Constructing the image of the USSR in traditional media (on the example of Argumenty i Fakty): Experience of statistical and qualitative analysis of communication strategies
The article defines the communication strategies of creating the image of the USSR on the basis of statistical and qualitative analysis of the Argumenty i Fakty content. The empirical basis of the article is based on the material of the newspaper published from 1992 to 2022. The use of statistical methods to analyze all issues (by continuous sampling) made it possible to identify the range of articles that mention the lexemes “USSR”, “Soviet Union”, “Union Soviet”, “country Soviet”. Communication strategies are determined by analyzing the frequency of mentioning certain word forms in the media content. The use of the thematic modeling algorithm, namely, the method of machine learning allowed us to analyze the corpus of documents, to detect patterns of words and phrases that occur most often and thus characterize the content of Argumenty i Fakty, and to automatically group articles in which terms close in meaning occur. Thus, 5757 articles were classified and 95 clusters were identified, which in turn were reduced to 16 large thematic blocks: sports, cinema, economy, music, memory, ideology, politics, education, space, debts and credits, products, man, war in Afghanistan, intelligence, atomic project. The most prominent images of the USSR in the newspaper Argumenty i Fakty appear to be the following: the winner in World War II and the geopolitical rival of the USA in the Cold War. Statistical analysis of the articles proves the importance of the Soviet experience for understanding Russia’s domestic and foreign policy. Qualitative discourse analysis shows the prevalence of positive representation of the Soviet era, which allows to label the USSR as a significant “other” for contemporary Russia. Argumenty i Fakty is characterized as an important agent/subject of the contemporary politics of symbolic identification. Keywords: image of the USSR, quantitative content analysis, Argumenty i Fakty, traditional media, communication strategies.
Суслов Иван Владимирович — канд. социол. наук;
suslov85@inbox.ru
Тихонова Софья Владимировна — д-р филос. наук, проф.;
segedasv@yandex.ru
Балаш Владимир Алексеевич — д-р экон. наук, проф.;
vladimirbalash@yandex.ru
Саратовский государственный университет,
Российская Федерация, 410012, Саратов, ул. Астраханская, 83
Ivan V. Suslov — PhD in Sociology; suslov85@inbox.ru
Sof’ya V. Tikhonova — Dr. Sci. in Philosophy, Professor;
segedasv@yandex.ru
Vladimir A. Balash — Dr. Sci. in Economics, Professor;
vladimirbalash@yandex.ru
Saratov State University,
83, ul. Astrakhanskaya, Saratov, 410012, Russian Federation
Суслов И. В., Тихонова С. В., Балаш В. А. (2024). Конструирование образа СССР в традиционных печатных медиа (на примере «Аргументов и фактов»): опыт статистического и качественного анализа коммуникационных стратегий. Медиалингвистика, 11 (2), 224–236.
URL: https://medialing.ru/konstruirovanie-obraza-sssr-v-tradicionnyh-pechatnyh-media-na-primere-argumentov-i-faktov-opyt-statisticheskogo-i-kachestvennogo-analiza-kommunikacionnyh-strategij/ (дата обращения: 13.12.2024)
Suslov I. V., Tikhonova S. V., Balash V. A. (2024). Constructing the image of the USSR in traditional media (on the example of Argumenty i Fakty): Experience of statistical and qualitative analysis of communication strategies. Media Linguistics, 11 (2), 224–236. (In Russian)
URL: https://medialing.ru/konstruirovanie-obraza-sssr-v-tradicionnyh-pechatnyh-media-na-primere-argumentov-i-faktov-opyt-statisticheskogo-i-kachestvennogo-analiza-kommunikacionnyh-strategij/ (accessed: 13.12.2024)
УДК 81’42
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22–18-00153 «Образ СССР в исторической памяти: исследование медиастратегий воспроизводства представлений о прошлом в России и зарубежных странах».
The research was funded by the Russian Science Foundation grant no. 22–18-00153 “The Image of the USSR in Historical Memory: A Study of Media Strategies for Reproducing Representations of the Past in Russia and Foreign Countries”.
Постановка проблемы
В российском обществе сегодня продолжает существовать запрос на осмысление советского прошлого. Игнорирование факта существования СССР и советского опыта в современной России невозможно. В научном дискурсе особенно широко представлено изучение фильмов, репрезентирующих историю СССР и особенности повседневной жизни советского человека [Липовецкий, Михайлова 2021; Васильева 2018; Шуб 2020; Белов 2020]. Заметны также исследования, посвященные конструированию знаний о «советском» на популярных интернет-площадках [Целыковский и др. 2023; Зубанова 2020].
Разговор о «советском» с массовой аудиторией ведет и традиционная печатная пресса, которая (хотя и присутствует в интернет-пространстве) ориентируется на аудиторию, сформированную до наступления цифровой эпохи. «Отсылки к прошлому используются для формирования исторической перспективы и контекстуализации текущих новостей» [Broer, Trümper 2021].
Статьи о советской истории в СМИ конструируют положительный или отрицательный образ СССР в массовом сознании, что может поддерживать или критиковать идею преемственности между современными россиянами, Россией, с одной стороны, и советскими людьми, цивилизацией, государством — с другой. В настоящее время СССР приобрел качества значимого «другого» и для молодых россиян, родившихся в постсоветский период, и для поколений, что обладают опытом советской жизни.
Разделяя позиции конструктивизма, сформулируем тезис о серьезном (хотя и не вполне отрефлексированном) влиянии медиа на социальную память о советском прошлом, актуализируя тем самым исследовательскую задачу по изучению коммуникационных стратегий, реализуемых СМИ.
Изучение коммуникационных стратегий — это область междисциплинарных исследований. Обращение к теориям и методам лингвистики позволяет ученым анализировать широкий спектр социально-гуманитарных проблем. Коммуникационные стратегии будут проанализированы на материале общероссийской газеты «Аргументы и факты».
История вопроса
Общепринятой классификации коммуникационных стратегий в научном дискурсе не существует. Например, социолог М. В. Симонова считает, что коммуникационной стратегией являются идентификация получателя информации с определенной социальной общностью и конструирование негативных представлений о представителях других социальных общностей [Симонова 2021].
В настоящем исследовании коммуникационную стратегию предлагается понимать как способ создания у потребителя информации шаблонных или стереотипных представлений о социальном мире. СМИ выполняют функцию «расколдования» и «рационализации» (выражаясь по М. Веберу) окружающего мира, предлагая способы понимания и формируя взгляд читателя на феномены для него незнакомые, новые, загадочные и имеющие потенциал нарушить привычный порядок вещей. Исследователи, учитывая вышеприведенную миссию СМИ, часто обращаются к образу мигрантов [Фадеев 2015; Якимова 2020] и (особенно) новых политиков [Боброва 2020], привносящих в социальную реальность элементы хаоса и непредсказуемости.
В дискурсивных исследованиях на британском материале утверждается, что негативный медиаобраз уменьшает шансы мигранта на успешную социально-политическую адаптацию [Балакина, Галочкин 2020]. Мусульманское сообщество и исламская религия также оказываются представлены скорее в критическом ключе на страницах европейской прессы [Ahmed, Matthes 2017; Bleich et al. 2015], что подтверждает наличие у СМИ функции конструирования границ между социальными группами через подчеркивание оппозиции «свой — чужой».
Анализ коммуникационных стратегий негласно предполагает определение целей субъекта, вступающего в коммуникацию [Shamne, Pavlova 2017]. Разделяя тезис М. А. Воскресенской о важности исторического контента в СМИ, мы будем учитывать три аспекта: прошлое — это «исток современности и ключ к пониманию ее проблем»; прошлое — «откровенно модернизируется, т. е. критикуется с позиций сегодняшних взглядов на жизнь»; прошлое создается как рыночный продукт и должно быть облечено в развлекательную оболочку [Воскресенская 2022; Kitch 2018].
Анализ коммуникационной стратегии, с точки зрения филолога Е. Б. Павловой, возможен через определение концептуально-тематического плана речевого действия [Павлова 2019]. Тематический репертуар, например, прессы, конструирующий представления о социальной реальности, может быть выявлен через частотный анализ употребляющейся в ней лексики.
Определение качественных и статистических характеристик коммуникационных стратегий конструирования образа СССР является до сих пор нерешенной исследовательской проблемой. В настоящем исследовании будут апробированы математические алгоритмы работы с материалом, опубликованном в «Аргументах и фактах».
Новизна настоящего исследования заключается в привлечении статистического метода при изучении коммуникационных стратегий традиционных СМИ («АиФ»). Следует подчеркнуть, что в настоящем исследовании эмпирический материал был получен путем машинного сбора данных с онлайн-версии газеты «Аргументы и факты». Однако маркетинговые стратегии «АиФ», определяющие уровень продаж, а также редакционную политику (а значит, и парадигму подбора и освещения событий/тем), ориентируются скорее на аудиторию, предпочитающую получать информацию с бумажных носителей. Следовательно, в оптике настоящего исследования оказываются коммуникационные стратегии, направленные на потребителей нецифровой информации.
Описание методики исследования
Газета «Аргументы и факты» входит в число наиболее популярных общественно-политических печатных изданий в России, занимая 8‑е место в рейтинге «Медиалогии» (по результатам 2022 г.). Аудитория одного (бумажного) номера «Аргументов и фактов», по данным аналитической компании «Mediascope», достигает 3,8 млн чел., вдвое превышая, например, показатели «Комсомольской правды», а средняя посещаемость сайта AiF. ru составляет около 30 млн пользователей в месяц. «Аргументы и факты» внесены в Книгу рекордов Гиннеса за самый большой тираж в мировой истории. В мае 1990 г. было напечатано свыше 33 млн экземпляров. Газета имеет наибольшее количество международных и региональных редакций среди российских изданий. Газета, основанная в 1978 г., сформировала вокруг себя значительную группу читателей, которые в век развития цифровых технологий продолжают оформлять офлайн-подписку.
Таким образом, исследование коммуникационных стратегий вышеназванного печатного издания позволяет определить современные коммуникационные стратегии, направленные на так называемое «аналоговое поколение» [Сумская, Свердлов 2019] потребителей информации, доверяющее традиционным медиа.
«Аргументы и факты» обладают известностью и привлекательностью и в научном мире, часто предоставляя эмпирический материал для исследования таких актуальных и разнообразных тем, как образ Китая [Сяоцзюань 2017], язык вражды [Кулагина 2022] или эстетический потенциал инфографики [Симакова 2020]. Выходят статьи, характеризующие читательскую аудиторию «Аргументов и фактов» [Новиков 2021].
Настоящее исследование основано на применении статистических методов поиска и парсинга информации, отбора документов, применении методов Text Mining. Исходные данные — архив статей еженедельной газеты «Аргументы и факты»1, включающий публикации с 1992 по 2022 г. при периодичности газеты в 52 (54) выпуска в год. Предварительная обработка текста включала следующие операции: приведение регистра (все буквы приводятся к строчным), удаление знаков препинания и цифр, приведение каждого слова к нормальной форме (лематизия или стемминг), удаление стоп-слов (часто встречающиеся слова — союзы, предлоги, вводные слова).
В качестве критерия отбора статей использовалось наличие в их тексте одного из слов (терминов анализа): СССР или советский, а также биграмм советский союз, союз советский, советское государство, советская власть, советское время. Отобрано было более 12 тыс. статей, из них в 9 тыс. встречался термин СССР, почти в 7 тыс. — термин советский, что в целом составило около 17 % от общего числа статей в «АиФ» (с 1992 по 2022 г.).
Формат «АиФ» менялся во времени, в 2008–2009 гг. увеличилось число полос в газете, что привело к росту количества статей и слов и, соответственно, числа изучаемых терминов.
На следующем этапе использовался алгоритм тематического моделирования, а именно метод машинного обучения, который позволяет обнаруживать шаблоны слов и фраз, встречающиеся чаще всего и тем самым лучше характеризующие корпус, и автоматически группировать документы, в которых присутствуют близкие по смыслу термины.
Область тематического моделирования развивается очень быстро, и в литературе, и в пакетах программ можно встретить более трех десятков различных методик, которые предназначены для решения задач такого типа (Latent Dirichlet Allocation, Latent Semantic Analysis, Probabilistic Latent Semantic Analysis, Nonnegative Matrix Factorization, LDA2vec, BERTopic и др.). После тестирования нескольких из них наиболее перспективными были признаны результаты, полученные с помощью методики BERTopic, которая и применялась дальше.
BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformer Topic относится к типу Toping Modeling и представляет собой пакет программ, компьютерную библиотеку, которая активно использует нейросетевые технологии на этапе перевода текстовой информации в числовую [Grootendorst 2022]. Основные этапы методики: векторизация текста, кластеризация документов, описание тем, максимизация предельной релевантности. По предварительному, очень объемному массиву документов настраивается так называемая языковая модель. Результатом ее применения к заданному корпусу текстов является преобразование каждого из текстов в числовой вектор, то есть набор чисел, который тем или иным образом характеризует изучаемый текст. По умолчанию библиотека BERTopic применяет для векторизации предварительно обученную нейросеть, предназначенную более чем для 52 языков, включая русский.
После того, как каждый текст был представлен в числовом виде, он рассматривается как числовой вектор большой размерности. Размерность массива данных снижается с помощью специализированного алгоритма UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection). Затем применяется один из доступных алгоритмов кластеризации. В библиотеке BERTopic для этой цели по умолчанию используется алгоритм HDBSCAN. Он позволяет выделить в интересующем пользователя множестве объектов группы, или кластеры. В машинной обработке текстов кластеры принято называть темами. Предполагается, что документы, попавшие в одну и ту же тему, схожи друг с другом. Число кластеров не задается пользователем, а зависит от выбора параметров. При этом не все документы могут быть отнесены к темам. Если они не похожи ни на один из кластеров, они объявляются шумом и остаются нераспознанными.
Таким образом, было выделено 95 кластеров, для этого классифицированы 5757 статей, не отнесены к темам 6613 статей. В качестве управляющего параметра алгоритма кластеризации выступал размер темы (число отнесенных к ней документов), минимальное количество — десять документов, максимальное — несколько сотен.
Описание тем предполагает возвращение от чисел к терминам. Термин хорошо характеризует тему, если он в рамках документов, к ней относящихся, встречается часто, а в других темах — редко. Соответственно, использовалось сравнение частоты появления термина в рамках одной темы и частоты его встречаемости во всем корпусе. Для оценки важности слова в контексте отдельной темы, являющегося частью коллекции статей, рассчитывался показатель с‑TF-IDF (с — cluster, TF — term frequency, IDF — inverse document frequency2). Чем больше величина меры с‑TF-IDF, тем более важным для описания темы является термин. В результате были сформированы списки наиболее характерных терминов для каждой из тем.
Для проверки работы алгоритма случайно выбирались контрольные статьи в каждой теме, и их содержание рассматривалось традиционным способом. Чтение показало соответствие отобранных машинным методом терминов смыслу статей.
Анализ материала и результаты исследования
Эмпирическая база статьи основывается на материале, представленном в «Аргументах и фактах» с 1992 по 2022 г. Привлечение статистических методов позволило совершить анализ всех выпусков (по сплошной выборке) и определить круг статей, в которых упоминается лексемы СССР, Советский Союз, Союз Советский, страна совет. Данные извлекались посредством парсера, написанного на языке Python и библиотеки BeautifulSoup.
В отобранном таким образом массиве статей были определены Топ-100 самых популярных слов и словосочетаний (биграмм), а также проведен сентимент-анализ [Pang 2008], который позволил зафиксировать общую эмоциональную тональность статей и конкретных фрагментов, в которых упоминается СССР.
Эмпирические данные позволяют проследить динамику интереса к СССР в «Аргументах и фактах». С 1982 по 1991 г. количество упоминаний СССР колебалось от 50 до 100 в каждом выпуске, затем кривая резко пошла вниз. В постперестроечный период (1990‑е) интерес к истории упал [Миллер 2012], но в период президентства Д. А. Медведева (2008–2012) обозначается перелом в редакционной политике «Аргументов и фактов», появляется устойчивая тенденция возвращения «советского» в поле интереса редакционной коллегии и авторского коллектива газеты. С 2015 по 2022 г. показатели популярности лексем СССР и др. вышли на уровень 1980‑х. Однако следует отметить, что одновременно возрастает и объем слов в номерах «АиФ».
В частности, интерес к советскому космосу растет с 2007–2008 гг., а эмоциональная тональность статей — очень высокая. Фиксируется возрастание интереса к советскому спорту, кино и образованию с 2012 г.; эмоциональная тональность статей — положительная (особенно после 2007 г.). Следует отметить, что эмоциональная тональность разговора о достижениях советского кинематографа устойчиво стремилась к отрицательным показателям с 1994 по 2008 г., однако затем (и до настоящего времени) стала наблюдаться позитивная динамика.
Анализ коммуникационных стратегий СМИ начинается с определения образа того или иного феномена социальной реальности. Частотный анализ словоупотреблений в выпусках газеты «Аргументы и факты» позволяет обнаружить так называемые медиатопики (buzz-topics), или, другими словами, темы, часто обсуждаемые в СМИ и предположительно обладающие высокой общественной значимостью [Добросклонская 2008].
Советская эпоха предстает на страницах «Аргументов и фактов» в нескольких амплуа как «героическое» время и период свершений. Наиболее популярные словосочетания (биграммы) употребляющиеся рядом с лексемой СССР — это герой советский (1‑е место) и дважды герой (8‑е), кавалер орден (20‑е), присвоить звание (30‑е), орден слава (32‑е).
О преобладании позитивного компонента в дискурсе о советской эпохе как времени новаторства и достижений может свидетельствовать тот факт, что 11‑е место в Топ-100 занимает лексема первый (3333). Также следует отметить достаточно частое употребление таких положительных лексем, как работа (37), работать (42), наука (54).
«Аргументы и факты» уделяют особое внимание периоду Великой Отечественной войны. Биграмма маршал советскийзанимает 7‑е место по популярности, словосочетание — вторая мировая находится на 20‑м месте, а великая отечественная— на 21‑м.
СССР — это не только победитель в Великой Отечественной войне, но и сверхдержава времен холодной войны. В статьях «АиФ» часто встречаются такие биграммы, как Берлинская стена (29‑е место), территория ФРГ (34‑е), гарантия безопасности (35‑е), войска НАТО (41‑е).
Таким образом, наиболее заметными образами СССР в газете «Аргументы и факты» оказываются следующие: победитель во Второй мировой войне и геополитический соперник США в холодной войне.
После определения возможного репертуара образов СССР следует предположить причины интереса к «советскому» в редакции «Аргументов и фактов». Частотный анализ наиболее популярных слов, употребляющихся в статьях, где упоминается СССР, позволяет сделать любопытный вывод. На первых местах оказываются лексемы: СССР (61085), год(10219), страна (7600), советский (7231), — что не требует пояснений. Однако далее идут Россия (4581) и США (4468), что фиксирует интерес к советскому опыту в контексте описания реалий современной России.
Частота упоминаний в одних и тех же статьях таких словоформ, как СССР и США (являющегося основным геополитическим противником/партнером России с начала холодной войны и до настоящего времени), позволяет утверждать актуальность воспоминаний о советском опыте в контексте репрезентации на страницах «Аргументов и фактов» современных проблем российской внешней политики. Частым гостем оказывается и лексема американский (на 56‑м месте). При этом иные страны далеко позади. Даже слово Германия (учитывая важность и актуальность Второй мировой войны) по количеству упоминаний находится на 70‑м месте, а Европа — на 75‑м. Еще раз отметим, что в статьях, посвященных СССР, популярными являются лексемы, связанные с падением Берлинской стены и (предположительно) теми обещаниями, которые были даны Горбачеву в эпоху прекращения существования ОВД.
Частыми словоформами оказываются также следующие: бывший советский (5‑е место), распад советский (6‑е), развал советский (22‑е), последний год (26‑е), распад (39‑е), что подразумевает значительное внимание «Аргументов и фактов» к постсоветскому пространству. Сюжеты «АиФ» об СССР (и тем более о его распаде) — это возможность еще раз обратить внимание читателя на структуру и качественное наполнение постсоветского пространства, а значит, и на тип отношений, который выстраивает Россия с государствами ближнего зарубежья.
Математический алгоритм позволил также сгруппировать все статьи про СССР в 16 тематических блоков (кластеров), анализ которых, в свою очередь, дал представление о 16 проекциях образа СССР, представленных в традиционных медиа: спорт, кинематограф, экономика, музыка, память, идеология, политика, образование, космос, долги и кредиты, продукты,человек, война в Афганистане, разведка, атомный проект.
Далее будут более подробно охарактеризованы наиболее значимые проекции советской ностальгии, представленные на страницах «АиФ». Распад СССР и становление нового российского общества вызвали острые дискуссии, связанные с пересмотром в первую очередь советского экономического и политического наследия.
Экономика. Советская экономика на страницах «Аргументов и фактов» в 1990‑е годы представлялась как неэффективная, несбалансированная, что, в свою очередь, трактовалось как причина экономических проблем в период постсоветского транзита. В начале XXI в. коммуникационная стратегия «АиФ» трансформируется. Наблюдаются противоречивые тенденции. С одной стороны, сохраняется отрицательное отношение к плановой системе и подчеркиваются отдельные экономические достижения в постдефолтной России. С другой стороны, начинается осторожная критика реформ эпохи шоковой терапии, во время которых произошло разрушение советской экономики.
С начала 2006 г. меняется тренд повествования о советской экономике. В «Аргументах и фактах» упоминаются такие достижения СССР, как инновационная экономика, научные открытия, производство бытовой техники, что создает впечатление превосходства советской экономики над современной российской.
Политика. Политический медиаобраз СССР на страницах «Аргументов
и фактов» оказывается пластичным и поддающимся влиянию сиюминутной политической конъюнктуры. Если в 1990‑е и начале 2000‑х годов журналисты часто критиковали советские социально-политические реалии, то после 2012 г. интерес к внутренней политике СССР снижается, при этом объем страниц в «Аргументах и фактах» увеличивается едва ли не вдвое.
Следует отметить, что общая политическая тональность «Аргументов и фактов» в 1990‑е и 2000‑е годы может быть определена как либеральная. В частности, российские власти критиковались за следование/подражание принципам советской политической практики. Последний пик политизации наблюдался в связи с событиями на Болотной площади. После 2012 г. в «Аргументах и фактах» негативные параллели между Советским Союзом и современной Россией встречаются лишь в виде исключения.
Освоение космоса. Одно из наиболее значительных достижений Советского Союза заключалось в освоении космоса. Однако в 1990‑х годах политика десоветизации привела к снижению интереса СМИ к советской космонавтике. В это время количество публикаций было незначительным, и они чаще всего репрезентировали проблемы в российской космической отрасли. Однако начиная с 2009 г. наблюдается существенный рост числа публикаций. Советская космонавтика, особенно в свете кризиса в российской космической отрасли, стала одним из наиболее значимых символов советской эпохи, символом национальной гордости, воплощением образа СССР как великой державы, открывшей новую эру в истории освоения космоса.
Долги и кредиты. В 1990‑е годы советская эпоха на страницах «АиФ» представлялась, с одной стороны, как период накопления тяжелого долгового наследства, доставшегося Российской Федерации, а с другой — как эпоха экономического могущества и финансовой стабильности, во время которой граждане могли не волноваться по поводу судьбы своих сбережений.
В начале 2000‑х коммуникационная стратегия меняется. Появляются статьи, посвященные кредитному наследству, которое оставил СССР, и тем финансовым связям, что сейчас укрепляют влияние России на международной арене.
Продукты. В 1990‑е годы «АиФ» был создан негативный продуктовый образ СССР. Журналисты подчеркивали серость, невкусность и низкое качество продуктов, их дефицит определялся как характерная черта советской эпохи. Во второй половине 2000‑х годов в «Аргументах и фактах» стали появляться ностальгические статьи, в которых российским товарам выражалось пожелание соответствовать советским стандартам качества и вкуса пищи.
С 2010 до 2015 г. преобладали позитивные оценки советской пищевой промышленности. Однако начиная с 2016 г. произошло изменение дискурсивного тренда и журналисты стали критиковать позитивные представления о советской пищевой промышленности в массовом сознании.
Дороги и заводы. Тринадцатый кластер оказался неудачным. Математический алгоритм, группирующий статьи в соответствии с наличием в них общих лексем, не способен провести качественный анализ текста. В результате количественнолингвистическая (машинная) логика соединила в набор № 13 статьи, в которых речь идет про такие болезненные для российской цивилизации темы, как автомобили (в частности «москвичи»), заводы и дороги.
К сожалению, материал подавляющего большинства статей 13-го кластера не позволяет анализировать феномен советской ностальгии, так как разговор в них идет не о наследии или достижениях прошлого, а сугубо о проблемах постсоветского настоящего. Однако отрицательный результат алгоритмической классификации позволил определить и зафиксировать ограничения статистических методов анализа медиаконтента.
Война в Афганистане. Анализ публикаций в «АиФ», связанных с Советскоафганской войной, показывает сложное отношение к этой теме. Влияние Афганской войны на позднесоветское и новое российское общество было значительным, но она не получила должного внимания в СМИ, а значит, не стала в 2000‑е годы частью медийной политики возвращения советского наследия в идеологический и политический дискурс.
Выводы
Анализ эволюции коммуникационных стратегий «АиФ» позволил обнаружить критические точки изменения дискурсивного поля разговоров о СССР в российском обществе на протяжении всего постсоветского периода. В 2000‑х годах пересматриваются негативные оценки советского исторического наследия. В период президентства Дмитрия Медведева (2008–2012) происходит активное утверждение позитивного образа СССР на страницах «Аргументов и фактов».
Коммуникационные стратегии были определены с помощью статистического анализа частоты упоминания определенных словоформ, что позволило описать динамику их качественного изменения в исторической перспективе. Исследование показало преобладание в «АиФ» словоформ, конструирующих позитивный образ СССР. Чем проще и устойчивее схемы, основанные, как правило, на оппозиции «свой — чужой», тем более они жизнеспособны в культурном пространстве общества. Таким образом, доминирующая коммуникационная стратегия обеспечивает встраивание (или, другими словами, доместификацию) советского опыта и наследия (условного «чужого», или «другого») в повседневный мир потребителей информации.
Статистический и качественный анализ статей «Аргументов и фактов» доказывает важность советского опыта для понимания внутренней и внешней политики Российской Федерации. Описание СССР как победителя во Второй мировой войне и геополитического соперника США в период холодной войны может быть определено как элемент современной политики символической идентификации, а «Аргументы и факты» — как ее важный агент/субъект.
Балакина, Ю. В., Галочкин, А. Е. (2020). Антимигрантская риторика в британских СМИ до и после референдума. Вестник Пермского университета. Серия: Политология, 14 (4), 115–126.
Белов, С. И. (2020). Восприятие мемориального конфликта вокруг фильма «Смерть Сталина» в среде российских интернет-пользователей. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление, 1, 36–46.
Боброва, Г. Е. (2020). Имидж Дональда Трампа в Der Spiegel. Вестник Омского университета. Серия «Исторические науки», 2, 70–77.
Васильева, В. А. (2018). Революция 1917 года в постсоветских телевизионных сериалах: деконструкция значения и трансформация нарратива. Международный журнал исследований культуры, 31 (2), 35–63.
Воскресенская, М. А. (2022). Историческая информация в современной российской прессе: языки медийной репрезентации. Медиалингвистика, 9 (4), 288–308.
Добросклонская, Т. Г. (2008). Медиалингвистика: системный подход к изучению языка СМИ. М.: Наука.
Зубанова, Л. Б. (2020). Медиа-репрезентации памяти: доминирующие коды прочтения травматичных событий в интернет-пространстве. Дискурс-Пи, 41 (4), 26–39.
Кулагина, А. К. (2022). Язык вражды в заголовках интернет-версий российских изданий «Комсомольская правда», «Аргументы и факты» и «Московский комсомолец». Гуманитарный акцент, 3, 60–69.
Липовецкий, М., Михайлова, Т. (2021). Больше, чем ностальгия (Поздний социализм в телесериалах 2010-х годов). Новое литературное обозрение, 169 (3), 127–147.
Миллер, А. И. (2012). Историческая политика в России: Новый поворот? В Историческая политика в XXI веке (с. 328–367). М.: Новое литературное обозрение.
Новиков, Р. Ю. (2021). К вопросу о характеристиках аудитории российских газет (на примере еженедельника «Аргументы и факты»). Меди@льманах, 104 (3), 82–90.
Павлова, Е. Б. (2019). Лингвопрагматическая организация англоязычного экологического интернетдискурса. Научный диалог, 1, 88-100.
Симакова, С. И. (2020). Инфографика еженедельника «Аргументы и факты»: медиаэстетический потенциал. Вопросы журналистики, педагогики, языкознания, 3, 367–377.
Симонова, М. В. (2021). Ключевые коммуникативные стратегии создания образа иммигранта в медийном дискурсе Испании (на материале газеты El País). Общественные науки и современность, 4, 91–103.
Сумская, А. С., Свердлов, С. А. (2019). «Аналоговое» и «цифровое» поколение аудитории СМИ: роль коммуникативно-культурной памяти в трансформации медиапрактик. Известия Уральского федерального университета. Серия 1: Проблемы образования, науки и культуры, 189 (3), 32–48.
Сяоцзюань, В. (2017). Имидж Китая в онлайн-версии газеты «Аргументы и факты». Медиалингвистика, 1 (16), 58–70.
Фадеев, П. В. (2015). Медиа как фактор формирования отношения к мигрантам. Вестник Института социологии, 15 (4), 108–128.
Целыковский, А. А., Суслов, И. В., Иванов, А. Г., Сидоров С. П. (2023). Проект «НМДНИ»: исследование социальной рецепции. Galactica Media: Journal of Media Studie, 5 (1), 136–161.
Шуб, М. Л. (2020). Основные стратегии российской государственной политики памяти в контексте современного кинематографа. Дискурс-Пи, 40 (3), 88–100.
Якимова, О. А. (2020). Репрезентация мигрантов в российских массмедиа и ее динамика (2010– 2020 гг.). Siberian Socium, 14 (4), 22–40.
Ahmed, S., Matthes, J. (2017). Media representation of Muslims and Islam from 2000 to 2015: A metaanalysis. International Communication Gazette, 79 (3), 219–244.
Bleich, E., Stonebraker, H., Nisar, H., Abdelhamid, R. (2015). Media Portrayals of Minorities: Muslims in British Newspaper Headlines, 2001–2012. Journal of Ethnic and Migration Studies, 41 (6), 942–962.
Broer, I., Trümper, S. (2021). Non-commemorative Memory in News Production: Discovering Underlying Motivations for Journalists’ Memory Work. Memory Studies, 14 (2), 257–274.
Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure. Электронный ресурс https://arxiv.org/pdf/2203.05794.pdf.
Kitch, C. (2018). Journalism as Memory. In T. P. Vos (Ed.), Handbook of Communication Science (pp. 164–181). Berlin: De Gruyter Mouton.
Pang, B. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2 (1-2), 1–135.
Shamne, N. L., Pavlova, E. B. (2017). Institutional, genre and discursive characteristics of British restaurant online discourse. Advances in Social Science, Education and Humanities Research (ASSEHR), 97, 214–220.
Ahmed, S., Matthes, J. (2017). Media representation of Muslims and Islam from 2000 to 2015: A metaanalysis. International Communication Gazette, 79 (3), 219–244.
Balakina, Iu. V., Galochkin, A. E. (2020). Antimigrant rhetoric in the British media before and after the referendum. Vestnik Permskogo universiteta. Seriia: Politologiia, 14 (4), 115–126. (In Russian)
Belov, S. I. (2020). Perception of the memorial conflict around the movie “Death of Stalin” among Russian Internet users. Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov. Seriia: Gosudarstvennoe i munitsipal’noe upravlenie, 1, 36–46. (In Russian)
Bleich, E., Stonebraker, H., Nisar, H., Abdelhamid, R. (2015). Media Portrayals of Minorities: Muslims in British Newspaper Headlines, 2001–2012. Journal of Ethnic and Migration Studies, 41 (6), 942–962.
Bobrova, G. E. (2020). The image of Donald Trump in Der Spiegel. Vestnik Omskogo universiteta. Seriia “Istoricheskie nauki”, 2, 70–77. (In Russian)
Broer, I., Trümper, S. (2021). Non-commemorative Memory in News Production: Discovering Underlying Motivations for Journalists’ Memory Work. Memory Studies, 14 (2), 257–274.
Dobrosklonskaia, T. G. (2008). Medialinguistics: A systematic approach to the study of media language. Moscow: Nauka Publ. (In Russian)
Fadeev, P. V. (2015). Media as a factor in the formation of attitudes towards migrants. Vestnik Instituta sotsiologii, 15 (4), 108–128. (In Russian)
Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2203.05794.pdf.
Iakimova, O. A. (2020). Representation of migrants in Russian mass media and its dynamics (2010–2020). Siberian Socium, 14 (4), 22–40. (In Russian)
Kitch, C. (2018). Journalism as Memory. In T. P. Vos (Ed.), Handbook of Communication Science (pp. 164– 181). Berlin: De Gruyter Mouton.
Kulagina, A. K. (2022). The language of hostility in the headlines of the Internet versions of the Russian editions of “Komsomolskaya Pravda”, “Argumenty i Fakty” and “Moskovsky Komsomolets”. Gumanitarnyi aktsent, 3, 60–69. (In Russian)
Lipovetskii, M., Mikhailova, T. (2021). More than nostalgia (Late socialism in TV series of the 2010s). Novoe literaturnoe obozrenie, 169 (3), 127–147. (In Russian)
Miller, A. I. (2012). Historical politics in Russia: A new turn? In A. I. Miller, D. V. Efremenko (Eds), Istoricheskaia politika v XXI veke. (pp. 328–367). Moscow: Novoe literaturnoe obozrenie Publ. (In Russian)
Novikov, R. Iu. (2021). To the question of the characteristics of the audience of Russian newspapers (on the example of the weekly “Argumenty i Fakty”).Medi@l’manakh, 104 (3), 82–90. (In Russian)
Pang, B. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2 (1-2), 1–135.
Pavlova, E. B. (2019). Linguopragmatic organization of English-language ecological internet discourse. Nauchnyi dialog, 1, 88–100. (In Russian)
Shamne, N. L., Pavlova, E. B. (2017). Institutional, genre and discursive characteristics of British restaurant online discours. Advances in Social Science, Education and Humanities Research (ASSEHR), 97, 214–220.
Shub, M. L. (2020). The main strategies of Russian state memory policy in the context of contemporary cinema. Diskurs-Pi, 40 (3), 88–100. (In Russian)
Simakova, S. I. (2020). Infographics of the weekly “Argumenty i Fakty”: Media aesthetic potential. Voprosy zhurnalistiki, pedagogiki, iazykoznaniia, 3, 367–377. (In Russian)
Simonova, M. V. (2021). Key communicative strategies of creating the image of an immigrant in the media discourse of Spain (on the material of the newspaper El País). Obshchestvennye nauki i sovremennost’, 4, 91–103. (In Russian).
Sumskaia, A. S., Sverdlov, S. A. (2019). “Analog” and “digital” generation of media audience: The role of communicative and cultural memory in the transformation of media practices. Izvestiia Ural’skogo federal’nogo universiteta. Seriia 1: Problemy obrazovaniia, nauki I kul’tury, 189 (3), 32–48. (In Russian)
Tselykovskii, A. A., Suslov, I. V., Ivanov, A. G., Sidorov, S. P. (2023). NMDNI project: Social receptivity research. Galactica Media: Journal of Media Studies, 5 (1), 136–161. (In Russian)
Vasil’eva, V. A. (2018). Revolution of 1917 in post-Soviet television series: Deconstruction of meaning and transformation of narrative. Mezhdunarodnyi zhurnal issledovanii kul’tury, 31 (2), 35–63. (In Russian)
Voskresenskaia, M. A. (2022). Historical information in the contemporary Russian press: Languages of media representation. Media Linguistics, 4, 288–308. (In Russian)
Xiaojuan, W. (2017). National image of China’ in on-line newspaper of “Arguments and Facts” newspaper. Media Linguistics, 1 (16), 58–70. (In Russian)
Zubanova, L. B. (2020). Media-representations of memory: Dominant codes of reading traumatic events in the Internet space. Diskurs-Pi, 41 (4), 26–39. (In Russian)
Статья поступила в редакцию 15 октября 2023 г.;
рекомендована к печати 28 января 2024 г.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2024
Received: October 15, 2023
Accepted: January 28, 2024