CC BY
0
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ, ПРИКЛАДНАЯ И СРАВНИТЕЛЬНО-СОПОСТАВИТЕЛЬНАЯ ЛИНГВИСТИКА / _THEORETICAL, APPLIED AND COMPARATIVE LINGUISTICS_
DOI: https://doi.Org/10.18454/RULB.2023.42.8
СТРАТЕГИИ РИСК-КОММУНИКАЦИИ В СОЦИАЛЬНО-ЗНАЧИМЫХ ДИСКУРСАХ В ПЕРИОД ПАНДЕМИИ НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ: СОЦИАЛЬНО-СЕТЕВОЙ АНАЛИЗ
Научная статья
Плешкова Е.К.1' *
1 ORCID : 0000-0002-9075-429X;
1 Томский Государственный университет, Томск, Российская Федерация 1 Сибирский государственный медицинский университет, Томск, Российская Федерация
* Корреспондирующий автор (pleshkova.ek[at]ssmu.ru)
Аннотация
Введение. Изучение особенностей реализации стратегий риск-коммуникации в различных дискурсах позволяет получить представление о том, насколько эффективно может проявлять себя определенная стратегия в одном типе дискурса, одновременно демонстрируя неэффективность в другом. Это позволяет выявить и проанализировать разрывы в риск-коммуникации, ведущие к дезинформации и, как следствие, к лавинно нарастающей инфодемии, провоцирующей формирование панических настроений в обществе, приводящих к выбору некорректных поведенческих стратегий в условиях существующего риска для жизни и здоровья.
Цель. Выявление разрывов в риск-коммуникации, в результате которых население получает некорректную информацию о рисках, связанных с пандемией, что влечет за собой нарастание паники в обществе, а также приводит к появлению феномена инфодемии в различных типах дискурса.
Материал и методы. Материалом исследования послужили документы (постановления, распоряжения), а также «твиты», собранные на платформе микроблогов «Твиттер», объединенные тематикой пандемии. Для анализа стратегий риск-коммуникации в двух различных типах дискурса, были использованы методы автоматической обработки естественного языка, позволившие осуществить лексическое маркирование концептуализации пандемии, а также социально-сетевой анализ (Social Network Analysis), позволивший визуализировать отношения и связи ключевых выделенных концептов, отражавших настроения общества в период пандемии.
Результаты. В результате анализа были получены сети взаимосвязей между лексическими единицами, сгруппированными по частотности употребления во время введения первых карантинных мер в период пандемии, демонстрирующие результаты реализации стратегий риск-коммуникации в деловом и личностно-ориентированном типах дискурса.
Заключение. Результаты анализа подтверждают, что для каждого из типов дискурса характерна своя стратегия реализации риск-коммуникации. Таким образом, в различных типах дискурса могут применяться разные стратегии риск-коммуникации, и выбор конкретной стратегии должен определяться не только целями и задачами коммуникации, но и особенностями аудитории, а также совокупностью эсктралингвистических факторов, оказывающих значимое влияние на успех реализации стратегии риск-коммуникации.
Ключевые слова: деловой дискурс, личностно-ориентированный дискурс, обработка естественного языка, социально-сетевой анализ, коронавирус.
STRATEGIES OF RISK COMMUNICATION IN SOCIALLY SIGNIFICANT DISCOURSES DURING A NEW CORONAVIRUS INFECTION PANDEMIC: A SOCIAL NETWORK ANALYSIS
Research article
Pleshkova E.K.1 *
1 ORCID : 0000-0002-9075-429X;
1 Tomsk State University, Tomsk, Russian Federation 1 Siberian State Medical University, Tomsk, Russian Federation
* Corresponding author (pleshkova.ek[at]ssmu.ru)
Abstract
Introduction. The study of the specifics of the implementation of risk communication strategies in different discourses allows to gain insight into how effectively a certain strategy can manifest itself in one type of discourse, while simultaneously being ineffective in another. This enables the identification and analysis of gaps in risk communication, leading to misinformation and, as a consequence, to the avalanche of growing infodemic, provoking the formation of panic moods in society, leading to the choice of inappropriate behavioural strategies in the context of the existing risk to life and health.
Objective. To identify gaps in risk communication that result in misinformation about pandemic risks, leading to increased public panic and the phenomenon of infodemic in different types of discourse.
Material and methods. The study was based on documents (decrees, orders) as well as "tweets" collected on the microblogging platform Twitter, united by the theme of the pandemic. In order to analyse risk communication strategies in two different types of discourse, automatic natural language processing methods were used, allowing lexical labelling of pandemic conceptualization, as well as Social Network Analysis, allowing visualization of relationships and connections of key identified concepts, reflecting public mood during the pandemic.
Results. The analysis revealed networks of relationships between lexical units grouped by frequency of use during the introduction of the first quarantine measures during the pandemic, demonstrating the results of risk communication strategies in business and person-oriented types of discourse.
Conclusion. The results of the analysis confirm that each type of discourse is characterized by a different strategy of risk communication implementation. Thus, in different types of discourse different risk communication strategies can be applied, and the choice of a particular strategy should be determined not only by the goals and objectives of communication, but also by the characteristics of the audience, as well as a set of extralinguistic factors that have a significant impact on the success of the risk communication strategy.
Keywords: business discourse, person-centred discourse, natural language processing, social network analysis, coronavirus.
Введение
Риск-коммуникация в современных гуманитарных науках определяется как «интерактивный процесс обмена информацией и мнениями о рисках между специалистами по оценке риска, лицами, принимающими управленческие решения, средствами массовой информации, заинтересованными группами и широкой общественностью. Этот процесс является наиболее эффективным тогда, когда он включает разъяснение результатов проведенной оценки рисков и оснований решений по вопросам управления рисками» [15].
Риск-коммуникация может быть направлена на решение разных целей, формируемых в системе государственных институтов, социальных групп, отдельных личностей: оповещение населения об опасности, снижение степени чрезмерной обеспокоенности людей, или, наоборот, трансляция обеспокоенности [9, C. 84]. Такого типа коммуникация может являться характерной чертой как делового дискурса, так и личностно-ориентированного дискурса, взаимодействующих и конкурирующих в коммуникационном поле. Если речь идет о риске, в том числе об информировании о потенциальном риске для здоровья, следует учитывать, что в этом случае дискурсы формируются разными акторами, преследующими различные цели [12].
Риск-коммуникация в сфере здоровья является частью социальной политики многих государств, в которой она представляет собой стратегически продуманные и планомерно осуществляемые действия на разных уровнях, начиная с кабинетов Министерства здравоохранения, где профессионалы в сфере здравоохранения стараются сохранять максимально нейтральную позицию относительно рисков, преследуя единственную цель - не допустить распространения паники среди населения, воплощаясь как в официальных документах, так и в официальных новостях на официальных сайтах государственных организаций [2, C. 50-51]. Эти информационные потоки вступают в интеракции с сообщениями в социальных сетях, в которых каждый актор стремится выразить собственное мнение относительно возникающего рискового события, преследуя совершенно другие цели - воздействие, побуждение к действию, разжигание конфликтной ситуации и т.д. Очевидно, что распространение информации о риске для здоровья в рамках личностно-ориентированного дискурса может выходить за рамки стратегий, характерных для делового дискурса, и превращаться в хаотичные потоки данных - провокационные заявления, комментарии, злободневные публикации, публичные оправдания, воспринимаемые разными группами населения по-разному [4, C. 22-40].
Риск-коммуникация - не просто линейная трансляция информации от одного субъекта другому, это сложный и разноуровневый процесс, в ходе которого его субъекты наделяют угрозу теми или иными характеристиками в зависимости от контекста, в котором происходит коммуникация о риске [13].
Вследствие этого актуальной задачей научного сообщества является обращение к исследованию коммуникативных потоков, субъектами которых являются как социальные институты, так и субъекты лавинно нарастающих коммуникативных пространств социальных сетей - пространств распространения не только информации, но и мнений, оценок, слухов, в том числе, ложных [3]. В информационных потоках возможно возникновение разрывов, которые могут быть выявлены с применением междисциплинарных методик современного дискурс-анализа, а также математических методов обработки больших текстовых данных [8, С. 161].
Целью исследования, представленного в данной статье, является выявление разрывов (лакун) в риск-коммуникации в сфере здравоохранения, связанных с представлением и обсуждением ситуации возникновения и развития пандемии новой коронавирусной инфекции в текстах делового и личностно-ориентированного дискурса в условиях пандемии.
В данной статье автор опирается на определение В.В. Петрова и Ю.Н. Караулова, данное с опорой на позиции Т.А. ван Дейка: «Дискурс - это сложное коммуникативное явление, включающее кроме текста ещё и экстралингвистические факторы (знания о мире, мнения, установки, цели адресанта), необходимые для понимания текста». Целеполагание дискурса определяет реализацию коммуникативных стратегий и тактик, отбор и применение языковых средств их репрезентации [7].
Базовая цель риск-коммуникации противопоставляет личностно и социально ориентированные дискурсы: самовыражение личности и трансляцию официальной позиции социального института, что предопределяет различие практически всех компонентов дискурсивных взаимодействий [6]. Исходя из этого, для анализа были выбраны два типа дискура: деловой дискурс и личностно-ориентированный дискурс. Эти дискурсы занимают ключевое положение в интерпретации ситуации пандемии новой коронавирусной инфекции, и, вместе с тем, характеризуются разнонаправленностью как общих институционально, так и личностно обусловленных целей дискурсов.
Основной целью делового дискурса является обслуживание сферы официально-деловых отношений, возникающих между государственными институтами, отношений на межинституциональных уровнях, а также внутри отдельных организаций, между организациями и частными лицами [10]. Одним из основных жанров делового дискурса является документ, который может быть представлен текстами законов, указов, уставов, приказов,
распоряжений, характеристик и т.д. Документы характеризуются императивной модальностью и носят регламентирующий характер.
Материал исследования представлен документами, функционирующими в деловом дискурсе в сфере медицины, реализующими выстраивание коммуникации между государственными институтами и представителями общественности - потенциальными адресатами этих документов. Это тексты постановлений, распоряжений, приказов, указов, представляющих позицию государства по ключевым вопросам развития событийного ряда пандемии.
Исследуя коммуникацию в условиях пандемии при анализе делового дискурса необходимо обращать внимание на уникальные особенности коммуникативной ситуации, например, цель коммуникации, в данном случае, это информирование населения о потенциальном риске для жизни и здоровья. Также следует учитывать статус участников коммуникации, в деловом дискурсе субъект коммуникации - представители социального института, выступающие от его лица и транслирующие его позицию, адресаты - как представители социальных институтов, так и люди, в том числе, без специального образования, позволяющего корректно трактовать информацию, а также без возможности критически оценить и проанализировать сообщение. Это обусловливает стремление субъектов делового дискурса к жесткому отбору языковых средств и дискурсивных стратегий [5], [11].
Личностно-ориентированные дискурсы также представлены в современном коммуникативном поле значительным количеством субдискурсов и их жанровых форм [14]. В предметное поле наших исследований входит один из личностно-ориентированных дискурсов Интернет-коммуникации, дискурс, организуемый платформой микроблогов «Твиттер», представленный жанром «твит» («микроблог»), являющимся кратким сообщением, умещенным в ограниченное количество знаков, содержащее как языковые средства (в том числе, окказионализмы, жаргонизмы и сленговые конструкции), так и уникальные символы («эмоджи» (символы, визуально передающие настроение адресанта), хэштеги и т.д.) Данный жанр характеризуется вариативностью частных целей (цель зависит от адресанта сообщения и не обязательно коррелирует с коммуникативной ситуацией), уникальной возможностью быстро реагировать на смену актуальных ситуаций, ярко отражая отношение разных слоев общества к той или иной коммуникативной ситуации.
Как отмечает Бальжирова, интернет-дискурс - это «рукотворная, информационная и социопсихоантропологическая составляющая жизненного контекста человека» Именно содержание «рукотворной информации» в жанре микроблог представляет особый интерес для данного исследования, так как в изучаемых микроблогах можно найти живое отражение отношения общества к ситуации, сопряженной с риском для жизни и здоровья населения, в изучаемы сообщениях нет шаблонов, заданных форм и цензуры, это позволяет видеть реальный отклик общественности на развитие рисковых событий [1].
Методы и принципы исследования
Анализ производился с использованием методов автоматической обработки естественного языка (Natural Language Processing), а также социально-сетевой анализ двух дискурсов (Social Network Analysis). Анализ текстов двух дискурсов был выполнен в свободном ПО R версии 4.1.2 с использованием библиотеки «Quanteda». В результате были получены предобработанные корпусы текстов двух типов дискурса, необходимые для проведения социально-сетевого анализа SNA (Social Network Analysis).
Социально-сетевой анализ (SNA) — это метод изучения отношений и взаимодействий между людьми, группами и организациями. Его можно использовать для анализа распространения информации, идей и поведенческих стратегий в какой-либо конкретной сети (сообществе). В контексте изучения пандемии новой коронавирусной инфекции социально-сетевой анализ можно использовать для изучения того, как информация о риске трансформируется в различных типах дискурса и влияет на общественное восприятие и поведение. Анализ сетей, в первую очередь, основывается на корректной визуализации. На основе подготовленного материала, представленного сформированными корпусами каждого из дискурсов, были построены графики сетей, демонстрирующие, каким образом взаимосвязаны лексические единицы, употребляемые в каждом из дискурсов для описания ситуации пандемии новой коронавирусной инфекции.
Деловой дискурс в данной статье представлен текстами документов Министерства здравоохранения Российской Федерации, Роспотребнадзора Российской Федерации, взятых в период с 01.03.2020 по 01.09.2020 года. Источник: открытый банк документов МЗ РФ и Ро^отребнадзора РФ в сети Интернет. Объем текстов: 47 292 слова.
Документ рассматривался как жанр делового дискурса, в датасет, включающий 47 292 слова после удаления стоп-слов и символов, вошли тексты следующих видов жанра «документ»: распоряжение, постановление, указ и свод клинических рекомендаций.
Личностно-ориентированный дискурс представлен микроблогами, содержащими тексты обыденной компьютерно-опосредствованной коммуникации, собранными на платформе микроблогов «Твиттер» в период с 1.03.2020 по 30.03.2020.
Для формирования датасета был сгенерирован текстовой парсер (для написания парсера был использован язык Python), запрос для работы парсера был сформирован на основании предварительного анализа документов, объединенных тематикой новой коронавирусной инфекции, функционирующих в деловом дискурсе. Предварительный анализ потребовался для того, чтобы выделить ключевые слова, на основании которых может быть сделан запрос (см. табл. 1). Запрос включал выбранные на основании предварительного анализа текстов, объединенных тематикой новой коронавирусной инфекции, ключевые слова - «хэштеги», приведенные в таблице ниже:
Таблица 1 - Ключевые слова, использованные для построения запросов для формирования датасета из текстов, собранных на платформе микроблогов «Твиттер», объединенных тематикой новой коронавирусной инфекции
DOI: https://doi.Org/10.18454/RULB.2023.42.8.1
Англоязычный вариант Русскоязычный вариант (перевод)
covid ковид
covid19 ковид19
coronavirus коронавирус
quarantine карантин
lockdown самоизоляция
pandemic пандемия
Следует отметить, что в деловом дискурсе была проведена работа исключительно с текстами на русском языке, в то время как работа по сбору данных на платформе микроблогов «Твиттер» проводилась с использованием двух языков - русского и английского, несмотря на то, что целью данного исследования был анализ исключительно русскоязычного сегмента пользователей платформы микроблогов «Твиттер», тем не менее, в русскоязычном сегменте платформы «Твиттер» пользователи часто используют хэштеги на английском языке, что, в значительной степени, повышает видимость текстов, размещенных на платформе. Поскольку частотность использования англоязычных хэштегов высока, при построении запроса было принято решение не исключать хэштеги на английском языке для того, чтобы сформировать более объемный датасет, на основании которого выстраивался последующий анализ лексических единиц, связей между ними и особенностей их функционирования в различных типах дискурса. Источник текстов, отобранных в качестве материала исследования: платформа микроблогов «Твиттер». Объем текстов - 784 597 слов.
Поскольку объемы выборки существенно различались, при их обработке была произведена нормализация данных с использованием библиотеки dplyr пакета R.
Основные результаты
В результате произведенной предобработки текстовых данных и последующего применения социально-сетевого анализа (SNA) была получена сеть взаимосвязей между лексическими единицами, сгруппированными по частотности употребления в период введения первых карантинных мер в период пандемии (см. рис 1), демонстрирующая отношение немедицинского сообщества к событиям, связанным с распространением новой коронавирусной инфекции посредством размещения коротких текстовых сообщений - «твитов», на платформе микроблогов «Твиттер».
Получившийся график четко демонстрирует, что сеть лексических единиц, используемых участниками личностно-ориентированного дискурса, состоит из ядра, представленного группой лексических единиц, имеющих наибольшую степень связи, что демонстрирует важнейшие структурные паттерны социальной сети.
Рисунок 1 - Сеть взаимосвязей лексических единиц, употребляемых пользователями платформы «Твиттер»:
эллипс - ядро сети, содержащее шесть ключевых узлов DOI: https://doi.Org/10.18454/RULB.2023.42.8.2
Сеть состоит из лидирующих по частоте употребления лексических единиц, каждое из которых является вершиной неориентированного графа. Ребро графа - это связь лексических единиц в рамках сети, чем большее количество ребер связывает две лексические единицы между собой, тем больше случаев совместного употребления имела данная комбинация.
В центре сетевой структуры находился единственный уникальный узел «коронавирус». Этот узел имеет соединения со всеми узлами в сети. Наиболее выраженные связи этого узла со следующими узлами: «карантин» - этот узел демонстрирует самую сильную связь с узлом «коронавирус», что подчеркивает, что пользователи Твиттера чаще всего публиковали твиты, включающие эти две темы, реже пользователи Твиттера публиковали твиты с сочетанием тем «коронавирус» + «пандемия», «коронавирус» + «дом», «коронавирус» + «карантин», «коронавирус» + «время», «коронавирус» + «люди». Справедливо будет сказать, что в центре сетевой структуры находятся узлы, демонстрирующие наиболее популярные темы на платформе «Твиттер», на периферии - наименее популярные темы, по которым общественность высказывала мнение в социальной сети.
В сети представлены твиты, содержащие выбранные хэштеги (см. табл. 1), твиты, опубликованные в ответ на твиты, содержащие хэштег, или упомянутые в этих твитах. Сеть включала 108 уникальных узлов, что указывает на тесную связь между темами. Были определены шесть ключевых тем: «коронавирус», «карантин», «пандемия», «дом», «время», «люди». Социально-сетевой анализ показывает, что получившаяся сеть хорошо связана, это можно выделить по плотности твитов, а также по высокой степени связанности узлов (в сети представлены узлы, связанные между собой двум и более ребрами), такое построение сети подтверждает, что диалог и дебаты по теме новой коронавирусной инфекции распространялись среди многих вовлеченных пользователей.
Анализируя структуру сети, можно говорить о том, что обсуждения пандемии новой коронавирусной инфекции включают множество отдельных групп, на это указывает кластеризация тем на графике. Это также подтверждает, что множество различных групп пользователей интересовались темой пандемии, поскольку кластеризация некоторых узлов имеет форму сети сообщества.
Уникальные узлы были разными, потому что группы пользователей, которые публиковали твиты, связанные с темой (узлом), не делились контентом. Хотя все узлы имеют соединения друг с другом, это очевидно, поскольку существуют соединения, которые перемещаются между группами, это происходило, когда пользователи упоминали твиты, отвечали на них или делились ими [16]. Шесть узлов, выделенных в данном исследовании, имеют наибольшее влияние на поток информации, эти узлы также имеют небольшие геодезические расстояния от других. Кроме того, на графике можно видеть, что чем больше количество подключений к каждому узлу и от него, тем больше связей (смежных тем) у пользователя с другими пользователям в сети, и тем больше взаимосвязей между всеми обсуждениями (опубликованными текстами) по теме.
Анализ показывает, что твиты, связанные с темой пандемии новой коронавирусной инфекции, были в большей степени последовательными и связанными между пользователями, обсуждающими распространение пандемии (узел «пандемия»), карантинные мероприятия (узел «карантин») и введение ограничительных мер, таких как самоизоляция (узел «дом»). Также, стоит упомянуть о роли платформ, которые предоставляют сообществу эффективную возможность участвовать в решении актуальных общественных проблем и потенциально влиять на них. Кроме того, следует отметить, что любые результаты анализа должны учитывать ограничения платформы «Твиттер», такие, как ограничение в 240 слов символов для каждого твита и тот факт, что связи между узлами могут быть измерены только с помощью ретвитов, упоминаний и перенаправлений в личные сообщения [16].
Далее, для понимания того, как представители институтов власти делятся своим мнением по актуальным вопросам и как члены сообщества получают эти сообщения и какие риски сопровождают этот процесс, необходимо обратиться к анализу делового дискурса.
В процессе анализа документов делового дискурса была получена сеть с четко определенными тремя подгруппами, ярко характеризующими то, как ситуация, связанная с пандемией новой коронавирусной инфекции, была отражена и интерпретирована в документах делового дискурса (см. рис. 2). Выделенная трехъядерная структура сети позволяет понять, на каких ключевых аспектах фокусировались представители институтов власти, а также организаций здравоохранения, характеризуя ситуацию пандемии новой коронавирусной инфекции.
Рисунок 2 - Сеть взаимосвязей лексических единиц, используемых в текстах делового дискурса: сплошная линия - 1-я подгруппа узлов; штриховая линия - 2-я подгруппа узлов; штрихпунктирная линия - 3-я подгруппа узлов
DOI: https://doi.Org/10.18454/RULB.2023.42.8.3
В сети представлены лексические единицы, выделенные из документов делового дискурса, имеющих ключевые слова: «коронавирус», «пандемия», «новая коронавирусная инфекция», которые были выпущены в ответ на внедрение ограничительных мер, связанных с пандемией новой коронавирусной инфекции.
Сеть включает 110 уникальных узлов, что указывает на тесную связь между темами. Были определены ключевые темы дебатов относительно пандемии, выделенные из трех подгрупп: 1-я подгруппа - «указ», «город», «Москва», «ум», «использование», «порядок», «оформление», «пропуск», «цифра», «основа», «соответствовать», «право», «требование», «услуга», «соблюдение», «осуществление», «мэр», «федеральный», «надзор», «управление», «потребитель»; 2-я подгруппа - «Роспотребнадзор», «медицинский», «образцовый», «лаборатория», «лабораторный», «исследование», «получение», «градус»; 3-я группа - «условие», «срок», «исключение», «легкие», «период», «применение», «правительство», «РФ», «отчетный». SNA показывает, что получившаяся сеть хорошо связана, это можно выделить по плотности связей и большому количеству ребер, связывающих каждый уникальный узел, такое построение сети может свидетельствовать о том, что все документы, представленный в деловом дискурсе за указанный период, были объединены не только единой тематикой новой коронавирусной инфекции, но также были представлены словами, функционирующими в рамках определенной подгруппы, выделенной в сети.
Обсуждение
Социально-сетевой анализ позволил сформировать сеть коммуникации в каждом из типов дискурса, позволил выделить ключевые концепты, визуализированные в узлах каждой из сетей, а также определить связи и информационные потоки между узлами. Проанализировав сформированные сети, удалось получить представление о том, как деловой дискурс и личностно-ориентированный дискурс формируют общественное восприятие и поведение населения во время пандемии.
Особый интерес представляет то, что в сети делового дискурса отсутствует узел «коронавирус», более того - нет ни одного узла, дублирующего сеть, построенную на основе данных, собранных на платформе микроблогов «Твиттер», что может говорить о существенном разрыве смыслов, возникающем в процессе трансляции информации адресантом, имеющим специализированное медицинское образование, адресату, который может не иметь специализированного образования, а также достаточного объема фоновой информации для корректной интерпретации полученного сообщения.
Сравнивая визуализацию сетей лексических единиц делового и личностно-ориентированного интернет-дискурса, можно видеть, что сети имеют совершенно разную структуру, а уникальные узлы и подгруппы узлов не дублируются в каждой из сетей.
Риск-коммуникацию, в первую очередь, следует рассматривать как процесс обмена информацией между двумя и более речевыми субъектами, понимая, что для эффективной реализации этого процесса важны все коммуницирующие акторы: и адресат, и адресант, а также уровень их включенности в коммуникативный процесс в каждом из типов дискурса. От этого зависит эффективность реализации стратегии риск-коммуникации и ее успешность. Так, в деловом дискурсе информация о риске передается линейно, что безусловно является недостатком, т.к. коммуникация реализуется однонаправленно. На успешность реализации стратегии риск-коммуникации, в значительной степени, влияет шум, который, в деловом дискурсе, может быть представлен недостаточно информативными сообщениями. Также коммуникация может быть недостаточно эффективной из-за возможной перегруженности профессиональными терминами. Тем не менее очевидным достоинством коммуникации, реализуемой в деловом дискурсе, является авторитетность адресанта в коммуникации, а также краткость и структурированность сообщения. Личностно-ориентированный дискурс, представляет собой, своего рода, канал коммуникации, по которому население (адресат) «контактирует» с авторами сообщения - представителями власти (адресант), выражая реакцию на полученное сообщение о риске посредством постов в социальных сетях с помощью микроблогов на платформе «Твиттер».
Заключение
Результаты анализа подтверждают, что в деловом дискурсе стратегии риск-коммуникации направлены на минимизацию рисков и управление ими - об этом свидетельствуют ключевые концепты тематики пандемии в деловом дискурсе. Таким образом, в деловом дискурсе следует говорить о доминирующей роли стратегии минимальной коммуникации, в основе которой лежит принцип максимальной сдержанности в предоставлении информации. В личностно-ориентированном дискурсе напротив, ключевая роль отведена стратегии максимальной коммуникации, реализация которой зачастую сопряжена с ростом тревожности населения ввиду получения большого объема информации, который невозможно корректно анализировать и оценить критически.
Финансирование
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (№ проект №23-28-01001).
Благодарности Выражаю особую благодарность моему научному руководителю Резановой Зое Ивановне, доктору филологических наук, профессору, заведующему кафедрой общей, компьютерной и когнитивной лингвистики за значимые замечания и важнейшие советы при проведении исследования, а также при оформлении данной статьи.
Конфликт интересов
Не указан.
Рецензия
Все статьи проходят рецензирование. Но рецензент или автор статьи предпочли не публиковать рецензию к этой статье в открытом доступе. Рецензия может быть предоставлена компетентным органам по запросу.
Funding
The research is supported by the grant of the Russian Science Foundation (Project No. 23-28-01001).
Acknowledgement I express special gratitude to my research advisor Zoya Rezanova, Ph.D. in Philology, Professor, Head of the Department of General, Computer and Cognitive Linguistics, for her meaningful comments and crucial advice in conducting the research and in the layout of this article.
Conflict of Interest
None declared.
Review
All articles are peer-reviewed. But the reviewer or the author of the article chose not to publish a review of this article in the public domain. The review can be provided to the competent authorities upon request.
Список литературы / References
1. Бальжирова Т.Ж. Интернет как средство социальной коммуникации в условиях формирующегося в России информационного общества дис. ...канд. null: 22.00.04 : защищена 2023-04-11 : утв. 2023-04-11 / Т.Ж. Бальжирова — Улан-Удэ: 2023. — 161 c.
2. Барг А.О. Риск-коммуникация в сфере здоровья как вид социальной коммуникации. / А.О. Барг // Дискуссия. — 2017. — 1. — c. 50-55.
3. Бештоков М.В. Социализация молодёжи в компьютерно-интерактивной социальной системе: социальные институты и риски коммуникации / М.В. Бештоков // Кавказский научный мост. — 2021. — Т. 4. №1. — c. 46-51.
4. Зосименко И.А. Социология массовых коммуникаций: учебник / И.А. Зосименко — Ульяновск: УлГТУ 2013. — 357 c.
5. Карасик В.Н. О типах дискурса / В.Н. Карасик // Языковая личность: институациональный и персональный дискурс: сб. науч. тр. — Волгоград, 2000. — С. 5-20.
6. Карасик В.И. Самовыражение в разных типах дискурса / В.И. Карасик // Коммуникативные исследования. — 2022. — Т. 9. № 3. — c. 564-574. — DOI: 10.24147/2413- 6182.2022
7. Караулов Ю.Н. От грамматики текста к когнитивной теории дискурса / Ю.Н. Караулов, В.В. Петров // Т.А. ван Дейк. Язык. Познание. Коммуникация: Пер. с англ.: сб. работ // Сост. В.В. Петров // Под ред. В.И. Герасимовича // Вступ. статья Ю.Н. Караулова и В.В. Петрова. — М.: Прогресс, 1989. — С. 5-11.
8. Красина М.Н. Дискурс, дискурс-анализ и методы их применения в междисциплинарных проектах. / М.Н. Красина // Вестник ТвГУ — 2018. — 2. — c. 159-165.
9. Лебедева-Несверя Н.А. Риск-коммуникации как инструмент управления здоровьем населения. / Н.А. Лебедева-Несверя // Управление рисками здоровью. — 2014. — 2. — c. 83-89.
10. Лисицкая Л.Г. Культура русской речи: Учебное пособие для студентов, изучающих курс русского языка и культуры речи / Л.Г. Лисицкая. — Армавир: Редакционно-издательский центр АГПУ 2007. - 108 с.
11. Пищальникова В.А. Специфика речевой манипуляции политиков в Сети на материале социального сервиса Твиттер. / В.А. Пищальникова, С.Р. Хусяйнова // Этнопсихолингвистика. — 2021. — №2 (5). — c. 25-45. — DOI: 10.31249/epl/2021.02.02
12. Распопина Е.Ю. Дифференциальные и жанровые особенности компьютерного интернет-дискурса. / Е.Ю. Распопина // Вестник ИГЛУ — 2010. — 1(9). — c. 125-132.
13. Тагина Е. К. Лексическое маркирование концептуализации пандемии коронавирусной инфекции в социальной сети «Твиттер» / Е.К. Тагина // Актуальные проблемы лингвистики и литературоведения: Сборник материалов VIII (XXII) Международной научно-практической конференции молодых учёных, Томск, 15-17 апреля 2021 года. — Томск: Национальный исследовательский Томский государственный университет, 2021. — С. 170-176.
14. Тубалова И.В. Полифонический текст в устных личностно-ориентированных дискурсах / И.В. Тубалова. — Томск: Изд-во Том. ун-та, 2016. — 370 с.
15. Bennett P. Risk Communication and Public Health, 2nd ed. / P. Bennett, K. Calman — Oxford: Oxford University Press, 2010. — 320 p.
16. Bridge G. A Mixed-Method Analysis of the #SugarTax Debate on Twitter. / G. Bridge, S.W. Flint, R. Tench // Public Health Nutrition. — 2021. — 11. — p. 3537-3546. — DOI: 10.1017/S1368980021000938
Список литературы на английском языке / References in English
1. Bal'zhirova T.Zh. Internet kak sredstvo social'noj kommunikacii v usloviyax formiruyushhegosya v Rossii informacionnogo obshhestva [The Internet as a Mean of Social Communication within the Framework of the Formation of the Information Society in Russia] dis....of PhD in Social and Human Sciences: 22.00.04 : defense of the thesis 2023-04-11 : approved 2023-04-11 / Т.Ж. Бальжирова — Ulan-Ude': 2023. — 161 p. [in Russian]
2. Barg A.O. Risk-kommunikaciya v sfere zdorov'ya kak vid social'noj kommunikacii [Risk-Communication in the Sphere of Health as a Sort of Social Communicaton]. / A.O. Barg // Diskussiya [Dicsussion]. — 2017. — 1. — p. 50-55. [in Russian]
3. Beshtokov M.V. Sotsializatsiya molodyozhi v kompyuterno-interaktivnoi sotsialnoi sisteme: sotsialnie instituti i riski kommunikatsii [Socialization of Youth in a Computer-Interactive Social System: Social Institutions and Communication Risks] / M.V. Beshtokov // Kavkazskii nauchnii most [Caucasian Science Bridge]. — 2021. — Vol. 4. №1. — p. 46-51. [in Russian]
4. Zosimenko I.A. Sociologiya massovy'x kommunikacij: uchebnik [Sociology of Mass Communications: textbook] / I.A. Zosimenko — Ul'yanovsk: UlGTU, 2013. — 357 p. [in Russian]
5. Karasik V.N. O tipah diskursa [On Types of Discourse] / V.N. Karasik // YAzykovaya lichnost': instituacional'nyj i personal'nyj diskurs: sb. nauch. tr [Linguistic Personality: Institutional and Personal Discourse: scientific papers collection]. — Volgograd, 2000. — P. 5-20. [in Russian]
6. Karasik V.I. Samovirazhenie v raznikh tipakh diskursa [Self-Expression in Different Types of Discourse] / V.I. Karasik // Kommunikativnie issledovaniya [Communication Studies (Russia)]. — 2022. — Vol. 9. № 3. — p. 564-574. — DOI: 10.24147/2413- 6182.2022 [in Russian]
7. Karaulov Yu. N. Ot grammatiki teksta k kognitivnoj teorii diskursa [From Text Grammar to Cognitive Theory of Discourse] / Yu.N. Karaulov, V.V. Petrov // Yazyk. Poznanie. Kommunikatsiya [Language. Cognition. Communication] Transl. from Eng. // compt. by V.V. Petrov, ed. by V.I. Gerasimovich. — Moscow, Progress, 1989. — Pp. 5-11. [in Russian]
8. Krasina M.N. Diskurs, diskurs-analiz i metody' ix primeneniya v mezhdisciplinarny'x proektax [Discourse, Discourse Analysis and Methods of Their Application to Interdisciplinary Projects]. / M.N. Krasina // Vestnik TvGU [Bulletin of TSU]. — 2018. — 2. — p. 159-165. [in Russian]
9. Lebedeva-Nesverya N.A. Risk-kommunikacii kak instrument upravleniya zdorov'em naseleniya [Risk-communications as an instrument for public health management]. / N.A. Lebedeva-Nesverya // Upravlenie riskami zdorov'yu [Upravlenie riskami zdorovju]. — 2014. — 2. — p. 83-89. [in Russian]
10. Lisitskaya L.G. Kul'tura russkoj rechi: Uchebnoe posobie dlya studentov, izuchayushchih kurs russkogo yazyka i kul'tury rechi [Culture of Russian speech: Textbook for students studying the course of the Russian language and culture of speech] / L.G. Lissitskaya. — Armavir: ASPU Editorial and Publishing Center, 2007. — 108 p. [in Russian]
11. Pishhal'nikova V.A. Specifika rechevoj manipulyacii politikov v Seti na materiale social'nogo servisa Tvitter [The Specifics of Politicians' Speech Manipulation in the Network (based on communication in Twitter)]. / V.A. Pishhal'nikova, S.R. Xusyajnova // E'tnopsixolingvistika [Ethnopsycholinguistics]. — 2021. — №2 (5). — p. 25-45. — DOI: 10.31249/epl/2021.02.02 [in Russian]
12. Raspopina E.Yu. Differencial'ny'e i zhanrovy'e osobennosti komp'yuternogo internet-diskursa [Differential and Genre Features of Computer Internet Discourse]. / E.Yu. Raspopina // Vestnik IGLU [Bulletin of ISLU]. — 2010. — 1(9). — p. 125132. [in Russian]
13. Tagina E. K. Leksicheskoe markirovanie konceptualizacii pandemii koronavirusnoj infekcii v social'noj seti «Tvitter» [Semantic Role Labeling in Conzeprualizing of the Coronavirus Pandemic among Twitter Users] / E.K. Tagina // Aktual'nye problemy lingvistiki i literaturovedeniya: Sbornik materialov VIII (XXII) Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii molodyh uchyonyh, Tomsk, 15-17 aprelya 2021 goda [Actual Problems of Linguistics and Literary Studies: Materials of the VIII (XXII) International Scientific and Practical Conference of Young Scientists, Tomsk, April 15-17, 2021]. — Tomsk: National Research Tomsk State University, 2021. — P. 170-176. [in Russian]
14. Tubalova I.V. Polifonicheskij tekst v ustnyh lichnostno-orientirovannyh diskursah [Polyphonic Text in Oral Personality-Oriented Discourses] / I.V. Tubalova. — Tomsk: Publishing House of Tomsk University, 2016. — 370 p. [in Russian]
15. Bennett P. Risk Communication and Public Health, 2nd ed. / P. Bennett, K. Calman — Oxford: Oxford University Press, 2010. — 320 p.
16. Bridge G. A Mixed-Method Analysis of the #SugarTax Debate on Twitter. / G. Bridge, S.W. Flint, R. Tench // Public Health Nutrition. — 2021. — 11. — p. 3537-3546. — DOI: 10.1017/S1368980021000938
