О журнале Издательская этика Редколлегия Редакционный совет Редакция Для авторов Контакты
Russian

Экспорт новостей

Журнал в базах данных

eLIBRARY.RU - НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА



crossref.org
vak.ed.gov.ru/vak

GoogleАкадемия

Google Scholar

Главная arrow Архив номеров arrow №1 2023 (69) arrow ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СООБЩЕНИЙ ПО ТЕМАТИКЕ COVID-19 НА ТЕМПЫ ВАКЦИНОПРОФИЛАКТИКИ НАСЕЛЕНИЯ
ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СООБЩЕНИЙ ПО ТЕМАТИКЕ COVID-19 НА ТЕМПЫ ВАКЦИНОПРОФИЛАКТИКИ НАСЕЛЕНИЯ Печать
07.03.2023 г.

DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-1-10

Бузин В.Н., Ходакова О.В.
ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Минздрава России, Москва, Россия

Резюме

Актуальность. Одной из мало исследованных областей в формировании отношения населения к вакцинопрофилактике является влияние содержания и интенсивности распространения информации о вакцинопрофилактике в интернете и традиционных средствах массовой информации. Особенно актуально исследование влияния средств массовой информации в ситуации пандемий.

Цель исследования. Оценить влияние информационных сообщений по тематике Covid-19 на темпы вакцинопрофилактики населения и определить специфику их эффективного содержания.

Материалы и методы. Материалом для анализа явились статистические данные по количеству и тематике информационных сообщений, определенных по поисковым запросам в системе мониторинга и анализа СМИ и социальных сетей в режиме онлайн за период с 01 апреля 2019 г. по 13 апреля 2022 г., анализ которых проводился на базе математико-лингвистического анализа текстов 81 000 открытых источников СМИ. А также информация по заболеваемости и темпам вакцинации населения на официальном сайте стопкоронавирус.рф за тот же временной период. Статистический анализ данных проводился: методом иерархического кластерного анализа с построением дендрограммы в статистическом пакете SPSS 22.00; методом корреляционного анализа с вычислением двустороннего коэффициента Пирсона, причем при интерпретации результатов учитывались только корреляции на уровне значимости p<0.01 и значением коэффициента корреляции выше 0,5.

Результаты. Проведенное исследование выявило, что на рассмотренные в работе параметры вакцинирования населения практически не влияют переменные, образующие кластер – «Фактор нейтральности», а также позволило сделать ряд предположений: число вакцинированных находится в прямой зависимости от уровня смертности и с объемом негативной информации в СМИ; ежемесячный прирост числа вакцинированных связан напрямую с количеством сообщений в СМИ с цитатами ведущих специалистов и отсылками к статистическим данным и негативно связан с долей нейтральных сообщений на тему пандемии.

Заключение. Представленные результаты позволили сформулировать первоочередные пути повышения приверженности населения Российской Федерации вакцинопрофилактике, повышения доверия населения вакцинам, а также способы резкого повышения темпов вакцинации в экстремальных пандемийных ситуациях через интенсификацию информационно-пропагандистского воздействия на население. Причём такое воздействие, чтобы быть эффективным, как показало проведенное исследование, должно отвечать определенным критериям.

Область применения результатов. Использование результатов данного исследования будет полезно для органов исполнительной власти, отвечающих за сохранение жизни и здоровья граждан.

Ключевые слова: медиапространство; вакцинопрофилактика; КОВИД-19; здравоохранение; общественное здоровье

Контактная информация: Бузин Валерий Николаевич, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Соблюдение этических стандартов. Данный вид исследования не требует прохождения экспертизы локальным этическим комитетом.
Для цитирования: Бузин В.Н., Ходакова О.В. Влияние информационных сообщений по тематике Covid-19 на темпы вакцинопрофилактики населения. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2023; 69(1):10. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1454/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-1-10

THE IMPACT OF INFORMATION MESSAGES ABOUT COVID-19 ON THE RATE OF POPULATION VACCINATION
Buzin VN, Khodakova OV

Federal Research Institute for Health Organization and Informatics of Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia

Abstract

Significance. One of the understudied areas in shaping the attitude of the population towards vaccination is the impact of the content and intensity of information dissemination about vaccination via the Internet and traditional mass media. Analyzing the mass media impact in the situation of pandemics is especially relevant.

The purpose of the study: to assess the impact of COVID-related information messages on the rate of population vaccination and determine specific features of the effective content.

Material and methods. The material for the analysis was statistical data on the number and topic of information messages identified by online search queries in the monitoring and analysis system of mass media and social networks for the period from April 01, 2019 to April 13, 2022, the analysis of which was carried out on the basis of mathematical and linguistic analysis of texts of 81,000 open media sources. As well as information on the incidence and rate of vaccination available from the official website стопкоронавирус.рф for the same time period. Statistical analysis of the data was carried out by the method of hierarchical cluster analysis with the creation of dendrogram in the statistical package SPSS 22.00; by the method of correlation analysis with the calculation of the two-sided Pearson coefficient; during the result interpretation, only correlations at the significance level p<0.01 and the value of the correlation coefficient above 0.5 were taken into account.

Results. The study shows that the parameters of vaccination considered in the article are hardly affected by the variables forming the “Neutrality Factor” cluster, and also allowed us to make a number of assumptions: the number of vaccinated is directly dependent upon the mortality rate and the volume of negative information in the media; the monthly increase in the number of vaccinated is directly related to the number of media reports with quotes from leading experts and references to statistical data, and is negatively associated with the proportion of neutral messages on the topic of the pandemic.

Conclusion. The presented results made it possible to formulate priority directions for enhancing commitment of the Russian population to vaccination, increasing public confidence in vaccines, as well as directions to dramatically increase the rate of vaccination in extreme pandemic situations through intensification of the information and propaganda impact on the population. Moreover, according to the study results, such an impact, in order to be effective, must meet certain criteria.

Scope of application. The study results can be used by executive authorities responsible for preserving the life and health of the citizens.

Keywords: media space; vaccination; COVID-19; healthcare; public health.

Corresponding author: Valery N. Buzin, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about the authors:
Buzin VN,
https://orcid.org/0000-0001-6833-7214
Khodakova OV, https://orcid.org / 0000-0001-8288-939X
Acknowledgments. The study had no sponsorship.
Competing interests. The authors declare the absence of any conflicts of interest regarding the publication of this paper.
Compliance with ethical standards. This study does not require a conclusion from the Local Ethics Committee.
For citation: Buzin VN, Khodakova OV. The impact of information messages about COVID-19 on the rate of population vaccination. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2023; 69(1):10. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1454/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-1-10 (In Rus).

Введение

В пропаганде вакцинопрофилактики необходимо учитывать, что в настоящее время перестройка средств массовой коммуникации привела к тому, что они перестают выполнять свою важнейшую функцию – доводить до общественности достоверную информацию и не столько распространяют информацию, сколько формируют общественное мнение. Признаком соответствия различных образующихся сообществ в новой архитектуре сетевого общества является их сетевая, децентрализованная форма организации и самоорганизующиеся системы циркулирования информации внутри сообщества [1]. И это один из ключевых факторов успешности продвижения в сетевых структурах любых идей, в том числе и идеи вакцинопрофилактики. Один из представителей постмодернизма, итальянский философ Дж. Ваттимо утверждал, что взрывообразный рост медийной сферы подорвал веру общества в истину и реальность [2]. Благодаря экспансии медиа доступ к ним получили самые разные группы, регионы и страны, поэтому для всей этой аудитории не может существовать одной реальности, они неизбежно придерживаются разных взглядов на проблемы и события [2]. Это, по его мнению, и является условием свободы, а вера в реальность и связанные с ней методы убеждения утратили свою убедительность. Единая для всех реальность перестала существовать. Множественность этих реальностей должна учитываться множественностью способов и форм пропаганды вакцинопрофилактики [3]. Подобная множественность может приводить к неприятию части инициатив государственных органов, даже тех, что направлены на поддержание здоровья населения. И отношение значительной части населения к вакцинации от COVID -19 является тому примером. Поэтому работа над конструированием реальности в процессе массовой коммуникации становится крайне актуальной задачей не только с теоретической, но и с практической точки зрения.

Использование результатов научных исследований в области вакцинопрофилактики на практике является наиболее сложной частью ведения информационной работы [4]. Стыковка медицинской научной теории и практической деятельности медицинских работников и журналистов происходит в условиях разрешения ряда объективных противоречий между идеальным представлением об объекте и управлении этим объектом, сложившимися традициями и представлениями об объекте у акторов процесса управления – в данном случае процесса управления российским медиапространством. На пропаганду вакцинопрофилактики необходимо смотреть в контексте естественнонаучной картины мира.

В этой связи крайне важно исследовать роль распространения информации в интернете и в СМИ в формировании общественного мнения в отношении вакцинопрофилактики. Базовый исследовательский вопрос заключается в определении и анализе факторов влияния информационных полей в интернете на ценностные установки и отношение населения к программам иммунизации, оценке уровня противодействия вакцинопрофилактике антипрививочного лобби. Это имеет существенное научно-практическое значение, так как позволяет определить основные направления совершенствования программ иммунизации с точки зрения коммуникативного аспекта.

Исследование Высшей школы экономики в допандемийном 2018 году показало, что информационное поле вакцинопрофилактики в большей степени характеризуется нейтральной тональностью подачи новостных материалов [5]. Это исследование также позволило выявить путем ручного анализа сообщений, что наибольшее количество не побуждающих к прививанию новостных сообщений, а также информационных материалов, формирующих неоднозначное решение по вакцинации, не соотносится с ключевыми ценностными установками: защита/устойчивость к заболеваниям; создание активного иммунитета; протекание болезней в легкой форме и избежание осложнений; побочные эффекты и осложнения; наличие противопоказаний; предотвращение массовых заболеваний. Меньшее влияние на общий уровень осведомленности населения об особенностях вакцинопрофилактики оказывают такие ценностные установки, как: неосведомленность граждан в вопросах вакцинации; отсутствие вакцины в стране; болезненность вакцинации; безответственность врачей; несоблюдение норм проведения вакцинации [5].

Это исследование также показало, что одной из причин негативного отношения к вакцинопрофилактике является наличие сообщений, которые ставят под сомнение её необходимость, в частности, такими причинами являются: побочные эффекты и осложнения, наличие противопоказаний, а также недостаточно высокая эффективность вакцинации [5].

Целью работы является оценка влияния информационных сообщений по тематике КОВИД-19 на темпы вакцинопрофилактики населения.

Материал и методы

Проведен ретроспективный анализ динамики вакцинации и заболеваемости населения КОВИД-19 и ее связи с динамикой количества и содержания информационных сообщений по теме заболеваемости и вакцинопрофилактики в средствах массовой информации (СМИ). Материалом для анализа явились статистические данные по количеству и тематике информационных сообщений, определенных по поисковым запросам в системе мониторинга и анализа СМИ и социальных сетей в режиме онлайн «Медиалогия» [6]: стоит ли делать прививки, зачем нужна вакцинация, какие прививки нужно делать, какие прививки нужно делать, когда делать прививки календарь, прививки за и против, последствия и побочные реакции вакцинации, противопоказания к вакцинации, как действует вакцина, эффективность вакцинации, какие бывают вакцины за период с 01 апреля 2019 г. по 13 апреля 2022 г., всего 1 138 258 сообщений, анализ которых проводился на базе математико-лингвистического анализа текстов 81 000 открытых источников СМИ. А также информация по заболеваемости и темпам вакцинации населения на официальном сайте стопкоронавирус.рф [7] (Приложение 1). Статистический анализ данных проводился: методом иерархического кластерного анализа с постарением дендрограммы в статистическом пакете SPSS 22.00; методом корреляционного анализа с вычислением двустороннего коэффициента Пирсона, причем при интерпретации результатов учитывались только корреляции на уровне значимости p<0.01 и значением коэффициента корреляции выше 0,5.

Результаты

Проведенное исследование выявило, что наибольшее количество упоминаний о вакцинации за период с апреля 2019 г по апрель 2022 г. пришлось на весну 2020 года, то есть на начало активной вакцинальной компании (рис. 1). Этот показатель связан напрямую с уровнем осведомленности граждан с возможностью и необходимостью вакцинироваться от новой коронавирусной инфекции (Приложение 1 табл. 1).

Рис. 1
Рис. 1. Количество упоминаний вакцинации в средствах массовой информации за период в апреля 2019 г. по апрель 2022 г.

Распределение сообщений по объектам упоминаний в позитивном и негативном ключе (табл. 1) выявило недостаточную информационную активность в плане продвижения позитивного имиджа вакцинопрофилактики в СМИ, что говорит о недостаточном уровне реализации государственной медиаполитики в сфере здравоохранения.

Таблица 1

Распределение сообщений негативной и позитивной тональностей по основным объектам и акторам

Объекты Кол-во сообщений Главная роль Охват млн. чел Негативные Позитивные Цитирование
Коронавирусная инфекция COVID-19 1138257 623226 717,8 209695 3049 239568
Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека РФ 123202 27856 541,0 840 1265 64098
Всемирная организация здравоохранения 69966 20156 439,2 4614 3562 40123
Sputnik V 54360 11751 394,8 1295 2871 5518
Министерство здравоохранения РФ 48874 10257 411,3 543 1089 27863
ЭпиВакКорона 16095 968 269,3 183 378 612
"Спутник лайт" 15852 1711 253,3 64 246 640

Следующий результат нашего исследования - распределение количества сообщений по упоминаемым в них словам - показал, что образ врача более чем в 30 раз реже связывается с тематикой вакцинации (рис. 2), что может говорить о недостаточном использовании образа врача в информационных сообщениях.

Рис. 2
Рис. 2. Распределений информационно-аналитических сообщений в средствах массовой информации по количеству упоминаемых в них слов за период с апреля 2019 г. по апрель 2022 г.

Ввиду отсутствия статистических форм учета заболеваемости и вакцинации данные для дальнейшего анализа взяты были взяты из различных источников, включая официальный сайт стопкоронавирус.рф - официальный интернет-ресурс для информирования населения по вопросам коронавируса (COVID-19) разработанный и поддерживаемый АНО «Национальные приоритеты», а также из различных открытых источников, не связанных с Росстатом (табл. 2). Часть абсолютных показателей была пересчитана в динамические, например количество вакцинированных нарастающим итогом было пересчитано в помесячный прирост людей, сделавших вакцинацию, а ежемесячные данные по количеству смертей накопленным итогом прирост смертей как разницу между показателем текущего месяца и предыдущего.

Таблица 2

Динамика вакцинирования, заболеваний и смертности [7] от КОВИД-19

Дата Число вакцинированных Прирост числа вакцинированных Пики числа вакцинированных Суммарно заразившихся Смертей Прирост заразившихся Прирост смертей
январь 2021 80 000 0 7 790 3 186 336 57 555 864 280 17 091
февраль 2021 1 072 564 992 564 274 864 3 868 087 73 619 681 751 16 064
март 2021 4 351 874 3 279 310 348 001 4 257 650 86 455 389 563 12 836
апрель 2021 6 732 970 2 381 096 327 950 4 554 264 99 233 296 614 12 778
май 2021 11 675 246 4 942 276 448 925 4 814 558 110 520 260 294 11 287
июнь 2021 15 999 736 4 324 490 457 656 5 081 417 121 873 266 859 11 353
июль 2021 22 116 714 6 116 978 1 140 064 5 538 142 135 886 456 725 14 013
август 2021 36 269 232 14 152 518 399 458 6 288 677 159 352 750 535 23 466
сентябрь 2021 43 007 886 6 738 654 808 333 6 937 333 184 014 648 656 24 662
октябрь 2021 47 159 792 4 151 906 1 032 341 7 535 548 208 142 598 215 24 128
ноябрь 2021 54 967 417 7 807 625 668 646 8 554 192 239 693 1 018 644 31 551
декабрь 2021 66 299 785 11 332 368 806 617 9 669 718 276 419 1 115 526 36 726
январь 2022 72 398 107 6 098 322 286 668 10 519 733 309 707 850 015 33 288
февраль 2022 75 485 224 3 087 117 319 310 11 986 913 332 012 1 467 180 22 305
март 2022 77 907 775 2 422 551 319 310 16 495 369 352 446 4 508 456 20 434
апрель 2022 79 035 572 1 127 797 199 776 17 862 089 369 064 1 366 720 16 618

Даже предварительный визуальный анализ зависимостей (рис. 3), позволяет предположить наличие связи между исследуемыми параметрами.

Рис. 3
Рис. 3. Динамика смертности от КОВИД-19 и динамика вакцинации населения январь 2021г. – апрель 2022 г.

Это послужило основанием провести кластерный анализ взаимосвязи показателей динамики вакцинации и смертности населения и показателей медийного поля (приведенный нами выше) за 2021-2022 года.

Для более наглядного представления результатов анализа взаимосвязей в этой категории переменных проведем иерархическую кластеризацию: попробуем объединить исследуемые переменные в несколько однородных групп.

Иерархический кластерный анализ проведем с применением статистического пакета SPSS 22.00 со следующими параметрами:

CLUSTER

/MATRIX IN(D0.3490032283251693)

/METHOD BAVERAGE

/PRINT SCHEDULE CLUSTER(2,4)

/PRINT DISTANCE

/PLOT DENDROGRAM HICICLE.

Полученный результат кластеризации выглядит следующим образом (рис. 4):

Рис. 4
Рис. 4. Дендрограмма результатов кластерного анализа

А результирующая таблица разбивки принадлежности переменных по кластерам представлена ниже (табл. 3):

Таблица 3

Результаты кластеризации: принадлежность переменных к кластерам (при заданных значениях 2, 3 или 4 кластера)

 
Наблюдение Кластеры 4 Кластеры 3 Кластеры 2
Кол-во сообщений 1 1 1
МедиаИндекс 1 1 1
Негативные 1 1 1
Доля негативных в % 1 1 1
Нейтральные 1 1 1
Доля нейтральных в % 2 2 2
Главная роль 1 1 1
Доля сообщений в главной роли в % 1 1 1
Цитирование 1 1 1
Доля сообщений с цитатами в % 3 1 1
Оригинальные сообщения 1 1 1
Перепечатки 1 1 1
Доля перепечаток в % 1 1 1
Охват (из открытых источников) млн чел 1 1 1
Число вакцинированных 4 3 2
Прирост числа вакцинированных 3 1 1
Пики числа вакцинированных 1 1 1
Суммарно заразившихся 4 3 2
Смертей 4 3 2
Прирост заразившихся 4 3 2
Прирост смертей 3 1 1

Авторами предлагается взять за основу разбиение поля переменных на 4 группы, 4 кластера. Визуально представленные на дендрограмме (рис. 4) и таблице (табл.3) результаты позволяют сформулировать, что в исследуемой области действуют четыре группы связанных между собой переменных. Далее процедура требует осмысления состава полученных кластеров и их смыслового обозначения (табл. 4).

Таблица 4

Нейминг кластеров и их состав

4 кластер (Мотивация к вакцинации) 3кластер (Динамика прироста вакцинированных) 2 кластер (Фактор нейтральности) 1 кластер (Факторы интенсификации вакцинирования)

Число суммарно заразившихся

Количество смертей

Прирост числа заразившихся

Число вакцинированных

Доля информационных сообщений с цитатами в %

Прирост числа вакцинированных

Прирос количества смертей

Доля нейтральных сообщений в %

 

Количество информационных сообщений.

МедиаИндекс.

Количество негативных информационных сообщений.

Доля негативных информационных сообщений в %.

Количество нейтральных информационных сообщений.

Количество информационных сообщений с темой КОВИД и вакцинации в качестве главной.

Доля сообщений с главной темой в %.

Количество цитирований специалистов в тексте сообщения.

Количество оригинальных сообщений.

Количество перепечаток и их доля в %.

Охват населения сообщением в млн чел.

Пики числа вакцинированных.

Содержательная интерпретация кластеризации подтверждает наличие связи между параметрами вакцинации населения и интенсивности и качества параметров медиапространства. Нейминг полученных кластеров в нашей интерпретации: 4 кластер – «Мотивация к вакцинации»; 3кластер – «Динамика прироста вакцинированных»; 2 кластер – «Фактор нейтральности»; 1 кластер – «Факторы интенсификации вакцинирования».

Обсуждение

Исследование показало, что на рассмотренные в работе параметры вакцинирования населения практически не влияют переменные, образующие кластер – «Фактор нейтральности». Проанализированный состав включенных в каждый выделенный кластер переменных позволил сделать рад предположений:

  • число вакцинированных находится в прямой зависимости от уровня смертности и с объемом негативной информации в СМИ;
  • ежемесячный прирост числе вакцинированных связан напрямую с количеством сообщений в СМИ с цитатами ведущих специалистов и отсылками к статистическим данным и негативно связан с долей нейтральных сообщений на тему пандемии;
  • показатель ежемесячных пиков числа вакцинированных положительно связан с количеством негативных сообщений в СМИ о ситуации с КОВИД-19, количеством перепечаток этого сообщения другими СМИ и фактическим охватом населения этой информации;
  • количество суммарно заразившихся (косвенно отражает выполнение населением профилактических рекомендаций - ношение масок, соблюдение физической дистанции в транспорте, самоизоляции и др.) уменьшается при активной позиции СМИ, то есть при увеличении количества информационных сообщений, при увеличении их негативности, увеличения количества оригинальных сообщений, увеличения количества перепечаток оригинальных сообщений и их доли в общем количестве информационных сообщений.

Проведенный в процессе исследования корреляционный анализ матрицы переменных в системе обработки данных SPSS 22.0 позволил выделить ряд значимых взаимосвязей по коэффициенту корреляции Пирсона при двустороннем уровне значимости на уровне значимости p<0.01 (Приложение 2), что подтверждает достоверность наличия значимых взаимосвязей между описанными переменными При анализе предполагалось также, что несмотря на уровень двусторонней значимости анализу подлежат только достаточно сильные взаимосвязи с уровнем корреляции высоких уровней не менее 0,5, во избежание приписывания изучаемому объекту ложных зависимостей.

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ), подчеркивая важность работы с населением в области вакцинопрофилактики, в январе 2021 года выпустило руководство «Вовлечение общественности в процесс внедрения вакцины от COVID-19» [8], задача которого заключалась в том, чтобы вовлечение общественности стало центральным элементом стратегий внедрения вакцин от COVID-19. В данном документе отмечалось, что пандемия поставила перед миром ряд проблем, связанных с восприятием вакцины. Одна из ключевых проблем связана с вакцинацией взрослых и ограниченным опытом в этой области. Кроме того, более чем в 90% стран начиная с 2014 года неуклонно растет недоверие к вакцинации [9]. Доверие общественности является ключевым фактором, обеспечивающим внедрение и принятие вакцины. Для укрепления доверия важно понять, как население воспринимает заболевание, а также возникающие у него основные вопросы, сомнения и опасения, связанные с вакцинами в целом и от COVID-19 в частности [10, 11].

Заключение

Решению задачи повышения приверженности населения Российской Федерации вакцинопрофилактике, повышению доверия населения вакцинам, а также резкого повышения темпов вакцинации в экстремальных пандемийных ситуациях может способствовать интенсификация информационно-пропагандистского воздействия на население. Причем такое воздействие, чтобы быть эффективным, как показало проведенное исследование, должно отвечать следующим критериям:

  • активным присутствием в информационных сообщениях медицинских работников, ведущих специалистов в области вакцинопрофилактики, представителей Минздрава России и Роспотребнадзора;
  • информационные сообщения, для формирования доверия к ним населения, должны опираться на оперативные статистические данные, особенно на данные по увеличению смертности;
  • интенсивность выпуска информационных сообщений должна быть высокой, для поддержания у населения фокуса внимания на данной проблеме;
  • при выпуске информационных сообщений нейтральной тональности настороженность населения будет снижаться, а темпы вакцинации падать;
  • информационные сообщения в средствах массовой информации, в том числе и в интернете, должны демонстрировать активную поддержку профилактическим мероприятиям;
  • интенсивность информационных сообщений в средствах массовой информации не должна снижаться до окончания эпидемий, а в остальное время формирование позитивного отношения к вакцинопрофилактике в целом необходимо активно поддерживать пропагандой научных достижений в этой области.

Библиография

  1. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество, культура. [Пер. с англ]. М.: ВШЭ, 2000. 608 с.
  2. Ваттимо Дж. Прозрачное общество. [Пер. с итал.]. М.: Логос, 2002. 128 c.
  3. Бузин В.Н., Бузина Т.С. Социальная реклама: быть или не быть? Реклама: теория и практика 2007. (1): 16-28.
  4. Брико Н.И., Каграманян И.Н., Никифоров В.В., Суранова T.Г., Чернявская О.П., Полежаева Н.А. Пандемия COVID-19. Меры борьбы с ее распространением в Российской Федерации. Эпидемиология и вакцинопрофилактика, 2020. 19(2): 4–12. https://doi: 10.31631/2073- 3046-2020-19-2-4-12.
  5. Хорева О.Б., Тарасенко Е.А., Иванова Е.С. Роль информационного поля в формировании общественного мнения о вакцинопрофилактике. Информационное общество, 2021. (6): 50-62.
  6. Медиалогия. Мониторинг СМИ и соцсетей. Режим доступа: https://www.mlg.ru/ (Дата доступа 05.10.2022).
  7. Вакцинация от КОВИД-19. Сайт Правительства Российской федерации стопкоранавирус.рф. Режим доступа: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/information/ (Дата доступа 05.10.2022).
  8. World Health Organization & United Nations Children's Fund (‎UNICEF)‎. Conducting community engagement for COVID-19 vaccines: interim guidance, 31 January 2021. World Health Organization Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/339451 (Date accessed: Oct 05, 2022).
  9. French J, Deshpande S, Evans W, Obregon R. Key guidelines in developing a pre-emptive COVID-19 vaccination uptake promotion strategy. Int J Environ Res Public Health 2020; 17(16): 5893.
  10. de Figueiredo A, Simas C, Karafillakis E, Paterson P, Larson HJ (2020). Mapping global trends in vaccine confidence and investigating barriers to vaccine uptake: a large-scale retrospective temporal modelling study. Lancet 2020; 396 (10255): 898–908.
  11. Шикина И.Б., Шляфер С.И., Сопрун Л.А., Гаврилова Н.Ю., Акулин И.М. Организационная модель оказания медицинской помощи при постковидном синдроме. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2022; 4: 787-803. DOI 10.24412/2312-2935-2022-4-787-803

References

  1. Castells M. The Information Age: Economy, Society and Culture Volume. [Transl. from Eng]. Moscow: VShE; 2000. 608 p. (In Rus.).
  2. Vattimo G. La società trasparente [Trad. dall'Ital.]. Moscow: Logos; 2002. 128 p.
  3. Buzin VN, Buzina TS. Sotsial'naya reklama: byt' ili ne byt'? [Social advertising: to be or not to be?] Reklama: teoriya i praktika, 2007. (1): 16-28. (In Rus.).
  4. Briko NI., Kagramanyan IN., Nikiforov VV., Suranova TG., Chernyavskaya OP., Polezhaeva NA. Pandemiya COVID-19. Mery bor'by s ee rasprostraneniem v Rossiyskoy Federatsii [The COVID-19 pandemic. Measures to combat its spread in the Russian Federation] Epidemiologiya i vaktsinoprofilaktika, 2020. 19(2): 4–12. https://doi: 10.31631/2073- 3046-2020-19-2-4-12.
  5. Khoreva OB., Tarasenko EA., Ivanova ES. Rol' informatsionnogo polya v formirovanii obshchestvennogo mneniya o vaktsinoprofilaktike [The role of the information field in the formation of public opinion about vaccination]. Informatsionnoe obshchestvo, 2021. (6): 50-62.
  6. Medialogiya. Monitoring SMI i sotssetey [Medialogy. Monitoring of mass media and social networks]. Available from: https://www.mlg.ru/ (Date accessed: Oct 05, 2022). (In Rus.).
  7. Vaktsinatsiya ot KOVID-19. Sayt Pravitel'stva Rossiyskoy federatsii [Vaccination against COVID-19. Website of the Government of the Russian Federation] stopkoranavirus.rf. Available from: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/information/ (Date accessed: Oct 05, 2022). (In Rus.).
  8. World Health Organization & United Nations Children's Fund (‎UNICEF)‎. Conducting community engagement for COVID-19 vaccines: interim guidance, 31 January 2021. World Health Organization Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/339451 (Date accessed: Oct 05, 2022).
  9. French J, Deshpande S, Evans W, Obregon R. Key guidelines in developing a pre-emptive COVID-19 vaccination uptake promotion strategy. Int J Environ Res Public Health 2020; 17(16): 5893.
  10. de Figueiredo A, Simas C, Karafillakis E, Paterson P, Larson HJ. Mapping global trends in vaccine confidence and investigating barriers to vaccine uptake: a large-scale retrospective temporal modelling study. Lancet 2020; 396 (10255): 898–908.
  11. Shikina IB, Shlyfer SI, Soprun LA, Gavrilova NY, Akulin IM. Organizational model of medical care in postcoid syndrome. Current health and medical statistics issues. 2022; 4. (In Rus.). DOI 10.24412/2312-2935-2022-4-787-803

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Таблица 1

Данные базы данных «Медиалогия» по информационной активности в период пандемии по тематике вакцинации и КОВИД-19

  Кол-во сообщений МедиаИндекс Негативные Доля негативных Нейтральные Доля нейтральных Позитивные Доля позитивных Главная роль Доля сообщений в главной роли Цитирование Доля сообщений с цитатами Оригинальные сообщения Перепечатки Доля перепечаток Охват (из открытых источников)
Всего 1138257 4137219 209695 18% 925513 81% 3049 0% 623226 55% 239568 21% 509039 629218 55% 717,8 млн
                                 
  Кол-во сообщений МедиаИндекс Негативные Доля негативных Нейтральные Доля нейтральных Позитивные Доля позитивных Главная роль Доля сообщений в главной роли Цитирование Доля сообщений с цитатами Оригинальные сообщения Перепечатки Доля перепечаток Охват (из открытых источников)
апрель 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
май 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
июнь 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
июль 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
август 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
сентябрь 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
октябрь 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
ноябрь 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
декабрь 2019 0 0 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0 0% н.д.
январь 2020 1 1 0 0% 1 100% 0 0% 0 0% 0 0% 1 0 0% 1,8 тыс
февраль 2020 5 226 0 0% 5 100% 0 0% 1 20% 2 40% 5 0 0% 0,9 млн
март 2020 94122 395564,4 19818 21% 72998 78% 1306 1% 70985 75% 20723 22% 41645 52477 56% 5027,0 млн
апрель 2020 162407 462437,2 35449 22% 125216 77% 1742 1% 105270 65% 33981 21% 70805 91602 56% 8570,7 млн
май 2020 88444 300079,6 18155 21% 70288 79% 1 0% 50668 57% 18762 21% 38937 49507 56% 5211,3 млн
июнь 2020 54011 202502 9092 17% 44919 83% 0 0% 23854 44% 10234 19% 24985 29026 54% 3854,8 млн
июль 2020 41804 173240,7 6943 17% 34861 83% 0 0% 18326 44% 7361 18% 18830 22974 55% 3407,9 млн
август 2020 30738 122469,6 5223 17% 25515 83% 0 0% 13211 43% 5552 18% 13931 16807 55% 3035,3 млн
сентябрь 2020 33554 118071,3 5904 18% 27650 82% 0 0% 14566 43% 6753 20% 15689 17865 53% 3250,3 млн
октябрь 2020 57024 174433,3 10079 18% 46945 82% 0 0% 29852 52% 12246 21% 25154 31870 56% 3901,9 млн
ноябрь 2020 44501 117408,8 8124 18% 36377 82% 0 0% 22185 50% 9042 20% 19940 24561 55% 3493,8 млн
декабрь 2020 41060 143048 7156 17% 33904 83% 0 0% 19788 48% 8430 21% 19225 21835 53% 3367,4 млн
январь 2021 35437 156348,1 5751 16% 29686 84% 0 0% 15884 45% 6280 18% 16524 18913 53% 3579,2 млн
февраль 2021 26712 110745,2 4054 15% 22658 85% 0 0% 11325 42% 4490 17% 12433 14279 53% 2885,1 млн
март 2021 29047 121196,2 4896 17% 24151 83% 0 0% 13626 47% 5326 18% 13626 15421 53% 3380,6 млн
апрель 2021 35996 148663,5 4751 13% 31245 87% 0 0% 14726 41% 6211 17% 15979 20017 56% 3604,2 млн
май 2021 25152 100792,8 4202 17% 20950 83% 0 0% 11759 47% 4985 20% 11277 13875 55% 3153,1 млн
июнь 2021 42778 172514 7849 18% 34929 82% 0 0% 26359 62% 9177 21% 18036 24742 58% 3835,5 млн
июль 2021 41657 156338,2 7938 19% 33719 81% 0 0% 24050 58% 8586 21% 18371 23286 56% 3720,3 млн
август 2021 30225 150438,6 5193 17% 25032 83% 0 0% 16881 56% 7305 24% 13745 16480 55% 3068,1 млн
сентябрь 2021 25484 96050,9 3656 14% 21828 86% 0 0% 11823 46% 5847 23% 11229 14255 56% 3148,1 млн
октябрь 2021 50012 225260,2 8613 17% 41399 83% 0 0% 30455 61% 12524 25% 22347 27665 55% 4233,5 млн
ноябрь 2021 46307 159691,8 9060 20% 37247 80% 0 0% 26409 57% 12259 26% 20254 26053 56% 4080,4 млн
декабрь 2021 32257 122706,2 5980 19% 26277 81% 0 0% 16452 51% 7957 25% 14491 17766 55% 3821,9 млн
январь 2022 29743 88969,8 5934 20% 23809 80% 0 0% 18758 63% 7779 26% 12724 17019 57% 2831,1 млн
февраль 2022 22622 67935,7 3638 16% 18984 84% 0 0% 11234 50% 4905 22% 10219 12403 55% 2348,2 млн
март 2022 11619 34299 1672 14% 9947 86% 0 0% 3454 30% 1773 15% 5941 5678 49% 2127,8 млн
апрель 2022 5538 15786,9 565 10% 4973 90% 0 0% 1325 24% 1078 19% 2696 2842 51% 732,4 млн

Таблица 2

Помесячные данные по вакцинации, заболеваемости и смертности от КОВИД-19

Дата Число вакцинированных Прирост числа вакцинированных Пики числа вакцинированных Суммарно заразившихся Смертей Прирост заразившихся Прирост смертей
январь 2021 80 000 0 7 790 3 186 336 57 555 864 280 17 091
февраль 2021 1 072 564 992 564 274 864 3 868 087 73 619 681 751 16 064
март 2021 4 351 874 3 279 310 348 001 4 257 650 86 455 389 563 12 836
апрель 2021 6 732 970 2 381 096 327 950 4 554 264 99 233 296 614 12 778
май 2021 11 675 246 4 942 276 448 925 4 814 558 110 520 260 294 11 287
июнь 2021 15 999 736 4 324 490 457 656 5 081 417 121 873 266 859 11 353
июль 2021 22 116 714 6 116 978 1 140 064 5 538 142 135 886 456 725 14 013
август 2021 36 269 232 14 152 518 399 458 6 288 677 159 352 750 535 23 466
сентябрь 2021 43 007 886 6 738 654 808 333 6 937 333 184 014 648 656 24 662
октябрь 2021 47 159 792 4 151 906 1 032 341 7 535 548 208 142 598 215 24 128
ноябрь 2021 54 967 417 7 807 625 668 646 8 554 192 239 693 1 018 644 31 551
декабрь 2021 66 299 785 11 332 368 806 617 9 669 718 276 419 1 115 526 36 726
январь 2022 72 398 107 6 098 322 286 668 10 519 733 309 707 850 015 33 288
февраль 2022 75 485 224 3 087 117 319 310 11 986 913 332 012 1 467 180 22 305
март 2022 77 907 775 2 422 551 319 310 16 495 369 352 446 4 508 456 20 434
апрель 2022 79 035 572 1 127 797 199 776 17 862 089 369 064 1 366 720 16 618

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Таблица 1

Правая часть корреляционной матрицы для анализа взаимосвязи параметров заболеваемости и вакцинопрофилактики с показатели активности медийного поля в отношении пандемии КОВИД-19

  Число вакцинированных Прирост числа вакцинированных Пики числа вакцинированных Суммарно заразившихся Количество смертей Прирост заразившихся Прирост смертей
Кол-во сообщений Корреляция Пирсона -,399 ,256 ,528 -,644 -,483 -,548 ,113
Знач. (двухсторонняя) ,126 ,339 ,035 ,007 ,058 ,028 ,678
МедиаИндекс Корреляция Пирсона -,517 ,248 ,467 -,714 -,601 -,574 -,012
Знач. (двухсторонняя) ,040 ,354 ,068 ,002 ,014 ,020 ,964
Негативные Корреляция Пирсона -,267 ,342 ,558 -,533 -,353 -,486 ,219
Знач. (двухсторонняя) ,317 ,195 ,025 ,034 ,179 ,056 ,416
Доля негативных в % Корреляция Пирсона -,062 ,510 ,407 -,372 -,149 -,262 ,405
Знач. (двухсторонняя) ,819 ,043 ,118 ,156 ,581 ,326 ,120
Нейтральные Корреляция Пирсона -,428 ,232 ,516 -,665 -,510 -,558 ,085
Знач. (двухсторонняя) ,098 ,388 ,041 ,005 ,044 ,025 ,753
Доля нейтральных % Корреляция Пирсона ,062 -,510 -,407 ,372 ,149 ,262 -,405
Знач. (двухсторонняя) ,819 ,043 ,118 ,156 ,581 ,326 ,120
Главная роль Корреляция Пирсона -,233 ,333 ,580 -,501 -,321 -,505 ,193
Знач. (двухсторонняя) ,386 ,208 ,019 ,048 ,225 ,046 ,474
Доля сообщ. в главной роли % Корреляция Пирсона -,130 ,506 ,483 -,478 -,234 -,516 ,319
Знач. (двухсторонняя) ,633 ,045 ,058 ,061 ,383 ,041 ,229
Доля сообщ. с цитатами % Корреляция Пирсона ,418 ,698 ,493 ,048 ,299 -,315 ,739
Знач. (двухсторонняя) ,107 ,003 ,052 ,861 ,261 ,235 ,001
Оригинальные сообщения Корреляция Пирсона -,425 ,238 ,515 -,662 -,509 -,530 ,103
Знач. (двухсторонняя) ,100 ,375 ,041 ,005 ,044 ,035 ,705
Перепечатки Корреляция Пирсона -,378 ,267 ,536 -,627 -,461 -,558 ,120
Знач. (двухсторонняя) ,149 ,317 ,033 ,009 ,072 ,025 ,659
Доля перепечаток % Корреляция Пирсона -,209 ,384 ,405 -,511 -,288 -,738 ,190
Знач. (двухсторонняя) ,438 ,142 ,120 ,043 ,279 ,001 ,482
Охват млн чел Корреляция Пирсона -,482 ,321 ,523 -,730 -,573 -,479 ,126
Знач. (двухсторонняя) ,058 ,226 ,038 ,001 ,020 ,060 ,643
Число вакциниров-ых Корреляция Пирсона 1 ,232 ,101 ,906 ,987 ,594 ,661
Знач. (двухсторонняя)   ,388 ,711 ,000 ,000 ,015 ,005
Прирост числа вакциниров-ых Корреляция Пирсона ,232 1 ,458 -,058 ,111 -,149 ,568
Знач. (двухсторонняя) ,388   ,075 ,831 ,681 ,583 ,022
Пики числа вакциниров-ых Корреляция Пирсона ,101 ,458 1 -,116 ,015 -,207 ,259
Знач. (двухсторонняя) ,711 ,075   ,670 ,957 ,441 ,333
Суммарно заразившихся Корреляция Пирсона ,906 -,058 -,116 1 ,953 ,727 ,349
Знач. (двухсторонняя) ,000 ,831 ,670   ,000 ,001 ,185
Количество смертей Корреляция Пирсона ,987 ,111 ,015 ,953 1 ,634 ,561
Знач. (двухсторонняя) ,000 ,681 ,957 ,000   ,008 ,024
Прирост заразившихся Корреляция Пирсона ,594 -,149 -,207 ,727 ,634 1 ,203
Знач. (двухсторонняя) ,015 ,583 ,441 ,001 ,008   ,451
Прирост смертей Корреляция Пирсона ,661 ,568 ,259 ,349 ,561 ,203 1
Знач. (двухсторонняя) ,005 ,022 ,333 ,185 ,024 ,451  

Красным жирным шрифтом отмечены коэффициенты корреляции на уровне значимости p<0.01

Полужирным шрифтом отмечены коэффициенты корреляции на уровне значимости p<0.05


Просмотров: 3575

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий
  • Пожалуйста оставляйте комментарии только по теме.
  • Вы можете оставить свой комментарий любым браузером кроме Internet Explorer старше 6.0
Имя:
E-mail
Комментарий:

Код:* Code

Последнее обновление ( 06.04.2023 г. )
« Пред.   След. »
home contact search contact search