Смысловая специфика информационного контента новостной ленты

Результаты настоящего исследования подразумевают, что трансформационное лидерство может способствовать увеличению инновационного поведения сотрудников. Тем не менее, организации не должны просто способствовать трансформации или препятствовать лидерству в транзакциях, но должны учитывать психологическое расширение прав и возможностей работников. Поскольку инновации все более важны для организаций, изучение того, что влияет на инновационное поведение сотрудников, становится все более важным. Трансформационное лидерство связано только с ростом последовательного инновационного поведения, когда психологические полномочия у лидеров высоки.

Список литературы

1. Вовна О.С. Лидерское поведение руководителя, ориентированное на развитие подчиненных: различия на организационных уровнях // Организационная психология, 2016. № 2.

2. Глухов П.С. Стили лидерства в инновационной деятельности: феноменология и эмпирические исследования // Вестник ЮУрГУ. Серия: Психология, 2013. № 4.

3. Мосс С.А., Ритосса Д.А. Влияние ориентации цели на ассоциацию между стилем лидерства и последовательностью, творчеством и рабочими отношениями. Электронный выпуск журнала: Лидерство. № 3. С. 433-456, 2007.

4. Нечушкин А.Ю. Трансформационное лидерство как инновационный политический феномен в современной России // PolitBook, 2015. № 3.

5. Органз В. Взаимосвязи трансформационного и трансакционного лидерства. Журнал: Организационное поведение. JohnWiley&Sons. Ltd. № 31, 2010 г.

6. Шин А. Дж. Трансформационное лидерство как модератор. Журнал прикладной психологии. С. 92-94, 2014.

7. Шутенко Е.Н. Высшая школа как пространство самореализации студенческой молодёжи // Научные ведомости БелГУ. Серия: Философия. Социология. Право, 2012. № 8 (127).

СМЫСЛОВАЯ СПЕЦИФИКА ИНФОРМАЦИОННОГО КОНТЕНТА НОВОСТНОЙ ЛЕНТЫ Страшнова В.Д.1, Витько К.В.2, Патунина Д.И.3, Павловская Э.С.4

1Страшнова Валерия Денисовна - магистрант; 2Витько Карина Валерьевна - магистрант; 3Патунина Дарья Игоревна - магистрант; 4Павловская Эвелина Сергеевна - магистрант, кафедра психологии труда и психологического консультирования, Московский государственный педагогический университет, г. Москва

Аннотация: в статье представлены результаты эмпирических исследований и теоретического анализа контента новостных лент России и США в рамках сравнения смысловой специфики их содержания. Показано и статистически обосновано отсутствие существенных различий относительно качественного содержания при описании СМИ (в частности, новостными лентами) дорожно -транспортной ситуации в США и России.

Ключевые слова: средства массовой информации, новостная лента, контент-анализ, дорожно-транспортная ситуация, смысловая специфика.

Сегодня огромное количество информации мы получаем из СМИ. При этом, создатели информационного контента пытаются достичь своих целей, оказать определённого рода влияние на образ мыслей аудитории, достигнуть необходимого им отклика [7, с. 23].

Применительно же непосредственно к самим каналам массовой коммуникации, можно особо выделить те из них, которые представляют информацию в текстовом варианте: с расцветом информационных технологий и ростом популярности сети Интернет они приобрели вторую жизнь, представ в виде новостных лент, которые постоянно обновляют содержание. Особую мобильность им предало существование в виде приложений. Помимо этого, подключаясь к любой бесплатной сети Wi-Fi мы обязательно видим тот контент, который они нам предлагают [6].

Поэтому, в рамках нашего анализа, контент информационных лент представляет особый интерес: они активно транслируют все возможные ситуации, связанные с дорожно-транспортными аспектами, сохраняя при этом отношение корреспондента (редакции) к преподносимому факту.

Цель: выявить смысловую специфику информационного контента новостной ленты при описании дорожно-транспортной среды.

Объект: информационный контент новостной ленты при описании дорожно-транспортной среды.

Предмет: смысловая специфика информационного контента новостной ленты при описании дорожно-транспортной среды.

Гипотезы:

1. Информационный контент новостных лент (mail.ru/РБК/lenta.ru/вести.ру/life.ru/ntv.r u/ria.ru/M24.ru/gazeta.ru) при описании дорожно-транспортной среды России содержит:

• 70% информации, несущей негативную смысловую нагрузку, а именно о затруднениях движения, ДТП со смертельным исходом, нарушениях ПДД, вождении в нетрезвом виде, дорожных ситуациях при неблагоприятных погодных условиях;

• 20% информации, несущей нейтральную смысловую нагрузку, что включает в себя оповещения в области изменений правил, а также новости, связанные с исследованием транспортной сферы и научными разработками в ней;

• 10% информации, несущей положительную смысловую нагрузку, сообщая о проводимых ремонтных работах, борьбе с хамством на дорогах и помощь участников дорожного движения друг другу.

2. Информационный контент новостных лент (ap.org (Associated Press)/CBSNews.com) при описании дорожно-транспортной среды США содержит:

• 60% информации, несущей негативную смысловую нагрузку, а именно об увеличении смертности в результате аварий, вождении в состоянии наркотического/алкогольного опьянения, смерти/травмах в результате дорожно-транспортного происшествия, убийстве полицейского/водителя во время проверки документов.

• 10% информации, несущей нейтральную смысловую нагрузку, что включает в себя новости, связанные с исследованием транспортной сферы, отзывом автомобилей/автомобильной продукции (при отсутствии материальных и иных потерь для автовладельцев), а также с прибылью/ожиданием прибыли от производства новых моделей.

• 30% информации, несущей положительную смысловую нагрузку, сообщая о случаях эффективных и положительных действий полиции, инновациях и разработках, которые помогут в разгрузке дорог, помощи участников дорожного движения друг другу.

Задачи исследования:

1. Проанализировать смысловую специфику информационного контента новостных лент России (mail.ru/РБК/lenta.ru/вести.ру/life.ru/ntv.ru/ria.ru/M24.ru/gazeta.ru) при описании дорожно-транспортной среды;

2. Проанализировать смысловую специфику информационного контента новостных лент США (ap.org (associated press)/CBSNews.com) при описании дорожно-транспортной среды;

3. Выделить категории и единицы анализа для проведения контент-анализа;

4. Провести процедуру подсчета единиц контент-анализа;

5. Провести качественный и количественный анализ информационного контента новостных лент России (mail.ru/РБК/lenta.ru/вести.ру/life.ru/ntv.ru/ria.ru/M24.ru/gazeta.ru) при описании дорожно-транспортной среды;

6. Провести качественный и количественный анализ информационного контента новостных лент США (ap.org (associated press)/CBSNews.com) при описании дорожно-транспортной среды;

7. Провести сравнительный анализ данных информационного контента новостных лент России (mail.ru/РБК/lenta.ru/вести.ру/life.ru/ntv.ru/ria.ru/M24.ru/gazEta.ru) и США (ap.org (associated press)/CBSNews.com) при описании дорожно-транспортной среды;

8. Сформулировать выводы;

9. Дать рекомендации для создателей новостного контента.

Методы исследования

1. Экспертная оценка. Для подбора и оценки качественной составляющей категорий контент-анализа экспертами была проанализирована научная литература, посвященная проблематике области исследования. Затем в рамках коллективной экспертной оценки [2] было сформулировано общее представление, легшее в основу категориального аппарата контент-анализа;

2. Интерпретационно-описательные процедуры, ставшие основой для рекомендаций, данных по итогам работы.

Статистические методы

1. Контент-анализ - метод изучения текстовой и графической информации, заключающийся в переводе изучаемой информации в количественные показатели и ее статистической обработке [4]. Контент-анализ был применен для изучения смыслового содержания новостных лент, с целью определения его качественных характеристик и перевода их в количественные показатели

2. В рамках статистической обработки результатов был использован критерий Манна-Уитни [4] из статистического пакета SPSS, который позволил оценить достоверность различий выборок.

Россия

Название новостной ленты Число пользователей

Mail.ru 77,5 млн. человек http:// mail.ru

РБК 25,1 млн. человек http://www.brandmedia.ru

Lenta.ru 13,7 млн. человек http://mediaplanerist.ru/lenta/

Вести.ру 95 млн. человек http://www.vesti.ru

Life.ru 149 млн. человек http://spec.life.ru/

Ntv.ru 84 млн. человек http://www.ntv.ru

Ria.ru 70 млн. человек https://ria.ru

M24.ru 2,87 млн. человек http://M24.ru

Gazeta.ru 6,4 млн. человек http://www.gazeta.ru

США

Ap.org (associated press) 63,2 http://spymetrics.ru/website/ap.org

CBSNews.com 44,78 https://ru.wikipedia.org/wiki/CBS_News

Обоснование категорий:

• Положительная категория включает в себя все, что способствует повышению культуры в дорожно-транспортной сфере, соблюдению ПДД, формированию паттернов поведения, которые приведут к улучшению ситуации на дорогах, воспитанию у водителей навыков, знаний и умений необходимых для эффективного управления транспортным средством.

• Нейтральная категория включает в себя публикации, целью которых является, прежде всего, информирование

Отрицательная категория включает в себя все сообщения об авариях, нарушения ПДД, агрессивном вождении и т.д., то есть содержит в себе информацию, которая иллюстрирует неверные штампы и шаблоны, связанные с поведением участников дорожного движения.

Результаты исследования

Контент-анализ смысловой специфики содержания новостных лент при описании дорожно-транспортной ситуации России проводился в период с 08.02.2017г. по 22.02.2017г. на следующих ресурсах: та11.ги/РБМейа.гивести.руЛ^е.ги/йу.ги/па.ги/М24.г u7gazEta.ru.

Всего было проанализировано 175 статей. Общее представление данных по результатам исследования можно увидеть в таблице 2.

Негативные единицы/139 статей/79,5 %

• сбил пешехода • машина протаранила ТЦ • неизвестные разбили стекло

• движение в Москве • прокладка автомагистрали машины и украли сумку

местами затруднено над жилыми домами • женщину ограбил водитель

• водитель грузовика • неработающие светофоры такси

отказался пропускать затруднили движение • водитель автомобиля Volvo с

«скорую помощь» • водитель с психическим полуприцепом не справился с

• водитель будет заболеванием управлением

привлечен к • водитель выехал на • водитель скрылся с места

ответственности встречную полосу происшествия

• прогнозируются • убийство водителя • в аварию попала машина

заторы. • водитель не реагировал на ДПС

• несколько улиц в предупреждения • эвакуатор увез ребенка в

центре столицы перекроют • из-за непогоды на трассе автомобиле

• вождение в нетрезвом ограничили движение транспорта • вождение без прав

виде • водитель спровоцировал • водитель легковой машины

• пострадали два столкновение опрокинул машину скорой

водителя • водитель врезался в толпу помощи

• водители не соблюдают • врезался в столб рекламного • столкнувшиеся машины

установленный скоростной щита перегородили дорогу

режим • столкновение машин • водителя оштрафовали за

• погибшие в ДТП • заторы на дороге езду по тротуару

• опасно оставлять • ухудшение погодных условий • водители заблокировали

машину на парковке (гололед) проезд

• ДТП • пьяный лихач • столкновение автомобилей

• не пропускают на зебре • угон машин • пострадал один человек

• ДТП заблокировало • пьяный водитель • нарушение ПДД

движение • сбили мотоциклиста • въехал в бок автобуса

• дорожная ловушка • плохие дороги • нет пешеходного светофора

• не платят за парковку • стрельба по машинам • не справился с управлением

• автобус протащил • уснул за рулем и совершил на скользкой дороге

женщину по дороге аварию • установленные дорожные

• парализовано движение знаки противоречат друг другу

• смерть водителя • драка на парковке

• гонщики (золотая

молодежь)

• несовершеннолетний

водитель

Нейтральные единицы/6 статей/10 %

• уменьшение размеров отдельных указателей • ограничение движения из-за прорыва трубы

• водителей частных автобусов занесли в базу • число женщин-водителей парконов

данных увеличилось

• В Петербурге предлагают штрафовать за • разработка беспилотных автомобилей

нарушения «по умолчанию» • мосгортранс планирует подготовить до двух с

• вор вернул в морг угнанную машину половиной тысяч водителей наземного

• запрет на въезд грузовиков пассажирского транспорта

• штраф на превышение скорости более 10 • городская полиция собирается бороться с

км/ч; дорожными невежами

Положительные единицы/8 статей/10,5 %

• повысить уровень безопасности • борьба с пробками

дорожного движения • противогололедная обработка дорог

• полицейский спас водителя из упавшей • установка новых знаков

в реку машины • обновят схему движения

• водитель успел выскочить из машины • увеличится число парковочных мест

перед падением на нее глыбы льда • пресечение нарушений ПДД

• на трассах будут развернуты пункты • активисты с инспекторами отлавливают пьяных

обогрева лихачей

• ремонт дорог • укладка нового асфальта

• своевременная уборка дорог • ремонт городских дорог

• борьба с хамством на дорогах;

Контент-анализ смысловой специфики содержания новостных лент при описании дорожно-транспортной ситуации США проводился в период с 08.02.2017г. по 22.02.2017г. на следующих ресурсах: http://www.cbsnews.com,

http://bigstory.ap.org/search/site/car?page=8. Всего было проанализировано 50 статей. Общее представление данных по результатам исследования можно увидеть в таблице 3.

Таблица 3. Сводная таблица контент-анализа

Негативные единицы/27 статей/54%

• Увеличение смертности в результате аварий • Вождение в состоянии наркотического опьянения • Вождение в состоянии алкогольного опьянения • Опасное поведение на дороге/опасное вождение • Затруднение движения/гибель водителя из-за погодных условий • Убийство сотрудников полиции • Водитель убит полицейским во время проверки документов • Авария из-за неполадок автомобиля • Смерть/травмы в результате дорожно-транспортного происшествия • Пассажир погиб • Превышение скорости • СМС за рулем • Кража/угон автомобиля • Транспортное происшествие • Преследование автомобиля полицией • Смерть/травма ребенка в автомобиле • Убийство сотрудников полиции • Наезд на водителя • Транспортное происшествие

Нейтральные единицы/11 статей/22 %

• Влияние погодных условий • Возрастные группы водителей • Движение транспорта в час-пик • Исследование надежности автомобилей • Отзыв автомобилей/автомобильной продукции • Прибыль/ ожидание прибыли от производства новой модели а/м продукции

Положительные единицы/ 12 статей/24%

• Самодельной автомобиль • Оптимизм при открытии скоростной дороги • Использование автоматизированных транспортных средств • Восстановление инфраструктуры • Инновации в технологии • Действия полиции/властей (своевременные, положительные) • Бесплатная замена деталей • Оптимизация покупки автомобиля • Помощь в дороге/поддержка других • Одолжить машину • Пример для женщин водителей • Безопасность водителя • Полицейский спасает водителя • Открытие участка дороги

При сравнении первичной процентной обработки результатов информационной контента новостных лент России и США по транслируемой негативной, позитивной и нейтральной информации были получены не значимые различия (Рис. 1).

100% 80% 60% 40% 20% 0%

79,50%

Россия

1!

10% 10,50%

негативн ые- 139 статей

нейтрал ьные -16 статей

положит ельные -18 статей

Россия 79,50%

10%

10,50%

60% 40% 20% 0%

негативн ые - 27 статей

США

-

22%

В

24%

нейтраль ные - 11 статей

положите льные -12 статей

США

54%

22%

24%

Рис. 1. Трансляция информации Россия и США

Так же нами была проведена статистическая обработка данных в программе SPSS. Для анализа различий полученных данных был использован U-критерий Манна-Уитни [9, с. 15] (Таблица 4).

Таблица 4. Обработка данных критерием Манна-Уитни

№ Выборка 1 Ранг 1 Выборка 2 Ранг 2

1 139 6 27 5

2 16 3 11 1

3 18 4 12 2

Суммы: 13 8

Результат: иэмп = 2

Таблица 5. Критические значения

Ukp

p<0.01 p<0.05

- 0

Полученное эмпирическое значение иэмп(2) находится в зоне незначимости.

Соответственно различия в уровнях выборок можно считать не существенными.

Особенностью публикуемого материала двух стран является различие по внутреннему составу категорий. Это видно если сравнивать каждую категорию отдельно. Рассматривая негативную категорию (Рис. 2), мы видим, что в материалах, как российских новостных лент, так и новостных лент США преобладает информация о травмах и смертях на дороге. Однако дальше мы можем увидеть разницу, в российских новостных лентах достаточно высокий процент (18%) имеет информация о затрудненном движении на дорогах, а в новостных лентах США данной информации не прослеживается. Материалы новостных лент США транслируют высокий процент (29%) дорожно-транспортных происшествий, в российских новостных лентах данная информация занимает всего 10% информации.

Негативные статьи Россия

Другое

Не справился с управлением Нарушение ПДД Погодные условия Плохие дороги ДТП

Опасное вождение Вождение в нетрезвом состоянии / Психически больной водитель

Не пропустил скорую /пешехода Водитель понесет ответственность Движение затруднено Травмы и смерть на дороге

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

Негативные статьи США

Другие случаи

ДТП

Опасное вождение/ вождение в нетрезвом состоянии

Травмы и смерть на дороге

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Рис. 2. Внутренний состав негативной категории

В нейтральной категории информационный контент в российских новостных лентах, в период с 08.02.2017 по 22.02.2017 года, активно транслирует информацию о запрете на въезд грузовиков (21,5%) и уменьшении размеров отдельных указателей (15,7%). Новостные ленты США в данной категории чаще всего транслируют информацию о производстве автомобильной продукции (30%) и прибыли или ожидании прибыли от производства новой модели а/м продукции (23%), а так же погодных условиях (23%) (Рис. 3).

Нейтральные статьи США

Движение транспорта в час-пик Ремонт дороги

Погодные условия

Прибыль/ ожидание прибыли от производства новой модели а/м продукции

Автомобильная продукция Исследование надежности атомобилей

8%

8%

30%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

Нейтральные статьи Росиия

разработка беспилотных автомобилей число женщин-водителей парконов увеличилось

ограничение движения из-за прорыва трубы штраф на превышение скорости более 10 км/ч;

запрет на въезд грузовиков)%

Ремонт дороги

вор вернул в морг угнанную машину

В Петербурге предлагают штрафовать за нарушения «по умолчанию»

водителей частных автобусов занесли в базу данных уменьшение размеров отдельных указателей

0% 5% 10% 15% 20% 25%

Рис. 3. Внутренний состав нейтральной категории

В положительной категории можно увидеть, что в материалах новостных лент России преобладает информации о повышении уровня безопасности на дорогах (22,5%), а также о пресечении нарушений правил ПДД (17%). В информационном контенте новостных лент США преобладает информация об инновационных технологиях (30%) и своевременных/положительных действий полиции или властей (25%) (Рис. 4).

Положительные статьи Росиия

увеличится число парковочных мест установка новых знаков борьба с пробками борьба с хамством на дорогах пресечение нарушений ПДД своевременная уборка дорог Ремонт дорог

на трассах будут развернуты пункты обогрева

водитель успел выскочить из машины перед падением на нее глыбы льда полицейский спас водителя из упавшей в реку машины

повысить уровень безопасности дорожного движения

0% 10% 20% 30%

Положительные статьи США

Восстановление дорог Безопасность водителя Пример для женщин водителей Помощь в дороге/поддержка других

Оптимизация покупки автомобиля Бесплатная замена деталей Восстановление инфраструктуры Инновации в технологии Открытие скоростной дороги

0°% 5°% 10°% 15°% 20°% 25°% 30°% 35°% 40°%

Рис. 4. Внутренний состав положительной категории

Выводы:

1. Гипотезы, выдвинутые нами перед началом исследования, получили частичное подтверждение: в рамках анализа информационного контента России процент действительных нейтральных публикаций (10%) оказался вдвое меньше предполагаемого нами (20%), в то время как процент действительных негативных сообщений (79,5%) превысил ожидания (70%). Предположения относительно позитивного контента полностью оправдались - 10,5% публикаций соответствуют гипотетическим 10% по данной категории анализа. В американском же контенте практически полностью были подтверждены гипотезы, касающиеся негативных и позитивных статей (60% и 30% процентов предполагаемых к 54% и 24% полученным соответственно). Однако, количество информации, преподносимой в нейтральном ключе здесь больше, чем гипотетическое (22% против 10%).

2. Можно отметить следующую особенность публикуемого материала: если в Российской действительности определить характер статьи достаточно легко

(негативная статья полностью подается в соответствующем ключе, велика встречаемость негативных единиц и т.п.), то для СМИ в США характерно освещение новости с различных точек зрения, проблемы рассматриваются многоаспектно, также как и действия участников дорожного движения, информация может даже затрагивать экономические или политические вопросы, освещая все аспекты, которые так или иначе могли повлиять на развитие ситуации (пример, http://bigstory.ap.org/article/41836c8f1dd847f9a8e0if79fdc0562e/man-fleeing-trafiic-stop-struck-killed-sheriffs-truck). Во многом они лишены однозначной оценочной составляющей, что усложняет их дифференциацию.

3. Еще одной особенностью публикуемого материала двух стран является различие по внутреннему составу категорий: в материалах США можно встретить такие единицы как «полицейский/водитель убит во время проверки документов», «СМС за рулем» и т.п., которые не встречаются в материалах отечественных СМИ. Те же, в свою очередь обладают своими особенностями, например, единицы вроде «вор вернул в морг угнанную машину», «водитель грузовика отказался пропускать «скорую помощь» и т.д. Данные единицы могут указывать нам на актуальность различных тематик, проблематичность специфических тем.

4. Следует подчеркнуть единицы, которые встречаются в СМИ обеих стран: в обоих случаях фигурируют новости о так называемых «беспилотниках» (автомобили, не требующие управления водителем) только в США такие новости встречают с ажиотажем, который связан с надеждами на разгрузку дорог и снижение аварийности, а в России их появление освещается нейтрально, в рамках информирования граждан. Также в обоих странах можно отметить публикации, связанные, во-первых, с погодными условиями, при этом статьи с подобной тематикой в обеих странах попадают либо в нейтральную, либо в негативную категории, а, во-вторых, с вождением в состоянии алкогольного/наркотического опьянения: видимо, обе проблемы являются общими для государств.

5. Сравнение информационной контента России и США дало следующие результаты: по транслируемой негативной, позитивной и нейтральной информации были получены не значимые различия. Это видно из первичной процентной обработки результатов. А так же из статистической обработки по критерию Манна-Уитни.

Рекомендации:

1. Ньюсмейкерам следует стремиться к тому, чтобы не преувеличивать значимости информационного повода в отношении негативных статей. Зачастую сайты делают репост чужих новостей, заполняя информационное пространство одной и той же новостью, выраженной в собственном стиле, что создает у читателя ощущение чрезвычайной важности и множественности события.

2. Поскольку информационные ленты просматриваются в сети Интернет, следует учитывать специфику данного СМК: создали новостного контента должны минимизировать количество негативных тегов, ведь зачастую облако тегов на странице очень заметно, и создает общее впечатление о статье. И даже если сама статья во многом не имеет однозначно негативного характера негативные единицы среди тегов (особенно те, что выделены наиболее крупно) способны сразу создать негативный фон.

3. Не стоит в конце негативной статьи ставить рекомендации по прочтению другого, подобного по содержанию материала. Во-первых, это также усиливает негативный ореол статьи, во-вторых, во многом снижает шансы пользователя увидеть позитивный материал.

4. Не лучшим решением является публикация статьи, несущей в себе только негативный смысл: стоит давать положительную рекомендацию, которая могла бы быть полезной для читателей.

5. Многие нейтральные статьи могут быть представлены в позитивном ключе, если получат должное раскрытие тематики (например, подчеркнуть, что исследование безопасности автомобилей значительно повлияет на безопасное движение автотранспорта).

6. Новостям, попадающим в положительную категорию, следует уделять большее внимание при оформлении: больше визуальной информации (картинки, возможно небольшие видеоролики), возможно, подкрепление мнением экспертов (в зависимости от аудитории ресурса это могут быть и медийные личности) - все, что позволит добиться закрепления положительного паттерна в сознании участников дорожного движения.

Список литературы

1. Ваксман С.А. Транспортные системы городов: наука и практика первого десятилетия XXI века // Социально-экономические проблемы развития транспортных систем городов и зон их влияния. Екатеринбург, 2004. С. 12-18.

2. Гудвин Дж. Исследование в психологии: методы и планирование / 3-е изд. СПб.: Питер, 2004. 558 с.

3. Ермолаев В.В., Макушина О.П., Четверикова А.И. Социально-психологические детерминанты проявления агрессии водителями пассажирского транспорта на российских дорогах (статья) / Социальная психология и общество. М., 2013. № 2. C. 108-118.

4. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М.: Флинта, 2003. 336 с.

5. Землянова Л.М. Гуманитарная миссия современной глобализирующейся коммуникативистики. М.:Издательство МГУ, 2010. 272 с.

6. Козлова О.А. Сетевые сми: вчера и сегодня/Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 8: Литературоведение. Журналистика. Волгоград, 2011 г. № 10. С. 16-23.

7. Рысин Ю.С. Социально-информационные опасности телерадиовещания и информационных технологий. М.: Гелеос АРВ, 2007. 272 с.

8. Тихонова Е.А. К вопросу о транспортной системе России и Европы // Научное сообщество студентов XXI столетия. Экономические науки: сб. Ст. По мат. XII междунар. Студ. Науч.-практ. Конф. № 12.

9. Харченко М.А. Корреляционный анализ: учебное пособие для вузов. Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008. 31 с.

10. Четверикова А.И., Ермолаев В.В., Пучкова Е.Б. Проявления агрессивности у водителей автомобильного транспорта в условиях мегаполиса (тезисы доклада) / Нейронауки и благополучие общества: технологические, экономические, биомедицинские и гуманитарные аспекты: сборник материалов конференции / Отв. ред. О.Н. Ткаченко. М.: РИЦ МГГУ им. М.А. Шолохова, 2015. С. 51-52.