УДК 339.138

Данилина Е.И.¹ (Москва, Россия) — danilina05@mail.ru

¹МИРЭА — Российский технологический университет

Аннотация. За последние десять лет социальные сети стали для российских вузов одним из главных способов привлечения абитуриентов. При этом единого понимания того, как именно измерять эффективность этой работы, до сих пор нет ‒ исследователи используют разные подходы, и их результаты плохо сопоставимы между собой. Цель работы ‒ систематизировать методы, применяемые для изучения активности вузов в социальных сетях и насколько они подходят для решения двух практических задач: привлечения абитуриентов и информационного сопровождения учебного процесса. Для этого были проанализированы публикации 2020-2025 гг. из российских и международных научных баз данных. Все выявленные методы объединены в пять групп: встроенная статистика платформ; опросы абитуриентов и студентов; анализ содержания публикаций; отслеживание пути пользователя от первого контакта до подачи заявления; интервью и фокус-группы. Результаты показывают: чем больше вуз публикует, тем меньше реакций получает каждый пост ‒ это подтверждено как зарубежными, так и российскими исследованиями. Опросные анкеты, разработанные для западных платформ, не всегда корректно работают применительно к ВКонтакте и МАХ. Прямая связь между активностью в социальных сетях и числом поступивших пока нигде убедительно не доказана. Наиболее реалистичный путь для российских вузов ‒ сочетать статистику ВКонтакте и МАХ с опросами абитуриентов и данными системы учета обращений приемной комиссии.

Ключевые слова: привлечение абитуриентов, веб-аналитика, контент-анализ, обработка естественного языка (NLP), анализ социальных сетей (SNA), цифровой след, ВКонтакте.

Список источников:

1. Трапезникова Е.М., Петропавловская А.А. Анализ эффективных способов интернет-продвижения образовательных услуг высшего учебного заведения // Экономика науки. 2022. Т. 8, № 1. С. 73–81. DOI: https://doi.org/10.22394/2410-132X-2022-8-1-73-81
2. Рубцова Н.В. Исследование медиаактивности университетов с использованием аналитических платформ // Вопросы теории и практики журналистики. 2023. Т. 12, № 1. C. 104–120. DOI: https://doi.org/10.17150/2308-6203.2023.12(1).104-120
3. Perera C.H., Nayak R., Nguyen L.T.V. The impact of social media marketing and brand credibility on higher education institutes’ brand equity in emerging countries // Journal of Marketing Communications.2023. Vol. 29, No. 8. P. 770–795. DOI: https://doi.org/10.1080/13527266.2022.2086284
4. Capriotti P., Martínez-Gras R., Zeler I. Does universities’ posting strategy influence their social media engagement? An analysis of the top-ranked higher education institutions in different countries // Higher Education Quarterly. 2023. Vol. 77, No. 4. P. 911–931. DOI: https://doi.org/10.1111/hequ.12439
5. Марочкина С.С., Суворова Ю.В. Эффективное ведение сообщества вуза в социальных сетях // Научные исследования и разработки. Современная коммуникативистика. 2023. Т. 12, № 4. С. 55–60. DOI: https://doi.org/10.12737/2587-9103-2023-12-4-55-60        
6. Nofrizal, Juju U., Aznuriyandi. Finding reasons to choose a campus: The impact of social media and brand strategy // Higher Education Quarterly. 2024. Vol. 78, No. 3. P. 988–1015. DOI: https://doi.org/10.1111/hequ.12495
7. Dwivedi R.K. Marketing of higher educational services on social media platforms: Analysing its impact on faculty–student relationship quality and institution’s brand performance // Higher Education Quarterly. 2024, Vol. 78, No. 4. P. e12559. DOI: https://doi.org/10.1111/hequ.12559
8. Al-Abdallah G., Ababakr K. Exploring the mediating effect of digital versus traditional marketing communication on students’ selection of higher education institutions in developing countries // Human Behavior and Emerging Technologies. 2025. Vol. 2025. P. 510524. DOI: https://doi.org/10.1155/hbe2/5510524
9. Al-Dmour R., Al-Dmour H., Al-Dmour A. The role of marketing mix and social media strategies in influencing international students’ university choices in Jordan // Journal of International Students.2024. Vol. 14, No. 4. P. 642–663. DOI: https://doi.org/10.32674/jis.v14i4.6407
10. Molenaar A., Lukose D., Brennan L., Jenkins E.L., McCaffrey T.A. Using natural language processing to explore social media data on food security: Sentiment analysis and topic modeling study // Journal of Medical Internet Research. 2024. Vol. 26. P. e47826. DOI: https://doi.org/10.2196/47826
11. Gagandeep, Verma J. Natural language processing for sentiment analysis in social media posts to identify suspicious behavior // Abhigyan. 2025. Vol. 43, No. 2. P. 143–160. DOI: https://doi.org/10.1177/09702385241284879
12. Katz E., Blumler J.G., Gurevitch M. Uses and gratifications research // Public Opinion Quarterly.1973. Vol. 37, No. 4. P. 509–523. DOI: https://doi.org/10.1086/268109
13. Hatamleh I.H., Duradoni M. Exploring the multifaceted influences of social media motivation on online relationship commitment among young adults in Jordan // Human Behavior and Emerging Technologies. 2024. Vol. 2024. P. 2510500. DOI: https://doi.org/10.1155/2024/2510500
14. Akhmetshin E., Makushkin S., Abdullayev I., Yumashev A., Kozachek A., Shichiyakh R., Shakhov D. Opportunities to increase the efficiency of universities’ research and innovation activities: Scientometric evaluation of researchers’ work under external information constraints // Qubahan Academic Journal.2024. Vol. 4, No. 1. P. 240–249. DOI: https://doi.org/10.48161/qaj.v4n1a258
15. Ajzen I. The theory of planned behavior // Organizational Behavior and Human Decision Processes.1991. Vol. 50, No. 2. P. 179–211. DOI: https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
16. So K.K., Li J., King C., Hollebeek L.D. Social media marketing activities, customer engagement, and customer stickiness: A longitudinal investigation // Psychology & Marketing. 2024. Vol. 41, No. 7. P. 1597–1613. DOI: https://doi.org/10.1002/mar.21999

Библиографическая ссылка: Данилина Е.И. Инструментарий изучения социальных сетей в маркетинге высшего образования // ЦИТИСЭ. 2026. № 3. С. 159-168.