Ученые узнали, как новости о Covid-19 распространялись в Сети
Исследование, проведенное командой ученых из Института проблем управления имени В. А. Трапезникова РАН и МФТИ, позволило построить фактическую картину восприятия новостей о коронавирусной инфекции в социальной сети «ВКонтакте» и сделать выводы о том, как пандемия повлияла на динамику доверия к ряду наиболее авторитетных источников в интернете.
Результаты исследования опубликованы на сайте IEEE Xplore. «Мы попытались оценить, как пользователи воспринимали информацию о ковиде на самом деле. Было отмечено много интересных взаимосвязей, которые еще предстоит интерпретировать», — делится Иван Козицин, старший научный сотрудник ИПУ РАН и ассистент кафедры высшей математики МФТИ.
«Нашей задачей было, исходя из наблюдаемых в Сети действий, попытаться оценить то, как источники информации транслируют картину распространения ковида, и то, как на это реагируют пользователи», — добавляет один из авторов исследования Дмитрий Губанов, старший научный сотрудник ИПУ РАН.
Пандемия и самоизоляция заметно отразились на активности в социальных сетях. Целью исследования было выявить взаимосвязи между введением ограничений и жизнью в онлайне. Ученые рассматривали так называемые источники информации — аккаунты СМИ и госорганов, которые были отобраны, исходя из следующих критериев: широкое и полное отражение общественно-значимой тематики и повестки дня, а не только узких направлений; охват аудитории, состоящей из активных живых пользователей.
Всего рассматривалось 66 источников с охватом аудитории в 14,4 миллионов пользователей. Ученые не только наблюдали за стандартными метриками для социальных сетей, но и рассматривали менее очевидные характеристики, такие как уникальность аудитории того или иного источника информации. Например, было замечено, что аккаунт Государственной Думы не входит даже в десятку по количеству публикаций, однако стал лидером среди отобранных 66 источников по количеству комментариев и лайков на один пост, посвященный ковиду.
Рассматривались три периода 2020 года: конец марта (начало пандемии), конец июля (когда все временно успокоилось), конец октября (когда заболеваемость стала расти и были введены дополнительные ограничения). В эти периоды собирались посты, комментарии и лайки к ним. Ученые пришли к выводу, что источники информации оказали социальное воздействие на интернет-пользователей, которые реагируют на это воздействие и выполняют в Сети некоторые действия в соответствии со своими интересами и мнениями (комментируют, репостят или лайкают). Помимо этого, пользователи взаимодействовали между собой.
Ученые считали, что пользователь ковид-активен, если он участвует в обсуждениях постов, упоминающих пандемию. Таковых около полумиллиона аккаунтов, что составляет 3,5 процента от численности подписчиков рассматриваемых источников. Наибольшая активность была отмечена в первую волну коронавируса, после отмены части ограничений активность сильно упала и снова выросла во время второй волны ковида.
Помимо этого, исследователи отметили интересную статистику по активности пользователей: это проявлялось по-разному. Например, легче всего оказалось ставить лайки: так делали 84 процента пользователей. При этом только 16 процентов публиковали комментарии. Усредненно пользователь-лайкер в день оставлял два комментария.
Ключевой вывод ученых – что данные результаты полностью соответствуют объективной ситуации с заболеваемостью Covid-19 в России и, помимо этого, отражают психологию поведения людей. Наиболее ярко менялся объем реакции пользователей: например, во второй период количество постов упало в четыре раза (с 1,1 тысяч в день до 0,3 тысяч), а число комментариев — в семь раз (с 33 тысяч в день до 4,6 тысяч).
Иными словами, пользователи оказались более «чувствительными» к изменению ситуации с пандемией в России по сравнению с вышеназванными источниками информации. Это наблюдение открывает большие перспективы для проведения более детального анализа с наложением временного ряда внешних событий и оценкой реакции пользователей на события.
Кроме того, ученые изучили повестку выбранных источников информации. Методы обработки естественного языка показали, что в целом освещались темы, связанные со статистикой пандемии, с экономикой и влиянием на индустрию, с государственными антиковидными мерами и государственными мерами поддержки, с известными личностями и вакцинами.
Однако не все освещаемые темы, были близки сообществу участников соцсети и резонировали с их интересами. Наибольшее влияние на обсуждения в Сети оказала тема заболеваемости и статистики, а также предпринимаемые государством меры. При этом также можно отметить рост влияния темы вакцин и вакцинации ближе к концу 2020 года.
Если говорить о влиятельности источников информации безотносительно определенных аспектов пандемии, то структурный анализ информационных каскадов выявил, что лишь небольшое число источников обладает существенной влиятельностью, и это источники официальных новостей.
Telegram 
Дзен 
VK 
