Виртуальные русские и их экономические реалии. Коллектив авторов

      2) загрузка этого файла в программу MAXQDA и генерирование «облака слов» для получения визуальной модели содержательных характеристик;

      3) экспорт данных в программу EXCEL и их анализ в этой программе:

      – выявление частоты появления и удельного веса содержательных характеристик в различных видах сообщений;

      – структурирование данных по признаку отношения (позитивного/нейтрального/негативного) к содержательным характеристикам сообщений;

      4) качественный анализ сообщений интернет-пользователей.

      Как уже говорилось, было проведено исследование 1 224 текстовых сообщений. Общий объём информации составил 11 924 слова. В результате подсчёта удельного веса информации о богатстве и богатых людях можно сделать вывод о том, что в отобранных комментариях и статьях авторы достаточно активно выражают своё отношение к предмету исследования – удельный вес содержательных характеристик, выбранных для анализа, составил 31,85 % (табл. 2.3 и 2.4).

      Таблица 2.3. Характеристики проанализированной информации

      Таблица 2.4. Распределение информации по содержательным характеристикам

      Наиболее часто употребляемой является характеристика «богатые», удельный вес которой составляет 26,9 %, при этом удельный вес характеристики «богатство» всего 5,3 %. Выбранные для анализа источники демонстрируют прежде всего отношение к конкретным представителям слоя богатых людей, тогда как более абстрактное понятие богатства не столь характерно для лексикона интернет-пользователей. Кроме того, в сообщениях очень часто употребляется слово «деньги», но данная содержательная характеристика, представляя собой очень важную экономическую реалию, будет рассмотрена в главе 3. Все остальные характеристики существенно уступают «богатым» и «деньгам» в удельном весе. Облако слов, созданное на основе общего массива данных, визуализирует и наглядно подтверждает данный вывод (рис. 2.2).

      На рисунках 2.3–2.8 представлены визуализированные данные, отражающие специфику контента в каждом виде источников в 2016 и 2017 годах.

      Рис. 2.2. «Облако слов», отражающее частоту употребления слов в общем массиве данных

      Рисунок 2.3. «Облако слов», отражающее частоту употребления слов в источнике ВЦИОМ – 2016

      Рис. 2.4. «Облако слов», отражающее частоту употребления слов в источнике ВЦИОМ – 2017

      Рис. 2.5. «Облако слов», отражающее частоту употребления слов в источнике «Независимые статьи – 2016»

      Рисунок 2.6. «Облако слов», отражающее частоту употребления слов в источнике «Независимые статьи – 2017»

      Рис. 2.7.

---

Скачать книгу