От цифровых следов к метрикам: методика для выявления социального заражения в социальных медиа
Научная статья
Выражение признательности
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 25-28-01153).
Для цитирования
Карпова А.Ю., Савельев А.О. От цифровых следов к метрикам: методика для выявления социального заражения в социальных медиа // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2026. Том 35. № 2. С. 41-90. DOI: https://doi.org/10.19181/4m.2026.35.2.2 EDN: OMOQAT
Аннотация
Активное развитие компьютерно-опосредованной коммуникации трансформирует классические механизмы социального заражения, придавая им масштабный и вирусный характер. При этом сохраняется методологический разрыв между теоретическим пониманием феномена и возможностями его эмпирического изучения на основе «цифровых следов» — данных социальных медиа. Целью данной статьи является разработка и обоснование методики комплексного выявления двух ключевых форм социального заражения: тематического и эмоционального. Мы предлагаем методику, включающую два адаптивных сценария выявления социального заражения, выбор между которыми определяется доступностью данных о сетевой структуре взаимодействий. Первый сценарий использует пороговые модели на основе графа (при наличии данных о контактной сети). Второй сценарий (при отсутствии таких данных) реализуется на основе эпидемиологических SI/SIR моделей через классификацию пользователей на «восприимчивых» и «зараженных» с последующим моделированием динамики. Основным элементом предлагаемой методики является детальная операционализация атрибутов социального заражения (тематического и эмоционального), позволяющая перевести теоретические понятия в вычислимые метрики. Для изучения тематического заражения предложены метрики тематического, контекстного и нарративного сходства. Для изучения эмоционального заражения предложен инструментарий на базе предобученных нейросетевых моделей классификации эмоций в тексте. В статье обсуждаются границы применимости методики, связанные с фрагментарностью цифровых следов, проблемами экви- и мультифинальности, а также намечены перспективы её развития за счёт интеграции с качественными методами. Результатом работы является универсальный каркас для исследовательского дизайна, который вносит вклад в методологический аппарат цифровой социологии и позволит переходить от концептуальных моделей к верифицируемому анализу диффузии смыслов и эмоций в онлайн-коммуникациях.
Ключевые слова:
социальное заражение, цифровые следы, социальные медиа, тематическое заражение, эмоциональное заражение, операционализация, вычислительные методы, сетевой анализ
Литература
1. Дюркгейм Э. Самоубийство: Социологический этюд / Пер. с фр. с сокр.; под ред. В.А. Базарова. М.: Мысль, 1994. 399 с.
2. Le Bon G. The crowd: A study of the popular mind. Criminology series. London: T. Fisher Unwin, 1903. 239 p.
3. Тард Г. Законы подражания / Пер. с фр. М.: Академический проект, 2011. 302 с. ISBN 978-5-8291-1329-2.
4. Blumer H. Collective Behavior // Principles of Sociology / Ed. by R.E. Park. New York: Barnes & Noble, 1939. P. 219-288.
5. Кравченко С. А. Социологический энциклопедический русско-английский словарь. М.: Издательство Астрель; Издательство АСТ; Транзиткнига, 2004. 511 с. ISBN 5-17-024321-9.
6. Liou H., Lee H. Social contagion and associative diffusion in multilayer network // arXiv (Cornell University). 2020. DOI: 10.48550/arxiv.2011.07746.
7. Woo J., Kang S. W., Kim H. K., Park J. Contagion of cheating behaviors in online social networks // IEEE Access. 2018, vol. 6. P. 29098–29108. DOI: 10.1109/access.2018.2834220.
8. Sprague D. A., House T. (2017). Evidence for complex contagion models of social contagion from observational data // PLoS ONE, vol. 12, № 7, e0180802. DOI: 10.1371/journal.pone.0180802.
9. Chiba-Okabe H., Plotkin J. B. Social learning with complex contagion // arXiv (Cornell University). 2024. DOI: 10.48550/arxiv.2406.14922.
10. Andres E., Ódor G., Iacopini I., Karsai M. Distinguishing mechanisms of social contagion from local network view // arXiv (Cornell University). 2024.
11. Blanco G., Lourenço A. A multilayered graph-based framework to explore behavioural phenomena in social media conversations // International Journal of Medical Informatics. 2023, vol. 179, 105236. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2023.105236.
12. Bosse T., Hoogendoorn M., Klein M. C. A., Treur J., Van Der Wal C. N., Van Wissen A. Modelling collective decision making in groups and crowds: Integrating social contagion and interacting emotions, beliefs and intentions // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2012, vol. 27, № 1. P. 52–84. DOI: 10.1007/s10458-012-9201-1.
13. Kozitsin I. V. A general framework to link theory and empirics in opinion formation models // Scientific Reports. 2022, vol. 12, № 1, 5543. DOI: 10.1038/s41598-022-09468-3.
14. Friedkin N. E. Choice shift and group polarization // American sociological review. 1999, vol. 64, № 6. P. 856–875.
15. Bartal A., Pliskin N., Tsur O. Local/ Global contagion of viral/non-viral information: Analysis of contagion spread in online social networks // PLoS ONE. 2020, vol. 15, № 4, e0230811. DOI: 10.1371/journal.pone.0230811.
16. Hatfield E., Cacioppo J. T., Rapson R. L. Emotional contagion // Current Directions in Psychological Science. 1993, vol. 2, № 3. P. 96–100. DOI: 10.1111/1467-8721.ep10770953.
17. Marx A. K. G., Frenzel A. C., Fiedler D., Reck C. Susceptibility to positive versus negative emotional contagion: First evidence on their distinction using a balanced self-report measure // PLoS ONE. 2024, vol. 19, № 5, e0302890. DOI: 10.1371/journal.pone.0302890.
18. Goldenberg A. Gross J. Digital Emotion Contagion // OSF. 2019. DOI: 10.31219/osf.io/53bdu.
19. Mittal T. Mathur P. Chandra R. Bhatt A. Gupta V. Mukherjee D. Bera A. Manocha D. Preprint. Estimating Emotion Contagion on Social Media via Localized Diffusion in Dynamic Graphs // arXiv (Cornell University). 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2207.07165.
20. Wilson T. D., Gilbert D. T. Explaining Away: A model of affective adaptation // Perspectives on Psychological Science. 2008, vol. 3, № 5. P. 370–386. DOI: 10.1111/j.1745-6924.2008.00085.x.
21. Crockett M. J. Moral outrage in the digital age // Nature Human Behaviour. 2017, vol. 1. P. 769–771. DOI: 10.1038/s41562-017-0213-3.
22. Cummings J. N., Butler B., Kraut R. E. The quality of online social relationships // Communications of the ACM. 2002, vol. 45, № 7. P. 103–108. DOI: 10.1145/514236.514242.
23. Schiffrin H., Edelman A., Falkenstern M., Stewart C. The associations among computer-mediated communication, relationships, and well-being // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2010, vol. 13, № 3. P. 299–306. DOI: 10.1089/cyber.2009.0173.
24. Christakis N. A., Fowler J. H. Social contagion theory: examining dynamic social networks and human behavior // Statistics in Medicine. 2013, vol. 32, № 4. P. 556–577. DOI: 10.1002/sim.5408.
25. Granovetter M. S. The Strength of Weak Ties // The American Journal of Sociology. 1973, vol. 78, № 6. P. 1360–1380.
26. Kiogothe M. W. Factors influencing adoption of mobile banking in Kenya: a case of commercial banks’ customers in Nairobi County. Nairobi: Strathmore University, 2018. 73 p.
27. Chaouali W., El Hedhli K. Toward a contagion-based model of mobile banking adoption // International Journal of Bank Marketing. 2018, vol. 37, № 1. P. 69–96. DOI: 10.1108/IJBM-05-2017-0096.
28. Schlaile M. P., Knausberg T., Mueller M., Zeman J. Viral ice buckets: A memetic perspective on the ALS Ice Bucket Challenge’s diffusion // Cognitive Systems Research. 2018, vol. 52. P. 947–969. DOI: 10.1016/j.cogsys.2018.09.012.
29. Chu M., Song W., Zhao Z., Chen T., Chiang Y. Emotional contagion on social media and the simulation of intervention strategies after a disaster event: a modeling study // Humanities and Social Sciences Communications. 2024, vol. 11, № 1. P. 1-15. DOI: 10.1057/s41599-024-03397-4.
30. Thomas H. F. Modeling contagion in policy systems // Cognitive Systems Research. 2017, vol. 44. P. 74–88. DOI: 10.1016/j.cogsys.2017.03.003.
31. Ugander J., Backstrom L., Marlow C., Kleinberg J. Structural diversity in social contagion // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2012, vol. 109, № 16. 5962-5966. DOI: 10.1073/pnas.1116502109.
32. Rabb N., Cowen L., De Ruiter J. P. (2023). Investigating the effect of selective exposure, audience fragmentation, and echo-chambers on polarization in dynamic media ecosystems // Applied Network Science. 2023, vol. 8, № 1. DOI: 10.1007/s41109-023-00601-3.
33. Kobayashi T. Social contagion induced by uncertain information // Physical Review E. 2023, vol. 107, № 6. DOI: 10.1103/physreve.107.064301.
34. Liang H. Decreasing social contagion effects in diffusion cascades: Modeling message spreading on social media // Telematics and Informatics. 2021, vol. 62, № 6. 101623. DOI: 10.1016/j.tele.2021.101623.
35. Davis C. A., Heiman J. R., Menczer F. (2015). A role for Network Science in Social Norms intervention // Procedia Computer Science. 2015, vol. 51. P. 2217–2226. DOI: 10.1016/j.procs.2015.05.499.
36. Chang H. H., Fu F. Co-contagion diffusion on multilayer networks // Applied Network Science. 2019, vol. 4, № 1. DOI: 10.1007/s41109-019-0176-6.
37. Ren J., Yang Q., Zhu Y., Zhu X., Tian H., Wang W., Cai S. Complex social contagions on weighted networks considering adoption threshold heterogeneity // IEEE Access. 2020, vol. 8. P. 61905–61914. DOI: 10.1109/access.2020.2984615.
38. Caliò A., Tagarelli A. Complex influence propagation based on trust-aware dynamic linear threshold models // Applied Network Science. 2019, vol. 4, № 1. DOI: 10.1007/s41109-019-0124-5.
39. Ковалев С. В., Рюмин Н. Н., Ковалева О. А., Сидляр М. Ю., Хромова Т. А. Мультиагентное моделирование распространения эпидемий // Вестник Технологического университета. 2021, т. 24, № 1. С. 91-97. EDN: ZKILDU.
40. Nie Y., Zhong X., Wu T., Liu Y., Lin T., Wang W. Effects of network temporality on coevolution spread epidemics in higher-order network // Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2022, vol. 34, № 6. P. 2871–2882. DOI: 10.1016/j.jksuci.2022.04.004.
41. Pechlivanoglou T., Li J., Sun J., Heidari F., Papagelis M. Epidemic spreading in trajectory networks // Big Data Research. 2022, vol. 27, 100275. DOI: 10.1016/j.bdr.2021.100275.
42. Zhang L., Chen Y., Wei Y., Leng J., Kong C., Hu P. Kick cat effect: Social context shapes the form and extent of emotional contagion // Behavioral Sciences. 2023, vol. 13, № 7, 531. DOI: 10.3390/bs13070531.
43. Wang D., Liu C., Chen W. The role of self-representation in emotional contagion // Frontiers in Human Neuroscience. 2024, vol. 18. DOI: 10.3389/fnhum.2024.1361368.
44. Kane A. A., Van Swol L. M., Sarmiento-Lawrence I. G. Emotional contagion in online groups as a function of valence and status // Computers in Human Behavior. 2023, vol. 139, № 3, 107543. DOI: 10.1016/j.chb.2022.107543.
45. Blanco G., Lourenço A. A multilayered graph-based framework to explore behavioural phenomena in social media conversations // International Journal of Medical Informatics. 2023, vol. 179, 105236. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2023.105236.
46. De Kemmeter J., Gallo L., Boncoraglio F., Latora V., Carletti T. Complex contagion in social systems with distrust // Advances in Complex Systems. 2024, vol. 27, № 04n05. DOI: 10.1142/s0219525924400010.
47. Deldoost M., Khosrowabadi R., Kamiński M. Exploring the neuropsychological basis of behavioral contagion during learning about another agent’s social preferences: Evidence from an ERP study // Acta Neurobiologiae Experimentalis. 2024, vol. 84, № 2. DOI: 10.55782/ane-2024-2500.
48. Newman M. E. J. Modularity and Community Structure in Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2006, vol. 103, № 23. P. 8577-8582. DOI: 10.1073/pnas.0601602103.
49. Blondel V. D., Guillaume J.-L., Lambiotte R., Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008, № 10. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008.
50. Lin X., Huang H., Li Z., Jin H. Media power measuring via emotional contagion // Journal of Social Computing. 2024, vol. 5, № 1. P. 15–35. DOI: 10.23919/jsc.2024.0004.
2. Le Bon G. The crowd: A study of the popular mind. Criminology series. London: T. Fisher Unwin, 1903. 239 p.
3. Тард Г. Законы подражания / Пер. с фр. М.: Академический проект, 2011. 302 с. ISBN 978-5-8291-1329-2.
4. Blumer H. Collective Behavior // Principles of Sociology / Ed. by R.E. Park. New York: Barnes & Noble, 1939. P. 219-288.
5. Кравченко С. А. Социологический энциклопедический русско-английский словарь. М.: Издательство Астрель; Издательство АСТ; Транзиткнига, 2004. 511 с. ISBN 5-17-024321-9.
6. Liou H., Lee H. Social contagion and associative diffusion in multilayer network // arXiv (Cornell University). 2020. DOI: 10.48550/arxiv.2011.07746.
7. Woo J., Kang S. W., Kim H. K., Park J. Contagion of cheating behaviors in online social networks // IEEE Access. 2018, vol. 6. P. 29098–29108. DOI: 10.1109/access.2018.2834220.
8. Sprague D. A., House T. (2017). Evidence for complex contagion models of social contagion from observational data // PLoS ONE, vol. 12, № 7, e0180802. DOI: 10.1371/journal.pone.0180802.
9. Chiba-Okabe H., Plotkin J. B. Social learning with complex contagion // arXiv (Cornell University). 2024. DOI: 10.48550/arxiv.2406.14922.
10. Andres E., Ódor G., Iacopini I., Karsai M. Distinguishing mechanisms of social contagion from local network view // arXiv (Cornell University). 2024.
11. Blanco G., Lourenço A. A multilayered graph-based framework to explore behavioural phenomena in social media conversations // International Journal of Medical Informatics. 2023, vol. 179, 105236. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2023.105236.
12. Bosse T., Hoogendoorn M., Klein M. C. A., Treur J., Van Der Wal C. N., Van Wissen A. Modelling collective decision making in groups and crowds: Integrating social contagion and interacting emotions, beliefs and intentions // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2012, vol. 27, № 1. P. 52–84. DOI: 10.1007/s10458-012-9201-1.
13. Kozitsin I. V. A general framework to link theory and empirics in opinion formation models // Scientific Reports. 2022, vol. 12, № 1, 5543. DOI: 10.1038/s41598-022-09468-3.
14. Friedkin N. E. Choice shift and group polarization // American sociological review. 1999, vol. 64, № 6. P. 856–875.
15. Bartal A., Pliskin N., Tsur O. Local/ Global contagion of viral/non-viral information: Analysis of contagion spread in online social networks // PLoS ONE. 2020, vol. 15, № 4, e0230811. DOI: 10.1371/journal.pone.0230811.
16. Hatfield E., Cacioppo J. T., Rapson R. L. Emotional contagion // Current Directions in Psychological Science. 1993, vol. 2, № 3. P. 96–100. DOI: 10.1111/1467-8721.ep10770953.
17. Marx A. K. G., Frenzel A. C., Fiedler D., Reck C. Susceptibility to positive versus negative emotional contagion: First evidence on their distinction using a balanced self-report measure // PLoS ONE. 2024, vol. 19, № 5, e0302890. DOI: 10.1371/journal.pone.0302890.
18. Goldenberg A. Gross J. Digital Emotion Contagion // OSF. 2019. DOI: 10.31219/osf.io/53bdu.
19. Mittal T. Mathur P. Chandra R. Bhatt A. Gupta V. Mukherjee D. Bera A. Manocha D. Preprint. Estimating Emotion Contagion on Social Media via Localized Diffusion in Dynamic Graphs // arXiv (Cornell University). 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2207.07165.
20. Wilson T. D., Gilbert D. T. Explaining Away: A model of affective adaptation // Perspectives on Psychological Science. 2008, vol. 3, № 5. P. 370–386. DOI: 10.1111/j.1745-6924.2008.00085.x.
21. Crockett M. J. Moral outrage in the digital age // Nature Human Behaviour. 2017, vol. 1. P. 769–771. DOI: 10.1038/s41562-017-0213-3.
22. Cummings J. N., Butler B., Kraut R. E. The quality of online social relationships // Communications of the ACM. 2002, vol. 45, № 7. P. 103–108. DOI: 10.1145/514236.514242.
23. Schiffrin H., Edelman A., Falkenstern M., Stewart C. The associations among computer-mediated communication, relationships, and well-being // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2010, vol. 13, № 3. P. 299–306. DOI: 10.1089/cyber.2009.0173.
24. Christakis N. A., Fowler J. H. Social contagion theory: examining dynamic social networks and human behavior // Statistics in Medicine. 2013, vol. 32, № 4. P. 556–577. DOI: 10.1002/sim.5408.
25. Granovetter M. S. The Strength of Weak Ties // The American Journal of Sociology. 1973, vol. 78, № 6. P. 1360–1380.
26. Kiogothe M. W. Factors influencing adoption of mobile banking in Kenya: a case of commercial banks’ customers in Nairobi County. Nairobi: Strathmore University, 2018. 73 p.
27. Chaouali W., El Hedhli K. Toward a contagion-based model of mobile banking adoption // International Journal of Bank Marketing. 2018, vol. 37, № 1. P. 69–96. DOI: 10.1108/IJBM-05-2017-0096.
28. Schlaile M. P., Knausberg T., Mueller M., Zeman J. Viral ice buckets: A memetic perspective on the ALS Ice Bucket Challenge’s diffusion // Cognitive Systems Research. 2018, vol. 52. P. 947–969. DOI: 10.1016/j.cogsys.2018.09.012.
29. Chu M., Song W., Zhao Z., Chen T., Chiang Y. Emotional contagion on social media and the simulation of intervention strategies after a disaster event: a modeling study // Humanities and Social Sciences Communications. 2024, vol. 11, № 1. P. 1-15. DOI: 10.1057/s41599-024-03397-4.
30. Thomas H. F. Modeling contagion in policy systems // Cognitive Systems Research. 2017, vol. 44. P. 74–88. DOI: 10.1016/j.cogsys.2017.03.003.
31. Ugander J., Backstrom L., Marlow C., Kleinberg J. Structural diversity in social contagion // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2012, vol. 109, № 16. 5962-5966. DOI: 10.1073/pnas.1116502109.
32. Rabb N., Cowen L., De Ruiter J. P. (2023). Investigating the effect of selective exposure, audience fragmentation, and echo-chambers on polarization in dynamic media ecosystems // Applied Network Science. 2023, vol. 8, № 1. DOI: 10.1007/s41109-023-00601-3.
33. Kobayashi T. Social contagion induced by uncertain information // Physical Review E. 2023, vol. 107, № 6. DOI: 10.1103/physreve.107.064301.
34. Liang H. Decreasing social contagion effects in diffusion cascades: Modeling message spreading on social media // Telematics and Informatics. 2021, vol. 62, № 6. 101623. DOI: 10.1016/j.tele.2021.101623.
35. Davis C. A., Heiman J. R., Menczer F. (2015). A role for Network Science in Social Norms intervention // Procedia Computer Science. 2015, vol. 51. P. 2217–2226. DOI: 10.1016/j.procs.2015.05.499.
36. Chang H. H., Fu F. Co-contagion diffusion on multilayer networks // Applied Network Science. 2019, vol. 4, № 1. DOI: 10.1007/s41109-019-0176-6.
37. Ren J., Yang Q., Zhu Y., Zhu X., Tian H., Wang W., Cai S. Complex social contagions on weighted networks considering adoption threshold heterogeneity // IEEE Access. 2020, vol. 8. P. 61905–61914. DOI: 10.1109/access.2020.2984615.
38. Caliò A., Tagarelli A. Complex influence propagation based on trust-aware dynamic linear threshold models // Applied Network Science. 2019, vol. 4, № 1. DOI: 10.1007/s41109-019-0124-5.
39. Ковалев С. В., Рюмин Н. Н., Ковалева О. А., Сидляр М. Ю., Хромова Т. А. Мультиагентное моделирование распространения эпидемий // Вестник Технологического университета. 2021, т. 24, № 1. С. 91-97. EDN: ZKILDU.
40. Nie Y., Zhong X., Wu T., Liu Y., Lin T., Wang W. Effects of network temporality on coevolution spread epidemics in higher-order network // Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2022, vol. 34, № 6. P. 2871–2882. DOI: 10.1016/j.jksuci.2022.04.004.
41. Pechlivanoglou T., Li J., Sun J., Heidari F., Papagelis M. Epidemic spreading in trajectory networks // Big Data Research. 2022, vol. 27, 100275. DOI: 10.1016/j.bdr.2021.100275.
42. Zhang L., Chen Y., Wei Y., Leng J., Kong C., Hu P. Kick cat effect: Social context shapes the form and extent of emotional contagion // Behavioral Sciences. 2023, vol. 13, № 7, 531. DOI: 10.3390/bs13070531.
43. Wang D., Liu C., Chen W. The role of self-representation in emotional contagion // Frontiers in Human Neuroscience. 2024, vol. 18. DOI: 10.3389/fnhum.2024.1361368.
44. Kane A. A., Van Swol L. M., Sarmiento-Lawrence I. G. Emotional contagion in online groups as a function of valence and status // Computers in Human Behavior. 2023, vol. 139, № 3, 107543. DOI: 10.1016/j.chb.2022.107543.
45. Blanco G., Lourenço A. A multilayered graph-based framework to explore behavioural phenomena in social media conversations // International Journal of Medical Informatics. 2023, vol. 179, 105236. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2023.105236.
46. De Kemmeter J., Gallo L., Boncoraglio F., Latora V., Carletti T. Complex contagion in social systems with distrust // Advances in Complex Systems. 2024, vol. 27, № 04n05. DOI: 10.1142/s0219525924400010.
47. Deldoost M., Khosrowabadi R., Kamiński M. Exploring the neuropsychological basis of behavioral contagion during learning about another agent’s social preferences: Evidence from an ERP study // Acta Neurobiologiae Experimentalis. 2024, vol. 84, № 2. DOI: 10.55782/ane-2024-2500.
48. Newman M. E. J. Modularity and Community Structure in Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2006, vol. 103, № 23. P. 8577-8582. DOI: 10.1073/pnas.0601602103.
49. Blondel V. D., Guillaume J.-L., Lambiotte R., Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008, № 10. DOI: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008.
50. Lin X., Huang H., Li Z., Jin H. Media power measuring via emotional contagion // Journal of Social Computing. 2024, vol. 5, № 1. P. 15–35. DOI: 10.23919/jsc.2024.0004.
Статья
Поступила: 10.02.2026
Опубликована: 16.07.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Карпова, А. Ю., & Савельев, А. О. (2026). От цифровых следов к метрикам: методика для выявления социального заражения в социальных медиа. Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М), 35(2), 41-90. https://doi.org/10.19181/4m.2026.35.2.2
Раздел
ИНТЕРНЕТ-ИССЛЕДОВАНИЯ
JATS XML
