Новосибирск, Россия
Томск, Томская область, Россия
Томск, Томская область, Россия
Череповец, Россия
Помимо собственно экологических данных (т. е. данных, которые были произведены и собраны профессиональными экологами для решения определенных экологических задач), для изучения экологических проблем могут использоваться и другие источники открытых данных. Например, данные, созданные пользователями для иных целей и извлеченные из социальных медиа, могут использоваться для изучения биоразнообразия, экологического мониторинга, анализа экологических практик и решения многих других задач. Рассматривается возможность использования цифровых следов пользователей в социальных сетях для изучения экологических проблем. Анализируется и обобщается опыт такого рода исследований. Представлены результаты эмпирического исследования сообщений в социальной сети ВКонтакте о качестве атмосферного воздуха в г. Череповец. Методология включает в себя отбор релевантных сообществ в социальной сети ВКонтакте, относящихся к г. Череповец; выгрузку и автоматическую классификацию сообщений; анализ данных методом тематического моделирования и контент-анализ. Было выделено 48 сообщений, затрагивающих проблему качества атмосферного воздуха в г. Череповец. Для дальнейшего анализа выбранных текстов использовалась платформа для анализа данных PolyAnalyst. Исследование охватывает период с 01.01.2020 по 31.10.2022. Представлено 4 наиболее популярных сообщения, в которых обсуждается проблематика качества атмосферного воздуха. Наиболее часто встречающиеся словосочетания в выделенном датасете: загрязняющее вещество, атмосферный воздух, вредное вещество, выброс аммиака, жидкие комплексные удобрения, концентрация аммиака. Выделены организации, которые встречаются в данном наборе сообщений. Результаты дают представление об оценках пользователями социальной сети ВКонтакте качества атмосферного воздуха в г. Череповец. Социальные сети могу служить хорошим инструментом для оперативного мониторинга интереса к экологическим проблемам, т. к. они прочно занимают первое место в формировании экологической повестки, опережая телевидение и другие источники информации. По данным опроса Общероссийского народного фронта, проведенного в конце 2020 г. среди жителей г. Череповец, грязным воздух назвали 0 % опрошенных, чистым – 40 %. Тот факт, что 0 % респондентов оценили воздух как грязный, вызывает определенные вопросы, т. к. по меньшей мере раз в неделю загрязнение воздуха по данным этого же опроса ощущает 41 % жителей.
качество воздуха, интернет-экология, цифровые следы, социальные сети, ВКонтакте, интеллектуальный анализ данных, моногорода, Череповец
1. Белик И. С., Камдина Л. В. Взаимосвязь антропогенного воздействия и качества жизни населения в Свердловской и Челябинской областях. Вестник Челябинского государственного университета. 2018. № 7. С. 39-48. https://doi.org/10.24411/1994-2796-2018-10705
2. Бронников И. А., Белоусов Г. Ф., Горбачев М. В. Факторы формирования и развития региональных экологических протестных движений в современной России. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2021. № 59. С. 214-223. https://doi.org/10.17223/1998863X/59/20
3. Васенина И. В., Сушко В. А. Влияние промышленной инфраструктуры на экологию региона и качество жизни местного населения. Социология. 2020. № 2. С. 205-214. https://www.elibrary.ru/ijqcpz
4. Гольбрайх В. Б. Медиапотребление членов виртуальных экологических протестных сообществ (на примере конфликта вокруг мусорного полигона в Архангельской области). Вестник Томского государственного университета. 2021. № 472. С. 56-63. https://doi.org/10.17223/15617793/472/7
5. Дунаева Д. О. Методология сбора данных из открытых онлайн-источников для оценки качества жизни населения (на примере социальной сети ВКонтакте). Перспективы развития фундаментальных наук: XIX Междунар. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. (Томск, 26-29 апреля 2022 г.) Томск: ТПУ, 2022. С. 14-16. https://www.elibrary.ru/dsuvyp
6. Ермолаева П. О., Ермолаева Ю. В., Башева О. А. Цифровой экологический активизм как новая форма экологического участия населения. Социологическое обозрение. 2020. Т. 19. № 3. С. 376-408. https://doi.org/10.17323/1728-192x-2020-3-376-408
7. Расторгуев С. В., Тян Ю. С. Протестный экоактивизм в цифровой среде (на примере «Красноярского кейса»). Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 6. С. 53-75. https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.6.2017
8. Рыбакова М. В., Зверева М. М. Экологическая обстановка в Москве: оценка динамики общественного мнения по результатам опросов 2013-2022 гг. Власть. 2022. Т. 30. № 5. С. 156-162. https://doi.org/10.31171/vlast.v30i5.9256
9. Соколов А. В., Беляков А. А. Трансформация и поддержка экологических повесток в протестных кампаниях в социальных сетях. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2022. № 67. С. 202-215. https://doi.org/10.17223/1998863X/67/18
10. Щекотин Е. В., Гойко В. Л., Басина П. А., Бакулин В. В. Использование машинного обучения для изучения качества жизни населения: методологические аспекты. Цифровая социология. 2022. Т. 5. № 1. С. 87-97. https://doi.org/10.26425/2658-347X-2022-5-1-87-97
11. Boldrocchi G., Storai T. Data-mining social media platforms highlights conservation action for the Mediterranean critically endangered blue shark Prionace glauca. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 2021, 31(11): 3087-3099. http://dx.doi.org/10.1002/aqc.3690
12. Chamberlain J. Using social media for biomonitoring: how Facebook, Twitter, Flickr and other social networking platforms can provide large-scale biodiversity data. Advances in Ecological Research, 2018, 59: 133-168. https://doi.org/10.1016/bs.aecr.2018.06.001
13. Hale R. L., Cook E. M., Beltrán B. J. Cultural ecosystem services provided by rivers across diverse social-ecological landscapes: a social media analysis. Ecological Indicators, 2019, 107. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105580
14. Jarić I., Bellard C., Correia R. A., Courchamp F., Douda K., Essl F., Jeschke J. M., Kalinkat G., Kalous L., Lennox R. J., Novoa A., Proulx R., Pyšek P., Soriano-Redondo A., Souza A. T., Vardi R., Veríssimo D., Roll U. Invasion culturomics and iEcology. Conservation Biology, 2021, 35(2): 447-451. https://doi.org/10.1111/cobi.13707
15. Jarić I., Correia R. A., Brook B. W., Buettel J. C., Courchamp F., Di Minin E., Firth J. A., Gaston K. J., Jepson P., Kalinkat G., Ladle R., Soriano-Redondo A., Souza A. T., Roll U. iEcology: harnessing large online resources to generate ecological insights. Trends in Ecology & Evolution, 2020, 35(7): 630-639. https://doi.org/10.1016/j.tree.2020.03.003
16. LaDeau S. L., Han B. A., Rosi-Marshall E. J., Weathers K. C. The next decade of big data in ecosystem science. Ecosystems, 2017, 20(2): 274-283. https://doi.org/10.1007/s10021-016-0075-y
17. Ladle R. J., Correia R. A., Do Y., Joo G.-J., Malhado A. C. M., Proulx R., Roberge J.-M., Jepson P. Conservation culturomics. Frontiers in Ecology and the Environment, 2016, 14(5): 269-275. https://doi.org/10.1002/fee.1260
18. Lin C. C. Ecoinformatics: a review of approach and applications in ecological research. Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea, 2020, 1(1): 9-21. https://doi.org/10.22920/PNIE.2020.1.1.9
19. Michel J.-B., Shen Y. K., Aiden A. P., Veres A., Gray M. K., Pickett J. P., Hoiberg D., Clancy D., Norvig P., Orwant J., Pinker S., Nowak M. A., Aiden E. L. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Science, 2011, 331(6014): 176-182. https://doi.org/10.1126/science.1199644
20. Young J. C., Arthur R., Spruce M., Williams H. T. P. Social sensing of heatwaves. Sensors, 2021, 21(11). https://doi.org/10.3390/s21113717
