CC BY
25
DOI: 10.15593/2224-9354/2021.4.4 УДК 316.658.2
Р.В. Голубин, А.П. Коротышев, П.П. Рыхтик, И.В. Беспалова
ПЕНСИОННАЯ РЕФОРМА В ВОСПРИЯТИИ РОССИЙСКОГО ОБЩЕСТВА: ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВАМИ WEB-АНАЛИТИКИ
Анализируется реакция российского общества на проводившуюся в 2018 г. реформу пенсионного законодательства и ее освещение в СМИ. В рамках статьи пример пенсионной реформы используется для построения модели, отражающей динамическую реакцию общества на значимый социально-политический раздражитель.
Авторская исследовательская методика базируется на использовании специализированных интернет-сервисов, таких как Google Trends, WordStat и «Медиалогия». Их функционал позволяет оценивать количество поисковых запросов на популярных сервисах, публикационную активность сМи и статистику постинга в социальных сетях. Анализ этих данных служит основой для авторских интерпретаций пенсионной реформы как значимого социально-политического феномена, имеющего значительный конфликтный и протестный потенциал.
Обосновывается авторская методика, позволяющая отличать информационные «вбросы», организуемые СМИ от реального общественного резонанса, вызываемого значимыми информационными поводами. Упомянутые интернет-сервисы позволяют отслеживать пики поисковых запросов и публикаций СМИ, а их корреляция - делать соответствующие выводы.
Выявлено, что в ходе обсуждения пенсионной реформы российское общество выступало в качестве самостоятельного субъекта массовой коммуникации. СМИ, в том числе и отстаивающие государственную позицию по данному вопросу, вынуждены были действовать реактивно. Они потеряли инициативу в формировании информационной повестки и не смогли эффективно манипулировать общественным мнением.
Ключевые слова: пенсионная реформа, web-аналитика, социология интернета, массовая коммуникация, информационная политика, интернет-сообщество.
© Голубин Р.В., Коротышев А.П., Рыхтик П.П., Беспалова И.В., 2021 Голубин Роман Викторович - канд. ист. наук, декан факультета социальных наук ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», доцент, заведующий кафедрой социальной безопасности и гуманитарных технологий, е-mail: golubin@unn.ru.
Коротышев Александр Павлович - канд. ист. наук, доцент кафедры социальной безопасности и гуманитарных технологий факультета социальных наук ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», e-mail: zam.nauka@fsn.unn.ru.
Рыхтик Павел Павлович - старший преподаватель кафедры социальной безопасности и гуманитарных технологий факультета социальных наук ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», е-mail: rykhtikpavel@fsn.unn.ru.
Беспалова Ирина Владимировна - канд. филос. наук, доцент кафедры социально-политических коммуникаций Института международных отношений и мировой истории ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», е-mail: bespalova@imomi.unn.
Наиболее заметным событием российской социально-политической жизни 2018-2019 гг. стала, несомненно, инициированная Правительством РФ [1] пенсионная реформа. Ее положения, предусматривающие в первую очередь поэтапное повышение пенсионного возраста с 55 до 60 лет (для женщин) и с 60 до 65 (для мужчин), вызвали широкую общественную дискуссию. Совершенно очевидно, что последствия данной реформы в значительной мере сформируют долгосрочные тенденции экономической, социально-политической и духовно-нравственной жизни страны.
Однако для исследователя, изучающего механизмы политической коммуникации и закономерности информационного взаимодействия власти и общества, пенсионная реформа представляет весьма интересный объект для анализа. Данный пример дает уникальную возможность отследить реакцию общества на значимый социально-политический раздражитель в ее динамике, исследовать закономерности ее трансформации с течением времени.
Проблемы пенсионного законодательства в России уже не первый год анализируются отечественным научным сообществом как с политологических [2, 3] и социологических позиций [4], так и, разумеется, с точки зрения экономической науки [5]. Вместе с тем анализ собственно пенсионной реформы 2018 г. до последнего времени носил в значительной степени публицистический характер, находясь под заметным влиянием политтехнологии.
С учетом определенной инертности процесса публикации научных работ осмысление данной проблемы с научных позиций продолжается. Реформа 2018 г. анализируется с точки зрения трансформаций российского рынка труда [6]. Говорится также о проблеме излишней унифицированности пенсионной реформы, игнорировании ею региональной специфики и региональных интересов [7].
Можно с полной уверенностью утверждать, что абсолютное большинство исследователей воспринимают реформу пенсионного законодательства именно как «проблему» и оценивают, в первую очередь, создаваемые ею социальные риски. Многие авторы идут еще дальше, ставя своей целью «представить предложения и рекомендации ... [по решению] проблем пенсионной реформы» [8].
Этот подход вполне разделяется и авторами настоящей статьи. Поэтому в качестве теоретической основы для интерпретации пенсионной реформы (и связанных с ней трансформаций общественного сознания) логично будет использовать концепции социального риска, разрабатываемые западными и отечественными исследователями.
Теоретические концепции социального риска активно развиваются на западе, в частности такими классиками, как У. Бек, Э. Гидденс и Н. Луман. В работах указанных авторов достаточно легко обнаружить интерпретации, вполне отражающие современную ситуацию, сложившуюся вокруг пенсионной реформы.
Так, У. Бек ввел понятие «общества риска», утверждая, что «благодаря маленьким и большим сбоям в обществе риска возникает политический потенциал катастроф» [9, с. 34].
Вполне применим к анализу пенсионной тематики и подход Н. Лумана: риск возникает в первую очередь в процессе принятия решений, относящихся к будущему и тогда «. возможный ущерб рассматривается как следствие решения, т.е. вменяется решению» [10, с. 138].
По мнению Энтони Гидденса, в современном обществе на первый план выходят риски антропогенного характера. При этом риск необходимо рассматривать не только как негативное явление и прямую угрозу, но и как источник и катализатор общественных изменений, в том числе ведущих к прогрессу человечества [11].
В пенсионной реформе как социально-политическом феномене, несомненно, можно увидеть и катализатор общественных изменений, и отложенные риски современных решений, и даже «политический потенциал катастроф». Еще один тезис, явно сближающий позиции трех авторов, состоит в понимании общественного развития как фазового процесса, в котором медленное накопление количественных изменений ведет к отложенному во времени качественному сдвигу. У. Бек писал об «эффекте бумеранга» в распространении рисков [9, с. 45], Н. Луман ввел понятие «порог катастрофы» [10], а Э. Гидденс называл современное общество неуправляемым «джагернаутом», имеющем тенденцию к саморазрушению в любой момент [11, с. 108].
Соответственно, все три подхода говорят о способности рисков накапливаться, приближая общество к порогу, если не катастрофы, то глобальных изменений. При этом вопрос о прикладных методах, которые позволили бы отслеживать или хотя бы зафиксировать накопление рисков, остается в рамках всех трех подходов слабоосвещенным. Это дало Э. Гидденсу основание говорить о принципиальной непредсказуемости будущего [11, с. 123].
Сходных взглядов придерживаются и отечественные исследователи. С.А. Кравченко говорит, что в современном обществе происходит «производство институциональной неопределенности, увеличение фрагментарности, хаоса» [12, с. 27]. О.Н. Яицкий еще в 2004 г. писал, что «сегодня российское общество подошло к некоторому качественному рубежу, когда норма и патология не только все более взаимопроникают, но и меняются местами» [13, с. 7].
В то же время современные программные средства, используемые сегодня главным образом в маркетинговых исследованиях, имеют значительный потенциал для мониторинга и исследования общества риска. Они позволяют дополнить теоретические концепции социального риска эффективным технологическим инструментарием. Конкретно реформа пенсионного законодательства в России представляет собой уникальный пример накопления общественного недовольства и общественных рисков различной природы.
Авторская исследовательская методика базируется на использовании специализированных интернет-сервисов (Google Trends, WordStat, «Медиало-гия»). В отечественной и зарубежной науке сама практика апелляции к подобным программам, дающим эмпирический материал для анализа, не является новацией. Существуют исследования, рассматривающие применение таких программ для решения экономических или маркетинговых задач [14], исследования, говорящие о применении данного программного обеспечения (ПО) как современного и перспективного инструмента веб-аналитики [15], или для «выявления методологической специфики и возможностей поисковых ресурсов при рассмотрении больших массивов политической информации» [16, с. 49], для библиотековедческих исследований [17], лексического анализа [18], для исследования особенностей концептуального преломления традиционных политических теорий в актуальных условиях информационного общества, в том числе как части современных политтехнологий [19]. Обосновываются подходы, предполагающие применение означенного ПО для анализа особенностей восприятия широкой аудиторией больших массивов информации по внезапно актуализировавшимся в повестке дня темам и в российской науке [20], и за рубежом [21]. Существуют даже концепции, предполагающие использование такого ПО для исследования в рамках задач практической медицины, в частности по проблеме так называемого «самолечения» [22].
Научная новизна данной статьи, по мнению авторов, имеет два аспекта: методический и содержательный. Новшеством методики, применяемой в данной статье, является синтезный анализ показателей различных аналитических интернет-сервисов. Прежде всего сопоставляются две группы сервисов, где первая включает программы, направленные на анализ интернет-запросов пользователей, стремящихся найти в сети информацию по интересующих их проблеме (Google Trends, WordStat). Вторая группа ПО, прежде всего система мониторинга СМИ «Медиалогия», позволяет анализировать собственно содержащуюся в СМИ информацию, предоставляемую в ответ на запросы пользователя. Содержательная новизна заключается в применении данного комплекса в отношении анализа проблемы пенсионной реформы в России 2018 г.
Исходя из этого, была сформулирована цель представленного исследования: оценить динамику общественного интереса к пенсионной тематике и определить, как отразилась на этой динамике дискуссия вокруг пенсионной реформы.
Анализ заявленной проблематики проходил на основе показателей активности российского сегмента сети интернет. С одной стороны, анализ интернет-активности дает относительно объективные числовые показатели, пригодные для качественных оценок. С другой сторны, особенности российской коммуникационной среды, в которой в значительной степени господствуют государственные СМИ, сделали Рунет основной дискуссионной площадкой по вопросам реформирования пенсионного законодательства.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие исследовательские задачи:
1. Определить формулировки поисковых запросов, наиболее часто используемые интернет-пользователями, применительно к пенсионной тематике.
2. Оценить популярность этих запросов (в абсолютных и относительных величинах) в широких временных рамках, включающих как непосредственную подготовку к пенсионной реформе, так и периоды, когда эта тема активно не обсуждалась.
3. Исследовать статистику постинга по пенсионной тематике, учитывая и публикации представленных в интернете СМИ, и пользовательскую активность.
4. Произвести анализ и интерпретацию полученных результатов.
В соответствии с поставленными задачами исследование было разделено на четыре этапа, из которых первые три были посвящены сбору эмпирического материала, а последний - его анализу и интерпретации.
Отметим, что в ходе исследования принималась в расчет доступность предлагаемой методики для широкого круга специалистов. Использовавшиеся авторами исследовательские методы не требуют применения сложного оборудования и опираются на доступное (бесплатное или относительно недорогое) программное обеспечение.
Этап I. Подбор формулировок поисковых запросов. Пользовательская активность в Рунете проявляет себя в двух основных формах: в форме постинга и в форме запроса.
Запрос - последовательность символов, вводимая пользователем в строку поисковика с целью получения определенной информации. Анализ поисковых запросов позволяет, в определенных пределах, оценивать степень общественного интереса к какой-либо проблеме.
Постинг - процесс публикации разного рода контента (текстовых постов и сообщений, графических и видеоматериалов и пр.). Субъектами постинга могут выступать как отдельные пользователи, так и интернет-СМИ различного уровня. Современные программные средства позволяют, с определенной долей погрешности, отделить постинговую активность пользователей от публикаций интернет-СМИ, в том числе публикуемых в социальных сетях. Статистика постинга позволяет судить о готовности пользователей распространять определенную информацию, а также о стремлении СМИ усиленно транслировать в коммуникационную среду тезисы и идеи.
На практике, конечно, нельзя связывать статистику запросов исключительно с активностью пользователей. Любой автор, пишущий по заданной проблематике для СМИ (или новых медиа) и изучающий тему, неизбежно увеличивает статистику запросов по ней. То же можно сказать и о постинге: пользователи, высказывающие свое мнение в интернете, как правило, интересуют-
ся темой, на которую пишут, тем самым наращивая статистику поисковых запросов. Таким образом, статистика запросов и статистика постинга тесно взаимосвязаны, а зачастую и взаимообусловлены. Для оценки общественного интереса к любой заметной проблеме необходимо рассматривать и активность постинга, и статистику поисковых запросов.
Совершенно очевидно, что пользователи, интересующиеся одной и той же проблематикой, могут формулировать свои запросы и посты различным образом. Для исследовательского анализа были выбраны наиболее популярные формулировки, касающиеся пенсионной тематики. Подбор проводился с использованием сервиса WordStat компании Яндекс1, предоставляющего статистику показов заданного пользователем в поисковой строке слова или словосочетания (таблица).
Наиболее популярные запросы по пенсионной тематике (согласно данным сервиса WordStat)
Формулировка запроса Число запросов (за май 2019 г.) Максимальное число запросов за исследуемый период
Пенсионный возраст 149 483 5 038 111
Пенсионный возраст Россия 39 047 1 330 665
Возраст повышение 31 108 2383 914
Пенсионный закон 29 636 270 130
Повышение пенсионного возраста 25 747 2 350 896
Именно эти наиболее часто встречавшиеся в запросах пользователей формулировки стали основой для дальнейшего анализа.
Этап II. Оценка динамики пользовательских запросов. Задачей этого этапа исследования была оценка динамики пользовательских запросов. Предполагалось, что интерес российских интернет-пользователей к пенсионной тематике менялся с течением времени и должен был быть, так или иначе, подстегнут реформой пенсионного законодательства. Кроме того, большой интерес представляла картина последующего (предположительно неизбежного) спада интереса к пенсионной тематике. Для оценки динамики пользовательских запросов использовались два открытых, доступных рядовому исследователю сервиса.
Сервис WordStat компании Яндекс предоставляет статистику по количеству запросов пользователей в одноименном поисковике. Применительно к сформулированным на первом этапе запросам он отражает абсолютное и относительное число запросов пользователей за определенный период.
1 Электронный онлайн-сервис WordStat. - URL: https://wordstat.yandex.ru/ (дата обращения: 04.07.2019).
Другой использовавшийся инструмент - сервис Google Trends компании Google позволяет оценивать относительную популярность поисковых запросов, формулируемых в поисковике Google. Не предоставляя абсолютных значений, он тем не менее показывает относительный процент популярности запроса, принимая за 100 % период его наибольшей востребованности.
Инструментарий WordStat и Google Trends использовался для оценки статистики запросов по 5 формулировкам, выделенным на первом этапе. В качестве хронологических рамок анализа был выбран период с 01.11.2017 по 01.11.2019. Данный период позволял оценить пользовательскую активность в конце 2017 г., когда о пенсионной реформе не было известно широким общественным кругам, затем отследить нарастание общественной дискуссии по пенсионной проблеме в апреле-июне 2018 г., а также постепенный спад интереса к ней в конце 2018-2019 гг.
Дабы не перегружать статью статистическими данными, приведем здесь только графики без абсолютных числовых значений для пяти наиболее популярных запросов (рис. 1-10).
0.000 600 -о.мо ад о.ооо г»
На» Лол См Но« >01« Нас Ш Ммл Сей нем »14 Нар
Рис. 1. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный возраст» ^оМ8Ш)
Рис. 2. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный возраст» (Google Trends)
най uai се* нов sole мар май идо сем нзв 2019 нар
| А&о.чогное Щ Относить*« ое
Рис. 3. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный возраст Россия»
Рис. 4. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный возраст Россия»
(Google Trends)
' j 0. ООО «о -0.000 300 -0,000 200 - 0.000 100 - - 0.000 ООО
Рис. 5. Статистика запросов с формулировкой «Возраст повышение» (WordStat)
Рис. 6. Статистика запросов с формулировкой «Возраст повышение» (Google Trends)
Щ McemoiHtt Щ OTHSiHTfibn«
Рис. 7. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный закон» (WordStat)
Рис. 8. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный закон» (Google Trends)
Щ лвсстч»иос | Owoorrenmei
Рис. 9. Статистика запросов с формулировкой «Повышение пенсионного возраста»
Рис. 10. Статистика запросов с формулировкой «Повышение пенсионного возраста»
(Google Trends)
Полученные данные уже позволяют сделать некоторые промежуточные выводы об интересе российских интернет-пользователей к пенсионной реформе. Совершенно очевидно, что запросы, связанные с пенсионной тематикой, имеют в используемых в России поисковых системах устойчивый уровень популярности. Вне зависимости от социально-политической обстановки, ежемесячно делается определенное число запросов. Например, в рассматриваемый период запрос «Пенсионный возраст» вводился в поисковую систему Яндекс в среднем около 80-140 тысяч раз ежемесячно. Для запроса «Пенсионный возраст Россия» эти показатели составляли 30-50 тысяч в месяц.
Апрель 2018 г., вполне ожидаемо, показал взрывной рост популярности пенсионной тематики. К июню число запросов по первой формулировке достигло пика в 5 038 111, а по второй - в 1 330 665. Стандартное число запросов было превышено в 30-60 раз. Однако этот интерес продержался недолго: с июля по ноябрь число запросов постепенно снижалось. Отметим, что если рост популярности запросов произошел за два месяца, то снижение их популярности шло медленнее и заняло 4-5 месяцев.
Наиболее интересным представляется, что после заметного пика запросов, вызванного пенсионной реформой их количество так и не вернулось на свой стандартный «дореформенный» уровень. Для наглядной демонстрации данного эффекта необходимо несколько выйти за хронологические рамки настоящего исследования и обратиться к статистике запросов с наиболее популярной формулировкой «Пенсионный возраст» до октября 2019 г. включительно (рис. 11).
Рис. 11. Статистика запросов с формулировкой «Пенсионный возраст»; количественные показатели (Шогё81а11)
В ноябре 2017 г. - феврале 2018 г. количество запросов колеблется в диапазоне от 104 305 до 117 860 в месяц. Затем начинается фаза роста, статистика запросов претерпевает описанные выше изменения. Однако к весне 2019 г., когда все решения по пенсионной реформе уже были приняты, а общественная дискуссия свернута, число запросов не вернулось к показателям рубежа 20172018 гг. С мая по октябрь оно составляло от 148 189 до 226 595, проявив в конце года тенденцию к повышению.
Сходные результаты демонстрирует и сервис Google Trends (см. рис. 2). По отношению к пику популярности, приходящемуся на 10-16 июня 2018 г., запросы 2017 - весны 2018 г. составляют 1-2 %. После того, как осенью 2018 г. всплеск интереса полностью сошел на нет, статистика запросов все же сохранила 2-3 % популярности с редкими пиками до 4-7 %.
Этап III. Изучение динамики публикаций интернет-СМИ. Интернет-СМИ, как впрочем и СМИ традиционные, играют в развитии и поддержании общественного интереса двойственную роль. С одной стороны, они задают тон общественного обсуждения, вбрасывают в информационную среду новые тезисы и идеи. С другой, на современном конкурентном рынке СМИ вынуждены следовать за предпочтениями аудитории, поднимать те темы, которые востребованы в обществе.
Сегодня на российском рынке существует несколько крупных интернет-инструментов мониторинга электронных медиа (Интегрум, Паблик.ру, Медиа-логия и др.), а также сервисы, специализирующиеся на анализе постов в социальных сетях (Youscan, IQbuzz, BrandAnalytics и др.). Их возможности могут быть весьма полезны для исследователя, однако они, в массе своей, требуют платной подписки. Другим существенным недостатком является то, что посты в соцсетях очень быстро обновляются, поэтому получить объективную картину постинга за длительный период не представляется возможным.
В рамках настоящего исследования использовался сервис «Медиалогия» . Он предоставляет доступ к базе интернет-СМИ (900 млн аккаунтов в социальных сетях и 52 тыс. СМИ) с возможностью производить самостоятельный мониторинг публикаций по заданным тэгам. Сервис также проводит экспресс-анализ найденных публикаций по их тональности, выделяя позитивные, нейтральные и отрицательные упоминания тэга.
Здесь стоит отметить, что тэг «Пенсионная реформа» появился в интерфейсе «Медиалогии» только с декабря 2017 г. До этого такого тэга не существовало, поскольку тематика не считалась достаточно популярной. Статистика упоминаний по данному тэгу отражена на рис. 12.
160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
Медиалогия Положительно
Медиалогия Отрицательно
Медиалогия Нейтрально
^ ^
Рис. 12. Сопоставительный анализ количественных показателей тэга «Пенсионная реформа» (по данным системы «Медиалогия»)
Как видно из графика, СМИ, в отличие от пользователей, не имели до лета 2018 г. какого-либо устойчивого уровня интереса к пенсионной тематике. В период с декабря 2017 по май 2018 г. «Медиалогия» фиксировала от 1 до 16 соответствующих публикаций. В июне 2018 г. их стало 603 (49 положительных, 39 отрицательных, 515 нейтральных). Затем их количество нарастало, достигнув к сентябрю 2018 г. пика в 170 963 (4295 положительных, 30 720 отрицательных, 135 948 нейтральных). Спад интереса СМИ к пенсионной тематике происходил быстрее - к концу года количество публикаций снизилось почти в три раза, составив в декабре 2018 г. 58 128 (1272 положительных, 4354 отрицательных, 52 502 нейтральных).
Впрочем, в отношении СМИ можно наблюдать тот же эффект, что и с пользовательскими запросами. После падения общего падения интереса к тематике, количество публикаций не возвращается на «дореформенный» уровень.
2 Система мониторинга и анализа СМИ «Медиалогия» [Электронный ресурс]. URL: https://www.mlg.ru/ (дата обращения: 23.12.2019).
Этап IV. Анализ и интерпретация. Итак, полученные данные позволяют сделать некоторые выводы относительно динамики общественного интереса к пенсионной реформе.
1. Был зафиксирован взрывной рост интереса к «пенсионной» тематике, приходящийся на летние месяцы 2018 г. Этот рост обнаруживается вне зависимости от того, какие используются программные средства или тэги. Вне всякого сомнения, он был вызван активной общественной дискуссией вокруг пенсионной реформы, пришедшейся как раз на этот период.
Однако сам характер этого роста оказался различным для пользовательских запросов и для публикаций СМИ. Это весьма наглядно демонстрирует статистика запросов (по тэгу «Пенсионный возраст») и публикаций, объединенная в графике рис. 13.
160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0
Положительно
Отрицательно
Нейтрально
•Статистика запросов
^ ¿Я' ^ # 4
Рис. 13. Сопоставительный анализ статистики запросов и публикаций СМИ
Пользовательские запросы начинают свой ускоряющийся рост на два месяца раньше, чем медиапубликации. К тому времени, как СМИ начали «раскручивать» пенсионную тематику, общественный интерес к ней уже пошел на спад. В сентябре 2018 г., когда публикации СМИ достигли своего пика, популярность пенсионной тематики уже снизилась почти в 5 раз в сравнении с максимальной.
Это позволяет утверждать, что общество, в сравнении со СМИ, более гибко и оперативно реагирует на значимые информационные поводы. Сталкиваясь со значимым социально-политическим раздражителем, оно стремится изучить его, проявляет быстро растущий интерес, на который СМИ вынуждены реагировать, в свою очередь, удовлетворяя уже общественный запрос.
Российское общество, по крайней мере в ходе обсуждения пенсионной реформы, выступало в качестве самостоятельного субъекта массовой коммуникации. СМИ, в том числе и отстаивающие государственную позицию по данному вопросу, вынуждены были действовать реактивно. Они потеряли
инициативу в формировании информационной повестки и не смогли эффективно манипулировать общественным мнением.
2. Реакции интернет-пользователей и СМИ на пенсионную реформу имеют одно интересное отличие. После старта роста популярности запросы пользователей достигли своего максимума за 2 месяца. В то же время у СМИ наращивание числа публикаций до максимума заняло 4 месяца, т.е. в два раза больше.
На этапе падения интереса картины, напротив, сходные: интерес СМИ и пользователей сначала падает достаточно быстро (более чем в 2 раза за месяц), а затем начинается плавное многомесячное снижение.
Данный эффект показывает, что пользователи не только быстрее среагировали на новости о пенсионной реформе, но и распространяли их быстрее и эффективнее, чем СМИ. Когда речь идет о реально значимых событиях, люди быстро узнают о них и интерпретируют самостоятельно, задолго до того, как СМИ начнут освещать и оценивать их в своих публикациях.
3. Наиболее интересным результатом настоящего исследования является, на наш взгляд, эффект сохранения общественного интереса. Взрывной рост интереса к пенсионной тематике и его последующее обвальное падение маскируют данный эффект, но он обнаруживается неизменно.
После падения общественного интереса к важной социально-политической проблеме небольшая часть общества все же продолжает следить за ней. В конце 2019 г. пенсионная реформа обсуждается гораздо активнее, чем в конце 2017 г. (см. рис. 11).
Таким образом, можно наблюдать полный цикл общественной реакции на значимое социально-политическое событие. Сначала оно вызывает интерес граждан, он нарастает лавинообразно, и информация быстро распространяется. Затем внимание общества притупляется и начинается фаза снижения интереса: сначала быстрого, а затем более плавного вытеснения данного события из актуальной информационной повестки.
В том случае, когда речь идет о реализации государственной властью непопулярных у населения решений, как и было в случае с пенсионной реформой, всегда следует иметь в виду, что они не проходят бесследно. Падение общественного интереса после свертывания широкой общественной дискуссии не означает полной утраты внимания к проблеме. Общество не забывает о ней навсегда, напротив, число неравнодушных (а в случае непопулярных инициатив - недовольных) только растет.
Универсальность данного эффекта можно продемонстрировать и на другом статистическом примере (рис. 14).
По статистике WordStat, количество запросов «Повышение НДС» до февраля 2018 г. не превышало 672. Намерение, а затем и решение Правительства РФ о повышении налога вызвало широкий интерес, который, на первый
взгляд, исчерпал себя к лету 2019 г. Однако в июле-октябре 2019 г. число запросов о повышении стабилизировалось уже на уровне 1964-2510, т.е. заметно превышало уровень 2018 г. Общество не «забыло» о повышении налога: стало больше людей, думающих об этом, опасающихся подобного в будущем, следящих за ситуацией.
История показов по фразе «повышение НДС»
Рис. 14. Статистика запросов с формулировкой «Повышение НДС» (WordStat)
Таким образом, можно констатировать, что восприятие российским обществом пенсионной реформы в целом проходило по сценарию, характерному для реакции на любые другие значимые информационные поводы. Пенсионная реформа не стала «точкой бифуркации», переворотом в массовом сознании, и интерес к ней в большинстве сошел на нет. Однако она породила у определенной доли населения устойчивый, долгосрочный интерес к пенсионной проблеме, вполне очевидно имеющий значительный потенциал политизации. Этот эффект вполне может иметь весомое влияние на дальнейшее развитие социально-политической ситуации в стране.
Что же касается исследовательской методики, то она вполне применима для отслеживания уровня различных угроз, порождаемых «обществом риска», и может служить хорошим дополнением к теоретическим концепциям, позволяя вести мониторинг состояния общества в режиме онлайн.
Список литературы
1. Распоряжение Правительства РФ от 16 июня 2018 г. №-1192р // Правительство Российской Федерации: офиц. сайт. - URL: http://static.government.ru/ media/files/kbJJJu2P6vyzg7kDJxUKAXBhEMkdoKa7.pdf (дата обращения: 07.09.2019).
2. Ермаков Д.Н. Зарубежный опыт и его отражение в российской пенсионной системе // Социально-политические науки. - 2012. - № 4. - С. 55-66.
3. Ермаков Д.Н. Цели и задачи политики государства в области пенсионного обеспечения в период с начала 1990-х годов по настоящее время // Проблемы экономики и юридической практики. - 2012. - № 6. - С. 90-96.
4. Баскакова Ю.М. Проблема повышения пенсионного возраста в зеркале опросов ВЦИОМ // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. - 2010. - № 5(99). - С. 226-237.
5. Линев И.В. Государственно-частное партнерство в форме инвестирования пенсионных накоплений за рубежом и в России // Российский внешнеэкономический вестник. - 2014. - № 1. - С. 26-35.
6. Питухин Е.А. Прогнозирование численности занятых в экономике России с учетом воздействия пенсионной реформы в России 2018 года [Электронный ресурс] // Инженерный вестник Дона. - 2018. - № 4. - URL: http://wvw.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2018/5404 (дата обращения: 11.11.2019).
7. Гущ В.В., Прощин, Е.М. Пенсионная реформа: взгляд из регионов // Управленческое консультирование. - 2018. - № 11. - С. 156-165.
8. Карташов К.А., Горлачев П.В., Бухтаяров А.А. Пенсионная реформа -2018 как фактор нарастания социального неравенства в России // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. - 2018. -№ 4(230). - С. 18-29.
9. Бек У. Общество риска. На пути к другому модерну / пер. с нем. В. Се-дельникова. - М.: Прогресс-Традиция, 2000. - 384 с.
10. Луман Н. Понятие риска // THESIS. - 1994. - Вып. 5. - С. 135-160.
11. Гидденс Э. Судьба, риск и безопасность // THESIS. - 1994. - Вып. 5. -С. 107-134.
12. Кравченко С.А. Социология: в 2 т. - Т. 2. Новые и новейшие социологические теории через призму социологического воображения: учебник для академического бакалавриата. - М.: Юрайт, 2015. - 636 с.
13. Яницкий О.Н. Россия как общество риска: методология анализа и контуры концепции // Общественные науки и современность. - 2004. - № 2. -С.5-15.
14. Анализ маркетинговой информации на основе инструментария публичного web-приложения Google Trends / С.Ю. Богданова, Н.С. Кутушева, В.Р. Шайхумова, З.И. Фазлетдинова // Управление экономическими системами: электрон. науч. журн. - 2017. - № 4 (98). - С. 19-27.
15. Редькина Н. С. Направления развития инструментов веб-аналитики // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 2017. - № 5. - С. 5-10.
16. Федорченко С.Н. Big Data и методологические возможности ресурса Google Trends для политологического исследования // Журнал политических исследований. - 2018. - Т. 2, № 4. - С. 48-55.
17. Соколов С.В. Применение веб-аналитического инструментраия Google Trends в социогуманитарных и библиотековедческих исследованиях // Библио-сфера. - 2018. - № 4. - С. 3-9.
18. Повалишина А. А. Основные тенденции использования политической лексики в качестве ключевых слов в поисковых системах интернета на базе сервиса «Google Trends» // Язык, коммуникация, речевая культура: материалы междунар. науч. конф., посвященной юбилею заведующей кафедрой теории и практики коммуникации ЯрГУ им. П.Г. Демидова Антоновой Любови Геннадьевны / Яросл. гос. университет им. П.Г. Демидова. - Ярославль, 2015. -С.91-94.
19. Федорченко С.Н. Украинские политические тренды: осмысление через методологию Google Trends и концептуальное наследие Г. Лебона // Постсоветские исследования. - 2019. - Т. 2, № 2. - С. 990-998.
20. Миловидов В.Д. Капитализация фейка: настроения инвесторов и семантика интернет-запросов // Проблемы национальной стратегии. - 2017. -№ 6 (45). - С. 162-184.
21. Jun S.P. An empirical study of users' hype cycle based on search traffic: the study on hybrid cars // Scientometrics. - 2012. - Vol. 91, № 1. - P. 81-99.
22. Google Trends terms reporting rhinitis and related topics differ in European countries / J. Bousquet, G. Onorato, I. Agache, J.M. Anto, K.C. Bergmann, T. Zuberbier, C. Bachert, I. Annesi-Maesano, P.J. Bousquet, G. D'Amato, P. Demoly, G. De Vries, M. Van Eerd, E. Eller, W.J. Fokkens, J. Fonseca, T. Haahtela, P.W. Hellings, J. Just, T. Keil [et al.] // Allergy. - 2017. - Vol. 72, № 8. - P. 12611266.
References
1. Rasporiazhenie Pravitel'stva RF ot 16 iiunia 2018 g. №-1192r [Order of the RF Government dated 16.06.2018, No.-1192r]. Available at: http://static.government.ru/media/files/kbJJJu2P6vyzg7kDJxUKAXBhEMkdoKa7.pdf (accessed 07.09.2019).
2. Ermakov D.N. Zarubezhnyi opyt i ego otrazhenie v rossiiskoi pensionnoi sisteme [Foreign experience and its reflection in Russian pension system]. Sotsial'no-politicheskie nauk, 2012, no. 4, pp. 55-66.
3. Ermakov D.N. Tseli i zadachi politiki gosudarstva v oblasti pensionnogo obespecheniia v period s nachala 1990-kh godov po nastoiashchee vremia [Targets and objectives of state policy in the sphere of pension provision from start 1990-s to present days]. Problemy ekonomiki i iuridicheskoipraktiki, 2012, no. 6, pp. 90-96.
4. Baskakova Iu.M. Problema povysheniia pensionnogo vozrasta v zerkale oprosov VTsIOM [Problem of raising the retirement age as mirrored by VCIOM polls]. Monitoring obshchestvennogo mneniia: ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny, 2010, no. 5 (99), pp. 226-237.
5. Linev I.V. Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo v forme investirovaniia pensionnykh nakoplenii za rubezhom i v Rossii [Public-private partnership in the form of pension investments abroad and in Russia]. Rossiiskii vneshneekonomicheskii vestnik, 2014, no. 1, pp. 26-35.
6. Pitukhin E.A. Prognozirovanie chislennosti zaniatykh v ekonomike Rossii s uchetom vozdeistviia pensionnoi reformy v Rossii 2018 goda [Forecasting the number of employees in the Russian economy, taking into account the impact of the pension reform 2018]. Inzhenernyi vestnik Dona, 2018, no. 4, available at: http://wvw.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2018/5404 (accessed 11.11.2019).
7. Gushch V.V., Proshchin, E.M. Pensionnaia reforma: vzgliad iz regionov [Pension reform: View from the regions]. Upravlencheskoe konsul'tirovanie, 2018, no. 11, pp. 156-165.
8. Kartashov K.A., Gorlachev P.V., Bukhtaiarov A.A. Pensionnaia reforma-2018 kak faktor narastaniia sotsial'nogo neravenstva v Rossii [Pension reform in 2018 as a factor in the rise of social inequality in Russia]. Vestnik Adygeiskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriia 5: Ekonomika, 2018, no. 4 (230), pp. 18-29.
9. Beck U. Risikogesellschaft: Auf dem Weg in eine andere Moderne (Russ. ed.: Bek U. Obshchestvo riska. Na puti k drugomu modernu. Moscow, Progress-Traditsiia, 2000, 384 p.).
10. Luhmann N. Risk: A sociological theory (Russ. ed.: Luman N. Poniatie riska. THESIS, 1994, iss. 5, pp. 135-160).
11. Giddens E. Fate, risk, safety (Russ. ed.: Giddens E. Sud'ba, risk i bezopasnost'. THESIS, 1994, iss. 5, pp. 107-134).
12. Kravchenko S.A. Sotsiologiia. T. 2. Novye i noveishie sotsiologicheskie teorii cherez prizmu sotsiologicheskogo voobrazheniia [Sociology. Vol. 2. New and recent sociological theories through the prism of sociological imagination]. Moscow, Iurait, 2015, 636 p.
13. Ianitskii O.N. Rossiia kak obshchestvo riska: metodologiia analiza i kontury kontseptsii [Russia as a risk society]. Obshchestvennye nauki i sovremennost', 2004, no. 2, pp. 5-15.
14. Bogdanova S.Iu., Kutusheva N.S., Shaikhumova V.R., Fazletdinova Z.I. Analiz marketingovoi informatsii na osnove instrumentariia publichnogo web-prilozheniia Google Trends [The analysis of marketing information based on instrumentation public web application Google Trends]. Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyi nauchnyi zhurnal, 2017, no. 4 (98), pp. 19-27.
15. Red'kina N.S. Napravleniia razvitiia instrumentov veb-analitiki [Development directions of web-analytics tools]. Nauchno-tekhnicheskaia informatsiia. Seriia 2: Informatsionnye protsessy i sistemy, 2017, no. 5, pp. 5-10.
16. Fedorchenko S.N. Big Data i metodologicheskie vozmozhnosti resursa Google Trends dlia politologicheskogo issledovaniia [Big data and methodological possibilities of the Google Trends resource for political science research]. Zhurnal politicheskikh issledovanii, 2018, vol. 2, no. 4, pp. 48-55.
17. Sokolov S.V. Primenenie veb-analiticheskogo instrumentraiia Google Trends v sotsiogumanitarnykh i bibliotekovedcheskikh issledovaniiakh [Applying of web-analytical tool Google Trends in socio-humanitarian and library studies]. Bibliosfera, 2018, no. 4. pp. 3-9.
18. Povalishina A.A. Osnovnye tendentsii ispol'zovaniia politicheskoi leksiki v kachestve kliuchevykh slov v poiskovykh sistemakh interneta na baze servisa "Google Trends" [Main tendencies of use of keywords in political lexicon in search systems of "Google Trends" service]. Iazyk, kommunikatsiia, rechevaia kul'tura. Proc. Int. Acad. Conf. to honour the anniversary of P.G. Demidov. Yaroslavl, Yaroslavl State University, 2015, pp. 91-94.
19. Fedorchenko S.N. Ukrainskie politicheskie trendy: osmyslenie cherez metodologiiu Google Trends i kontseptual'noe nasledie G. Lebona [Ukrainian political trends: Understanding through the Google Trends methodology and conceptual heritage of G. Lebon]. Postsovetskie issledovaniia, 2019, vol. 2, no. 2, pp. 990-998.
20. Milovidov V.D. Kapitalizatsiia feika: nastroeniia investorov i semantika internet-zaprosov [A fake's capitalization: Investor moods and web search query semantics]. Problemy natsional'noi strategii, 2017, no. 6 (45), pp. 162-184.
21. Jun S.P. An empirical study of users' hype cycle based on search traffic: the study on hybrid cars. Scientometrics, 2012, vol. 91, no. 1, pp. 81-99.
22. Bousquet J., Onorato G., et al. Google Trends terms reporting rhinitis and related topics differ in European countries. Allergy, 2017, vol. 72, no. 8, pp. 12611266.
Оригинальность 86 %
Получено 06.09.2021 Принято 28.09.2021 Опубликовано 28.12.2021
Р.В. rony6uH, A.n. KopoTbiweB, n.n. PUXTUK, M.B. BecnanoBa
R.V. Golubin, A.P. Korotyshev, P.P. Rykhtik, I.V. Bespalova
PENSION REFORM IN THE PERCEPTION OF RUSSIAN SOCIETY: A WEB-ANALYTICS STUDY
The article analyzes the reaction of Russian society to the 2018 pension law reform and its media coverage. Within the framework of the article the example of pension reform is used to build a model reflecting the dynamic reaction of society to a significant socio-political stimulus.
The research methodology is based on the use of specialized Internet services such as Google Trends, WordStat and Medialogy. Their functionality allows us to estimate the number of search queries on popular services, publication activity of the media and statistics of social networks posts. The analysis of this data brings about interpretations of pension reform as a significant socio-political phenomenon with significant conflict and protest potential.
The article also substantiates an original methodology, which allows to distinguish false stories spread by the media from the real public resonance caused by significant newsworthy issues. The Internet services mentioned make it possible to track the peaks of search queries and media publications, while their correlation lets us to draw appropriate conclusions.
It has been revealed that during the discussion of pension reform, the Russian society acted as an independent subject of mass communication. The media, including those defending the state position on this issue, were forced to act reactively. They lost the initiative in shaping the information agenda and could not effectively manipulate public opinion.
Keywords: pension reform, web analytics, sociology of the Internet, mass communication, information policy, Internet community.
Roman V. Golubin - Candidate of Historical Sciences, Dean of the Faculty of Social Sciences, Head of Department for Social Security and Humane Technologies, University of Nizhny Novgorod (N.I. Lobachevsky University), Nizhny Novgorod, e-mail: golubin@unn.ru.
Aleksandr P. Korotyshev - Candidate of Historical Sciences, Associate Professor, Department for Social Security and Humane Technologies, University of Nizhny Novgorod (N.I. Lobachevsky University), Nizhny Novgorod, e-mail: zam.nauka@fsn.unn.ru.
Pavel P. Rykhtik - Senior Lecturer, Department for Social Security and Humane Technologies, University of Nizhny Novgorod (N.I. Lobachevsky University), Nizhny Novgorod, e-mail: rykhtikpavel@fsn.unn.ru.
Irina V. Bespalova - Candidate of Philosophical Sciences, Associate Professor, Department for SocioPolitical Communications of Institute for International Relations and World History, University of Nizhny Novgorod (N.I. Lobachevsky University), Nizhny Novgorod, e-mail: bespalova@imomi.unn.
Received 06.09.2021 Accepted 28.09.2021 Published 28.12.2021
