CC BY
14
оригинальная статья
DOI: 10.26794/2226-7867-2021-11-6-86-93 УДК 316.77(045)
Таргетирование в онлайн-сетевом брендинге российских университетов: масштабы влияния на общественное сознание*
Е. В. Бродовская3, А. Ю. Домбровская", В. А. лукушинс
Финансовый университет, Москва, Россия а https://orcid.org/0000-0001-5549-8107; ь https://orcid.org/0000-0002-2015-2349;
' https://orcid.org/0000-0001-6185-303X
аннотация
В статье представлены результаты социально-медийного исследования эффективности таргетирования в деятельности российских вузов в процессе развития онлайн-бренда. На первом этапе исследования проведен анализ содержательных характеристик (контекст, тематика, направленность, технологии воздействия) материалов социальных медиацифровых представительств ведущих российских университетов в формате когнитивного картирования. На втором осуществлено аккумулирование социально-медийных потоков, формирующих онлайн-бренд вузов посредством автоматизированного инструментария. В результате анализа метрик цифровых сервисов выявлен охват пользовательской аудитории университетов, социально-демографические характеристики ее представителей, специфика резонанса в отношении вузовского онлайн-контента. Сопоставление структурных и поведенческих параметров пользовательской аудитории университетов в социальных медиа позволило определить эффективность ведущих вузов России в работе по таргетированию целевых групп в социально-медийной среде.
Ключевые слова: таргетирование; бренд университета; онлайн-сетевой имидж; социально-медийное присутствие вуза; интеллектуальный поиск цифровых маркеров; социально-медийный анализ; когнитивное картирование
Для цитирования: Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., лукушин В.А. Таргетирование в онлайн-сетевом брендинге российских университетов: масштабы влияния на общественное сознание. Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2021;11(6):86-93. DOI: 10.26794/2226-7867-2021-11-6-86-93
original paper
Targeting Online Network Branding of Russian Universities: scope of Influence on Public Consciousness
**
E. V. Brodovskayaa, A. Yu. Dombrovskayab, V.A. Lukushinc
Financial University, Moscow, Russia a https://orcid.org/0000-0001-5549-8107; b https://orcid.org/0000-0002-2015-2349;
c https://orcid.org/0000-0001-6185-303X
abstract
The article presents the results of a media study of the effectiveness of targeting Russian universities' activities in developing an online brand. The empirical analysis we carried out in two stages. At the first stage, we analysed content characteristics (context, topic, focus, impact technologies) of information media - digital representatives of Russian universities in the format of cognitive mapping. At the second stage, we accumulated social and media streams, which form the online brand of universities of the automated tool. As a result of the analysis of the metrics of digital services, we revealed the coverage of the user audience of universities, the socio-demographic characteristics of its representatives, the specificity of the resonance concerning university online
* Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситету.
** The article was prepared based on the research results carried out at the expense of budgetary funds to the Financial University for the state task.
© Е.В. Бродовская, А. Ю. Домбровская, В.А. Лукушин, 2021
content. Comparison of the structural and behavioural parameters of the user audience of universities in social media determines the effectiveness of the leading Russian groups in targeting target groups in the social media environment.
Keywords: targeting; university brand; online network image; social media presence of the university; intelligent search for digital markers; social media analysis; cognitive mapping
For citation: Brodovskaya E. V., Dombrovskaya A. Yu., Lukushin V.A. Targeting online network branding of Russian universities: scope of influence on public consciousness. Gumanitarnye Nauki. Vestnik Finasovogo Universiteta = Humanities and Social Sciences. Bulletin of the Financial University. 2021;11(6):86-93. (In Russ.). DOI: 10.26794/2226-7867-202111-6-86-93
ВВЕДЕНИЕ
Цифровой менеджмент, нацеленный на управление информационными потоками в интернет-пространстве, становится одним из ключевых направлений укрепления корпоративной культуры и продвижения бренда современного вуза. В условиях роста национальной интернет-аудитории, увеличения средних показателей ежедневного пребывания в социальных медиа, более интенсивного применения дистанционных форм обучения (особенно в ситуации пандемии) вузы стремятся совершенствовать подходы и технологии взаимодействия с таргетными группами. Отсюда стремление диверсифицировать представительство в различных сегментах блогохостинга, поиск новых форматов взаимодействия с целевой аудиторией, перенос ряда традиционных активностей в цифровую среду. При этом важно отметить, что обозначенные процессы идут крайне неравномерно и с разной степенью результативности. Неравномерность выражается в явной диспропорции представленности вузов в социальных медиа, тогда как результативность связана с созданием, управлением, поддержанием целостности, интегрированности, адресности информационного потока в социальных медиа. У тех вузов, которые смогли сформировать социально-медийные потоки с качественными характеристиками, растет масштаб целевой аудитории, что в конечном итоге влияет на ключевые параметры их жизнедеятельности. У наиболее успешных вузов наметился постепенный переход к микросегментированию целевых аудиторий, открывающий новую страницу в развитии отечественного цифрового менеджмента в сфере образования.
теоретический обзор
Анализ зарубежной научной литературы по заявленной теме свидетельствует о том, что в ней доминируют исследования, сосредоточенные главным образом на факторах брендинга университетов. К примеру, П. Фороди [1], С. Панда [2], С. Шехзади [3], И. Ифах [4], П. Султан [5], К. Полиорат [6] и др.
среди факторов, воздействующих на онлайн-бренд высшего учебного заведения, называют репутацию университета, отношение администрации к данным об удовлетворенности студентов качеством образования, профессионализм кризис-менеджмента вуза во время пандемии, качество управления онлайн-контентом, уровень технической базы функционирования онлайн-ресурсов университетов.
Отдельную группу зарубежных работ составляют исследования лидеров мнения — агентов онлайн-сетевого маркетинга организаций, в том числе университетов (Р. Дамиан [7], Э. Панг [8], К. Фре-берг [9]). Российские исследователи бренда вуза анализируют представленность, упоминаемость вузов в традиционных и новых медиа (О. Е. Косарева [10], П. Г. Петруша [11], Д. А. Шевченко [12]), а также влияние цифровизации на профессиональные компетенции студентов [13].
Особого внимания заслуживают работы исследовательского коллектива Финансового университета при Правительстве РФ. В работах представлены результаты оценки процесса цифровизации отечественных университетов [14] и комплексного анализа цифровых сред ведущих вузов [15].
В российском сегменте маркетинговых исследований в образовательной сфере интенсивно развивается такое направление, как рейтингование социально-медийной активности университетов. Ограниченность этих проектов выражается в однобокости критериев оценки онлайн-брендирования. К примеру, одни рейтинги строятся только на основе показателя уровня пользовательского резонанса в отношении университетского онлайн-контента1, другие — только на базе изучения материалов, публикуемых в социальных медиа университетами2.
Очевидно, что существует явный дефицит научных исследований, направленных на комплексное
1 «Как много лайков»: рейтинг активности российских вузов в соцсетях 2020. URL: https://na.ria.ru/20190212/1550697165. html.
2 Ведущие вузы России в социальных медиа. 2020. URL: https://ppt-online.org/399719.
изучение содержательных, структурных и инте-ракционных характеристик целевой аудитории российских университетов. Фактически нет исследований по сегментированию цифровой таргет-ной аудитории. Процесс идентификации целевой аудитории в социальных медиа и разделение ее представителей на группы с общими социальными характеристиками, ее социальная профилизация остаются за пределами аналитической деятельности университетов и исследователей онлайн-бренда вузов.
Исходя из этого, основной исследовательский вопрос состоит в следующем: какова эффективность социально-медийного таргетирования в деятельности ведущих российских университетов?
методология и методика исследования
Методологическую основу исследования составляет междисциплинарный подход Predictor Mining, предполагающий поиск и создание базы маркеров цифровой активности, последующую автоматизированную обработку и интеллектуальный анализ полученных массивов данных [16].
Методика исследования включает в себя когнитивное картирование и киберметрический анализ с использованием современных сервисов обработки данных. Выборка составила шесть ведущих отечественных университетов, отличающихся схожими профилями научно-образовательной деятельности и показателями в международных рейтингах: Финансовый университет при Правительстве РФ, НИУ ВШЭ, РАНХиГС при Президенте РФ, РУДН, РЭУ им. Г.В. Плеханова, МГИМО. Когнитивное картирование материалов университетских социальных медиа (120 онлайн-групп, 1200 документов, глубина анализа - период с 01.09.2020 по 31.08.2021 г., обработка базы данных в SPSS Statistics 26.0 с применением осевого, кросс-табуляционного и корреляционного видов анализа) позволило сравнить контекстуальные характеристики социально-медийного контента университетов — исследовательских кейсов. Автоматизированный мониторинг социальных сетей с использованием сервиса аналитики цифровых аккаунтов «LiveDune» (объем выгрузки 200 университетских аккаунтов в крупнейших социальных медиа, глубина — период с 01.03.2021 по 01.09.2021 г.) обеспечил получение эмпирических данных о структурных характеристиках онлайн-бренда университетов: социально-демографические параметры аудитории, вовлеченной в университетские потоки, масштаб и динамику публикационной
активности, уровень пользовательского резонанса в отношении вузовского онлайн-контента.
результаты исследования
Реализованное на первом этапе прикладного исследования когнитивное картирование контента, размещаемого в цифровых аккаунтах университетов, позволило определить содержательные характеристики материалов по следующим показателям:
• степень формализованное™ контента;
• тематическое наполнение;
• направленность по отношению к целевым группам;
• степень персонифицированности;
• технологии брендирования контента.
По результатам картирования выявлен ряд закономерностей, отражающих преобладающие стратегии в цифровом менеджменте университетов (табл. 1). В основном вузы нацелены на взаимодействие с внутренней аудиторией: группой студентов (Финуниверситет, РАНХиГС, РЭУ, РУДН) и научно-преподавательским составом (МГИМО). При этом достигается баланс между материалами, направленными студентами и сотрудниками. Только один из исследуемых университетов агрегирует в собственных аккаунтах значительную долю контента, направленного абитуриентам и их родителям (НИУ ВШЭ). В период приемной кампании (май-август) наблюдается некоторое увеличение доли материалов для абитуриентов в цифровых аккаунтах всех университетов, но в совокупном объеме контента она остается низкой (не более 20%). Ни один из вузов не взаимодействует активно с внешними акторами (СМИ, блогерами, лидерами мнений, экспертным сообществом и др.) посредством собственных цифровых представительств. Данный факт обуславливает низкую тематическую дифференциацию контента.
Большинство вузов работают в привычном формате информирования, предлагая целевой аудитории новостные материалы, анонсы и пресс-релизы университетских событий (чаще всего, дублируемые с официального сайта). Зафиксирована устойчивая корреляция между доминирующей тематикой контента и другими показателями. Значительная часть размещаемых в аккаунтах публикаций де-персонифицирована (не связана с конкретными акторами), формализирована (написана в деловом стиле). В ходе картирования практически не замечено использование новых форматов представления контента и мультимедийных возможностей, предоставляемых современными цифровыми плат-
Таблица 1 / Table 1
характеристики социально-медийного контента университетов / Characteristics of social media
content of universities
Вуз преобладающая тематика контента преобладающая целевая группа
Финансовый университет Процесс обучения, проблемы студентов и преподавателей Студенты
НИУВШЭ Развлекательный контент Абитуриенты, студенты
РАНХиГС Процесс обучения, проблемы студентов и преподавателей Студенты
РЭУ Процесс обучения, проблемы студентов и преподавателей Студенты
МГИМО Научно-исследовательская деятельность Научно-педагогические работники, сотрудники
РУДН Процесс обучения, проблемы студентов и преподавателей Студенты
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors.
формами («Instagram», «Telegram», «TikTok» и др.). Исключением является ряд аккаунтов НИУ ВШЭ, администрируемых самими студентами. Игнорирование основных правил управления социально-медийными потоками и дисфункциональность университетских аккаунтов заметно сужает круг возможностей масштабирования аудитории и выстраивания системы эффективной коммуникации с каждой из целевых групп.
Определение используемых университетами технологий брендирования фирменного контента подтверждает выдвинутые предположения (рис. 1). Обмен актуальной информацией производится примерно в половине всех размещаемых материалов. В то же время данная технология брендирования является наиболее низкоэффективной в современном сетевом пространстве. Особое внимание стоит обратить на использование ценностной технологии, связанной с попыткой брендирования контента через формулирование и ассоциацию аудитории с общими ценностями. НИУ ВШЭ и Финансовый университет показывают успешные попытки организации контента посредством данной технологии.
Ключевая проблема состоит в том, что ряд технологий (вовлечение аудитории в символическую активность, ассоциация с авторитетными персонами) могут демонстрировать высокую эффективность и вызывать широкий пользовательский резонанс только при условии удачной «упаковки» контента. Как уже было сказано, обеспечение разнообразия тематик и форматов для отечественных университетов весьма затруднительно.
Для соотношения данных о содержательных характеристиках контента с особенностями его восприятия целевыми аудиториями применяется автоматизированный киберметрический анализ. Социально-демографические характеристики пользователей, вовлеченных в активность университетских сообществ, показывают сильную связь с нацеленностью контента на определенные сегменты аудитории. В цифровых аккаунтах университетов, ориентированных на студенческую аудиторию, доминирует широкая возрастная группа 16-35 лет (диапазон 48-56%), распределенная равномерно среди всех популярных аккаунтов. В то же время аудитория цифровых сообществ университетов демонстрирует гендерный баланс. Таким образом, можно соотнести характеристики доминирующих аудиторий и размещаемого контента.
Для этого предлагается оценить характер реакций вовлеченных пользователей. Данные по всем цифровым аккаунтам включили следующие реакции: лайки, комментарии, репосты в расчете на 1 публикацию (табл. 2). Общим показателем вовлеченности участников сообществ можно считать ER (engagement rate), включающий весь объем пользовательских реакций с учетом числа подписчиков каждого аккаунта и количества просмотров каждой конкретной публикации. На основе полученных данных университеты были ранжированы по общему уровню вовлеченности (в порядке уменьшения показателей).
Результаты позволяют разделить исследуемые университеты на три группы, исходя из эффек-
■ Брендирование через
Финуниверситет вовлечение в символическую
активность
■ Брендирование через позитивное сравнение
НИУ ВШЭ
РАНХиГС ■ Брендирование через обмен актуальной информацией
РЭУ ■ Брендирование через
ассоциацию с общими
ценностями
МГИМО ■ Брендирование через
ассоциацию с авторитетными
РУДН персонами
Другое
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Рис. 1 / Fig. 1. Распределение социально-медийного контента по используемым технологиям брендирования, % / Distribution of social media content by branding technologies used, %
Источник/Source: составлено авторами / rompi^d by the authors.
тивности восприятия цифрового контента. Для
вузов первой группы характерны равномерные :
показатели всех пользовательских реакций. Это :
свидетельствует о высокой вовлеченности ауди- ]
торий в активность сообществ, а также способно- ;
сти аккаунтов поддерживать постоянный интерес ] аудитории к публикуемому контенту. Вузам второй
группы свойственна некоторая неравномерность ; в пользовательских реакциях. В данном случае
возможны следующие сценарии: 1) отдельные <
виды контента, встречающиеся реже остальных, :
привлекают аудиторию значительно сильнее (мень- <
ше лайков, больше репостов и комментариев); 2) ]
для наращивания количественных показателей <
и стимулирования пользовательский активности ]
используются технологии искусственной «накрут- ]
ки» (резкое увеличение одного из показателей, '
несоответствие показателей охвата аудитории ] и просмотров публикаций). Можно предположить
о существовании третьей группы университетов, г
чьи сообщества характеризуются полным отсутст- ]
вием интереса пользователей к контенту, низки- ,
ми показателями пользовательской активности. ; Стоит сказать, что среди исследуемых вузов нет представителей данной группы. Отметим также, что результаты сравнения университетов можно
считать достоверными, так как для каждого из них <
выбрано равное количество релевантных и актив- ]
ных цифровых сообществ, средний охват аудитории <
которых отличается не более чем на 15%. ]
Сопоставление результатов картирования и ранжирования университетов, исходя из уровня пользовательских реакций, подтверждает тот факт, что наибольший интерес среди аудитории современных университетов вызывает неформальный и персонализированный контент на разнообразные темы. При этом наиболее успешной является стратегия адресации контента разным представителям аудитории, исходя из их возраста, профессионального статуса, принадлежности к университету или иных характеристик, значимых для восприятия контента. Фактически часть вузов может в ближайшее время перейти к микротаргетированию — технологии сегментирования цифровой аудитории, прямой коммуникации и формирования оригинального контента для каждого сегмента. Данный тезис подтверждается динамикой изменения охвата аудитории крупнейших университетских цифровых сообществ. Вузы, демонстрирующие успешные практики таргетирования в социальных медиа (НИУ ВШЭ) или приближенные к этому (Финуниверситет, РАНХиГС) демонстрируют наиболее высокие темпы прироста аудитории — от 5 до 7% с начала 2021 г. (рис. 2).
ВЫВОДЫ
По итогам проведенного исследования можно сделать следующие выводы. Во-первых, социально-медийное сопровождение деятельности отечественных университетов отличается низкой функциональностью, несмотря на достаточно высокие
Таблица 2 / Table 2
Усредненные индикаторы пользовательских реакций в аккаунтах университетов / Average indicators of user reactions in university accounts
Вуз лайки Репосты Комментарии Вовлеченность (ранг)
Финуниверситет 63 32 12 2
НИУВШЭ 79 36 29 1
РАНХиГС 28 21 11 3
РЭУ 39 16 4 4
МГИМО 27 14 3 6
РУДН 47 18 3 5
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors.
Рис. 2 / Fig. 2. Изменение охвата аудитории университетов в социальных медиа с начала 2021 г., % / Changes in social media coverage of university audiences since early 2021, %
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors.
показатели присутствия на различных цифровых площадках, а взаимодействие вузов с внутренними аудиториями довольно ограниченное. Во-вторых, контент большинства университетов отличается слабым тематическим разнообразием и посвящен, в большей степени, внутриуниверситетской научно-образовательной повестке. В-третьих, наблюдается тенденция к диверсификации тем, форматов и технологий брендирования контента среди некоторых университетов, что повышает уровень пользовательского интереса к контенту вузов. В ходе исследования выделены три типа управления цифровыми сообществами университетов, исходя из ключевых показателей пользовательской активно-
сти, связанные с выявленными характеристиками публикаций. В-четвертых, позитивные эффекты таргетирования связаны с присутствием неформальных тематических материалов, адресованных разным сегментам аудитории, с учетом их предпочтений и особенностей потребления контента.
Перспективным направлением исследования является анализ структурных характеристик отобранных университетских сообществ посредством методики социального графа для определения вну-тригрупповых связей и лидеров мнений. Кроме того, возможно углубление анализа доминирующего контента в контексте особенностей его восприятия различными сегментами пользователей.
список источников / references
1. Foroudi P., Yu О., Gupta S., Foroudi M. Enhancing university brand image and reputation through customer value co-creation behaviour. Technological Forecasting and Social Change. 2019;(138):218-227.
2. Panda S., Pandey S., Bennett A., Tian X. University brand image as competitive advantage: a two-country study. International Journal of Educational Management. 2019;33(2):234-251.
3. Shehzadi S., Nisar O., Hussain M., Basheer M., Hameed W., Chaudhry N. The role of digital learning toward students' satisfaction and university brand image at educational institutes of Pakistan: a post-effect of COVID-19. Asian Education and Development Studies. 2021;10(2):276-294.
4. Effah E. A. The Effect of Brand Image on University Preference. The IUP Journal of Brand Management. 2020;17(4):41-63.
5. Sultan P., Wong H. How service quality affects university brand performance, university brand image and behavioural intention: the mediating effects of satisfaction and trust and moderating roles of gender and study mode. Journal of Brand Management. 2019;(26):332-347.
6. Polyorat K., Preechapanyakul W. University branding: the impact of University personality on University distinctiveness and University identification. Journal of Critical Reviews. 2020;7(5):703-709.
7. Damian R., Calvin J. Understanding Digital Marketing: Marketing Strategies for Engaging the Digital Generation. London: Kogan Page; 2012. 304 p.
8. Pang A., Yingzhi Tan E., Song-Oi Lim R., Yue-Ming Kwan T., Bhardwaj Lakhanpal P. Building effective relations with social media influencers in Singapore. Media Asia. 2016;43(1):56-68.
9. Freberg K., Graham K., McGaughey K. Who are the social media influencers? A study of public perceptions of personality. Public Relations Review. 2011;(37):90-92.
10. Косарева О. Е. Использование социальных медиа как источника информации для анализа имиджа вуза. Вестник ОрелГИЭТ. 2013;3(25):69-74.
Kosareva O. E. Using social media as a source of information to analyse the image of the university. Vestnik OrelGIET= Bulletin OrelGIET. 2013;3(25):69-74. (In Russ.).
11. Петруша П. Г. Оценка известности брендов российских университетов на международном рышке образования с использованием метрик социальны« сетей. Политический маркетинг. 2018;6(256):3-11.
Petrusha P. G. Assessment of the brand awareness of Russian universities in the international education market using social media metrics. Politicheskiy marketing = Political Marketing. 2018;6(256):3-11. (In Russ.).
12. Шевченко Д. А., Локтюшина Ю. В. Эффективность веб-сайтов высших учебнык заведений. Методика оценки конкурентоспособности сайта вуза в интернете. М.: ННОУ «МИПК»; 2014. 141 с.
Shevchenko D. A., Loktyushina Yu. V. The effectiveness of higher education websites. Methodology for assessing the competitiveness of a university website on the Internet. Moscow: MIPK; 2014. 141 p. (In Russ.).
13. Евгеньева Т. В., Усманова З. Р. Особенности влияния цифровык коммуникаций на профессиональную культуру и адаптацию студентов социально-политических специальностей. Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2018;8(6):12-18.
Evgenieva T. V., Usmanova Z. R. Features of the influence of digital communications on professional culture and adaptation of students of socio-political specialities. Gumanitarnyye nauki. Vestnik Finansovogo universiteta = Humanities and Social Sciences. Bulletin of the Financial University. 2018;8(6):12-18. (In Russ.).
14. Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Пырма Р. В., Азаров А. А. Критерии для рейтингования уровня и качества цифровизации процесса образования в вузах РФ. Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 4: История. Регионоведение. Международные отношения. 2020;25(2):268-283.
Brodovskaya E. V., Dombrovskaya A. Yu., Pyrma R. V., Azarov A. A. Criteria for rating the level and quality of digitali-sation of the education process in Russian universities. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 4: Istoriya. Regionovedeniye. Mezhdunarodnyye otnosheniya = Bulletin of the Volgograd State University. Series 4: History. Regional Studies. International Relationships. 2020;25(2):268-283. (In Russ.).
15. Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Петрова Т. Э., Пырма Р. В., Азаров А.А. Цифровая среда ведущих университетов мира и РФ: результаты сравнительного анализа данных сайтов. Высшее образование в России. 2019;28(12):9-22.
Brodovskaya E. V., Dombrovskaya A. Yu., Petrova T. E., Pyrma R. V., Azarov A. A. The digital environment of the leading universities in the world and the Russian Federation: the results of a comparative analysis of these sites. Vyssheye obrazovaniye v Rossii = Higher education in Russia. 2019;28(12):9-22. (In Russ.).
16. Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Карзубов Д. Н., Синяков А. В. Развитие методологии и методики интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в социальных медиа. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2017;(5):79-141.
Brodovskaya E.V., Dombrovskaya A. Yu., Karzubov D. N., Sinyakov A.V. Development of methodology and techniques for intelligent search for digital markers of political processes in social media. Monitoring obshchestvennogo mneniya: ekonomicheskiye i sotsial'nyye peremeny = Monitoring Public Opinion: Economic and Social Change. 2017;(5):79-141. (In Russ.).
информация об авторах
Елена Викторовна Бродовская — доктор политических наук, профессор Департамента политологии, директор
Центра политических исследований, Финансовый университет, Москва, Россия
brodovskaya@inbox.ru
Анна Юрьевна Домбровская — доктор социологических наук, профессор Департамента политологии, главный научный сотрудник Центра политических исследований, Финансовый университет, Москва, Россия an-doc@yandex.ru
Владимир Андреевич Лукушин — лаборант-исследователь Центра политических исследований, студент 4-го курса факультета социальных наук и массовых коммуникаций, Финансовый университет, Москва, Россия lukushin@aol.com
ABOUTTHEAUTHORs
Elena V. Brodovskaya — Doctor of Political Sciences, Professor, Department of Political Sciences, Director of the
Centre for Political Studies, Financial University, Moscow, Russia
brodovskaya@inbox.ru
Anna Yu. Dombrovskaya — Doctor of Sociology, Professor, Department of Political Sciences, Chief Researcher at the
Centre for Political Studies, Financial University, Moscow, Russia
an-doc@yandex.ru
Vladimir A. Lukushin — Research Assistant, Centre for Political Studies, Financial University, Moscow, Russia lukushin@aol.com
Заявленный вклад авторов:
Е. В. Бродовская — общее руководство исследованием, формулирование проблемного поля исследования, редактирование текста.
A. Ю. Домбровская — формулирование теоретико-методологической основы, проведение обзора исследований по проблеме.
B. А. Лукушин — сбор данных: реализация когнитивного картирования и киберметрического анализа, работа над результатами и выводами.
Authors' declared contribution:
E. V. Brodovskaya — general research management, formulation of the problem field of research, text editing. A. Yu. Dombrovskaya — formulating a theoretical and methodological basis, reviewing research on the problem. V.A. Lukushin — data collection: implementation of cognitive mapping and cybermetric analysis, work on the results and conclusions.
Статья поступила 10.10.2021; принята к публикации 05.11.2021. Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи. The article was received on 10.10.2021; accepted for publication on 05.11.2021. The authors read and approved the final version of the manuscript.
