ГЛАВНАЯ
> Журнал "Историческая информатика"
> Содержание № 02, 2023
Данный номер находится в стадии формирования. Все представленные на данной странице статьи
уже вошли в номер, считаются опубликованными, сохранят в окончательной версии номера
указанные страницы и другие метаданные статей также не изменятся.
Учредитель: Даниленко Василий Иванович, w.danilenko@nbpublish.com
Главный редактор: Бородкин Леонид Иосифович, член-корр. РАН, доктор исторических наук, borodkin@hist.msu.ru
Содержание № 02, 2023
Компьютеризованный анализ исторических текстов |
Алёткина Е.Ю. - Информационный потенциал многотиражных газет предприятий нефтяной промышленности Урало-Поволжья в 1960-е- 1980-е гг. как источников по изучению мотивации труда: контент-анализ писем в газеты |
|
c. 1-18
|
DOI: 10.7256/2585-7797.2023.2.40749
EDN: ZRBGDE
Аннотация: В статье рассматриваются многотиражные газеты предприятий нефтяной промышленности Урало-Поволжья в 1960-е-1980-е гг. в качестве источников по изучению мотивации труда. Впервые вводятся в научный оборот газеты, выпускаемые на нефтяных предприятиях «Башнефти», «Пермнефти» и «Татнефти» Первоначально была проведена оценка информационного потенциала источников. На основе отобранных материалов выполнен контент-анализ писем нефтяников в газету одного из подразделений производственного объединения «Пермнефть» «Нефтяник Полазны» в 1973 – 1985 гг. Кроме того в рамках данного исследования используются и описательные методы анализа источников. Контент-анализ был обеспечен программным обеспечением MAXQDA 2022 и UCINET и заключался в анализе частот встречаемости выбранных категорий и их визуализации для оценки степени значимости социальных и производственных тем, связанных с мотивацией труда для нефтяников. Исследование показало, что для работников НГДУ «Полазнанефть» наиболее актуальными были проблемы, связанные с «узкими местами» в социальной сфере и в организации производственных процессов. Также отмечается, что категория "управление производством" являлась ключевым фактором в решении проблем различного характера. Результаты подсчета частот встречаемости категорий и визуализации данных частот могут быть полезны для дальнейших исследований в области мотивации труда.
|