Трансформация параметров сообщений молодежи в социальных сетях
Отзывы
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)


Всего просмотров
900


Скачивания
98
Образовательные программы
УДК
159.9 Психология
Дата выпуска
04.08.2020
Год выпуска
2020
DOI
10.31857/S020595920009331-0
Трансформация параметров сообщений молодежи в социальных сетях
Аннотация

Рассмотрены возможности когнитивного и прагмалингвистического подходов к изучению трансформации сообщений пользователей социальных сетей Интернет. В течение двух этапов (в 2013–2014 гг. и в 2018–2019 гг.) исследовались особенности параметров сообщений молодежи в социальных сетях: диапазон и качество речевых единиц, коммуникативные паттерны и модальность коммуникации. Основную выборку составили 155 аккаунтов молодых людей (средний возраст 21,2±1,46 лет). С помощью методов критического дискурс-анализа и функциональной прагматики проанализировано 16 181 сообщений, 118 диалогов. Установлено, что структура сообщений в коммуникативном поведении молодежи в социальных сетях характеризуется трансформацией из вербально-образной в образно-символическую. В период исследования выявлено возрастание амбивалентности речевых сообщений (до 16 %) и снижение позитивной направленности коммуникативных стратегий (снижение стратегий симпатии с 255 до 187) и, как следствие, формирование неконструктивных коммуникативных паттернов. Картина модальности сообщений в период 2018–2019 гг. значимо отличается от картины 2013–2014 гг. превалированием отрицательной модальности речевых сообщений (43 %) над положительной (41 %) и появлением амбивалентных речевых сообщений (16 %).

Об авторах
Никишина В. Б.
Профессор кафедры организации непрерывного образования факультета дополнительного профессионального образования
ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Петраш Е. А.
Профессор кафедры организации непрерывного образования факультета дополнительного профессионального образования
ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Моргун А. Н.
Доцент кафедры организации непрерывного образования факультета дополнительного профессионального образования
ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Тарасова А. Е.
Заведующий кафедрой психологии здоровья и нейропсихологии
ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Библиография

1. Аналитический портал WeAreSocial. Электронный ресурс: URL: https://wearesocial.com.

2. 14th International Conference on Cyber Warfare and Security, ICCWS 2019; Stellenbosch; South Africa; 28 February 2019 — 1 March 2019.

3. Давыдова Ю.В. Определение тематической релевантности сообщений в задаче мониторинга виртуальных социальных сетей для обеспечения информационно-психологической безопасности личности // International Journal of Open Information Technologies. 2019. Т. 7. № 4. С. 11–18.

4. Митягина В.А. Унификация в коммуникативном поведении: феномен вежливости // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. 2005. № 3. С. 39–45.

5. Морозова А.А. Проблемные моменты коммуникативного взаимодействия в социальных сетях // Вестник Челябинского государственного университета. Филология. Искусствоведение. Вып. 93. 2014. № 26 (355). С. 76–80.

6. Никишина В.Б., Петраш Е.А., Запесоцкая И.В. Лингвосемантические характеристики коммуникативного поведения молодежи в социальных сетях // Психологический журнал. 2017. Т. 38. № 5. С. 69–79.

7. Онлайн-портал статистики Statista. Электронный ресурс: URL: https://www.statista.com/.

8. Риппинен Т.О., Слободская Е.Р. Взаимосвязи личностных особенностей подростков с повседневным использованием компьютера // Психологический журнал. 2014. Т. 35. № 4. С. 30–37.

9. Рязанова Н.Ю., Сперцян К.М. Сравнительный анализ методов определения эмоциональной окраски сообщений в социальных сетях с применением обучения с учителем // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2018. № 21. С. 417–423.

10. Система мониторинга социальных медиа “BrandAnalytics”. Электронный ресурс: URL: https://br-analytics.ru.

11. Терентьева И.Н. Сетевые коммуникации: новая реальность управления // Вестник НГТУ им. Р.Е. Алексеева. Серия “Управление в социальных системах. Коммуникативные технологии”. 2016. С 23–27.

12. Шпомер Е.А. Принцип критики в коммуникативном поведении: к проблеме соотношения коммуникативных законов и типологии языковых личностей коммуникантов // Научно-информационный журнал “Армия и общество”. 2011. № 1(25). С. 45–49.

13. De Bruijn G.-J. To frame or not to frame? Effects of message framing and risk priming on mouth rinse use and intention in an adult population-based sample. Journal of Behavioral Medicine. 2018. V. 42. № 2. 15 April 2019. P. 300–314. doi:10.1007/s10865-018-9972-1.

14. Guillot-Wright S.P., Lu Y., Torres E. D. et al. Design and Feasibility of a School-Based Text Message Campaign to Promote Healthy Relationships. School Mental Health. 2018. V. 10. № 4. P. 428–436.

15. Housley W., Webb H., Williams M. et al. Interaction and Transformation on Social Media: The Case of Twitter Campaigns // Social Media and Society. 2018. V.4. № 1.

16. Johnston C., Davis W.E. Motivating exercise through social media: Is a picture always worth a thousand words? // Psychology of Sport & Exercise. 2019, V.41.P.119–126.

17. Jorgensen M.V., Phillips L.G. Discourse-analysis. Theory and method. Kharkov: Publisher: Humanitarian centre, 2008.

18. Majid S., Lopez C., Megicks P., & Lim W.M. Developing effective social media messages: Insights from an exploratory study of industry experts. Psychology&Marketing. 2019 V.36. № 6. P. 551–564.

19. Pancer E., Chandler V., Poole M., & Noseworthy T.J. How Readability Shapes Social Media Engagement. Journal of Consumer Psychology. V. 29. № 2. April 2019. P. 262–270.

20. Rubenking B. Emotion, Attitudes, Norms and Sources: Exploring Sharing Intent of Disgusting Online Videos. Computers in Human Behavior.2019. V.96. P. 63–71.

21. Swickert R.J., Hittner J.B., Harris J.L., Herring J.A. Relationships among Internet use, personality and social support // Computers in Human Behavior. 2002. V. 18. № 4. P. 437–451.

22. Tseng T.H., Hsieh S.H. Determinants of emoticon usage in mobile instant messaging: a construal level theory perspective. Behaviour&InformationTechnology. 2019. V. 38. № 3. 4 March. P. 289–301.

23. Vashishtha S., Susan S. Fuzzy Rule based Unsupervised Sentiment Analysis from Social Media Posts // Expert Systems with Applications. 2019. V. 138, № 112834. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112834.

Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас