Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту)
Научная статья
Для цитирования
Анкудинов И.А. Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту) // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2025. № 61. С. 165-203. DOI: https://doi.org/10.19181/4m.2025.34.2.4 EDN: IUUUME
Аннотация
Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с целью ответить на вопросы: насколько далеки друг от друга эти источники? Можно ли сблизить их оценки за счет постстратификационных весов? Нарушено ли отношение между ними началом СВО? Является ли это отношение (несмотря на какую-то абсолютную разницу) стабильным во времени, т. е. представляется ли возможным перейти от одного индикатора к другому за счет линейных преобразований? Выводы, к которым мы приходим по итогам статистического анализа, таковы: (1) интернет-замеры, основанные на усредненной словарной тональности, оценивают доверие Президенту на 20 п. п. ниже, чем результаты опросов (2). Коррекция выборки пользователей на веса из переписи населения не позволяет сблизить сетевые и опросные оценки (3). Уточнение оценок по конкретным площадкам и поллстерам лишь подтверждает обнаруженную разницу. Для некоторых платформ эта разница более существенна, что вполне объяснимо спецификой их аудитории (4). Факт начала СВО неоднозначным образом отразился на различиях между оценками. Тональность по «Медиалогии» фиксирует увеличение разрыва, в то время как Dostoevsky почти не видит разницы «до» и «после» (5). Прийти к однозначному заключению о темпоральной зависимости офлайн- и онлайн-оценок нельзя. Взвешивание интернет-выборки дает некоторые основания считать ряды «сети» и «поля» коинтегрированными, но эта связь проявляется не во всех тестах.
Ключевые слова:
поллстеры, социальные сети, взвешивание, анализ настроений, анализ текстов, временные ряды, президентский рейтинг, политическое доверие
Литература
1. Barnes J. E. Russian Public Appears to Be Souring on War Casualties, Analysis Shows // The New York Times [сайт]. 2023. URL: https://www.nytimes.com/2023/05/26/us/politics/russia-public-opinion-ukraine-war.html (дата обращения: 29.10.2025).
2. Kizilova K., Norris P. Assessing Russian Public Opinion on the Ukraine War // Russian Analytical Digest. 2022, № 281. P. 2-5. DOI: 10.3929/ethz-b-000539633.
3. Volkov D., Rosenfeld B., Morris J., Pleines H., Biriukova A., Koneva E., Chilingaryan A., Miniailo A., Kamalov E., Sergeeva I., Zavadskaya M., Kostenko V. The Value of Public Opinion Polls // Russian Analytical Digest. 2023, № 292. P. 1-21. DOI: 10.3929/ethz-b-000599408.
4. Best S. J., Krueger B. S. Analyzing the Representativeness of Internet Political Participation // Political Behavior. 2005, vol. 27. P. 183-216. DOI: 10.1007/S11109-005-3242-Y.
5. Chang L., Krosnick J. A. National Surveys via RDD Telephone Interviewing versus the Internet: Comparing Sample Representativeness and Response Quality // Public Opinion Quarterly. 2009, vol. 73, № 4. P. 641-678. DOI: 10.1093/poq/nfp075.
6. Smetanin S. The Applications of Sentiment Analysis for Russian Language Texts: Current Challenges and Future Perspectives // IEEE Access. 2020, vol. 8. P. 110693-110719. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3002215.
7. Manza J., Brooks C. How Sociology Lost Public Opinion: A Genealogy of a Missing Concept in the Study of the Political // Sociological Theory. 2012, vol. 30, № 2. P. 89-113. DOI: 10.1177/0735275112448054.
8. Greene S. A., Robertson G. B. Putin v. The People: The Perilous Politics of a Divided Russia. New Haven: Yale University Press, 2019. 287 p. DOI: 10.2307/j.ctvfc5417.
9. Berinsky A. J. Measuring Public Opinion with Surveys // Annual Review of Political Science. 2017, vol. 20, № 1. P. 309-329.
10. Glynn C. J., Herbst S., Lindeman M., O’Keefe G. J., Shapiro R. Y. Methods for Studying Public Opinion // Public Opinion. New York: Routledge, 2018. P. 57-86. DOI: 10.4324/9780429493256.
11. Larsen E. G., Fazekas Z. Alternatives to Opinion Polls: No Polls, Vox Pop, Poll Aggregators and Social Media // Reporting Public Opinion: How the Media Turns Boring Polls into Biased News. Cham: Palgrave Macmillan, 2021. P. 109-121. DOI: 10.1007/978-3-030-75350-4_6.
12. Ravi K., Ravi V. A Survey on Opinion Mining and Sentiment Analysis: Tasks, Approaches and Applications // Knowledge-Based Systems. 2015, vol. 89. P. 14-46. DOI: 10.1016/j.knosys.2015.06.015.
13. Ceron A., Curini L., Iacus S. M., Porro G. Every Tweet Counts? How Sentiment Analysis of Social Media Can Improve Our Knowledge of Citizens’ Political Preferences with an Application to Italy and France // New Media & Society. 2014, vol. 16, № 2. P. 340-358. DOI: 10.1177/1461444813480466.
14. Stukal D., Sanovich S., Bonneau R., Tucker J. A. Detecting Bots on Russian Political Twitter // Big data. 2017, vol. 5, № 4. P. 310-324. DOI: 10.1089/big.2017.0038.
15. Медиапотребление и активность в интернете // ВЦИОМ: [сайт]. 23.09.2021. URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/mediapotreblenie-i-aktivnost-v-internete (дата обращения: 29.10.2025).
16. Gunter B., Koteyko N., Atanasova D. Sentiment Analysis: A Market-Relevant and Reliable Measure of Public Feeling? // International Journal of Market Research. 2014, vol. 56, № 2. P. 231-247. DOI: 10.2501/IJMR-2014-014.
17. Glazunova S. The “Sovereign Internet” and Social Media // Digital Activism in Russia: The Communication Tactics of Political Outsiders. Cham: Springer, 2022. P. 67-88. DOI: 10.1007/978-3-030-93503-0_4.
18. Skoric M. M., Zhu Q., Goh D., Pang N. Social Media and Citizen Engagement: A Meta-Analytic Review // New Media & Society. 2016, vol. 18, № 9. P. 1817-1839. DOI: 10.1177/1461444815616221.
19. Bisbee J., Larson J. M. Testing Social Science Network Theories with Online Network Data: An Evaluation of External Validity // American Political Science Review. 2017, vol. 111, № 3. P. 502-521. DOI: 10.1017/S0003055417000120.
20. Chae Y., Lee S., Kim Y. Meta-Analysis of the Relationship between Internet Use and Political Participation: Examining Main and Moderating Effects // Asian Journal of Communication. 2019, vol. 29, № 1. P. 35-54. DOI: 10.1080/01292986.2018.1499121.
21. Glenski M., Weninger T. Rating Effects on Social News Posts and Comments // ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2017, vol. 8, № 6. P. 1-19. DOI: 10.1145/2963104.
22. Feezell J. T., Conroy M., Guerrero M. Internet Use and Political Participation: Engaging Citizenship Norms through Online Activities // Journal of Information Technology & Politics. 2016, vol. 1, № 2. P. 95-107. DOI: 10.1080/19331681.2016.1166994.
23. Schober M. F., Pasek J., Guggenheim L., Lampe C., Conrad F. G. Social Media Analyses for Social Measurement // Public Opinion Quarterly. 2016, vol. 80, № 1. P. 180-211. DOI: 10.1093/POQ%2FNFV048.
24. Filatova O., Chugunov A., Bolgov R. Transformation of the Electronic Participation System in Russia in the Early 2020s: Centralization Trends // International Conference on Topical Issues of International Political Geography. Cham: Springer, 2021. P. 309-319. DOI: 10.1007/978-3-031-20620-7_27.
25. Pekar V., Najafi H., Binner J. M., Swanson R., Rickard C., Fry J. Voting Intentions on Social Media and Political Opinion Polls // Government Information Quarterly. 2022, vol. 39, № 4. P. 101658. DOI: 10.1016/j.giq.2021.101658.
26. Ouni S., Fkih F., Omri M. N. A Survey of Machine Learning-Based Author Profiling from Texts Analysis in Social Networks // Multimedia Tools and Applications. 2023, vol. 82, № 24. P. 36653–36686. DOI: 10.1007/s11042-023-14711-8.
27. Cody E. M., Reagan A. J., Dodds P. S., Danforth C. M. Public Opinion Polling with Twitter. arXiv preprint. 1608.02024. 2016. DOI: 10.48550/arXiv.1608.02024.
28. DiGrazia J., McKelvey K., Bollen J., Rojas F. More Tweets, More Votes: Social Media as a Quantitative Indicator of Political Behavior // PloS One. 2013, vol. 8, № 11. P. e79449. DOI: 10.1371/journal.pone.0079449.
29. Tumasjan A., Sprenger T., Sandner P., Welpe I. Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment // Proceedings of the international AAAI conference on web and social media. 2010, vol. 4, № 1. P. 178-185. DOI: 10.1609/icwsm.v4i1.14009.
30. Vaccari C., Valeriani A., Barberá P., Bonneau R., Jost J. T., Nagler J., Tucker J. Social Media and Political Communication. A Survey of Twitter Users during the 2013 Italian General Election // Italian Political Science Review. 2013, vol. 43, № 3. P. 381-410. DOI: 10.1426/75245.
31. Gayo-Avello D. “I Wanted to Predict Elections with Twitter and All I Got Was This Lousy Paper” A Balanced Survey on Election Prediction Using Twitter Data. arXiv preprint. 1204.6441. 2012. DOI: 10.48550/arXiv.1204.6441.
32. Gayo-Avello D. A Meta-Analysis of State-of-the-Art Electoral Prediction from Twitter Data // Social Science Computer Review. 2013, vol. 31, № 6. P. 649-679. DOI: 10.1177/0894439313493979.
33. Drus Z., Khalid H. Sentiment Analysis in Social Media and Its Application: Systematic Literature Review // Procedia Computer Science. 2019, vol. 161. P. 707-714. DOI: 10.1016/j.procs.2019.11.174.
34. Chauhan P., Sharma N., Sikka G. The Emergence of Social Media Data and Sentiment Analysis in Election Prediction // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2021, vol. 12. P. 2601-2627. DOI: 10.1007/s12652-020-02423-y.
35. Oliveira D. J. S., Bermejo P. H. S., dos Santos P. A. Can Social Media Reveal the Preferences of Voters? A Comparison between Sentiment Analysis and Traditional Opinion Polls // Journal of Information Technology & Politics. 2016, vol. 14, № 1. P. 34-45. DOI: 10.1080/19331681.2016.1214094.
36. Cheng J., Zhang X., Li P., Zhang S., Ding Z., Wang H. Exploring Sentiment Parsing of Microblogging Texts for Opinion Polling on Chinese Public Figures // Applied Intelligence. 2016, vol. 45. P. 429-442. DOI: 10.1007/s10489-016-0768-0.
37. Maleki A. How Do Leading Methods Mislead? Measuring Public Opinions in Authoritarian Contexts // Proceedings of the IPSA. 2021. P. 1-31.
38. Frye T., Gehlbach S., Marquardt K. L., Reuter O. J. Is Putin’s Popularity Real? // Post-Soviet Affairs. 2017, vol. 33, № 1. P. 1-15. DOI: 10.1080/1060586X.2016.1144334.
39. Frye T., Gehlbach S., Marquardt K. L., Reuter O. J. Is Putin’s Popularity (Still) Real? A Cautionary Note on Using List Experiments to Measure Popularity in Authoritarian Regimes // Post-Soviet Affairs. 2023, vol. 39, № 3. P. 213-222. DOI: 10.1080/1060586X.2023.2187195.
40. Hale H. E. Authoritarian Rallying as Reputational Cascade? Evidence from Putin’s Popularity Surge after Crimea // American Political Science Review. 2022, vol. 116, № 2. P. 580-594. DOI: 10.1017/S0003055421001052.
41. Buckley N., Marquardt K. L., Reuter O. J., Tertytchnaya K. Endogenous Popularity: How Perceptions of Support Affect the Popularity of Authoritarian Regimes // American Political Science Review. 2024, vol. 118, № 2. P. 1046-1052. DOI: 10.1017/S0003055423000618.
42. Шубрт И. Действительно ли опросы общественного мнения изучают общественное мнение? // Социологические исследования. 2018, №. 12. С. 56-62. DOI: 10.31857/S013216250003169-8.
43. Доверие политикам // ВЦИОМ: [сайт]. 2022. URL: https://wciom.ru/ratings/doverie-politikam/ (дата обращения: 29.10.2025).
44. Доминанты. Поле мнений. Выпуск 33 // ФОМ: [сайт]. 2022. URL: https://fom.ru/Dominanty/14770 (дата обращения: 29.10.2025).
45. Одобрение органов власти // Левада-центр: [сайт]. 2022. URL: https://www.levada.ru/indikatory/odobrenie-organov-vlasti/ (дата обращения: 29.10.2025).
46. Bureaucratic Labs. Dostoevsky Sentiment analysis library for Russian language // Github: [сайт]. 2021. URL: https://github.com/bureaucratic-labs/dostoevsky (дата обращения: 29.10.2025).
47. Дудина В. И., Юдина Д. И. Извлекая мнения из сети Интернет: могут ли методы анализа текстов заменить опросы общественного мнения? // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2017, № 5. С. 63-78. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.05.
48. Оценка качества опроса в сложных реалиях сегодняшнего дня. Социальные медиа в исследовании общественного мнения: отчет рабочей группы AAPOR о новых технологиях в исследовании общественного мнения // Американская ассоциация исследователей общественного мнения / Пер. с англ. В. Л. Силаевой, О. А. Оберемко. М.: ВЦИОМ, 2017. 78 с.
49. Анкудинов И. А. Патриотический дискурс в Рунете: до и после 24 февраля 2022 г. // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024, № 2. С. 99-123. DOI: 10.14515/monitoring.2024.2.2515.
50. Анташева М. С., Лобанова П. А., Исаева Ю. К., Сабидаева Е. А., Пиекалнитс А. С., Логинова И. В. Сентимент-анализ как метод исследования информационной повестки и общественного мнения (на примере СМИ и социальных сетей КНР) // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2024, № 57. С. 7-41. DOI: 10.19181/4m.2023.32.2.1.
51. Barberá P. Less Is More? How Demographic Sample Weights Can Improve Public Opinion Estimates Based on Twitter Data // NYU Working Paper. 2016. P. 1-37.
52. Hopkins D. J., King G. A Method of Automated Nonparametric Content Analysis for Social Science // American Journal of Political Science. 2010, vol. 54, № 1. P. 229-247. DOI: 10.1111/J.1540-5907.2009.00428.X.
2. Kizilova K., Norris P. Assessing Russian Public Opinion on the Ukraine War // Russian Analytical Digest. 2022, № 281. P. 2-5. DOI: 10.3929/ethz-b-000539633.
3. Volkov D., Rosenfeld B., Morris J., Pleines H., Biriukova A., Koneva E., Chilingaryan A., Miniailo A., Kamalov E., Sergeeva I., Zavadskaya M., Kostenko V. The Value of Public Opinion Polls // Russian Analytical Digest. 2023, № 292. P. 1-21. DOI: 10.3929/ethz-b-000599408.
4. Best S. J., Krueger B. S. Analyzing the Representativeness of Internet Political Participation // Political Behavior. 2005, vol. 27. P. 183-216. DOI: 10.1007/S11109-005-3242-Y.
5. Chang L., Krosnick J. A. National Surveys via RDD Telephone Interviewing versus the Internet: Comparing Sample Representativeness and Response Quality // Public Opinion Quarterly. 2009, vol. 73, № 4. P. 641-678. DOI: 10.1093/poq/nfp075.
6. Smetanin S. The Applications of Sentiment Analysis for Russian Language Texts: Current Challenges and Future Perspectives // IEEE Access. 2020, vol. 8. P. 110693-110719. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3002215.
7. Manza J., Brooks C. How Sociology Lost Public Opinion: A Genealogy of a Missing Concept in the Study of the Political // Sociological Theory. 2012, vol. 30, № 2. P. 89-113. DOI: 10.1177/0735275112448054.
8. Greene S. A., Robertson G. B. Putin v. The People: The Perilous Politics of a Divided Russia. New Haven: Yale University Press, 2019. 287 p. DOI: 10.2307/j.ctvfc5417.
9. Berinsky A. J. Measuring Public Opinion with Surveys // Annual Review of Political Science. 2017, vol. 20, № 1. P. 309-329.
10. Glynn C. J., Herbst S., Lindeman M., O’Keefe G. J., Shapiro R. Y. Methods for Studying Public Opinion // Public Opinion. New York: Routledge, 2018. P. 57-86. DOI: 10.4324/9780429493256.
11. Larsen E. G., Fazekas Z. Alternatives to Opinion Polls: No Polls, Vox Pop, Poll Aggregators and Social Media // Reporting Public Opinion: How the Media Turns Boring Polls into Biased News. Cham: Palgrave Macmillan, 2021. P. 109-121. DOI: 10.1007/978-3-030-75350-4_6.
12. Ravi K., Ravi V. A Survey on Opinion Mining and Sentiment Analysis: Tasks, Approaches and Applications // Knowledge-Based Systems. 2015, vol. 89. P. 14-46. DOI: 10.1016/j.knosys.2015.06.015.
13. Ceron A., Curini L., Iacus S. M., Porro G. Every Tweet Counts? How Sentiment Analysis of Social Media Can Improve Our Knowledge of Citizens’ Political Preferences with an Application to Italy and France // New Media & Society. 2014, vol. 16, № 2. P. 340-358. DOI: 10.1177/1461444813480466.
14. Stukal D., Sanovich S., Bonneau R., Tucker J. A. Detecting Bots on Russian Political Twitter // Big data. 2017, vol. 5, № 4. P. 310-324. DOI: 10.1089/big.2017.0038.
15. Медиапотребление и активность в интернете // ВЦИОМ: [сайт]. 23.09.2021. URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/mediapotreblenie-i-aktivnost-v-internete (дата обращения: 29.10.2025).
16. Gunter B., Koteyko N., Atanasova D. Sentiment Analysis: A Market-Relevant and Reliable Measure of Public Feeling? // International Journal of Market Research. 2014, vol. 56, № 2. P. 231-247. DOI: 10.2501/IJMR-2014-014.
17. Glazunova S. The “Sovereign Internet” and Social Media // Digital Activism in Russia: The Communication Tactics of Political Outsiders. Cham: Springer, 2022. P. 67-88. DOI: 10.1007/978-3-030-93503-0_4.
18. Skoric M. M., Zhu Q., Goh D., Pang N. Social Media and Citizen Engagement: A Meta-Analytic Review // New Media & Society. 2016, vol. 18, № 9. P. 1817-1839. DOI: 10.1177/1461444815616221.
19. Bisbee J., Larson J. M. Testing Social Science Network Theories with Online Network Data: An Evaluation of External Validity // American Political Science Review. 2017, vol. 111, № 3. P. 502-521. DOI: 10.1017/S0003055417000120.
20. Chae Y., Lee S., Kim Y. Meta-Analysis of the Relationship between Internet Use and Political Participation: Examining Main and Moderating Effects // Asian Journal of Communication. 2019, vol. 29, № 1. P. 35-54. DOI: 10.1080/01292986.2018.1499121.
21. Glenski M., Weninger T. Rating Effects on Social News Posts and Comments // ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2017, vol. 8, № 6. P. 1-19. DOI: 10.1145/2963104.
22. Feezell J. T., Conroy M., Guerrero M. Internet Use and Political Participation: Engaging Citizenship Norms through Online Activities // Journal of Information Technology & Politics. 2016, vol. 1, № 2. P. 95-107. DOI: 10.1080/19331681.2016.1166994.
23. Schober M. F., Pasek J., Guggenheim L., Lampe C., Conrad F. G. Social Media Analyses for Social Measurement // Public Opinion Quarterly. 2016, vol. 80, № 1. P. 180-211. DOI: 10.1093/POQ%2FNFV048.
24. Filatova O., Chugunov A., Bolgov R. Transformation of the Electronic Participation System in Russia in the Early 2020s: Centralization Trends // International Conference on Topical Issues of International Political Geography. Cham: Springer, 2021. P. 309-319. DOI: 10.1007/978-3-031-20620-7_27.
25. Pekar V., Najafi H., Binner J. M., Swanson R., Rickard C., Fry J. Voting Intentions on Social Media and Political Opinion Polls // Government Information Quarterly. 2022, vol. 39, № 4. P. 101658. DOI: 10.1016/j.giq.2021.101658.
26. Ouni S., Fkih F., Omri M. N. A Survey of Machine Learning-Based Author Profiling from Texts Analysis in Social Networks // Multimedia Tools and Applications. 2023, vol. 82, № 24. P. 36653–36686. DOI: 10.1007/s11042-023-14711-8.
27. Cody E. M., Reagan A. J., Dodds P. S., Danforth C. M. Public Opinion Polling with Twitter. arXiv preprint. 1608.02024. 2016. DOI: 10.48550/arXiv.1608.02024.
28. DiGrazia J., McKelvey K., Bollen J., Rojas F. More Tweets, More Votes: Social Media as a Quantitative Indicator of Political Behavior // PloS One. 2013, vol. 8, № 11. P. e79449. DOI: 10.1371/journal.pone.0079449.
29. Tumasjan A., Sprenger T., Sandner P., Welpe I. Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment // Proceedings of the international AAAI conference on web and social media. 2010, vol. 4, № 1. P. 178-185. DOI: 10.1609/icwsm.v4i1.14009.
30. Vaccari C., Valeriani A., Barberá P., Bonneau R., Jost J. T., Nagler J., Tucker J. Social Media and Political Communication. A Survey of Twitter Users during the 2013 Italian General Election // Italian Political Science Review. 2013, vol. 43, № 3. P. 381-410. DOI: 10.1426/75245.
31. Gayo-Avello D. “I Wanted to Predict Elections with Twitter and All I Got Was This Lousy Paper” A Balanced Survey on Election Prediction Using Twitter Data. arXiv preprint. 1204.6441. 2012. DOI: 10.48550/arXiv.1204.6441.
32. Gayo-Avello D. A Meta-Analysis of State-of-the-Art Electoral Prediction from Twitter Data // Social Science Computer Review. 2013, vol. 31, № 6. P. 649-679. DOI: 10.1177/0894439313493979.
33. Drus Z., Khalid H. Sentiment Analysis in Social Media and Its Application: Systematic Literature Review // Procedia Computer Science. 2019, vol. 161. P. 707-714. DOI: 10.1016/j.procs.2019.11.174.
34. Chauhan P., Sharma N., Sikka G. The Emergence of Social Media Data and Sentiment Analysis in Election Prediction // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2021, vol. 12. P. 2601-2627. DOI: 10.1007/s12652-020-02423-y.
35. Oliveira D. J. S., Bermejo P. H. S., dos Santos P. A. Can Social Media Reveal the Preferences of Voters? A Comparison between Sentiment Analysis and Traditional Opinion Polls // Journal of Information Technology & Politics. 2016, vol. 14, № 1. P. 34-45. DOI: 10.1080/19331681.2016.1214094.
36. Cheng J., Zhang X., Li P., Zhang S., Ding Z., Wang H. Exploring Sentiment Parsing of Microblogging Texts for Opinion Polling on Chinese Public Figures // Applied Intelligence. 2016, vol. 45. P. 429-442. DOI: 10.1007/s10489-016-0768-0.
37. Maleki A. How Do Leading Methods Mislead? Measuring Public Opinions in Authoritarian Contexts // Proceedings of the IPSA. 2021. P. 1-31.
38. Frye T., Gehlbach S., Marquardt K. L., Reuter O. J. Is Putin’s Popularity Real? // Post-Soviet Affairs. 2017, vol. 33, № 1. P. 1-15. DOI: 10.1080/1060586X.2016.1144334.
39. Frye T., Gehlbach S., Marquardt K. L., Reuter O. J. Is Putin’s Popularity (Still) Real? A Cautionary Note on Using List Experiments to Measure Popularity in Authoritarian Regimes // Post-Soviet Affairs. 2023, vol. 39, № 3. P. 213-222. DOI: 10.1080/1060586X.2023.2187195.
40. Hale H. E. Authoritarian Rallying as Reputational Cascade? Evidence from Putin’s Popularity Surge after Crimea // American Political Science Review. 2022, vol. 116, № 2. P. 580-594. DOI: 10.1017/S0003055421001052.
41. Buckley N., Marquardt K. L., Reuter O. J., Tertytchnaya K. Endogenous Popularity: How Perceptions of Support Affect the Popularity of Authoritarian Regimes // American Political Science Review. 2024, vol. 118, № 2. P. 1046-1052. DOI: 10.1017/S0003055423000618.
42. Шубрт И. Действительно ли опросы общественного мнения изучают общественное мнение? // Социологические исследования. 2018, №. 12. С. 56-62. DOI: 10.31857/S013216250003169-8.
43. Доверие политикам // ВЦИОМ: [сайт]. 2022. URL: https://wciom.ru/ratings/doverie-politikam/ (дата обращения: 29.10.2025).
44. Доминанты. Поле мнений. Выпуск 33 // ФОМ: [сайт]. 2022. URL: https://fom.ru/Dominanty/14770 (дата обращения: 29.10.2025).
45. Одобрение органов власти // Левада-центр: [сайт]. 2022. URL: https://www.levada.ru/indikatory/odobrenie-organov-vlasti/ (дата обращения: 29.10.2025).
46. Bureaucratic Labs. Dostoevsky Sentiment analysis library for Russian language // Github: [сайт]. 2021. URL: https://github.com/bureaucratic-labs/dostoevsky (дата обращения: 29.10.2025).
47. Дудина В. И., Юдина Д. И. Извлекая мнения из сети Интернет: могут ли методы анализа текстов заменить опросы общественного мнения? // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2017, № 5. С. 63-78. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.05.
48. Оценка качества опроса в сложных реалиях сегодняшнего дня. Социальные медиа в исследовании общественного мнения: отчет рабочей группы AAPOR о новых технологиях в исследовании общественного мнения // Американская ассоциация исследователей общественного мнения / Пер. с англ. В. Л. Силаевой, О. А. Оберемко. М.: ВЦИОМ, 2017. 78 с.
49. Анкудинов И. А. Патриотический дискурс в Рунете: до и после 24 февраля 2022 г. // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024, № 2. С. 99-123. DOI: 10.14515/monitoring.2024.2.2515.
50. Анташева М. С., Лобанова П. А., Исаева Ю. К., Сабидаева Е. А., Пиекалнитс А. С., Логинова И. В. Сентимент-анализ как метод исследования информационной повестки и общественного мнения (на примере СМИ и социальных сетей КНР) // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология: 4М). 2024, № 57. С. 7-41. DOI: 10.19181/4m.2023.32.2.1.
51. Barberá P. Less Is More? How Demographic Sample Weights Can Improve Public Opinion Estimates Based on Twitter Data // NYU Working Paper. 2016. P. 1-37.
52. Hopkins D. J., King G. A Method of Automated Nonparametric Content Analysis for Social Science // American Journal of Political Science. 2010, vol. 54, № 1. P. 229-247. DOI: 10.1111/J.1540-5907.2009.00428.X.
Статья
Поступила: 30.01.2025
Опубликована: 17.12.2025
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Анкудинов, И. А. (2025). Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту). Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М), (61), 165-203. https://doi.org/10.19181/4m.2025.34.2.4
Выпуск
Раздел
ИНТЕРНЕТ-ИССЛЕДОВАНИЯ
