения» [Аношин 2017: 211].
Автоматический семантический анализ позволяет выявить дискурсивные особенности, ядерные и периферийные смысловые конструкции исследуемого концепта, передающие частотные паттерны поведения и культурно-ценностные ориентиры.
Наряду с частотной моделью контент-анализа существует нечастотная модель по В. Я. Проппу, в рамках которой исследуются «механизмы порождения текста», выявляются «имплицитные структуры содержания» [Таршис 2021: 72; Пропп 2001]. Оба данных метода (частотный и нечастотный контент-анализ) дополняют друг друга и позволяют объективно, качественно и в количественном выражении представить данные на основании исследования медиатекстов. Применение частотной и нечастотной моделей в совокупности способствует реализации наиболее полной концептуальной картины о науке и научном знании с помощью изучения медиади-скурсивных практик.
Описание методики исследования
В работе в качестве инструментария используется программа автоматического семантического анализа М1га1ех1 в режиме полного семантического анализа текста по таким критериям, как плотность популярных слов, плотность всех слов, поиск словосочетаний и их плотность, медиана частотности словоупотреблений, генерирование лексического облака для наглядной демонстрации полученных данных и др.
За единицу измерения принимаются лексические единицы, репрезентированные в медиатекстах, релевантных ключевому слову «наука». Частотность употребления тех или иных лексем характеризует ядерные и периферийные смысловые компоненты исследуемого концепта. Нечастотный контент-анализ позволяет проверить точность вхождения в смысловые структуры концепта, исключая статистические погрешности автоматического семантического анализа.
На первом этапе данного исследования определяются цель и методы исследования, источник материала исследования, локальный сайт 1obl.ru, транслирующий официальную точку зрения региональных государственных структур.
На втором этапе производится автоматический отбор медиатекстов через поисковое окно на сайте 1obl.ru по релевантности ключевому слову «наука». Из по-
лученного корпуса текстов каждый пятый отбирается в качестве материала исследования. Таким образом, материалом для проведения контент-анализа служит 242 медиатекста за 2021-2022 гг. областного новостного портала 1obl.ru, официального регионального источника. Метод систематической выборки позволяет отобрать материал с высокой долей репрезентативности.
На третьем этапе определяются количественные характеристики исследуемого корпуса методом автоматического семантического анализа. В качестве объекта исследования выбираются наиболее частотные лексические единицы в полученном корпусе медиатекстов, релевантных ключевому слову «наука» на данном областном новостном портале. Генерация лексического облака наглядно демонстрирует частотность лексических единиц, связанных с темой «наука», позволяет визуально представить ядерную и периферийную зоны исследуемого концепта. Популярность иллюстрирует общую встречаемость данных словоформ в корпусе текстов. Медиана — это значение, разделяющее верхнюю часть выборки и нижнюю. Медиана более точно демонстрирует средние значения выборки в отличие от среднеарифметического и более устойчива к искажениям больших и малых значений. Автоматический семантический анализ выявляет доминирующие смысловые компоненты в медиаобразе науки согласно статистическим данным.
На четвертом этапе определяются языковые и когнитивные механизмы, с помощью которых представляется медиаобраз науки в данном региональном СМИ, его эмоционально-ценностные характеристики, в результате чего устанавливается точность вхождения наиболее значимых смысловых компонентов медиаобраза науки, выделенных при помощи автоматического семантического анализа на третьем этапе.
Данный подход на третьем и четвертом этапах исследования позволяет реализовать цель нашего исследования — выявить особенности речевой репрезентации медиаобраза науки в региональном официальном медиаисточнике Челябинской области 1obl.ru.
Анализ материала
Рассмотрим, как представлен концепт «наука» в областном сетевом издании 1obl.ru, определяющем медиаобраз науки в языковом сознании жителей Челябинской области. Для реализации поставленной цели автоматически обработанный текст представим в виде лексического облака, где в центре располагаются наиболее частотные лексемы, а в периферийной области — менее частотные (рис. 1).
В центральной части облака находятся такие лексемы, как наука, новость, топонимы Челябинский, Челябинск, что коррелирует с целенаправленно отобранным материалом.
Ниже представлена статистика словоупотреблений в частотных фразах (таблица).
Из представленных статистических данных следует выделить явно прослеживающиеся смысловые доминанты в медиаобразе науки. Это образование, челябинская наука, экология, медицина, русский язык, культура.
Рассмотрим первые два компонента: образование и челябинская наука. Как показано в следующем примере (по материалам речи губернатора Челябинской области), концепт «наука» прежде всего ассоциирован со смысловыми компонентами
февральСеГОДНЯвь,сокий
министерство
российский
совет
рассказывать
тв Челябинск быть каНдидат
день первый общество
спорт челябинский
„ РОССИЯ
сообщать----к 1 вуз
время „амия иа ги п а у г\а год проект
отв 1о
миасс НОВОСТЬ школа
эл
правило
поиск пйп„„т, врач
ООЛЭСТЬ утро сайт передача
хорош образование
регионУР^1 развлечение пэчии1Й
видеосюжет Разнь|И
работа зожить ВОПрос
Рис. 1. Лексическое облако концепта «наука» по материалам официального регионального источника 1obl.ru
«развитие технологий» и «система образования»2: «...в первую очередь интеллектуальный и кадровый результат, то есть результат системы образования», — заметил Текслер. Благодаря вузовской науке Южный Урал уже преуспел в развитии технологий. Несколько наших университетов вошли в состав Уральского научного центра и работают.3; «...профессиональный праздник», — отметил Валерий Фальков. Установление профессионального праздника в 2021 году, объявленном президентом России годом науки и технологий, поможет повысить престиж профессии преподавателя высшей школы4.
Лексема «наука» зачастую сопряжена с лексемой «технологии», что непосредственно свидетельствует о крайней востребованности развития и появления новых технологий в регионе. Сюда же можно отнести смысловой конструкт «повысить престиж», где ценностный ориентир обозначен словосочетанием «престиж профессии преподавателя высшей школы», а функциональная нагрузка передается глаголом «повысить». Через использование популярно-терминологических номинаций («развитие технологий», «вузовская наука», «год науки и технологий») реализуется информативная функция медиадискурса. Лексические повторы «интеллектуальный и кадровый результат», «результат системы образования», глаголы «преуспел», «работают» создают положительный медиаобраз науки Южного Урала.
2 В цитатах сохранено правописание источников.
3 Алексей Текслер назвал ключевые задачи в сфере образования на новый учебный год (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/aleksey-teksler-nazval-klyuchevye-zadachi-v-sfere-obrazovaniya-na-novyy-uchebnyy-god/.
4 В России 19 ноября будет отмечаться День преподавателя высшей школы (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/v-rossii-10-noyabrya-budet-otmechatsya-den-prepodavatelya-vysshey-shkoly/.
Таблица. Статистика словоупотреблений на материале корпуса текстов, релевантных ключевому слову «наука», официального регионального источника 1obl.ru
Фраза Фразы Популярность Медиана
новость общество новости общество 100 18
челябинский область челябинской области, челябинская область, области челябинский, челябинскую область 98 15
время новость время новостей, новостей время 78 12
министерство образование министерства образования, министерство образования, министерстве образования, образования министерства 31 4
видеосюжет время видеосюжеты время 29 4
наука челябинский науки челябинской 29 5
зеленый передача зеленая передача, зеленую передачу, зеленой передачи 26 3
медицинский наука медицинских наук, медицинской науки, медицинские науки, медицинская наука 24 2
первый областной первое областное, первый областной, первому областному, первого областного 22 3
совет врач совет врача 20 2
быть вопрос есть вопрос 18 3
ао обл ао обл 18 3
русский язык русского языка, русскому языку, русский язык 18 3
новость культура новости культура 17 3
пресса служба пресс службе, пресс служба 16 3
министр образование министра образования, министр образования, министру образования 15 4
большой студия большая студия, большой студии 15 2
простой правило простые правила 15 4
Окончание таблицы
Фраза Фразы Популярность Медиана
область елена области еленой, области елена 14 2
новость коронавирус новости коронавирус 13 1
филологический наука филологических наук 13 3
хорош песня хорошие песни 12 2
экологика тик экологика тик 12 2
миссия быть миссия есть 12 2
спорт время спорт время 12 2
миасс дикий миасс дикий 12 2
урал дипломатический урал дипломатическая 12 2
дикий урал дикий урал 12 2
дипломатический миссия дипломатическая миссия 12 2
общество происшествие общество происшествия 12 2
уралый хлеб уралым хлеба 12 2
врач народный врача народная 12 2
песня экологика песни экологика 12 2
поиск самоцвет поисках самоцветов 12 2
зрелище хорош зрелищ хорошие 12 2
г челябинск г челябинск 12 2
Кроме того, смысловые конструкты «Уральский научный центр», «университеты», «интеллектуальный и кадровый результат» иллюстрируют целенаправленную деятельность региональных властей, обращенную на развитие научных направлений на локальном уровне.
Проблемы науки на международном уровне нашли свое отражение в региональных медиатекстах, например: ...Всероссийские вузы исключены из Болонского процесса по решению Болонской группы. Об этом в понедельник, 6 июня, со ссылкой на замминистра науки и высшего образования РФ Дмитрия Афанасьева сообщает РИА Новости. 11 апреля Болонская группа объявила решение прекратить представительство. 5
Смысловой конструкт «российские вузы исключены» представляет собой структуру, где сочетание «российские вузы», рассматриваемое нами как ценность, которая символизирует определенный уклад/этап жизни, вносящий значимый
5 Все вузы России исключены из Болонского процесса (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/vse-vuzy-rossii-isklyucheny-iz-bolonskogo-protsessa/.
вклад в формирование мировоззрения молодежи, находится рядом с глаголами «исключены» и «прекратить», которые передают попытку резекции интеллектуального и кадрового потенциала российских вузов и ограничения возможностей его развития. Данные фразы сопряжены с отрицательными коннотациями и ассоциированы с фактом отрицания. Подобный пример иллюстрирует разъяснительную функцию СМИ, когда подача информации адаптирована для читательской аудитории. Такой прием позволяет сгладить негативные оценочные номинации.
Кроме того, лексема «наука» ассоциирована в челябинском медиадискурсе с лексемой «школа» и с конструкцией «Министр/Министерство образования и науки Челябинской области». Достаточно большое количество медиатекстов посвящено данной тематике и сопряжено с положительными коннотациями, позитивным эмоциональным фоном. В отобранных примерах преобладает классифицирующая функция языковой интерпретации, когда производится конкретизация информации в медиатексте (от общего к частному): Ученье свет! В Челябинске появятся 2 новые школы. Построят их в рамках концессионного соглашения. Его подписали министр образования и науки Александр Кузнецов и заместитель генерального директора «Про школа» Александр Антонов. Строительство начнется в 33-м и 34-м микрорайонах...6; Министр образования и науки Челябинской области Александр Кузнецов рассказал, когда учреждение примет первых учеников. В Челябинске новая школа на 1100 мест в микрорайоне.7; ...магнитогорская школа № 5 с углубленным изучением математики (92-е место). В топ-50 по направлению «Технические, естественнонаучные направления и точные науки» попали челябинский физико-математический лицей № 31 (3-е место) и челябинский лицей № 97 (26-е место). В топе-50 по направлению «Экономика»...8
Направленность на развитие технологий и формирование технического кадрового потенциала региона начинается со школьной среды: .федерального проекта «Цифровая образовательная среда» национального проекта «Образование» при поддержке министерства образования и науки Челябинской области. Куратором центров цифрового образования «1Т-куб», сети детских технопарков «Квантори-ум» выступает Региональный.9
Лексические единицы «сеть детских технопарков» свидетельствуют о системности работы в данном направлении. Классифицирующая функция языковой интерпретации осуществляется за счет когнитивного механизма конкретизации уже существующих понятий, например, «цифровая образовательная среда», «цифровое образование».
6 В Челябинске построят 2 новые школы (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl. ru/tv/vremya-novostey/vremya-novostey-ot-23-05-2022/v-chelyabinske-postroyat-2-novye-shkoly/.
7 В Челябинске завершили строительство школы на 1100 мест в Академ Riverside (2021). 1obl. ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/v-chelyabinske-zavershili-stroitelstvo-shkoly-na-1100-mest-v-akadem-riverside/.
8 Агентство RAEX назвало 20 лучших школ Челябинской области (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/agentstvo-raex-nazvalo-20-luchshikh-shkol-chelyabinskoy-oblasti/.
9 Четыре новых «IT-куба» откроют 1 сентября в Челябинской области (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/chetyre-novykh-it-kuba-otkroyut-1-sentyabrya-v-chelyabinskoy-oblasti/.
Основная форма распространения научных идей и концепций в региональном медиадискурсе представлена лексемой «проект», что, безусловно, способствует популяризации научного знания благодаря информационно-развлекательной форме подачи: ...систему наставничества. Егор Хвесюк расскажет, какое из предприятий первым поддержало проект. Росчерк пера и Министерство образования и науки области, Челябинский трубопрокатный завод, а также промышленно-гуманитарный техникум становятся партнерами федерального проекта. 10; ...открылся новый мультимедийный проект. «Мы первые» — это цикл выставок о наиболее значимых успехах и достижениях нашей страны в культуре, науке и спорте. Первые гости смогли отправиться в необычное виртуальное путешествие по России и принять участие в мастер-классе по каллиграфии.11; На эти цели правительство России в 2022 году выделит более 1 млрд рублей. Российские сельхозпроизводители, участвующие в реализации комплексных научно-технических проектов, смогут претендовать на получение специального гранта. В федеральном бюджете на эти цели в 2022 году предусмотрено более 1 млрд рублей12; ...семь и шесть — в сферах «Поддержка проектов в области науки, образования, просвещения» и «Поддержка проектов в области культуры и искусства» соответственно; три инициативы13.
Лексема «проект» ассоциирована со значением «совместное сотрудничество, направленное на улучшение благосостояния региона и его жителей». Также часто встречаются лексические единицы «платформа», «лаборатория», «ток-шоу», «мини-лекции» с положительным эмоциональным фоном: ...практики письма, сделает правила более полными, приведет их в соответствие с современным состоянием русского языка и актуальным уровнем науки о нем14; ...одноступенчатой ракетой-носителем и универсальной космической платформой», — рассказал руководитель лаборатории, кандидат технических наук Юрий Капелюшин. Все сотрудники лаборатории — молодые ученые и инженеры. Набор в команду продолжается15; ...ток-шоу «Разберем на атомы» — это проект Информационного центра по атомной энергии Челябинска, где ученые просто и непринужденно говорят о науке в атмосфере дружеской встречи. 28 октября в рамках ток-шоу пройдут три мини-лекции от трех разных спикеров — изобретателя, путешественни-
10 ЧТПЗ стал партнером «Профессионалитета» (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс Ы^:// www.1obl.ru/tv/vremya-novostey/vremya-novostey-ot-23-08-2022/chtpz-stal-partnyerom-professionaliteta/.
11 Новый проект в парке «Россия — Моя история» в сюжете «Мы первые» (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/tv/nashe-utro/nashe-utro-ot-10-06-2022/novyy-proekt-v-parke-rossiya-moya-istoriya-v-syuzhete-my-pervye/.
12 Аграрии Челябинской области смогут получить гранты на научные проекты (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/ekonomika/agrarii-chelyabinskoy-oblasti-smogut-po-luchit-granty-na-nauchnye-proekty/.
13 Президентские гранты получили 60 проектов южноуральских некоммерческих организаций (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/shestdesyat-proektov-yuzh-nouralskikh-nekommercheskikh-organizatsiy-poluchili-prezidentskie-granty/.
14 Минпросвещения РФ подготовило проект новых правил русского языка (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/minprosveshcheniya-rf-podgotovilo-proekt-novykh-pravil-russkogo-yazyka/.
15 В вузе Челябинской области начали создавать двигатели для масштабного космического проекта (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/nauka/v-vuze-chelyabinskoy-oblasti-nachali-sozdavat-dvigateli-dlya-masshtabnogo-kosmicheskogo-proekta/.
ка...16; ...Светлана Шляпникова: расскажет об истории стрит-арта и его значении для уральской культуры. Выбор лектора в Публичке объясняют тесной связью науки и искусства и желанием запустить проект «ЛКГпространство», объединяющий архитектуру и городскую среду. Встреча со Светланой Шляпниковой.17; ...Челябинские врачи научили детей накладывать гипс в проекте «Sciencely. Умные города».18; ...общественного экологического совета Александр Лагунов. Победителей определит независимый экспертный совет, состоящий из представителей науки, органов власти, бизнеса, некоммерческих организаций и общественников. Грантовый конкурс экологических проектов станет частью комплексной.19
Оценочная функция языковой интерпретации передает значимость того или иного действия, например: сделает правила более полными; приведет их в соответствие с современным состоянием. Классифицирующая функция языковой интерпретации конкретизирует предмет действия, а именно: одноступенчатой ракетой-носителем; все сотрудники лаборатории — молодые ученые и инженеры. Использование лексического контраста, то есть лексического ряда синонимичных словосочетаний, передает легкость решения трудных задач: ток-шоу «Разберем на атомы»; просто и непринужденно; в атмосфере дружеской встречи. Введение в текст контекстуального антонимического словосочетания «информационный центр по атомной энергии Челябинска» отражает всю сложность данного феномена и раскрывает суть возражения.
Лексемы «грантовый конкурс», «независимый экспертный совет», «общественный совет» свидетельствуют о значительной включенности научных кадров в решение практических вопросов региона, обуславливающих как региональную перспективность, так и экспертность в решении вопросов, требующих научных знаний и компетентности.
В приведенных примерах четко прослеживается присутствие смысловых доминант в медиаобразе науки Челябинской области: русский язык, культура, экология, медицина.
Ограничения, оказывающие влияние на науку, представлены лексемами «санкции», «производство», в качестве текущих ценностных ориентиров они взаимосвязаны с имеющими функциональную нагрузку глаголами «толкают», «развивают», «расти», которые передают значение вынужденного действия, усиления, способствующего проявлению каких-либо качеств: Станислав Твердохлеб: санкции толкают нас к синергии... подталкивает нас к этому. Ведь производство одного-единственного нового станка автоматически развивает десятки отраслей: об-
16 В Челябинске пройдет научно-популярное ток-шоу «Разберем на атомы» (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/kultura/v-chelyabinske-proydet-nauchno-populyarnoe-tok-shou-razberem-na-atomy/.
17 В Публичной библиотеке устроят праздник в честь Года науки и технологий (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/kultura/v-publichnoy-biblioteke-ustroyat-prazdnik-v-chest-goda-nauki-i-tekhnologiy/.
18 Челябинские врачи научили детей накладывать гипс в проекте «Sciencely. Умные города» (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/chelyabinskie-vrachi-nauchili-detey-nakladyvat-gips-v-proekte-sciencely-umnye-goroda/.
19 Миасс принимает участие в конкурсе экологических проектов (2021). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/tv/vremya-novostey-miass/vremya-novostey-miass-ot-25-02-2021/miass-prinimaet-uchastie-v-konkurse-ekologicheskikh-proektov/.
разование, науку, социальную сферу. Так что оснований для паники я не вижу. Да, ситуация далеко не идеальная, но нам есть куда расти: в России на тысячу.20
Коннотации в данном примере противоречивы. С одной стороны, через лексемы «санкции», «паника» передаются отрицательные значения, связанные с вероятными лишениями и ограничениями, а также невозможностью вести привычный уклад жизни региона, в том числе и в научной сфере. С другой стороны, лексемы «расти», «толкают», «развивают» и пр. свидетельствуют о возникшей необходимости перемен и пересмотра привычных региональных траекторий развития в целом и в частности. Таким образом, возражение в данном случае корректирует кругозор читателя и эксплицируется союзами с противопоставительным значением и отрицательными частицами.
Результаты исследования
Южный Урал как промышленно развитый регион ставит специфические задачи перед своими научными кадрами. Согласно исследованию, ведущая координирующая роль в решении данных вопросов отводится губернатору и региональному Министерству образования и науки. Практическая реализация проводится через ряд образовательных ступеней, а именно: школу, вуз и производственные площадки. С этой целью в области реализуются проекты и грантовые конкурсы, опирающиеся на мнение экспертного сообщества области.
Отобранный материал можно представить наглядно в виде двух диаграмм. Первая диаграмма отображает частотность употребления лексических единиц (или их популярность) в исследуемом корпусе текстов, релевантных теме «наука» (рис. 2). На рисунке присутствуют такие лексические единицы, как «общество», «новость», «видеосюжет», «поиск», «кандидат», «сообщать», которые позволяют проиллюстрировать публичность и открытость при проведении мероприятий, ассоциированных с продвижением науки в Челябинской области. Присутствие лексем «российский», «Россия» передает назревшую необходимость в обладании российскими технологиями и в развитии российского научного потенциала.
Использование показателя «медиана вхождений» позволяет проиллюстрировать более точно статистические данные плотности словосочетаний из двух слов в исследуемом корпусе медиатекстов (рис. 3). На рис. 3 представлены 11 наиболее часто встречаемых словосочетаний, в совокупности составляющих более 50 % от общего объема исследуемого материала.
Появление устойчивого по частотности словосочетания «русский язык» подтверждает идею о востребованности русского языка как удобного и доступного средства общения и передачи научного знания. Другое сочетание лексем «быть» и «вопрос», на наш взгляд, передает критический период времени, бросающий непростые вызовы региональной управленческой структуре, научному сообществу региона, а также региону в целом.
К тому же, опираясь на исследованный материал, следует отметить присутствие гендерной асимметрии в медиаобразе науки. Наличие достаточно большого количества имен и фамилий (135) в текстовом корпусе, релевантного теме «наука»,
20 Станислав Твердохлеб: санкции толкают нас к синергии (2022). 1obl.ru. Электронный ресурс https://www.1obl.ru/news/o-lyudyakh/stanislav-tverdokhleb-sanktsii-tolkayut-nas-k-sinergii/.
Рис 2. Популярность первых 100 лексических единиц корпуса текстов, релевантных теме «наука». Рис. 2 и 3 составлены автором
Щ новостное общество Щ наука челябинский ГП министр образование Щ русский язык
Щ челябинская область Щ министерство образования N пресс служба | | быть вопрос
время новость видеосюжет время | новость культура другое
Рис. 3. Медиана плотности словосочетаний из двух слов
позволило определить преимущественное мужское лицо медиаобраза науки на Южном Урале: 58 % мужских имен и фамилий против 42 % женских. В данном корпусе текстов самыми популярными мужскими медиаперсонами оказались губернатор Челябинской области А. Текслер и министр образования и науки Челябинской области А. Кузнецов, женскими — первый заместитель Министра образования и науки Челябинской области Е. Коузова и кандидат филологических наук Г. Иваненко, ведущая рубрику о правилах русского языка.
Выводы
Медиаобраз научных исследований достаточно широко освещен в 1obl.ru — региональном официальном источнике СМИ. Наличие публикаций в медийном пространстве о ведении региональных научных исследований и их качество позволяют сделать вывод о реализации не только информационной функции, но и разъяснительной, что способствует снижению присутствия когнитивных искажений научного знания в медиадискурсивном пространстве.
В целом исследование корпуса текстов, релевантного теме «наука», регионального источника 1obl.ru выявило ряд особенностей медиаобраза науки Южного Урала.
1. Медиаобраз науки ассоциируется со смысловыми конструктами «образование», «челябинская наука», «экология», «медицина», «русский язык», «культура» как по количественным характеристикам контент-анализа, так и по качественным.
2. В медиаобразе науки наблюдается преобладание положительных коннотаций над отрицательными.
3. Отмечается присутствие определенных сложностей в научном развитии региона, как внешних, так и внутренних.
4. В исследуемом материале используются не только когнитивные, но и языковые механизмы интерпретации медиатекстов, релевантных теме «наука».
5. Медиатексты новостного портала выполняют преимущественно информационно-разъяснительную функцию, формируя положительный медиаобраз науки Южного Урала в языковом сознании читателей.
6. В медиатекстах преимущественно используются популярно-терминологические и оценочные номинации.
7. В исследуемом материале репрезентируется достаточно однозначная оценка событий, затрагивающих научные сферы, присутствие языковых форм и средств возражения минимально.
8. Экспертное мнение представлено официальными лицами, лицами, имеющими научную степень или соответствующую квалификацию, что, несомненно, положительно влияет на медиаобраз науки, формирует доверительное отношение читателей к науке и научному знанию.
9. В медиаобразе науки присутствует некоторая гендерная асимметрия: медиа-образ науки Южного Урала имеет преимущественно мужское лицо.
10. Глобальные аспекты влияния оказывают малозначительное воздействие, только изредка в тексте присутствуют англицизмы.
Таким образом, комплекс речевых и когнитивных механизмов позволяет увеличить включенность читателя и его осведомленность о научном потенциале региона, его ценности, а также, что немаловажно, повысить престиж региона.
Государственные векторы и бизнес-инициативы научного развития находят свое отражение в средствах массовой информации, оказывающих непосредственное воздействие на языковое сознание регионального обывателя. Лидирующую роль в создании медиаобраза науки Южного Урала и в формировании представления о важнейшей роли науки в развитии общества занимают управленческие структуры областного правительства во главе с губернатором, что позволяет на региональном уровне стимулировать и внедрять в жизнь разработки ученых региона.
Литература
Аношин, П. И. (2017). Автоматический анализ текстов. Синтаксический и семантический анализ.
Евразийский научный журнал, 6, 211-213. Барабаш, В. В. (2015). Особенности воздействия медиаобраза на аудиторию женских глянцевых
журналов. Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки, 8, 207-211. Болдырев, Н. Н., Ефименко, Т. Н. (2022). Вторичная интерпретация научного знания в дискурсе
СМИ. Медиалингвистика, 9 (4), 355-368. Горина, И. И., Никульникова, Я. С. (2022). Оценочная номинация как маркер положительной характеристики субъекта в тексте. Мир науки, культуры, образования, 5 (96), 407-409. Драчева, Ю. Н. (2019). Медиаобраз локальной устной речевой культуры: когнитивно-языковые механизмы. Дис. ... д-ра филол. наук. Архангельск. Дускаева, Л. Р. (2022). Речевые практики возражения в текстообразовании научно-популярной медиа-
коммуникации. Диалог-спор в научно-популярной коммуникации. СПб.: Медиапапир, 94-108. Ильина, Е. Н., Драчева, Ю. Н., Фишер, Н. Л., Загуменнов, А. В., Ермолин, Е. А., Касаткина, С. С., Соколова, Т. И., Кузина, О. А., Персикова, Д. Г., Юйси, Му, Онал, И. О., Егорова, Л. Г., Слизкова, М. В., Антонова, Л. Г., Красовская, Н. А., Москалева, Л. А., Хасанова, Р. И., Халиуллина, Д. А., Галкина, Н. П., Зыкова, И. В., Рыжова, Е. А., Горунович, А. Н., Лейман, И. И., Бешкарев, А. А., Пыстина, О. В., Шевченко, Е. А., Филимонов, В. А., Иванов, Ф. Н., Незговоров, С. В., Швецова, Т. В., Шахова, В. Е., Шилова, Н. Л., Ефимова, О. В., Кушнерук, С. Л., Якимова, А. В., Мамонова, Н. В., Самкова, М. А., Олизь-ко, Н. С., Аюшева, С. М., Сотникова, Е. С., Барсукова, О. А., Ворошилова, М. Б., Нестерова, Н. Г., Саба-ева, Ю. С., Кондратьева, О. Н., Шашкова, Е. В., Кравченко, Ю. Д., Жигунов, А. Ю. (2022). Медиаобраз региона в современной массовой коммуникации. Вологда: Вологодский государственный университет. Малышева, Е. Г. (2016). Формирование медиаобраза региона в федеральных телевизионных СМИ
(на материале текстов об Омске). Научный диалог, 12 (60), 134-144. Ньюман, Л. (1998). Неопросные методы исследования. Социологические исследования, 6, 119-129. Пропп, В. Я. (2001). Морфология волшебной сказки. М.: Лабиринт.
Рысакова, П. И. (2022). Стратегии научной популяризации в цифровой медиасреде. Медиалингви-
стика, 9 (4), 309-329. Таршис, Е. Я. (2021). Контент-анализ: Принципы методологии. М.: ЛЕНАРД.
Хочунская, Л. В. (2013). Феномен медиаобраза: социально-психологический аспект. Вестник РУДН, 2, 91-95.
Шматко, М. В. (2008). Образ науки в современных российских средствах массовой информации.
Epistemology & Philosophy of Science, 16 (2), 173-182. Яковлева, A. Ф., Селезнева, A. В., Емельянова, Н. Н. (2020). Образ науки в представлениях молодых
ученых: социокультурные измерения. Praxema, 4 (26), 194-213. Berger, J., Milkman, K. L. (2012). What makes online content viral? Journal of Marketing Research, 49 (2), 192-205. Chimba, M., Kitzinger, J. (2010). Bimbo or boffin? women in science: An analysis of media representations and how female scientists negotiate cultural contradictions. Public Understanding of Science, 19 (5), 609-624. Davis, L. S., León, B., Bourk, M. J., Finkler, W. (2020). Transformation of the media landscape: Infotainment versus expository narrations for communicating science in online videos. Public Understanding of Science, 29 (7), 688-701.
Gaj, N., Lo Dico, G. (2021). Science, scientism, and the disunity of science: Popular science during the
COVID-19 pandemic. Argumenta, 7 (1), 179-194. Kallio, K. P., Heikkinen, A. M., Riding, J. (2021). Societal impact through lingual plurality. Fennia, 199 (1), 1-8. O'Brien, T. C., Palmer, R., Albarracín, D. (2021). Misplaced trust: When trust in science fosters belief in pseudoscience and the benefits of critical evaluation. Journal of Experimental Social Psychology, 96. Электронный ресурс https://www.asc.upenn.edu/sites/default/files/2021-08/misplaced%20trust.pdf.
Phillips, A. A., Walsh, C. R., Grayson, K. A., Penney, C. E., Husain, F. (2022). Diversifying representations of female scientists on social media: A case study from the Women Doing Science Instagram*. Social Media and Society, 8 (3). Электронный ресурс https://www.researchgate.net/publication/362339396_ Diversifying_Representations_of_Female_Scientists_on_Social_Media_A_Case_Study_From_the_ Women_Doing_Science_Instagram*.
Статья поступила в редакцию 1 февраля 2023 г.;
рекомендована к печати 13 мая 2023 г.
Контактная информация:
Мамонова Наталья Васильевна — канд. филол. наук, доц.; natalya-mamonova@rambler.ru
The representation of the science media image
(exemplified by mediatexts of the regional online news publication 1obl.ru)
N. V. Mamonova
Chelyabinsk State University,
129, ul. Brat'ev Kashirinykh, Chelyabinsk, 454001, Russian Federation
For citation: Mamonova N. V. (2023). The representation of the science media image (exemplified
by mediatexts of the regional online news publication 1obl.ru). Media Linguistics, 10 (3), 376-393.
https://doi.org/10.21638/spbu22.2023.306 (In Russian)
The article is devoted to identifying a science media image speech representation' features in the official online news publication of the Chelyabinsk region, covering the events of the industrial Russian region. The news media texts of the regional news portal 1obl.ru served as the object of the study, selected by systematic sampling, relevant to the keyword "science". The specific formation of science media image is analyzed by frequency and infrequent content analysis. The analysis' unit is the frequent lexemes of the text corpus relevant to the topic of science. To implement frequency content analysis, automatic semantic processing is used, which allows to identify discursive features, nuclear and peripheral semantic constructions of the concept, transmitting frequent patterns of behavior and cultural and value orientations. The Miratext automatic semantic analysis program is used as a toolkit. Infrequent content analysis provides for the definition of linguistic and cognitive mechanisms by which the media image of science is presented, emotional and value characteristics, as a result of which significant semantic components included in the structure of the concept "science" are determined and, moreover, checks the accuracy of entering into the semantic structures of the concept, eliminates statistical errors of automatic semantic analysis. The analysis of the material suggests that the media coverage of the region's scientific potential, the emotional background and the connotations should be taken into account. This stimulates the involvement, interest and increases the literacy of the regional reader in the development of regional science, as well as raises the prestige of the region. The explanatory function of media publications contributes to the adoption of state priorities in the field of science and the consolidation of value orientations in the linguistic consciousness of the reader. The conclusions present the identified features of the South Ural' science media image. Keywords: science, region, media discourse, media image, popularization of scientific knowledge.
References
Anoshin, P. I. (2017). Automatic text analysis. Syntactic and semantic analysis. Evraziiskii nauchnyi zhurnal, 6, 211-213. (In Russian)
Barabash, V. V. (2015). Features of the impact of the media image on the audience of women's glossy magazines. Gumanitarnye, sotsial'no-ekonomicheskie i obshchestvennye nauki, 8, 207-211. (In Russian)
* Деятельность компании Meta по реализации социальной сети Instagram признана экстремистской и запрещена на территории РФ.
Berger, J., Milkman, K. L. (2012). What makes online content viral? Journal of Marketing Research, 49 (2), 192-205.
Boldyrev, N. N., Efimenko, T. N. (2022). Secondary interpretation of scientific knowledge in mass media
discourse. Media Linguistics, 9 (4), 355-368. (In Russian) Chimba, M., Kitzinger, J. (2010). Bimbo or boffin? women in science: An analysis of media representations and how female scientists negotiate cultural contradictions. Public Understanding of Science, 19 (5), 609-624. Davis, L. S., León, B., Bourk, M. J., Finkler, W. (2020). Transformation of the media landscape: Infotainment versus expository narrations for communicating science in online videos. Public Understanding of Science, 29 (7), 688-701.
Dracheva, Iu. N. (2019). Media image of local oral speech culture: cognitive-linguistic mechanisms. Doctor
thesis. Arkhangelsk. (In Russian) Duskaeva, L. R. (2022). Speech practice objections in the text formation of popular science media communication. Dialog-spor v nauchno-populiarnoi kommunikatsii. St. Peterburg: Mediapapir, 94108. (In Russian)
Gaj, N., Lo Dico, G. (2021). Science, scientism, and the disunity of science: Popular science during the
COVID-19 pandemic. Argumenta, 7 (1), 179-194. Gorina, I. I., Nikul'nikova, Ia. S. (2022). Evaluation nomination as a marker of a positive characteristic of the
subject in the text. Mir nauki, kul'tury, obrazovaniia, 5 (96), 407-409. (In Russian) Iakovleva, A. F., Selezneva, A. V., Emel'ianova, N. N. (2020). The image of science in the views of young
scientists: Social and cultural dimensions. Praxema, 4 (26), 194-213. (In Russian) Il'ina, E. N., Dracheva, Ju. N., Fisher, N. L., Zagumennov, A. V., Ermolin, E. A., Kasatkina, S. S., Sokolova, T. I., Kuzina, O. A., Persikova, D. G., Jujsi, Mu, Onal, I. O., Egorova, L. G., Slizkova, M. V., Antonova, L. G., Krasovskaja, N. A., Moskaleva, L. A., Hasanova, R. I., Haliullina, D. A., Galkina, N. P., Zykova, I. V., Ry-zhova, E. A., Gorunovich, A. N., Lejman, I. I., Beshkarev, A. A., Pystina, O. V., Shevchenko, E. A., Fili-monov, V. A., Ivanov, F. N., Nezgovorov, S. V, Shvecova, T. V, Shahova, V E., Shilova, N. L., Efimova, O. V, Kushneruk, S. L., Jakimova, A. V., Mamonova, N. V, Samkova, M. A., Oliz'ko, N. S., Ajusheva, S. M., Sot-nikova, E. S., Barsukova, O. A., Voroshilova, M. B., Nesterova, N. G., Sabaeva, Ju. S., Kondrateva, O. N., Shashkova, E. V, Kravchenko, Ju. D., Zhigunov, A. Ju. (2022). The media image of the region in modern mass communication. Vologda: Vologodskii gosudarstvennyi universitet Publ. (In Russian) Kallio, K. P., Heikkinen, A. M., Riding, J. (2021). Societal impact through lingual plurality. Fennia, 199 (1), 1-8. Khochunskaia, L. V. (2013). The phenomenon of media image: socio-psychological aspect. Vestnik RUDN, 2, 91-95. (In Russian)
Malysheva, E. G. (2016). Formation of the media image of the region in the federal television media (based
on texts about Omsk). Nauchnyi dialog, 12 (60), 134-144. (In Russian) N'iuman, L. (1998). Inexperienced research methods. Sotsiologicheskie issledovaniia, 6, 119-129. (In Russian) O'Brien, T. C., Palmer, R., Albarracín, D. (2021). Misplaced trust: When trust in science fosters belief in pseudoscience and the benefits of critical evaluation. Journal of Experimental Social Psychology, 96. Retrieved from https://www.asc.upenn.edu/sites/default/files/2021-08/misplaced%20trust.pdf. Phillips, A. A., Walsh, C. R., Grayson, K. A., Penney, C. E., Husain, F (2022). Diversifying representations of female scientists on social media: A case study from the Women Doing Science Instagram*. Social Media and Society, 8 (3). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/362339396_ Diversifying_Representations_of_Female_Scientists_on_Social_Media_A_Case_Study_From_the_ Women_Doing_Science_Instagram*. Propp, V. Ia. (2001). Morphology of a fairy tale. Moscow: Labirint Publ.
Rysakova, P. I. (2022). Strategies for scientific popularization in the digital media environment. Media
Linguistics, 9 (4), 309-329. (In Russian) Shmatko, M. V. (2008). The image of science in modern Russian mass media. Epistemology & Philosophy of
Science, 16 (2), 173-182. (In Russian) Tarshis, E. Ia. (2021). Content analysis: Principles of methodology. Moscow: LENARD Publ. (In Russian)
Received: February 6, 2023 Accepted: May 13, 2023
Author's information:
Natalya V. Mamonova — PhD, Associate Professor; natalya-mamonova@rambler.ru
* The activities of the Meta company in the implementation of the social network Instagram are recognized as extremist and prohibited in the Russian Federation.
