ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СООБЩЕНИЙ ПО ТЕМАТИКЕ COVID-19 НА ТЕМПЫ ВАКЦИНОПРОФИЛАКТИКИ НАСЕЛЕНИЯ

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. 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. 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. 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. 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

Адрес статьи на сайте vestnik.mednet.ru:
http://vestnik.mednet.ru/content/view/1454/27/lang,ru/

© «Социальные аспекты здоровья населения» электронный научный журнал, 2024
© Все права защищены!