Virtual Communication and Social Networks Virtual Communication and Social Networks Виртуальная коммуникация и социальные сети 2782-4799 2782-4802 64820 10.21603/2782-4799-2023-2-4-255-263 RXJPKL ПСИХОЛОГИЯ И СОЦИОЛОГИЯ ВИРТУАЛЬНОЙ КОММУНИКАЦИИ И СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ PSYCHOLOGY AND SOCIOLOGY OF VIRTUAL COMMUNICATION AND SOCIAL NETWORKS ПСИХОЛОГИЯ И СОЦИОЛОГИЯ ВИРТУАЛЬНОЙ КОММУНИКАЦИИ И СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ Digital Footprints in Ecology: Empirical Research Цифровые следы в экологии: опыт эмпирического исследования Щекотин Евгений Викторович Schekotin Evgeniy Viktorovich e.v.shchekotin@edu.nsuem.ru Дунаева Дарья Олеговна Dunaeva Darya Olegovna Басина Полина Александровна Basina Polina Aleksandrovna Вахрамеев Павел Сергеевич Vakhrameev Pavel Sergeevich Новосибирский государственный университет экономики и управления Новосибирск Россия Novosibirsk State University of Economics and Management Novosibirsk Russian Federation Национальный исследовательский Томский государственный университет Томск Россия Tomsk State University Tomsk Russian Federation Национальный исследовательский Томский государственный университет Томск Россия Tomsk State University Tomsk Russian Federation Череповецкий государственный университет Череповец Россия Cherepovets State University Cherepovets Russian Federation 02 06 2023 02 06 2023 2 4 255 263 03 05 2023 24 05 2023 https://vestnik-hss.kemsu.ru/en/nauka/article/64820/view

Помимо собственно экологических данных (т. е. данных, которые были произведены и собраны профессиональными экологами для решения определенных экологических задач), для изучения экологических проблем могут использоваться и другие источники открытых данных. Например, данные, созданные пользователями для иных целей и извлеченные из социальных медиа, могут использоваться для изучения биоразнообразия, экологического мониторинга, анализа экологических практик и решения многих других задач. Рассматривается возможность использования цифровых следов пользователей в социальных сетях для изучения экологических проблем. Анализируется и обобщается опыт такого рода исследований. Представлены результаты эмпирического исследования сообщений в социальной сети ВКонтакте о качестве атмосферного воздуха в г. Череповец. Методология включает в себя отбор релевантных сообществ в социальной сети ВКонтакте, относящихся к г. Череповец; выгрузку и автоматическую классификацию сообщений; анализ данных методом тематического моделирования и контент-анализ. Было выделено 48 сообщений, затрагивающих проблему качества атмосферного воздуха в г. Череповец. Для дальнейшего анализа выбранных текстов использовалась платформа для анализа данных PolyAnalyst. Исследование охватывает период с 01.01.2020 по 31.10.2022. Представлено 4 наиболее популярных сообщения, в которых обсуждается проблематика качества атмосферного воздуха. Наиболее часто встречающиеся словосочетания в выделенном датасете: загрязняющее вещество, атмосферный воздух, вредное вещество, выброс аммиака, жидкие комплексные удобрения, концентрация аммиака. Выделены организации, которые встречаются в данном наборе сообщений. Результаты дают представление об оценках пользователями социальной сети ВКонтакте качества атмосферного воздуха в г. Череповец. Социальные сети могу служить хорошим инструментом для оперативного мониторинга интереса к экологическим проблемам, т. к. они прочно занимают первое место в формировании экологической повестки, опережая телевидение и другие источники информации. По данным опроса Общероссийского народного фронта, проведенного в конце 2020 г. среди жителей г. Череповец, грязным воздух назвали 0 % опрошенных, чистым – 40 %. Тот факт, что 0 % респондентов оценили воздух как грязный, вызывает определенные вопросы, т. к. по меньшей мере раз в неделю загрязнение воздуха по данным этого же опроса ощущает 41 % жителей.

In addition to the environmental data (i.e., data that has been produced and collected by professional ecologists to solve certain environmental problems), other sources of open data can be used to study environmental problems. For example, data created by users for other purposes and extracted from social media can be used to study biodiversity, monitor environment and analyze environmental practices. The article represents a summary of such an empirical study that featured messages about air pollution in the city of Cherepovets published in the VKontakte social network. The study covered the period from January 01, 2020, to October 31, 2022. The methodology included the following steps: selecting relevant network communities; uploading and classifying the relevant messages; thematic modeling and content analysis. The sample included 48 messages that introduced the problem of air pollution in Cherepovets. The PolyAnalyst data analysis platform revealed the following most common phrases: polluting substance, atmospheric air, harmful substance, ammonia emission, liquid complex fertilizers, ammonia concentration. The article also contains a list of industrial enterprises mentioned as polluting agents. The results illustrate the opinions of social net users about the quality of air in Cherepovets. It can be concluded that social networks might help monitor the interest in environmental problems, because they shape the environmental agenda ahead of television and other information sources.

 качество воздуха интернет-экология цифровые следы социальные сети ВКонтакте интеллектуальный анализ данных моногорода Череповец air quality internet ecology digital footprints social networks VKontakte data mining monotowns Cherepovets Исследование выполнено при под- держке Программы развития ТГУ (Приоритет-2030), проект НУ 2.3.3.22 ОНГ. The study was supported by the Tomsk State University as part of Development Program of Priority 2030, project no. NU 2.3.3.22 ONG.

Белик И. С., Камдина Л. В. Взаимосвязь антропогенного воздействия и качества жизни населения в Свердловской и Челябинской областях. Вестник Челябинского государственного университета. 2018. № 7. С. 39-48. https://doi.org/10.24411/1994-2796-2018-10705 Belik I. S., Kamdina L. V. Analysis of the relationship between human impact and quality of population life (on the example of Sverdlovsk and Chelyabinsk regions). Bulletin of Chelyabinsk State University, 2018, (7): 39-48. (In Russ.)] https://doi.org/10.24411/1994-2796-2018-10705 Бронников И. А., Белоусов Г. Ф., Горбачев М. В. Факторы формирования и развития региональных экологических протестных движений в современной России. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2021. № 59. С. 214-223. https://doi.org/10.17223/1998863X/59/20 Bronnikov I. A., Belousov G. F., Gorbachev M. V. Factors of formation and development of regional environmental protest movements in modern Russia. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Filosofiya. Sotsiologiya. Politologiya, 2021, (59): 214-223. (In Russ.)] https://doi.org/10.17223/1998863X/59/20 Васенина И. В., Сушко В. А. Влияние промышленной инфраструктуры на экологию региона и качество жизни местного населения. Социология. 2020. № 2. С. 205-214. https://www.elibrary.ru/ijqcpz Vasenina I. V., Sushko V. A. Influence of industrial infrastructure on the ecology of the region and quality of life of local population. Sociology, 2020, (2): 205-214. (In Russ.)] https://www.elibrary.ru/ijqcpz Гольбрайх В. Б. Медиапотребление членов виртуальных экологических протестных сообществ (на примере конфликта вокруг мусорного полигона в Архангельской области). Вестник Томского государственного университета. 2021. № 472. С. 56-63. https://doi.org/10.17223/15617793/472/7 Golbraikh V. B. News consumption by members of virtual environmental protest communities (on the example of the conflict over a landfill in Arkhangelsk oblast). Tomsk State University Journal, 2021, (472): 56-63. (In Russ.)] https://doi.org/10.17223/15617793/472/7 Дунаева Д. О. Методология сбора данных из открытых онлайн-источников для оценки качества жизни населения (на примере социальной сети ВКонтакте). Перспективы развития фундаментальных наук: XIX Междунар. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. (Томск, 26-29 апреля 2022 г.) Томск: ТПУ, 2022. С. 14-16. https://www.elibrary.ru/dsuvyp Dunaeva D. O. Methodology for collecting data from open online sources to assess the quality of life of the population (using the example of the social network "VKontakte"). Prospects of fundamental sciences development: Proc. XIX Intern. Conf. of students, postgraduate students, and young scientists, Tomsk, 26-29 Apr 2022. Tomsk: TPU, 2022, 14-16. (In Russ.)] https://www.elibrary.ru/dsuvyp Ермолаева П. О., Ермолаева Ю. В., Башева О. А. Цифровой экологический активизм как новая форма экологического участия населения. Социологическое обозрение. 2020. Т. 19. № 3. С. 376-408. https://doi.org/10.17323/1728-192x-2020-3-376-408 Ermolaeva P. O., Ermolaeva Yu. V., Basheva O. A. Digital environmental activism as the new form of environmental participation. Russian sociological review, 2020, 19(3): 376-408. (In Russ.)] https://doi.org/10.17323/1728-192x-2020-3-376-408 Расторгуев С. В., Тян Ю. С. Протестный экоактивизм в цифровой среде (на примере «Красноярского кейса»). Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 6. С. 53-75. https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.6.2017 Rastorguev S. V., Tyan Yu. S. Protest eco-activism in the digital environment (on the example of the "Krasnoyarsk case"). Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, 2021, (6): 53-75. (In Russ.)] https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.6.2017 Рыбакова М. В., Зверева М. М. Экологическая обстановка в Москве: оценка динамики общественного мнения по результатам опросов 2013-2022 гг. Власть. 2022. Т. 30. № 5. С. 156-162. https://doi.org/10.31171/vlast.v30i5.9256 Rybakova M. V., Zvereva M. M. The environmental situation in Moscow: assessment of the dynamics of public opinion based on the results of polls in 2013-2022. Vlast, 2022, 30(5): 156-162. (In Russ.)] https://doi.org/10.31171/vlast.v30i5.9256 Соколов А. В., Беляков А. А. Трансформация и поддержка экологических повесток в протестных кампаниях в социальных сетях. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2022. № 67. С. 202-215. https://doi.org/10.17223/1998863X/67/18 Sokolov A. V., Belyakov A. A. Transformation and support of environmental agendas in protest campaigns on social network sites. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Filosofiya. Sotsiologiya. Politologiya, 2022, (67): 202-215. (In Russ.)] https://doi.org/10.17223/1998863X/67/18 Щекотин Е. В., Гойко В. Л., Басина П. А., Бакулин В. В. Использование машинного обучения для изучения качества жизни населения: методологические аспекты. Цифровая социология. 2022. Т. 5. № 1. С. 87-97. https://doi.org/10.26425/2658-347X-2022-5-1-87-97 Shchekotin E. V., Goiko V. L., Basina P. A., Bakulin V. V. Using machine learning to study the population life quality: methodological aspects. Digital Sociology, 2022, 5(1): 87-97. (In Russ.)] https://doi.org/10.26425/2658-347X-2022-5-1-87-97 Boldrocchi G., Storai T. Data-mining social media platforms highlights conservation action for the Mediterranean critically endangered blue shark Prionace glauca. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 2021, 31(11): 3087-3099. http://dx.doi.org/10.1002/aqc.3690 Boldrocchi G., Storai T. Data-mining social media platforms highlights conservation action for the Mediterranean critically endangered blue shark Prionace glauca. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 2021, 31(11): 3087-3099. http://dx.doi.org/10.1002/aqc.3690 Chamberlain J. Using social media for biomonitoring: how Facebook, Twitter, Flickr and other social networking platforms can provide large-scale biodiversity data. Advances in Ecological Research, 2018, 59: 133-168. https://doi.org/10.1016/bs.aecr.2018.06.001 Chamberlain J. Using social media for biomonitoring: how Facebook, Twitter, Flickr and other social networking platforms can provide large-scale biodiversity data. Advances in Ecological Research, 2018, 59: 133-168. https://doi.org/10.1016/bs.aecr.2018.06.001 Hale R. L., Cook E. M., Beltrán B. J. Cultural ecosystem services provided by rivers across diverse social-ecological landscapes: a social media analysis. Ecological Indicators, 2019, 107. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105580 Hale R. L., Cook E. M., Beltrán B. J. Cultural ecosystem services provided by rivers across diverse social-ecological landscapes: a social media analysis. Ecological Indicators, 2019, 107. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105580 Jarić I., Bellard C., Correia R. A., Courchamp F., Douda K., Essl F., Jeschke J. M., Kalinkat G., Kalous L., Lennox R. J., Novoa A., Proulx R., Pyšek P., Soriano-Redondo A., Souza A. T., Vardi R., Veríssimo D., Roll U. Invasion culturomics and iEcology. Conservation Biology, 2021, 35(2): 447-451. https://doi.org/10.1111/cobi.13707 Jarić I., Bellard C., Correia R. A., Courchamp F., Douda K., Essl F., Jeschke J. M., Kalinkat G., Kalous L., Lennox R. J., Novoa A., Proulx R., Pyšek P., Soriano-Redondo A., Souza A. T., Vardi R., Veríssimo D., Roll U. Invasion culturomics and iEcology. Conservation Biology, 2021, 35(2): 447-451. https://doi.org/10.1111/cobi.13707 Jarić I., Correia R. A., Brook B. W., Buettel J. C., Courchamp F., Di Minin E., Firth J. A., Gaston K. J., Jepson P., Kalinkat G., Ladle R., Soriano-Redondo A., Souza A. T., Roll U. iEcology: harnessing large online resources to generate ecological insights. Trends in Ecology & Evolution, 2020, 35(7): 630-639. https://doi.org/10.1016/j.tree.2020.03.003 Jarić I., Correia R. A., Brook B. W., Buettel J. C., Courchamp F., Di Minin E., Firth J. A., Gaston K. J., Jepson P., Kalinkat G., Ladle R., Soriano-Redondo A., Souza A. T., Roll U. iEcology: harnessing large online resources to generate ecological insights. Trends in Ecology & Evolution, 2020, 35(7): 630-639. https://doi.org/10.1016/j.tree.2020.03.003 LaDeau S. L., Han B. A., Rosi-Marshall E. J., Weathers K. C. The next decade of big data in ecosystem science. Ecosystems, 2017, 20(2): 274-283. https://doi.org/10.1007/s10021-016-0075-y LaDeau S. L., Han B. A., Rosi-Marshall E. J., Weathers K. C. The next decade of big data in ecosystem science. Ecosystems, 2017, 20(2): 274-283. https://doi.org/10.1007/s10021-016-0075-y Ladle R. J., Correia R. A., Do Y., Joo G.-J., Malhado A. C. M., Proulx R., Roberge J.-M., Jepson P. Conservation culturomics. Frontiers in Ecology and the Environment, 2016, 14(5): 269-275. https://doi.org/10.1002/fee.1260 Ladle R. J., Correia R. A., Do Y., Joo G.-J., Malhado A. C. M., Proulx R., Roberge J.-M., Jepson P. Conservation culturomics. Frontiers in Ecology and the Environment, 2016, 14(5): 269-275. https://doi.org/10.1002/fee.1260 Lin C. C. Ecoinformatics: a review of approach and applications in ecological research. Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea, 2020, 1(1): 9-21. https://doi.org/10.22920/PNIE.2020.1.1.9 Lin C. C. Ecoinformatics: a review of approach and applications in ecological research. Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea, 2020, 1(1): 9-21. https://doi.org/10.22920/PNIE.2020.1.1.9 Michel J.-B., Shen Y. K., Aiden A. P., Veres A., Gray M. K., Pickett J. P., Hoiberg D., Clancy D., Norvig P., Orwant J., Pinker S., Nowak M. A., Aiden E. L. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Science, 2011, 331(6014): 176-182. https://doi.org/10.1126/science.1199644 Michel J.-B., Shen Y. K., Aiden A. P., Veres A., Gray M. K., Pickett J. P., Hoiberg D., Clancy D., Norvig P., Orwant J., Pinker S., Nowak M. A., Aiden E. L. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Science, 2011, 331(6014): 176-182. https://doi.org/10.1126/science.1199644 Young J. C., Arthur R., Spruce M., Williams H. T. P. Social sensing of heatwaves. Sensors, 2021, 21(11). https://doi.org/10.3390/s21113717 Young J. C., Arthur R., Spruce M., Williams H. T. P. Social sensing of heatwaves. Sensors, 2021, 21(11). https://doi.org/10.3390/s21113717