обогащения[45]
трудом[46]
обеспеченные люди[47]
насилия[48]
распоряжении[49]
Анализ информации проводился по следующим этапам:
1) группировка сообщений по видам и периодам размещения и создание единого файла, включающего весь массив данных;
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.