Субъективная оценка (не)благополучия населения регионов РФ на основе данных социальных сетей

Авторы

  • Евгений Викторович Щекотин Томский государственный университет; Новосибирский государственный университет экономики и управления https://orcid.org/0000-0001-7377-0645
  • Михаил Георгиевич Мягков Томский государственный университет; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Университет Орегона https://orcid.org/0000-0002-8419-6404
  • Вячеслав Леонидович Гойко Томский государственный университет https://orcid.org/0000-0002-5985-3724
  • Виталий Викторович Кашпур Томский государственный университет https://orcid.org/0000-0001-8113-290X
  • Галина Юрьевна Коварж Томский государственный университет https://orcid.org/0000-0002-5302-8862

DOI:

https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.1.05

Ключевые слова:

качество жизни, онлайн-активность, социальные сети, индекс благополучия, субъективное благополучие

Аннотация

В статье обосновывается новый метод субъективной оценки благополучия, основанный на анализе онлайн-активности пользователей в социальных сетях. Предлагаемый метод обладает как преимуществами (быстрота исследования, небольшие затраты, масштабность, детальность полученной информации), так и определенными ограничениями (охват «цифрового населения», технические сложности при исследовании густонаселенных мегаполисов и т.д.). В статье представлены результаты эмпирического исследования онлайн-активности пользователей социальной сети «ВКонтакте». На основе полученных данных рассчитан индекс субъективного (не)благополучия для 43 регионов РФ по 19 показателям, охватывающих экономические, социальные и политические аспекты качества жизни людей. Индекс субъективного (не)благополучия строится на изучении онлайн-активности пользователей, входящих в 1350 наиболее популярных региональных и городских сообществ в социальной сети «ВКонтакте». Период исследования включает в себя весь 2018 год.

Благодарность. Исследование выполнено при финансовой поддержке «Программы повышения конкурентоспособности Томского государственного университета» (грант № 8.1.59.2018).

Биографии авторов

Евгений Викторович Щекотин, Томский государственный университет; Новосибирский государственный университет экономики и управления

  • Томский государственный университет, Томск, Россия
    • кандидат философских наук, доцент, научный сотрудник Лаборатории наук о больших данных и проблемах общества
  • Новосибирский государственный университет экономики и управления, Новосибирск, Россия
    • доцент кафедры социологии

Михаил Георгиевич Мягков, Томский государственный университет; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Университет Орегона

  • Томский государственный университет, Томск, Россия
    • PhD, научный руководитель Лаборатории наук о больших данных и проблемах общества 
    • научный руководитель Лаборатории экспериментальных методов в общественных и когнитивных науках
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
    • ведущий научный сотрудник Института образования
  • Университет Орегона, Юджин, США
    • профессор Института когнитивных и политических наук
    • профессор факультета политологии

Вячеслав Леонидович Гойко, Томский государственный университет

  • Томский государственный университет, Томск, Россия
    • заведующий Лабораторией наук о больших данных и проблемах общества

Виталий Викторович Кашпур, Томский государственный университет

  • Томский государственный университет, Томск, Россия
    • кандидат социологических наук, доцент, зав. кафедрой социологии
    • научный сотрудник Лаборатории наук о больших данных и проблемах общества

Галина Юрьевна Коварж, Томский государственный университет

  • Томский государственный университет, Томск, Россия
    • аналитик Лаборатории наук о больших данных и проблемах общества

Загрузки

Опубликован

2019-12-03

Как цитировать

Щекотин, Е. В., Мягков, М. Г., Гойко, В. Л., Кашпур, В. В., & Коварж, Г. Ю. (2019). Субъективная оценка (не)благополучия населения регионов РФ на основе данных социальных сетей. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, (1). https://doi.org/10.14515/monitoring.2020.1.05