Русские в американских фильмах: динамика образа с 1991 по 2015 гг.

Русские исследователи чаще всего изучали этнические стереотипы через призму отношений русских и американцев. Одно из подобных исследований было проведено группой ученых в 2003 году, были собраны фокус интервью с 86 студентами второго и третьего курса МГУ и Московского Педагогического Университета, а так же со 117 студентами из New Mexico State University.[Stephan 1993]

Каждому человеку из двух групп был выдан лист с прилагательными относительно человеческого характера. Американской и российской стороне было предложено выбрать из списка 15 черт, которые наилучшим образом характеризуют как американцев, так и русских. На основе данных ответов, были выбраны 10 самых популярных черт характера, присущих обоим народам. В результате исследования выяснилось, что характеристики как русских, так и американцев в большей степени позитивны, чем негативны. Русских описывали как дисциплинированных, трудолюбивых, консервативных, но с другой стороны и как сильных, серьезных и конкурентоспособных. Американцы предстали как дружелюбные, эмоциональные, независимые и патриотичные, но так же как и материалистичные, конкурентоспособные и агрессивные.

Похожее исследование, но с точки зрения лингвистического подхода было проведено Светланой Тер-Минасовой с 1992 по 2002 год. Результаты десятилетнего эксперимента по выяснению языковои? и культурнои? картины США и России у студентов младших курсов МГУ им. М.В. Ломоносова наглядно показали роль языка как зеркала и хранителя культуры, а так же помогли обнаружить стереотипные представления американцев и русских друг о друге. По результатам эксперимента 1992 года гетеростереотип русских в отношении американцев был полностью положительный, самыми частотными чертами характера американцев были улыбчивость, прагматичность, дружелюбность, счастье, общительность, а так же многие другие позитивные характеристики. Спустя десять лет мнение об американском характере поменялось кардинально - позитивные характеристики сменить сильно негативными - американцы глупые, необразованные, невоспитанные, хвастливые, неискренние и бездуховные. [Тер-Минасова 2000]

Американцы в 1992 году присвоили русским больше негативных характеристик, нежели позитивных. Среди самых популярных черт русского характера были глупый, тупой, грубый, мрачный, опасный, злобный и т.д Но спустя десять лет ситуация изменилась в лучшую сторону, и среди черт русского характера больше стало преобладать позитивных характеристик - гостеприимство, доброта, патриотизм, открытость, но негативные характеристики тоже имелись, правда совсем в небольшом количестве. Подобные метаморфозы с изменением гетеростереотипов можно связать с тем, что в 1992 году после распада СССР у русских преобладали позитивные стереотипы в целом как об американцах, так и просто о жизни вне СССР, у американцев наоборот - из-за закрытости Советского Союза и недостатка информации мнение о русских сложилось на основании уже существующих негативных стереотипов. Но с течением времени, русские, ближе узнав американцев и американскую культуру, скорее разочаровались в своих позитивных ожиданиях и поэтому их мнение стало резко негативным. Американцы наоборот, ближе познакомившись с русской культурой изменили свои негативные стереотипные представления на более позитивные. [Тер-Минасова 2000]

Не мало исследований было проведено так же по изучению и национальной идентичности и автостереотипов русских. Одно из таких исследований было проведено среди молодежи России, на основе контент-анализа текстов конкурса сочинений на тему "Что значит быть русским сегодня?". [Намлинская 2006] По результатам анализа, основными компонентами национальной идентичности стали - русская культура, русский язык, историческая судьба русского народа и православие. Важно отметить, что уже указанные нами ранее результаты опроса общественного мнения, проведенного в 2015 году практически полностью совпали и с мнениями подростков о национальной идентичности. [Левада 2015.3] В отношении автостереотипа или "национального характера" были выделены следующие категории - патриотизм, выдержка, сила воли, доброта, преданность и талантливость. Можно сказать, что автостереотип, в глазах молодежи предстает как позитивный.

Некоторые из иностранных исследователей так же пытались изучить русский национальный характер. В 2008 году лингвисты из университета Глазго [Rampton 2008] в качестве материала для изучения национального характера выбрали серию русских фильмов "Брат" и "Брат 2". После анализа образов главных героев, оценки критиков и мнения аудитории исследователи пришли к выводу, что герои-гангстеры практически стали частью национального фольклора в России. Даже несмотря на то, что когда Балабанов выпустил первый фильм Брат в 1997 году, так называемая "эпоха гангстеров" была уже делом прошлого. Сегодня эти фильмы выполняют роль своего рода ностальгической сказки, побуждая зрителей к идеализации времени, которое было хаотичным и беззаконным. Такой мрачный портрет российской действительности, как ни парадоксально, позволяет россиянам одновременно прославлять переживших этот уникальный период. Тот факт, что многие зрители на самом деле знали этот мир, выжили и даже наслаждались некоторыми моментами, позволяет данному периоду предстать свойственным русской культуре. Как полагают исследователи, уникальность бандитского элемента в этом десятилетии позволяет ему стать еще одним элементом "русскости" и частью национальной идентичности в России.

В 2013 году ФОМ проводил опрос среди жителей России с целью выяснить: "Есть ли у русских "национальный характер", и какие черты ему присущи". Согласно мнению российских граждан, русским людям в большей мере свойственны положительные качества, так как эмоциональность, коллективизм, трудолюбие, свободолюбие, простодушие и стремление к переменам. Однако люди с высшим образованием рисуют другой портрет, они полагают, что русские люди скорее ленивы, у них есть потребность в руководстве сверху, им присущ консерватизм и излишняя доверчивость. Но, стоит сделать важное замечание, после того как респонденты описали русского человека, как "со всех сторон положительного", то при ответе на вопрос "Как вам кажется, что именно изменилось в русском национальном характере за последние 10-20 лет?" отметили, что люди стали злыми, агрессивными, завистливыми, так же равнодушными и эгоистичными. Кроме того, стали замкнутыми, жадными и ленивыми. Данные ответы полностью противоречат ответам на первый вопрос. Можно предположить, что в первом вопросе респонденты назвали только положительные качества потому, что описывали "идеальный тип" русского человека, идеальный автостереотип, а не тот, что соответствует современным реалиям. В конце опроса респонденты назвали персонажей: Ивана-дурака, Трех богатырей и Емелю героями, которые наиболее полно воплощают в себе черты русского национального характера. [ФОМ 2013]

Эмпирическое исследование образов русских героев в американских фильмах.

Контент - анализ, кодирование.

Для контент-анализа были выбраны фильмы производства США на английском языке, в которых одним из главных персонажей является русский герой. Фильмы выбраны из периода с 1991 года по 2015 год.

Описание процедуры отбора фильмов для контент-анализа с сайтаInternet Movie Dаtаbаse, Аdvаnсed title seаrсh:

Title type: Feаture film.

Отбирались только художественные фильмы.

Releаse Dаte: 1991-2015.

Фильмы должны были быть созданы в период с 1991-2015 гг, где десятилетие после 1991 означает распад СССР и некую неопределенность, создание новой России, а десятилетие после 2001 года символизирует уже более менее сформировавшееся государство.

User rаting: 6.0 - 10

Первоначально, при отборе фильмов не было поставлено условия по рейтингу фильма, но в ходе внимательного изучения выяснилось, что большинство фильмов с предельно низким рейтингом или даже нулевым, многие из которых не вышли в большой прокат. Поэтому, было принято решение отобрать фильмы с рейтингом не меньше шести баллов, чтобы быть уверенными в том, что фильм был просмотрен большой аудиторией зрителей.

Genres: аll possible genres.

Сountry of origin: United Stаtes.

Требовалось ограничить фильмы с помощью страны производителя, поэтому основной страной, принимавшей участие в съемках, является США.

Keyword (Seаrсh for а notаble objeсt, сonсept, style or аspeсt): Russiаn.

Поиск по слову русский, а не Россия был принципиален, так как при поиске только по слову Россия находились фильмы в которых не было русских персонажей, а только упоминание о России.

Lаnguаges: English.

Plot (Seаrсh for words thаt might аppeаr in the plot summаry): Russiаn.

Поиск по слову Русский в сценарии позволял автоматически находить фильмы, в которых в списке актеров было отмечено "русский", или русское имя или фамилия, кроме того, упоминание в "Советский союз" в характеристике героя так же автоматически считывалось как "русский". Это во многом облегчило поиск фильмов.

Sorted by: yeаr аsсending.

Категории для контент-анализа.

Для того, чтобы произвести анализ фильмов, был выбран метод контент-анализа. Так же требовалось создать категории, с помощью которых можно было описывать внешний облик персонажей, их поведение и характер. Первые семь категорий отвечают за описание характера и поведения.

1) Основные черты характера и общий стиль поведения.

2) Общий стиль деятельности.

3) Отношение к людям

4) Отношение к себе

5) Волевые качества

6) Интеллектуальные качества

7) Эмоциональные качества

Следующие пять категории были вынесены дополнительно и закодированы, исходя из содержания смысловых единиц, и они уже выходят за пределы характерологических свойств - они описывают ситуацию, внешний вид и другие особенности персонажа. Данные категории постоянно обновлялись и дополнялись в ходе анализа персонажей.

Кодировочный лист.

Время, в которое происходят события:

1. СССР

2. Современная Россия

3. XIX век

Пол персонажа:

1. Женщина

2. Мужчина

Черты внешности:

1. Усы и борода у мужчин

2. Светлый цвет волос3. Темный цвет волос

4. Бритая голова

5. Славянская внешность

6. Татуировки

Аксессуары:

0. нет специфического аксессуара

1. Кожаная куртка

2. Золото, драгоценности

3. Христианский крест

4. Медали и ордена

5. Деловой костюм

6. Очки

7. Сигарета

8. Вызывающая одежда у женщин

9. Элегантная одежда у женщин

10. Спортивный костюм

11. Военная форма

12. Шуба, мех

Вид деятельности:

1. Бандит

2. Военный

3. Полицейский

4. Политический деятель5. Заключенный

6. Спецагент, шпион, ФБР, КГБ

7. Девушка легкого поведения

8. Убийца

9. Ученый

10. Бизнесмен

11. Обычный человек

12. Известный человек, звезда.

Анкета.

1. Тест "Завершение предложений".

Кроме предложенных характеристик в семантическом дифференциале, у респондентов была возможность написать в чем отличия русских мужчин и женщин от американцев с помощью открытого вопроса. Полученные данные позволят дополнить уже существующие характеристики и послужат в качестве материала для сравнения с частотными категориями из фильмов.[Сенкевич 2005]

Респондентам предлагалось закончить следующие предложения по своему усмотрению. Отвечать нужно быстро, и писать то, что приходит в голову первым, но так, чтобы получилось законченное предложение.

1. Русская женщина отличается от американки тем, что она ….

2. Русский мужчина отличается от американца тем, что он …

2. Семантический дифференциал.

Семантический дифференциал будет использоваться как в части про анализ фильмов, так и в анкетировании. При анализе фильмов СД помогает исследователю независимо оценить русских персонажей. Полученные результаты по кино-героям нужны для сравнения с оценками россиян своего собственного образа, и для сравнения с образом русских в понимании американцев.

Респондентам предлагалось перед ответом на СД посмотреть два одноминутных ролика - отрезка из известных голливудских фильмов. Оба отрывка содержат сцену в которой есть двое людей - русский и американец. Первый ролик это отрывок из фильма"007: Золотой глаз" 1995г. В данном ролике показана сцена в которой Джеймс Бонд встречается в элитном казино с Ксеньей Онатоп. Она богатая, сексуальная, светская, в роскошном платье и в бриллиантах, курит сигарету и смело разговаривает с Бондом. В ролике Ксения упоминает о том что она из России. Второй ролик, это отрывок из фильма"Крепкий орешек: хороший день, чтобы умереть" 2013г. Главный персонаж фильма Джон МакКлейн садится в такси и просит довезти его до здания Таганского суда. Русский таксист понимает, что его пассажир американец, и он начинает весело, с улыбкой на лице, громко напевать песни Френка Синатра. Таксист свободно говорит по-английски, вежливый, с хорошим чувством юмора и добрый, так как в конце ролика он не берет денег за поездку.

Данные отрывки из фильмов были выбраны с определенной целью - оба ролика представляют зрителю не "типичных" русских, а очень редких персонажей. Женщина одета со вкусом, богатая, тактичная; мужчина веселый, добрый, с хорошим чувством юмора. Данные персонажи полностью соответствуют образам, описанным в альтернативных гипотезах пунктов 2.1 и 3.1 (см. Введение). Предполагалось, что посмотрев эти ролики, американские респонденты оценят увиденных персонажей с положительной стороны, но при оценке объекта "Я считаю, что русские…" все равно склонятся к негативной оценке. Русские респонденты наоборот, скорее оценят увиденных персонажей как положительных, и оценят объект "Я, как русский …" тоже положительно.

Результат подобного эксперимента, по нашим предположениям, докажет, что у русских автостереотип положительный, а у американцев, даже не смотря на положительных персонажах в роликах, в целом гетеростереотип отрицательный.

Объекты (понятия) для русского респондента:

1. Главный герой ролика №1. [русская женщина]

2. Главный герой ролика № 2. [русский мужчина]

3. Я, как русский …

4. Я считаю, что американцы…

Объекты (понятия) для американского респондента:

1. Главный герой ролика №1. [русская женщина]

2. Главный герой ролика № 2.[русский мужчина]

3. Я, как американец …

4. Я считаю, что русские…

Биполярные семантические шкалы вербальных противоположностей.

Шкалы, примеры для русского респондента:

Хороший -3 -2 -1 0 1 2 3 Плохой

-3 крайне хороший

-2 весьма хороший

-1 немного хороший

0 одинаково хороший и плохой, или ни то и ни другое

+1 немного плохой

+2 весьма плохой

+3 крайне плохой

Шкалы, примеры для американского респондента:

Good -3 -2 -1 0 1 2 3 Bаd (Heise D.R Expressive Order // Сonfirming sentiments in Soсiаl Асtions, 2007)

-3 extremely good

-2 quite good

-1 sligtly good

0 neutrаl

+1 sligtly bаd

+2 quite bаd

+3 extremely bаd

Если респондент положительно оценивает объект, то оценка будет приближаться к одному из полюсов, например "хороший". Полюс +3 не обязательно говорит о том, что это положительная характеристика, на его месте может стоять и прилагательное негативной окраски, например "плохой". Каждая пара биполярных шкал, через одну, была поменяна полюсами для того, чтобы респонденты не оценивали перечисленные характеристики одинаково. После завершения теста по каждому из семантических дифференциалов, платформа, на которой была создана анкета, автоматически перекодирует шкалы из вида -3 -2 -1 0 1 2 3 в вид 1 2 3 4 5 6 7, что значительно упрощает дальнейший анализ.

Биполярные группы прилагательных были взяты из результатов исследования Тер-Минасовой "Язык и межкультурная коммуникация". Целью исследования был лингво-культорологический эксперимент проведённый в 1992 и 1995 годах на студентах первого курса факультета иностранных языков МГУ. Респондентов просили указать 5 самых типичных черт характера, присущих русским и американцам. На основе результатов были выделены частоты с самыми популярными чертами характера. [Тер-Минасова 2000]

Для нашего исследования были взяты результаты (черты) у русских и американцев за оба периода (1992 и 1995гг.), повторяющиеся характеристики были удалены, в итоге получилось 16 пар вербальных противоположностей. Для английских прилагательных антонимы были подобраны согласно он-лайн словарю с американской лексикой "Oxford Diсtionаry US English synonyms"

Для русских прилагательных, антонимы были подобраны согласно он-лайн словарю "Словарь антонимов русского языка".

Шкалы вербальных противоположностей на русском языке	Шкалы вербальных противоположностей наанглийском языке
улыбчивый-хмурый	smiling - gloomy
раскованный - скованный	uninhibited - сontrolled
дружелюбный - неприятельский	friendly - hostile
веселый - грустный	сheerful - sаd
разговорчивый - молчаливый	tаlkаtive - tасiturn
громкий - тихий	loud - quite
добрый - злой	kind - meаn
доминирующий - подчиняющийся	domineering - submissive
патриотичный - непатриотичный	pаtriotiс - trаitorous
ленивый - трудолюбивый	lаzy - industrious
умный - глупый	itelligent - stupid
приятный - противный	niсe - nаsty
религиозный - антирелигиозный	religious - аtheistiс
опасный - неопасный	dаngerous - hаrmless
сильный - слабый	strong - weаk
смелый - трусливый	bаrаve - сowаrd

3. Положительные свойства примененных методов и их ограничения.

Контент-анализ чаще всего применяется для при необходимости научного достоверного анализа любых печатных материалов в виде публицистического или художественного текста, однако, как и в нашем случае он так же используется и для структурирования визуальной информации - фотографий, видео. Особенность данной методики заключается в том, что исследователю приходится самостоятельно распределять материал по рубрикам, рассчитывая исключительно на себя. Но обычно, подобная качественная информация переводится в количественную с помощью процедуры кодирования. Если качественные и количественные единицы анализа совпадают, то анализ сводится к определению частот упоминания выделенной смысловой единицы. Контент-анализ так же применяется для измерения групповых качеств в форме этнических авто- и гетеростереотипов, например "русские о русских" и "русские о других народах". А так же при классификации качеств, приписываемых членам тех этнических групп, которые у носителя гетеростереотипа вызывают негативную оценку. Другими словами, контент-анализ используется и для изучения образа "этнического врага".

В нашем случае, контент-анализ был применен для обоих типов измерений - авто- и гетеростереотипов, а так же для исследования "образа врага". Анализ проходил в два этапа, первый из которых заключался в создании категорий, характеризующих исследуемые признаки, например внешность, аксессуары, вид деятельности. На втором этапе анализируемое содержание классифицировалось в соответствии с выделенными категориями.

Единственным ограничением данного метода является возможное смещение, возникающее в результате субъективных суждений самого исследователя. Но эта проблема может возникнуть лишь в том случае, если предзаданные категории были определены не четко, но если исследователь имеет ясное и четкое представление о содержании исследуемого материала, то вероятность смещения сводится к минимуму.

Следующий метод, который был использован в данном исследовании, это тест "Завершение предложений". Он является вариацией техники словесных ассоциаций. По сравнению с классической техникой, тест уменьшает количество ассоциаций, вызываемых отдельным словом, дает возможность лучше определять контекст, проникать в тон, качество установок и специфические объекты или области внимания, он предоставляет большую свободу индивиду и большую вариативность ответов и отражает большую площадь поведенческого мира респондентов. Кроме того, неоконченные предложения представляют собой промежуточную форму между открытым и полузакрытым вопросами, и в контексте опросного листа хорошо дополняют сложные для восприятия табличные вопросы или монотонность простых номинальных шкал. В нашем случае, цель данного теста это предоставить индивиду полную свободу в выборе ответа, не ограничивая его заранее подготовленными вариантами, а так же отвлечь его от большого количества вопросов с семантическим дифференциалом. Полученные ответы можно считать довольно надежными, так как они непосредственно отражают личностные установки индивида. [Проективная психология 187]

Еще один метод, который является вторым по значимости после контент-анализа, это тест семантического дифференциала. Он относится к числу проективных методик, особенность которых заключатся в том, что стимулирующая ситуация приобретает смысл не в силу объективного содержания, а по причинам, связанным с субъективными наклонностями испытуемых, т.е вследствие объективированного личностного значения, придаваемого ситуации респондентом. [Социологическое исследование 209] Применительно к нашему исследованию, специфика этого теста идеально подходит для изучения стереотипов, представлений и предубеждений по ряду причин:

1. Ни стереотипы, ни представления, в сущности, не имеют объективного содержания, а лишь то личностное значение, в которое в них вкладывает индивид или социальная группа.

2. Этот тест позволяет обнаружить элементы "социального бессознательного", благодатной почвой для проявления которого являются и групповые стереотипы и коллективные представления.

3. Использование количественной шкалы вида -3 -2 -1 0 1 2 3 в конструировании этого теста упрощает как кодировку мнения респондента, так и не искажает когнитивное восприятие.

Для изучения соотношений этнических авто- и гетеростереотипов, методика семантического дифференциала тоже успешно применяется. Особенность ее применения заключается в том, что по одному и тому же набору биполярных семичленных шкал респондент сравнивает свой народ (автостереотип) с другим народом (гетеростереотип). Как известно, этничность актуализируется в сознании как раз в ситуации сопоставления образов "мы" и "не-мы" и вне сравнения просто не существует. Поэтому применение данного теста дает возможность не практике проверить действие известных законов формирования стереотипа - достоверности, проекции, обратного влияния и гомоописания.

Но важно отметить, что тест семантического дифференциала имеет и ряд ограничений:

1. Полярные признаки должны быть полными антонимами. Лексическая структура должна быть проверенас помощью специальных словарей антонимов. Если пара признаков плохо соотносится и не имеет четко выраженного положительного или отрицательного содержания, то восприятие этих признаков становится не так однозначно. Все это может привести к неправильной интерпретации признаков самим респондентом и тем самым исказить результаты теста.

2. Основной недостаток метода связан с тем, что задавая список шкал, исследователь навязывает их испытуемым. Но этот недостаток может быть устранен в ходе построения семантического пространства, единицами описания которого становятся не шкалы, а факторы, объединяющие множество шкал. [Методы социальной психологии 89].

Основные результаты исследования.

Результаты контент-анализа.

Одной из задач данного исследования было рассмотреть образы русских героев в американских фильмах, зафиксировать основные черты внешнего образа, поведения и характера. Было принято решение провести контент-анализ разделив базу фильмов на два периода - с 1991 по 2000, и с 2001 по 2015. В каждом из периодов были выделены еще две категории - мужчины и женщины.

Сначала была проанализирована общая информация о фильмах, в которых присутствовали русские персонажи. Так, в первом периоде (1990-2000) самыми популярными жанрами фильмов с русскими персонажами были: боевик, приключение, триллер. Помимо данных жанров чаще других возникали жанры комедия, драма, семейный, научная фантастика. Во втором периоде самыми популярными жанрами были - боевик, криминал, драма и триллер. По сравнению с ранним периодом исчезли такие позитивные жанры как комедия и семейный фильм, и добавились исторический, военный и романтический жанры.

В девяностых чаще всего в фильмах с русскими персонажами события проходили в современное время (8 фильмов), о временах СССР был всего 1 фильм, и а так же один фильм с тематикой ХХ века. В современном периоде фильмов о временах СССР было уже больше - 4 фильма, остальные - 19 о современной России. Практически все фильмы о СССР в новом периоде показывают времена Великой Отечественной войны.

По соотношению мужских и женских персонажей в фильмах, в перовом периоде 6 женщин, и 7 мужчин. В новом периоде мужчин почти в два раза больше чем женщин - 14 против 8. Женщины стали появляться значительно реже и чаще всего не на первых ролях.

Второй задачей было выяснить, в чем состоит отличие мужских образов от женских. Начнем с анализа первого периода с 1991 по 2000 год.

1. Мужчины.

Среди основных черт внешности были выделены следующие особенности - бритая голова либо славянская внешность (русые волосы и светлые глаза), реже всего встречались брюнеты. В основном мужчины представали в дорогих, солидных деловых костюмах, а в неформальной обстановке большинство мужчин девяностых носили кожаные куртки. Обязательно было присутствие золотых украшений - цепочек, браслетов, но не православных крестов, а так же деньги были неразделимы с образом русских мужчин.

" - Держись подальше от этих людей.

- От русских?

- Да, именно. Они швыряют деньги на право и на лево". (Ронин,1998)

Кроме того, среди персонажей было много военных, поэтому они носили военную форму на которой обязательно присутствовали медали и ордена. Деятельность мужчин девяностых это бандитизм, совмещенный с убийствами, военные, много было и обычных людей эмигрантов, приехавших в поисках лучшей жизни, в двух фильмах русские мужчины были известными людьми - спорт и шоу-бизнес.

Можно сделать вывод, что в образах русских мужчин в американских фильмах девяностых годов превалировали персонажи "лихих девяностых" - бандиты и убийцы, но очень солидные и состоятельные. Но на контрасте были и обычные невзрачные мужчины, которые приехали в США в поисках лучшей жизни, любви и "американской мечты".

2. Женщины

Чаще всего русские женщины в девяностых были брюнетками, не было ни одной героини славянской внешности. Можно сказать, что образы русских женщин в целом соответствовали образом мужчин, женщины чаще всего появлялись в элегантной одежде - в красивых вечерних платьях, шляпках, перчатках, в элегантных деловых костюмах. Так же как и у мужчин обязательным аксессуаром было золото, драгоценности. Важно отметить, что деятельность практически совпадала с мужчинами - больше всего неуловимых и опасных женщин спецагентов, убийц, но так же есть и обычные женщины и те, кто работал в правоохранительных органах.

В целом, стоит отметить, что в фильмах девяностых как образы мужчин, так и женщин были достаточно разнообразны, сложно проследить определенную траекторию образа, но все же, исходя из самых популярных жанров фильмов девяностых мужчины и женщины чаще всего появляются в качестве опасных бандитов, убийц и спецагентов.

Теперь предстоит сравнить полученные результаты по первому периоду со вторым.

1. Мужчины.

Стоит сразу отметить явное отличие в образах и в общей обстановке окружающей русских мужчин современных фильмов - невероятная роскошь и богатство. Апартаменты класса люкс, личные слуги, антикварная мебель, спортивные машины и крупный бизнес. Каждый из образов сопровождался именно таким набором характеристик, и не было обычных мужчин, только богатые бизнесмены, члены госаппарата или спецагенты. Внешний вид так же отличается от более ранних образов - славянская внешность, тату, усы или борода. Неотъемлемой частью образа так же был деловой костюм, кожаная куртка и драгоценности как у ранних образов, но в современных фильмах добавился еще и православный крест, очки и сигарета. Основной вид деятельности это бандитизм совмещенный с ведением бизнеса. Большинство современных бизнесменов-бандитов обязательно были либо бывшими военными, воевавшими в Афганистане, либо шпионами. В целом образ русских мужчин достаточно загадочный - сначала они предстают как влиятельные бизнесмены, достаточно культурные, дружелюбные, готовы помочь, если к ним обращаются за помощью, но в то же время на протяжении фильма они раскрываются с негативной стороны - в своем окружении они очень злые и жестокие, постоянно ругаются матом, грубо обращаются с подчиненными, завидуют и страдают манией величия. Но было несколько персонажей, которые так же были бандитами, с виду очень опасными и жестокими, но потом раскрывались как сочувствующие люди, которые ценят свою семью и называют своих друзей "братьями". Конечно, таких образов было мало, но они сильно противоречили типичному образу "жестокого криминалитета".

Проводя сравнение с образами русских мужчин в девяностых можно с уверенностью сказать, что образы представленные в современных фильмах имеют общую основу - опасность, криминал, влиятельный бизнес. Спустя десять лет образы стали более конкретными и принципиально негативными.

2. Женщины.

Женские образы в современном периоде сразу разделяются на две противоположно разные категории: первый образ - опасная, роковая красотка, второй образ - тихая, подчиняющаяся, несчастная женщина. Что касается первого образа, это женщины как славянской внешности, так и жгучие брюнетки. Они модельной внешности, очень красивые, с длинными волосами, страстные, сексуальные и доминирующие. Они абсолютно раскованы и способны вскружить голову любому мужчине. Они носят роскошную элегантную одежду, бриллианты и шубы, но под всем этой женственностью скрывается очень опасная натура - спецагент, убийца или шпионка.

Другой женский образ абсолютно противоположен первому. Тут в русских женщинах нет ничего опасного или героического, наоборот они простые женщины из маленьких городков и бедных семей. Они невзрачны, носят блеклую одежду, свитера. Они глубоко несчастны - у кого-то неудался брак, кто-то овдовел или поехал в поисках лучшей жизни ради того, чтобы вылечить больного ребенка. Судьбы этих женщин очень печальны, практически все они эмигрантки, которые берутся за любую работу лишь бы прокормить себя и свою семью. Даже в ходе сюжета фильма приехав в США они не находят лучшей жизни, а только сталкиваются еще с большими проблемами.

" - А я не понимаю как ты его терпишь, ты просто позволяешь всему этому продолжаться. И живешь своей жизнью.

- Я живу лучше всех кого я знаю, такая жизнь это что-то невероятное. Понимаешь, у меня нет права жаловаться, и я не жалуюсь. Может это русская черта".

Сорок оттенков грусти, 2005

Как и мужской образ, женский стал намного конкретнее в современном периоде, хоть он и дуалистический, но вполне стабильный.

Говоря о динамике образов мужчин и женщин, в целом, видно, что образы в современных фильмах стали намного конкретнее, по сравнению с некой неопределенностью в начале девяностых, хотя они и развиваются в нескольких направлениях. Среди мужских образов превалируют очень негативные персонажи, о женщинах в этом отношении сказать труднее, они и опасные и неопасные одновременно. В фильмах девяностых годов нет никакого отсыла к патриотизму или религиозности, в современных фильмах тоже нет явной демонстрации патриотизма, хотя время от времени появление персонажа или России сопровождалось патриотичными песнями и гимном. Такая же ситуация с отображением религии - большинство русских мужчин носили православный крест, кроме того, у некоторых из них в апартаментах висели старые русские иконы.

Кроме контент-анализ образов необходимо было провести факторный анализ на всей базе русских героев по методу главных компонент на биполярных переменных характеристик, которые представляют собой два полюса одной черты, например хороший-плохой (переменные закодированы от -3 до +3, затем переставлены в одном направлении и перекодированы с 1 до 7). Нужно отметить, что тест Кайзера-Майера-Олкина (0,710) показывает, что данные переменные в целом пригодны для факторного анализа, что также подтверждает тест сферичности Бартлетта (Sig=0,000).

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	,710
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	359,434
	df	91
	Sig.	,000

Таблица общностей показывает, что все переменные сохраняются на удовлетворительном и нормальном уровне, их все можно включить в анализ.

Communalities
	Initial	Extraction
улыбчивый	,719	,838
раскованный	,612	,645
дружественный	,808	,851
веселый	,661	,559
тихий	,748	,773
добрый	,775	,726
подчиняющийся	,742	,697
трудолюбивый	,628	,561
умный	,607	,557
приятный	,652	,683
религоизный	,521	,653
неопасный	,654	,680
сильный	,669	,620
смелый	,706	,801

При установленном минимальном значении eigenvalue, равном 1, предлагается модель из 4 факторов, которая объясняет 68% дисперсии. Учитывая, что количество наблюдений в выборке не достаточно велико для проведения факторного анализа (49 наблюдений), а также то, что распределение по некоторым из переменных отличается от нормального, необходимо установить минимальную допустимую факторную нагрузку равную 0,3, чтобы соблюсти данные допущения. Так, мы имеем факторную модель из 4 факторов, полученных путем ортогонального вращения (Varimax).

Factor	Initial Eigenvalues	Extraction Sums of Squared Loadings	Rotation Sums of Squared Loadings
	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	4,291	30,648	30,648	3,995	28,538	28,538	3,576	25,546	25,546
2	3,085	22,032	52,681	2,780	19,855	48,392	2,622	18,726	44,272
3	2,117	15,123	67,804	1,828	13,058	61,450	2,201	15,720	59,991
4	1,377	9,837	77,641	1,042	7,442	68,892	1,246	8,901	68,892
5	,646	4,615	82,256
6	,579	4,134	86,391
7	,404	2,884	89,275
8	,361	2,579	91,854
9	,289	2,062	93,916
10	,243	1,735	95,650
11	,203	1,452	97,102
12	,175	1,252	98,354
13	,129	,920	99,275
14	,102	,725	100,000

Rotated Factor Matrixa
	Factor
	1	2	3	4
дружественный	,892
приятный	,784
добрый	,776
умный	,681
смелый	,370	,784
сильный		,760
неопасный		-,721
раскованный		,600	,492
веселый			,726
улыбчивый	,373		,698	,363
тихий	,589		-,650
подчиняющийся	,354	-,503	-,553
религоизный				,774
трудолюбивый	,491			-,513

Проинтерпретируем факторы:

Фактор 1 (включает дружественный, приятный, добрый, умный, смелый, улыбчивый, тихий, подчиняющийся, трудолюбивый): "Максимально положительный, спокойный образ".

Фактор 2 (включает смелый, сильный, опасный, раскованный, доминирующий): "Образ героя, с нотками агрессивности".

Фактор 3 (включает раскованный, веселый, улыбчивый, громкий, доминирующий): "Образ широкой русской души".

Фактор 4 (включает улыбчивый, религиозный, ленивый): "Позитивный пассивный образ".

Первый, третий и четвертый факторы характеризующие позитивный образ, скорее относятся к мужским позитивным образам девяностых, и к второму типу женских образов в современных фильмов. Второй фактор частично отражает негативные образы мужчин-мафиози и женщин-шпионок из современных фильмов.

Результаты анкетирования.

На втором этапе анализа предстояло провести анкетирование для изучения автостереотипов и гетеростереотипов русских и американцев и сравнения кино-образов русских с представлениями русских и американцев. В анкетировании участвовало 40 русских студентов и 23 американских студента разных ВУЗов и специальностей Санкт-Петербурга и США. Респондентам предстояло просмотреть два видеоролика и оценить по шкалам четыре объекта: женщина из первого ролика, таксист из второго ролика, русские и американцы. Также им предстояло ответить на два открытых вопроса об образах женщин и мужчин.

Начнем с результатов открытых вопросов. Итак, русским и американским респондентам надо было написать чем русская женщина отличается от американки и русский мужчина от американца.

1. Ответы русских респондентов.

Если говорить об образе русской женщины, то в нем по мнению респондентов преобладает больше позитивных характеристик, нежели негативных. Русская женщина отличается от американки тем что она красивее, умнее, мудрее, она хозяйственная, много времени уделяет семье, заботлива. Кроме того, она следит за собой, ухаживает, она простая, родная и духовно глубокая. Среди негативных характеристик были выделены плохое воспитание, отсутствие вкуса и стиля, а так же сильная зависимость от мужского пола.

В мужском образе позитивных и негативных характеристик практически поровну. Русский мужчина мужественный, смелый, брутальный, мастер на все руки, адоптирован к любым условиям и трудностям, настоящий мужик. Из негативных характеристик были отмечены следующие характеристики - не следит за собой, слишком грубый и хмурый, так же он глуповат, ленив и неприветлив.

2. Ответы американских респондентов.

Удивительно, но американские респонденты, в отличии от русских, отписали русскую женщину только с позитивной стороны - она женственна, заботлива, бесстрашна, она трудолюбивая, лояльная, таинственная, уверенная в себе и независима. Многие из данных характеристик полностью противоречат мнению русских.

В описании русского мужчины уже есть несколько негативных оценок, например, русский мужчина пьет, и это не дает ему заботиться о семье, более враждебный и жесткий, он так же внешне менее дружелюбный, но добрый и гостеприимный, если с ним познакомиться. Но в целом, образ русского мужчины в глазах американцев идентичен образу супергероя - сильный, проходит все препятствия, стоический, загадочный, независимый, глубокий, по рыцарски сдержан, предприимчивый и патриотичный.

Как видно из анализа, русские респонденты намного критичнее отнеслись к образам русских женщин и мужчин, по сравнению с американцами. Описание русских мужчин и женщин было только позитивным - образы героические, уверенные, лишь с несколькими недостатками.

Теперь перейдем непосредственно к результатам семантического дифференциала.

1. Женщина из первого ролика.

1.1 Ответы русских респондентов.

Тест Кайзера-Майера-Олкина (0,712) показывает, что данные переменные в целом пригодны для факторного анализа, что также подтверждает тест сферичности Бартлетта (Sig=0,000).

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	,712
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	339,560
	df	120
	Sig.	,000

Таблица общностей показывает, что все переменные сохраняются на удовлетворительном и нормальном уровне, их все можно включить в анализ.

Communalities
	Initial	Extraction
улыбчивый	1,000	,765
раскованный	1,000	,613
дружелюбный	1,000	,737
веселый	1,000	,689
разговорчивый	1,000	,615
тихий	1,000	,391
добрый	1,000	,495
подчиняющийся	1,000	,539
патриотичный	1,000	,737
трудолюбивый	1,000	,450
умный	1,000	,836
приятный	1,000	,668
религиозный	1,000	,572
неопасный	1,000	,780
сильный	1,000	,699
смелый	1,000	,795

При установленном минимальном значении eigenvalue, равном 1, предлагается модель из 3 факторов, которая объясняет 64% дисперсии. Минимальная допустимая факторная нагрузка равна 0,3. Так, мы имеем факторную модель из 3 факторов, полученных путем ортогонального вращения (Varimax)

Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues	Extraction Sums of Squared Loadings	Rotation Sums of Squared Loadings
	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	5,264	32,899	32,899	5,264	32,899	32,899	4,268	26,677	26,677
2	3,354	20,963	53,862	3,354	20,963	53,862	4,234	26,460	53,136
3	1,762	11,015	64,878	1,762	11,015	64,878	1,879	11,741	64,878
4	1,227	7,668	72,546
5	,903	5,646	78,192
6	,741	4,631	82,823
7	,646	4,039	86,862
8	,408	2,548	89,411
9	,361	2,254	91,665
10	,308	1,925	93,590
11	,277	1,731	95,322
12	,236	1,473	96,794
13	,178	1,114	97,908
14	,134	,838	98,746
15	,118	,734	99,480
16	,083	,520	100,000
Rotated Component Matrixa
	Component
	1	2	3
улыбчивый	,835
умный	,786	,433
дружелюбный	,762	-,390
приятный	,747
разговорчивый	,725
патриотичный	,655	,406	-,378
тихий	,609
неопасный		-,873
сильный		,803
смелый	,437	,775
подчиняющийся		-,706
раскованный		,645	,330
трудолюбивый		,637
веселый		,326	,745
добрый			,655
религиозный		-,435	-,573

Проинтерпретируем факторы:

Фактор 1 (включает улыбчивый, умный, дружелюбный, приятный, разговорчивый, тихий, смелый): "Максимально положительный, спокойный образ".

Фактор 2 (включает умный, неприятельский, патриотичный, опасный, сильный, смелый, доминирующий, раскованный, трудолюбивый, веселый, атеист): "Недружелюбный, опасный образ".

Фактор 3 (включает непатриотичный, раскованный, веселый, добрый, атеист): "Позитивный образ (не патриотичный и атеист)".

Ответы американских респондентов.

Тест Кайзера-Майера-Олкина (0,651) показывает, что данные переменные в целом пригодны для факторного анализа, что также подтверждает тест сферичности Бартлетта (Sig=0,000).

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	,651
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	198,357
	df	66
	Sig.	,000

Таблица общностей показывает, что все переменные сохраняются на удовлетворительном и нормальном уровне, их все можно включить в анализ.

При установленном минимальном значении eigenvalue, равном 1, предлагается модель из 2 факторов, которая объясняет 64% дисперсии. Минимальная допустимая факторная нагрузка равна 0,3. Так, мы имеем факторную модель из 2 факторов, полученных путем ортогонального вращения (Varimax).

Communalities
	Initial	Extraction
улыбчивый	1,000	,582
дружелюбный	1,000	,566
разговорчивый	1,000	,723
добрый	1,000	,338
подчиняющийся	1,000	,729
патриотичный	1,000	,422
трудолюбивый	1,000	,426
умный	1,000	,830
приятный	1,000	,658
неопасный	1,000	,889
сильный	1,000	,934
смелый	1,000	,592
Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues	Extraction Sums of Squared Loadings	Rotation Sums of Squared Loadings
	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	5,074	42,286	42,286	5,074	42,286	42,286	4,844	40,367	40,367
2	2,615	21,794	64,080	2,615	21,794	64,080	2,846	23,713	64,080
3	1,774	14,787	78,867
4	,705	5,875	84,743
5	,589	4,912	89,655
6	,435	3,621	93,276
7	,279	2,326	95,602
8	,217	1,809	97,411
9	,163	1,359	98,771
10	,087	,724	99,494
11	,049	,408	99,903
12	,012	,097	100,000
Rotated Component Matrixa
	Component
	1	2
неопасный	-,937
сильный	,909	,327
подчиняющийся	-,847
умный	,840	,354
смелый	,764
трудолюбивый	,644
патриотичный	,636
разговорчивый		,826
приятный		,810
дружелюбный		,749
добрый		,574
улыбчивый	,507	,570

Проинтерпретируем факторы:

Фактор 1 (включает опасный, сильный, доминирующий, умный, смелый, трудолюбивый, патриотичный, улыбчивый) "Опасный образ".

Фактор 2 (включает сильный, умный, разговорчивый, приятный, дружелюбный, добрый, улыбчивый): "Позитивный образ".

Так же мы провели регрессионный анализ с выделенными факторами и такими переменными как пол, среди ваших знакомых или родственников есть русские, вы когда-нибудь были в России.

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,644a	,414	,311	,82999546

ANOVAa
Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	8,289	3	2,763	4,011	,025b
	Residual	11,711	17	,689
	Total	20,000	20
Coefficientsa
Model	Unstandardized Coefficients	Standardized Coefficients	t	Sig.
	B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	-,474	,832		-,570	,576
	пол	-,020	,369	-,010	-,054	,958
	Среди Ваших знакомых или родственников есть русские?	1,363	,450	,631	3,032	,008
	Вы когда-нибудь были в России?	-,709	,250	-,589	-2,839	,011

По итогам регрессионного анализа значимым оказался результат только по второму фактору - "Позитивный образ", американцы, у которых нет русских друзей или родственников, но те, что когда-либо были в России сильнее склонны позитивно оценивать женский образ из ролика.

Сравнивая ответы респондентов, а так же результаты контент-анализа стоит отметить, что русские и американцы описали женщину из видео как с положительной стороны - позитивная, тихая, подчиняющаяся, так и с отрицательной стороны - опасная, сильная, доминирующая, недружелюбная. Данное описание полностью совпадает с результатами контент-анализа. Кроме того, можно сказать что в данном случае подтвердилась гипотеза контакта, и те американцы, которые были в России позитивнее оценили образ.

2. Таксист из второго ролика.

Ответы русских респондентов.

Тест Кайзера-Майера-Олкина (0,807) показывает, что данные переменные в целом пригодны для факторного анализа, что также подтверждает тест сферичности Бартлетта (Sig=0,000).

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	,807
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	456,054
	df	105
	Sig.	,000

Таблица общностей показывает, что все переменные сохраняются на удовлетворительном и нормальном уровне, их все можно включить в анализ.

При установленном минимальном значении eigenvalue, равном 1, предлагается модель из 3 факторов, которая объясняет 75% дисперсии. Минимальная допустимая факторная нагрузка равна 0,3. Так, мы имеем факторную модель из 3 факторов, полученных путем ортогонального вращения (Varimax).

Communalities
	Initial	Extraction
улыбчивый	1,000	,838
раскованный	1,000	,892
дружелюбный	1,000	,634
веселый	1,000	,875
разговорчивый	1,000	,707
тихий	1,000	,899
добрый	1,000	,881
подчиняющийся	1,000	,759
патриотичный	1,000	,734
трудолюбивый	1,000	,707
умный	1,000	,791
приятный	1,000	,712
неопасный	1,000	,644
сильный	1,000	,731
смелый	1,000	,551
Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues	Extraction Sums of Squared Loadings	Rotation Sums of Squared Loadings
	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	7,312	48,746	48,746	7,312	48,746	48,746	6,994	46,629	46,629
2	2,644	17,626	66,372	2,644	17,626	66,372	2,888	19,256	65,885
3	1,400	9,333	75,705	1,400	9,333	75,705	1,473	9,820	75,705
4	,731	4,875	80,581
5	,601	4,010	84,590
6	,517	3,449	88,039
7	,399	2,663	90,701
8	,353	2,351	93,052
9	,313	2,084	95,136
10	,209	1,395	96,531
11	,185	1,234	97,765
12	,150	1,001	98,767
13	,095	,635	99,402
14	,059	,394	99,796
15	,031	,204	100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrixa
	Component
	1	2	3
тихий	-,945
раскованный	,928
добрый	,927
веселый	,915
улыбчивый	,904
разговорчивый	,828
дружелюбный	,787
неопасный	,777
трудолюбивый	,535	,517	,391
умный		,867
сильный		,816
приятный	,379	,746
смелый	,395	,628
подчиняющийся			,834
патриотичный	,349		,729

Проинтерпретируем факторы:

Фактор 1 (включает громкий, раскованный, добрый, веселый, улыбчивый, разговорчивый, дружелюбный, неопасный, трудолюбивый, приятный, смелый, патриотичный): Позитивный образ "широкая русская душа".

Фактор 2 (включает трудолюбивый, умный, сильный, приятный, смелый): Позитивный образ

Фактор 3 (включает трудолюбивый, подчиняющийся, патриотичный): Позитивный образ "трудяга патриот".

Ответы американских респондентов.

Тест Кайзера-Майера-Олкина (0,641) показывает, что данные переменные в целом пригодны для факторного анализа, что также подтверждает тест сферичности Бартлетта (Sig=0,000).

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	,641
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	420,736
	df	120
	Sig.	,000

Таблица общностей показывает, что все переменные сохраняются на удовлетворительном и нормальном уровне, их все можно включить в анализ.

При установленном минимальном значении eigenvalue, равном 1, предлагается модель из 3 факторов, которая объясняет 85% дисперсии. Минимальная допустимая факторная нагрузка равна 0,3. Так, мы имеем факторную модель из 3 факторов, полученных путем ортогонального вращения (Varimax).

Communalities
	Initial	Extraction
улыбчивый	1,000	,965
раскованный	1,000	,918
дружелюбный	1,000	,964
веселый	1,000	,955
разговорчивый	1,000	,751
тихий	1,000	,925
добрый	1,000	,907
подчиняющийся	1,000	,782
патриотичный	1,000	,722
трудолюбивый	1,000	,713
умный	1,000	,770
приятный	1,000	,947
религиозный	1,000	,923
неопасный	1,000	,840
сильный	1,000	,899
смелый	1,000	,735
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues	Extraction Sums of Squared Loadings	Rotation Sums of Squared Loadings
	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	9,286	58,037	58,037	9,286	58,037	58,037	8,415	52,594	52,594
2	2,744	17,152	75,189	2,744	17,152	75,189	3,156	19,725	72,318
3	1,685	10,533	85,723	1,685	10,533	85,723	2,145	13,404	85,723
4	,609	3,807	89,530
5	,480	2,998	92,528
6	,309	1,934	94,462
7	,255	1,592	96,054
8	,227	1,418	97,472
9	,122	,763	98,235
10	,092	,577	98,812
11	,081	,506	99,318
12	,066	,413	99,732
13	,023	,145	99,876
14	,011	,069	99,945
15	,006	,035	99,980
16	,003	,020	100,000
Rotated Component Matrixa
	Component
	1	2	3
веселый	,964
приятный	,961
раскованный	-,949
улыбчивый	,940
дружелюбный	,930
добрый	,930
трудолюбивый	,788
разговорчивый	,736		,353
патриотичный	,719	,452
неопасный	,699	,389	,448
тихий	-,683	,658
религиозный		,874	,384
сильный	,348	,802	-,367
умный	,450	,737
подчиняющийся			,868
смелый		,317	,761

Проинтерпретируем факторы:

Фактор 1 (включает веселый, приятный, скованный, улыбчивый, дружелюбный, добрый, трудолюбивый, разговорчивый, патриотичный, неопасный, громкий, сильный, умный): Позитивный образ "широкая русская душа".

Фактор 2 (включает патриотичный, неопасный, тихий, религиозный, сильный, умный, смелый): Позитивный образ (патриот, религ).

Фактор 3 (включает разговорчивый, неопасный, религиозный, слабый, подчиняющийся, смелый): Позитиынй пассивный образ.

По итогам регрессионного анализа значимым оказался результат только по второму фактору - "Позитивный образ (патриот, религ).", американцы, которые когда-либо были в России сильнее склонны оценивать мужской образ из ролика как позитивный, но и как патриотичный и религиозный.

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,628a	,394	,287	,84414309

ANOVAa
Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	7,886	3	2,629	3,689	,033b
	Residual	12,114	17	,713
	Total	20,000	20
Coefficients
Model	Unstandardized Coefficients	Standardized Coefficients	t	Sig.
	B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	1,285	,846		1,517	,148
	пол	-,748	,376	-,379	-1,992	,063
	Среди Ваших знакомых или родственников есть русские?	,756	,457	,350	1,653	,117
	Вы когда-нибудь были в России?	-,674	,254	-,560	-2,652	,017

Сравнивая ответы респондентов и результаты контент-анализа можно скзать, что как русские, так и американцы оценили образ таксиста только с позитивной стороны, как и ожидалось. Только американцы несколько раз отметили в образе таксиста элемент религиозности, в отличии от русских. Полученные результаты можно сравнить с положительными образами русских мужчин девяностых годов.

3. Я, как русский (Я считаю, что русские…)

Ответы русских респондентов

Тест Кайзера-Майера-Олкина (0,638) показывает, что данные переменные в целом пригодны для факторного анализа, что также подтверждает тест сферичности Бартлетта (Sig=0,000).

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	,638
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	196,425
	df	78
	Sig.	,000

Таблица общностей показывает, что все переменные сохраняются на удовлетворительном и нормальном уровне, их все можно включить в анализ.