CC BY
8
КОЗИН Антон Сергеевич — аспирант Финансового университета при Правительстве РФ (125993, Россия, г. Москва, Ленинградский пр-кт, 49/2; [email protected])
МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭЛЕКТОРАЛЬНЫХ ЭФФЕКТОВ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В РАЗВИТЫХ СТРАНАХ
Аннотация. Сравнительный подход онлайн-кампаний на международном уровне, на котором базируется данное исследование, позволяет прежде всего выдвинуть на первый план вопрос встраивания цифрового политического пространства в различные другие. Действительно, невозможно сравнивать онлайновые избирательные кампании на международном уровне, не ставя под сомнение влияние на эти кампании и их вариации многочисленных элементов. Необходимо определить, в какой степени национальные различия, наблюдаемые в автономном режиме, могут повлиять на цифровые кампании, а также посмотреть, в какой степени они имеют тенденцию к уменьшению с течением времени (при гомогенизации политических и медийных систем или законодательства).
Ключевые слова: электоральный эффект, большие данные, развитые страны, методика, методология, избирательная кампания
Политическая коммуникация больше не может мыслиться без использования Интернета [Chadwick, Howard 2021]. Будь то в Соединенных Штатах [Issenberg 2020], Европе [Brachott, Frame 2021] или Африке [Thierry 2021], цифровые технологии стали необходимыми для любой избирательной кампании как в качестве средства коммуникации, мобильных устройств, так и прогнозирования. Все еще недостаточно развитые в начале нулевых годов политологические исследования по этому вопросу с тех пор умножились и, по-видимому, необходимы для того, чтобы поставить под сомнение реконфигурации коллективных действий и способов проведения кампаний. Эта работа позволила ответить на некоторые повторяющиеся вопросы о реконфигурациях активизма и мобилизации избирателей через призму цифрового исследования. Они также проливают свет на вопросы, связанные со сбором и анализом данных в избирательных стратегиях [Hersh 2019].
С точки зрения методологии Жюльен Бояджян в своем вкладе в досье под названием «Что цифровые технологии и "большие данные" могут привнести в сравнительную политику?» подчеркивает потенциальный эпистемологический вклад новых цифровых подходов [Boyajian 2022: 141]. Предлагая подвергнуть сомнению их проблемы и ограничения, автор заново вписывает эти новые области и инструменты в определенные научные дебаты, присущие сравнительной политике и сравнительному методу, показывая, насколько этот подход может быть плодотворным.
Хотя проводится работа, связанная с цифровыми кампаниями, которые мобилизуют трансграничный подход на международном уровне, ясно, что международное сравнение, возможно, не является самым очевидным сравнением для исследователей при изучении онлайновых избирательных кампаний и эффективности использования в них больших данных [Ахременко 2007]. Например, последние в равной степени, если не больше, заинтересованы в сравнении между онлайн-кампаниями и традиционными СМИ или, в более широком смысле, офлайн; между использованием разных платформ в рамках одной и той же кампании [Волкова, Дудочников 2018]. Цель здесь не в том, чтобы вернуться к этим различным работам, а в том, чтобы нари-
совать панораму работы по сравнению цифровых кампаний на международном уровне.
Первый анализируемый период относится к началу нулевых годов. Авторы, которые затем работают над международными сравнениями цифровых избирательных кампаний, сосредоточивают свой анализ на конкретной проблематике, которая может быть сгруппирована вокруг центрального вопроса об изменениях, которые цифровые кампании приносят по сравнению с традиционными кампаниями. Затем сравнение используется для обновления различных эволюции, а также их дифференцированных эффектов от одной страны к другой или потенциальной стандартизации кампаний на международном уровне [Воротников 2018].
Статья Гибсона и Кантийоха 2011 г. особенно хорошо представляет оптимизм, царящий в этот первый период в вопросах исследователей. Два автора, изучая всеобщие выборы 2010 г. в Австралии и Соединенном Королевстве, задаются вопросом, можно ли квалифицировать эти выборы как «электронные выборы» на основе данных опроса, направленного, в частности, менеджерам электронных кампаний [Gibson, Cantijoh 2011]. В какой степени Интернет рассматривался стратегами на этих выборах как важный инструмент общения с избирателями, и в какой степени эти избиратели реагировали на призывы онлайн-партий? Хотя авторы отказываются говорить об «электронных выборах» как таковых, их результаты демонстрируют растущую долю цифровых технологий в обеих странах во время избирательных кампаний как в сознании стратегов, так и в сознании избирателей.
Работа, проделанная во второй период, на рубеже 2010-х гг., по-прежнему сосредоточена в основном на изучении предложения. Тем не менее после открытия объекта кажется, что одна из основных проблем, даже больше, чем в первый период, теперь заключается в том, чтобы подвергнуть сомнению посредством международного сравнения влияние автономных контекстов и национальных различий на цифровые кампании и их результаты [Гудков, Дубин, Зоркая 2012]. Цифровой подход, который утратил свое раннее очарование, воспринимается как пространство, которое расширяет текущие проблемы в офлайн-пространстве, а не как пространство, отделенное от какой-либо социальной привязки. Затем особенно изучается институциональная переменная, как и переменная партизанской организации. Исследователи также рассматривают типы кампаний, принятых различными командами, которые, в частности, определяют, как они выбирают целевую аудиторию, и называют их партизанскими, массовыми или ориентированными на целевые группы онлайн-кампаниями [Magin et al. 2017].
Исследование Ваккари (2013) особенно репрезентативно для вопросов, обсуждавшихся в то время [Vaccari 2013]. Сравнивая семь западных демократий (Австралия, Франция, Германия, Италия, Испания, Великобритания и США) в период с 2006 по 2010 г., он демонстрирует, что цифровые технологии не стирают национальные различия: он отвергает гипотезу о том, что Интернет создаст однородный стиль политики во всем мире, основанный на идеально-типичной североамериканской модели. Во франкоязычном мире проект enpolitique.com, возглавляемый Гиассоном и Греффе, целью которого является сравнение онлайн-кампаний во время президентских выборов во Франции в 2012 г. и всеобщих выборов в Квебеке в 2010 г., также ознаменовал этот период. Ставя под сомнение использование Интернета и социальных сетей в качестве инструментов избирательной кампании, он предлагает углубленный взгляд на различия с точки зрения стратегий кампании,
тимбилдинга и использования цифровых технологий гражданами на двух рассматриваемых территориях. И здесь исследователи показывают, что экспансия цифровых технологий не приводит к исчезновению прежней логики структурирования электоральной конкуренции, что не мешает им приводить к существенным изменениям в политической коммуникационной деятельности [Greifet, Geasson 2018: 3].
На данный момент наступил третий период научного производства в отношении международного сравнения цифровых кампаний. Это период углубления объекта, но также и обновления тем, которые позволяют подвергать его сомнению. Фейковые новости, негатив, влияние алгоритмов на распространение информации в сельской местности или влияние платформ - вот лишь некоторые из основных вопросов. Параллельно уделяется больше внимания использованию цифровых технологий гражданами. С методологической стороны контент-исследования, преимущественно качественные, находятся в центре внимания.
Изучение платформ и их роли в онлайн-кампаниях со сравнительной международной точки зрения представляется необходимым, поскольку эти платформы, по своей природе глобализированные, могут, однако, оставлять место для различных видов использования и практики в соответствии с национальным политическим, экономическим или социальным контекстом.
Эти платформы (Facebook, Twitter, YouTube, Instagram, Snapchat и т.д.), которые не существовали еще 15 лет назад, теперь имеют значительную аудиторию в глобальном масштабе и концентрируют постоянно растущую долю глобального интернет-трафика. Facebook заявляет о более чем 2,7 млрд уникальных пользователей в месяц по всему миру в 2022 г., в т.ч. 400 млн в Европе и 35 млн во Франции, или около 66% интернет-населения этой страны и чуть более каждого второго француза. Его конкуренты не должны отставать: YouTube (купленный Google в 2005 г.) имеет более 2 млрд пользователей по всему миру, Instagram (купленный Facebook в 2012 г.) - более миллиарда, TikTok - почти 800 млн и т.д. С такой аудиторией, которая конкурирует с аудиторией некоторых телевизионных каналов или даже намного превосходит ее, политические деятели быстро поняли ценность активности в этих пространствах и проведения там кампаний. Три платформы, в частности, привлекают внимание игроков и комментаторов политических игр: Facebook - в частности, из-за его широкой аудитории, особенно среди категории пожилых людей; YouTube, известный своим видеоформатом и большой аудиторией, и, наконец, Twitter.
Несмотря на их разнообразие, политические и законодательные ответы, предоставляемые различными государствами для борьбы с «фальшивыми новостями», основаны на одном и том же техническом убеждении, что дает цифровым информационным кампаниям «силу» влиять на избирателей и демократическую жизнь, несколько забывая о достижениях почти 80-летней электоральной социологии и работы над влиянием средств массовой информации и восприятием аудитории [Берш, Якимова 2020]. Интернет-пользователи - не более чем зрители, они пассивны. Ими можно манипулировать, и на них легко влиять: воздействие на них фейковых новостей варьируется в зависимости от уровня их культурного капитала, а те, кто подвергается его воздействию, способны договариваться о значении информационных товаров, которыми они манипулируют [Бусыгина, Онищенко 2019].
Хотя цифровые платформы по существу являются глобализированными пространствами, политико-медийные поля, частью которых они являются,
остаются структурированными в национальном масштабе: они не представляют собой одну и ту же логику структурирования и функционирования от одного государства к другому, и их анализ, очевидно, требует принятия сравнительной позиции. Доминик Кардон, Теофиль Ленуар и Бруно Патино в недавнем обзоре, посвященном цифровому публичному пространству, вдохновленном американской работой Бенклера (2018), приходят к существенно иным результатам в отношении французского кейса, тогда как в Соединенных Штатах наблюдается крайне заметная поляризация медиа-пространства по горизонтальной оси. Лево-правое французское пространство кажется менее поляризованным идеологически противоположными СМИ, продолжающими разделять ряд общих профессиональных практик и опираться на одну и ту же медийную повестку. Таким образом, отношения французских консервативных СМИ с плеядой крайне правых в Интернете не имеют ту же природу, как те, которые наблюдают Бенклер и его команда по ту сторону Атлантики [Benkler, Faris, Roberts 2018]. Чтобы объяснить эти различия, авторы справедливо указывают, что каждое национальное публичное пространство имеет уникальную историю и поэтому необходимо обратить внимание на социальную логику функционирования и структурирования журналистских полей, а также на политические поля в различных изучаемых государствах. Только принимая во внимание эту уникальную историю национальных общественных пространств, мы можем поставить под сомнение роль, которую сегодня играют цифровые платформы в демократической жизни.
Проанализировав результаты исследований, следует предложить собственную методику оценки электоральных эффектов больших данных в развитых странах, где зависимой переменной будут электоральные установки, а переменными, оказывающими влияние на зависимую переменную, будут масштабы вовлеченности в контекстуальную политическую рекламу, объем участников электоральных сообществ, интенсивность больших данных.
Таким образом, предложенная нами модель учитывает влияние трех независимых переменных на результаты выборов [Алексеев 2018]:
(1),
где
EICPA - масштабы вовлеченности в контекстуальную политическую рекламу (the extent of involvement in contextualpolitical advertising);
NPEC - объем участников электоральных сообществ (the numberof participants in electoral communities);
IM - интенсивность больших данных (intensity of microtargeting).
В настоящей работе предлагается SoMEN, фреймворк социальных сетей для Election Nowcasting, состоящий из процесса и модели для прогнозирования результатов выборов, основанных на характеристиках производительности SM и с использованием подходов машинного обучения. Он предлагает процесс с пятью четко определенными этапами, начиная от понимания выборов и заканчивая оценкой прогнозов. Он также использует недавно определенный набор метрик, основанный на экспозиции Зайонца, и модель машинного обучения для прогнозирования окончательных результатов выборов на основе ансамбля искусственных нейронных сетей (ИНС), обученных с помощью метрик SM в качестве функций вместе с автономными опросами в качестве помеченных данных. Он также определяет SoMEN-DC, коэффициент
выполнения SoMEN, который обеспечивает непрерывное прогнозирование во время кампании (ОС).
В рамках исследования мы рассмотрели абсолютные числа каждого взаимодействия за период и относительные числа на пост. Эти показатели являются общими и хорошо подходят для большинства платформ SM на основе новостной ленты.
Таблица 1
Метрики для измерения производительности
Социальная сеть Метрический Приметы
Фейсбук FBPosts FBLikes FBShares FBComments FBLikesPPost FBSharesPPost FBCommentsPPost Сумма постов за период Сумма лайков за период Сумма акций за период Сумма комментариев за период Среднее число лайков на пост за период Среднее число акций на пост за отчетный период Среднее число комментариев к посту за период
Твиттер TTPosts TTLikes TTRetweets TTLikesPPost TTRetweetsPPost Сумма постов за период Сумма лайков за период Сумма ретвитов за период Среднее число лайков на пост за период Среднее число ретвитов на пост за этот период
Инстаграм IGPosts IGLikes ЮКомменты IGLikesPPost IGCommentsPPost Сумма постов за период Сумма лайков за период Сумма комментариев за период Среднее число лайков на пост за период Среднее число комментариев к посту за период
В этом исследовании мы рассматриваем Facebook, Twitter и Instagram как формы платформы SM. Однако, если другие соответствующие формы платформы идентифицированы как релевантные в других сценариях выборов, эти показатели также могут быть добавлены путем следования тому же обоснованию взаимодействий, даже если они представляют небольшие различия. Например, в случае с YouTube следует учитывать число визуализаций, лайков, дизлайков на видео, размещенных кандидатами. В таблице выше обобщены используемые метрики, которые объяснили их более подробно.
Данные моделируются таким образом, что результат r опроса (или результатов выборов) в конкретную дату d является функцией эффективности SM, наблюдаемой в профилях кандидата за w дней до даты d. В конкретном случае этого исследования, рассматривая Facebook, Twitter и Instagram как платформы SM, он моделируется как
Включение анализа больших данных в разработку государственной политики обещает не только повышение точности и эффективности, но и более широкое политическое участие. В идеальном мире большие данные могли бы позволить всем пострадавшим гражданам быть услышанными в процессах разработки политики. Однако в реальном мире большие данные не могут реализовать этот потенциал. Во-первых, вместо предоставления платформы, через которую люди могут высказывать свое обоснованное мнение по оспари-
ваемым вопросам политики, большие данные служат для правительства просто средством сбора и анализа технических данных о привычках и условиях жизни людей. Во-вторых, вместо того, чтобы действовать как маска, которая скрывает физические характеристики, такие как пол и раса, и, таким образом, позволяет людям участвовать в коллективном принятии решений на равной основе, кажущаяся нейтральность больших данных позволяет игнорировать незамеченное исключение неблагополучных групп населения, тем самым усиливая политическое неравенство.
Для социальных систем может быть разработан специальный набор критериев при использовании больших данных в выборах; однако эти критерии могут быстро меняться с течением времени, особенно в обществах, которые не так стабильны, как США. Экономика США характеризуется стабильностью в том смысле, что победа определенного кандидата, принадлежащего к определенной политической партии, обычно не вызывает значительных потрясений. Напротив, развивающиеся рынки (которые часто являются объектом политических оценок рисков) часто демонстрируют социальные системы, в которых политическая динамика менее стабильна и менее предсказуема. Предлагаемая методика оценки электоральных эффектов больших данных в развитых странах может быть использована для работы с менее стрессоустойчивыми социальными системами, и поэтому она представляет собой более уникальный инструмент для анализа и прогнозирования результатов выборов.
Список литературы
Алексеев Р.А. 2018. Избирательные кампании парламентских выборов (1993— 2016 гг.) и особенности электорального поведения. - Вестник Московского государственного областного университета. Сер. История и политические науки. № 3. С. 195-206. https://doi.org/10.18384/2310-676X-2018-3-195-206.
Ахременко А.С. 2007. Пространство электорального выбора: модели и концепции (часть первая). - Вестник Московского университета. Сер. 12. Политические науки. № 1. С. 45-55.
Берш Т.А, Якимова Е.М. 2020. Право на неучастие в выборах (абсентеизм) через призму свободного формирования политического поведения гражданина. — Избирательное право. № 1. С. 22-26.
Бусыгина И.М., Онищенко А.Д. 2019. Положение польского меньшинства в Литовской Республике: внутренние и внешние факторы влияния. — Балтийский регион. Т. 11. № 1. С. 43-59. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2019-1-4.
Волкова Н.В., Дудочников А.И. 2018. Анализ влияния электоральной активности на конкурентность выборов в России. — Общество: политика, экономика, право. № 8. С. 19-24. https://doi.org/10.24158/pep.2018.8.3.
Воротников В.В. 2018. Партия «Согласие» на парламентских выборах в Латвии 2018 года: победа без победителя. — Научно-аналитический вестник Института Европы РАН. № 5. С. 85-90. DOI: https://doi.org/10.15211/ vestnikieran520188590.
Гудков Л., Дубин Б., Зоркая Н. 2012. Российские парламентские выборы: электоральный процесс при авторитарном режиме. — Вестник общественного мнения. № 1. С. 5-31.
Benkler Yu., Faris F., Roberts H. 2018. Network Propaganda: Manipulation, Disinformation, and Radicalization in American Politics. Oxford: Oxford University Press.
Boyajian J. 2022. Frontist Use of the Internet. - Les faux-semblants du Front national (ed. by S. Crépon). Paris: Presses de Sciences Po. P. 141-160.
Brachott G., Frame A. 2021. Candidates' Use of Twitter# Eurodéputés@ Europarl_ FR@ Europarl_EN: International Perspectives in the Elections to the European Parliament in May 2014year. EMS Publishing House.
Chadwick A., Howard N. 2021. Web 2.0 and the Transformation of News and Journalism: New Opportunities and Challenges in the Internet Age. - Internet Policy Handbook. New York: Routledge.
Gibson R., Cantijoh M. 2011. Comparison of Online Elections in Australia and the UK: 2010 Finally Produced «Internet» Election? - Communication, Politics and Culture. Vol. 44. No. 2. P. 4-17.
Greffet F., Geasson T. 2018. In politics.com: Strategists, Communicators and Internet Users in Online Election Campaigns in France and Quebec. - Politics and Society. Vol. 37. No. 2. P. 3-17.
Hersh E.D. 2019. Hacking the Electorate: How Campaigns Perceive Voters. Cambridge University Press.
Issenberg S. 2020. How the OBU President's Campaign Used Big Data to Rally Individual Voters. - Massachusetts Institute of Technology Review. Vol. 116. No. 1. P. 38-49.
Magin M., Podshuveit N., Hubler J., Russmann U. 2017. Agitation in the Fourth Age of Political Communication. A multi-method study of the use of Facebook by German and Austrian parties in the 2013 national election campaigns. - Information, Communication and Society. Vol. 20. No. 11. P. 1698-1719.
Thierry G. 2021. Political Parties and the 2011 Elections in Nigeria. - Modern Africa. Vol. 3. P. 89-103.
Vaccari C. 2013. Digital Politics in Western Democracies: A Comparative Study. JHU Press.
KOZIN Anton Sergeevich, postgraduate student at the Financial University under the Government of the Russian Federation (49/2 Leningradsky Ave, Moscow, Russia, 125993; [email protected])
METHODOLOGY AND METHODS OF ASSESSING THE ELECTORAL EFFECTS OF BIG DATA IN DEVELOPED COUNTRIES
Abstract. The comparative approach of online campaigns at the international level, on which this study is based, allows highlighting the issue of embedding the digital political space into various others. Indeed, it is impossible to compare online campaigns internationally without questioning the influence of numerous elements on these campaigns and their variations. It is necessary to determine the extent to which national differences observed offline can influence digital campaigns, and also to see to what extent they tend to decrease over time (with the homogenization of political and media systems or legislation). Keywords: electoral effect, big data, developed countries, methodology, election campaign
Статья поступила в редакцию 23.11.2023; одобрена после рецензирования 21.12.2023; принята к публикации 26.02.2024.
