CC BY
233
СОЦИОЛОГИЯ_ИНТЕРНЕТ И_НОВЫХТЕХНОЛОГИЙ_
DOI: 10.14515/monitoring.2014.1.06 УДК 323.22(477):004.738.5:316
А.А. Азаров, Е.В. Бродовская, О.В. Дмитриева, А.Ю. Домбровская, А.А. Фильченков СТРАТЕГИИ ФОРМИРОВАНИЯ УСТАНОВОК ПРОТЕСТНОГО ПОВЕДЕНИЯ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ: ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ КИБЕРМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА (НА ПРИМЕРЕ ЕВРОМАЙДАНА, НОЯБРЬ 2013 г.). ЧАСТЬ I
СТРАТЕГИИ ФОРМИРОВАНИЯ УСТАНОВОК ПРОТЕСТНОГО ПОВЕДЕНИЯ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ: ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ КИБЕРМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА (НА ПРИМЕРЕ ЕВРОМАЙДАНА, НОЯБРЬ 2013 г.)
STRATEGIES FORMING ATTITUDES OF PROTEST BEHAVIOR IN THE INTERNET: CYBERMETRIC ANALYSIS («EVROMAYDANA», NOVEMBER 2013).
АЗАРОВ Артур Александрович — канд. техн. н., зав. лаб. математического моделирования социальных процессов Института гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга МГГУ им. М.А. Шолохова. E-mail: artur-azaro v@yandex. ru
AZAROV Artur Aleksandrovich - Candidate of Technical Sciences, Head of Laboratory for Mathematic Modeling of Social Processes, Institute for Humanitarian Technologies in Social Computing, Sholokhov Moscow State University for the Humanities, artur-azarov@yandex.ru
БРОДОВСКАЯ Елена Викторовна — д-р полит. н., научный руководитель Института гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга МГГУ им. М.А. Шолохова. E-mail: brodovskaya@inbox.ru
BRODOVSKAYA Elena Viktorovna - Doctor of Political Sciences, Scientific Adviser, Institute for Humanitarian Technologies in Social Computing, Sholokhov Moscow State University for the Humanities. E-mail: brodovskaya@inbox.ru
ДМИТРИЕВА Оксана Владимировна — директор Института гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга МГГУ им. М.А. Шолохова. E-mail: dmitrieva.oksana@gmail.com
ДОМБРОВСКАЯ Анна Юрьевна — канд. соц. н., зав. лаб. социологии Интернета Института гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга МГГУ им. М.А. Шолохова. E-mail: an-doc@yandex.ru
ФИЛЬЧЕНКОВ Андрей Александрович — канд. физ.-мат. н., ст. науч. сотр. лаб. математического моделирования социальных процессов Института гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга МГГУ им. М.А. Шолохова. E-mail: aaafil@mail.ru
DMITRIEVA Oksana Vladimirovna - Director of Institute for Humanitarian Technologies in Social Computing, Sholokhov Moscow State University for the Humanities. E-mail:
dmitrieva.oksana@gmail.com
DOMBROVSKAYA Anna Yur'evna - Candidate of Social Sciences, Head of Sociological Laboratory, Institute for Humanitarian Technologies in Social Computing, Sholokhov Moscow State University for the Humanities. E-mail: an-doc@yandex.ru
FILCHENKOV Andrei Aleksandrovich - Candidate of Physico-Mathematical Sciences, Senior Researcher, Laboratory for Mathematic Modeling of Social Processes, Institute for Humanitarian Technologies in Social Computing, Sholokhov Moscow State University for the Humanities. Email: aaafil@mail.ru
Аннотация. В статье представлены результаты
Abstract. The article presents the results of
МОНИТОРИНГ общественного мнения г (120) март-апрель 2014
киберметрического анализа цифровых следов протестной активности украинских пользователей в социальных медиа (с 18 по 30 ноября 2013 г.). Анализируются стратегии формирования установок протестного поведения украинских граждан в киберпространстве. В исследовании использовалась методика, совмещающая ивент-анализ, типологизацию сообщений о рассматриваемых событиях с применением онлайн Интернет-сервиса мониторинга социальных медиа и дискурс-анализ сообщений, формирующих протестные установки у украинских пользователей. В результате ивент-анализа выделены три периода развития протестных настроений, цифровые следы которых подвергались структурному и содержательному анализу. Выявление маркеров интенсивности позволило осуществить структурный анализ Интернет-контента, а маркеров содержания — смысловое наполнение циркулирующих в глобальной сети сообщений.
Дискурс-анализ сообщений социальных медиа обнаружил доминирование некоторых технологий негативной мобилизации протестующих: отождествление политических субъектов с источниками общественной угрозы или недовольства; использование антропоморфных метафор; транслирование сведений
провокационного характера. В статье обозначены перспективы дальнейшего исследования, предполагающие
совершенствование методики анализа формирования протестной активности по цифровым следам.
Ключевые слова: Интернет, протестная активность, протестные установки, социальные медиа, киберметрический анализ, контент-анализ, дискурс-анализ, типологизация, ивент-анализ, Евромайдан.
cybermetric analysis of Ukrainian protesters^ digital footprints in Social media (November 18 -30, 2013). Strategies forming attitudes of protest behavior of Ukrainian citizens in cyberspace are analyzed. The authors used tools combining event analysis, social media monitoring online, discourse analysis of posts that form protest attitudes of Ukrainian users.
Event analysis allowed distinguishing three periods in the evolution of protest moods. Identifying the markers of intensity allowed implementing structural analysis of the Internet content, and the content markers revealed semantic content of messages circulating globally.
Discourse analysis of social media posts showed the dominance of certain technologies of negative mobilization of protesters such as identifying political actors with the source of public threat or discontent, using anthropomorphic metaphors, or broadcasting provocative information.
The article outlines future research prospects towards improving the methods of analysis of protest activity formation based on digital footprints.
Keywords: Internet, protest activity, protest
attitudes, social media, cybermetric analysis,
content analysis, discourse analysis, typology, event analysis.
Исследование, которое легло в основу данной статьи, базируется на анализе содержания сообщений социальных сетей, имеющих отношение к формированию протестных установок населения на примере кейса кризисных событий Евромайдана. Мы1 исходим из того, что социальные сети — это мобилизующая сила и ресурс влияния на протестные установки пользователей. Представляется, что часто повторяемые сообщения о Евромайдане (популярные посты) имели наиболее сильное воздействие на протестные установки украинских пользователей (потому и воспроизводились ими) и являлись существенной частью
1 Авторы статьи благодарят за помощь в обработке данных М.В. Абрамова, А.В. Вахромееву, за ценные методологические комментарии — А.В. Синякова, за поддержку проекта — В.Д. Нечаева.
64 _
механизма повышения протестной активности граждан. В предлагаемой нами логике исследования политического протеста учитывается как воздействие информационного повода, возникающего из действий властей, так и формулирование лексических стимулов протеста, создаваемых иными лидерами мнений в пространстве социальных медиа.
Проблема исследования заключается в анализе дихотомий спонтанного и целенаправленного, рационального и иррационального, конвенционального и неконвенционального в процессе формирования протестных установок участников «Евромайдана» посредством изучения Интернет-контента социальных медиа. Цель предпринятого исследования состоит в анализе маркеров интенсивности и маркеров содержания дискурса протеста в социальных медиа, отражающих ситуацию «Евромайдана» на Украине (18-30 ноября 2013 г.).
Прежде всего, обозначим базовые вопросы исследования:
- Какие маркеры протестного поведения в социальных медиа можно выделить применительно к кейсу Евромайдан?
- Каким было соотношение рационального и иррационального в дискурсе социальных медиа на начальном этапе событий Евромайдана?
- Соотносятся ли интенсивность и характер дискурса относительно Евромайдана в социальных сетях с реальными событиями трансформации протестной активности в неконвенциональные формы протеста?
- Какие технологии формирования общественного мнения в отношении кризисной ситуации на Украине применялись в социальных медиа?
- Каковы методологические возможности и ограничения киберметрического анализа Интернет-контента, осуществляемого посредством инструментов онлайн-сервиса мониторинга социальных медиа?
- Можно ли имеющимися в арсенале современных исследователей методами и инструментами зафиксировать перевод онлайн-активности в пространство реальной жизни (офлайн)?
- Можно ли имеющимися в арсенале современных исследователей методами и инструментами дифференцировать спонтанные и целенаправленные потоки сообщений в социальных медиа?
На наш взгляд, начало протестной активности на Украине (18-30 ноября 2013 г.) носило характер преимущественно спонтанного и конвенционального процесса. Об этом косвенно свидетельствует присоединение к протесту таких лидеров, как В. Кличко и А. Яценюк, направлявших свои усилия прежде всего на создание образа альтернативного действующей власти политического центра.
Модальность и содержание протеста стали меняться после событий 30 ноября — 1 декабря 2013 г., связанных с попыткой силового решения проблемы. Начало радикализации действий протестующих нашли отражение в онлайн-среде, что можно установить при анализе таких компонентов Интернет-дискурса в социальных медиа, как акторы, концепты, артефакты.
Вероятно, нарастание числа сообщений, отражающих позицию активного нигилизма, целенаправленное канализирование недовольства и формирование образа врага, апеллирование к иррациональным доводам, применение технологий негативной мобилизации — это параметры, которые посредством киберметрического анализа цифровых следов в социальных медиа позволят зафиксировать момент переформатирования протеста
65 _
из конвенционального в неконвенциональный, что имеет существенное значение для выявления стратегий формирования протестных установок у Интернет-пользователей и прогнозирования дальнейшего развития протестной активности.
Теоретическую основу настоящего исследования составляют теории поведения толпы, социального действия, информационного общества, относительной депривации, повестки дня (agenda-setting theory) и др.
Концепции, объясняющие протест как форму коллективного поведения, рассматривают протестную активность в смысловом поле категорий «поведение толпы и массы», «стихийность поведения толпы, массовая враждебность, паника, истерия». Речь идет о теориях заражения Г. Лебона [6], конвергенции Г. Олпорта [9], возникновения норм В. Тэрнера [4], массового поведения Х. Ортеги-и-Гассета [10] и др.
Другой подход фокусируется на социальных условиях, детерминирующих общественный протест, который рассматривается как разновидность целерационального поведения (по М. Веберу [3]), т.е. имеющий разумную причину, мотивацию и цель предпринимаемой активности. Сторонником такого объяснения протестного поведения является Н. Смелзер [5].
Теорию недовольства существующей системой развивает A. Обершол [19]. Он выделяет несколько причин недовольства населения властями: политика унификации и централизации, сосредоточение власти у легитимной группы, фальсифицировавшей выборы, и сам факт нелегитимных выборов, неэффективность властей, не способных решить актуальные социальные проблемы.
Создание упомянутых теорий предшествовало появлению, динамичному развитию и завоеванию глобальной электронной сетью статуса влиятельного средства коммуникации. В этом потоке зачастую неструктурированной информации существуют особые сегменты — социальные сети, которые характеризуются наличием вектора коммуникации преимущественно персонифицированных акторов, взаимодействующих в системе общих социальных установок.
В настоящее время вокруг проблемы изучения общества, функционирующего в условиях интенсивного развития информационно-коммуникационных технологий, формируются междисциплинарные направления, основная задача которых заключается в изучении глобальной сети Интернет как особого коммуникативного пространства, с одной стороны, отражающего реалии современного мира, а с другой — являющегося уникальной средой формирования этих реалий.
В рамках данных научных направлений в последние годы работает ряд зарубежных ученых. Например, М. Кастельс изучает переход общества в информационную эпоху, который обусловлен активным развитием информационно-коммуникационных технологий. Одной из главных черт этого перехода, с точки зрения автора, является развитие сетей, связывающих между собой людей, институты и государства. «Именно сети, — пишет М. Кастельс, — составляют новую социальную морфологию наших обществ, а распространение "сетевой" логики в значительной мере сказывается на ходе и результате процессов, связанных с производством, повседневной жизнью, культурой и властью» [14].
Культурным, социальным и политическим последствиям применения информационных технологий и распространения новых медиа посвящена работа Г. Рейнгольда «Умная толпа» [12]. По мнению автора, развитие коммуникационных технологий приводит к возникновению новой формы социальной организации — «умной толпы» (smartmob), самоорганизующейся посредством взаимодействия в виртуальной (онлайн) среде.
Л. Спрэлл и С. Кайзлер [22] исследуют влияние Интернет-коммуникации на групповую динамику и социальное взаимодействие офлайн. Проведя ряд экспериментов, они пришли к 66 _
выводу, что влиятельность офлайновых статусов (т.е. статусов личности пользователя) при взаимодействии через компьютерные сети значительно уменьшается. Общение посредством электронной почты также оказывает нивелирующее действие на офлайновые социальные барьеры. Таким образом, социальное пространство виртуальных сетей в значительной степени существует параллельно внешним социальным полям и нередко замещает или даже вытесняет их.
Для нашего исследования большое значение имеет и концепция лидеров мнения (Э. Кац, П. Лазарсфельд), согласно которой на формирование мнения других людей о чем-либо, в том числе на формирование протестных установок и поведения, существенное влияние оказывают активные, авторитетные, харизматичные лица.
Среди прикладных исследований, направленных на изучение социальных сетей, следует назвать исследование С. Грина. Он зафиксировал эффект эха, состоящий в ретрансляции сообщений (мемов), «однозначно и исключительно связанных с президентскими выборами 4 марта или последующими про- и антиправительственными демонстрациями» [16].
Социальные сети становятся пространством противоборства повесток дня, создаваемых различными акторами как стихийно, так и целенаправленно. Данный феномен представлен в теории формирования повестки дня (agenda settings) [23].
В качестве маркеров содержания социально-политической напряженности в онлайн-пространстве можно рассматривать политические метафоры протеста, для анализа которых мы использовали элементы методики, разработанной Э.В. Будаевым и А.П. Чудиновым [2].
В отечественной науке методы изучения социальных сетей как среды формирования протестной активности находятся на стадии апробации небольшим числом аналитических групп. В частности научный коллектив под руководством В.Д. Нечаева (МГГУ им. М.А. Шолохова) разрабатывает методологию автоматического выявления маркеров общественного поведения (в том числе протестного) и его прогнозирования по цифровым следам в социальных медиа [7, 20].
Методология исследования базируется на синтезе следующих подходов: социальная феноменология, структурный функционализм, символический интеракционизм, социетальный институционализм.
С точки зрения социальной феноменологии, Интернет может рассматриваться как интерсубъективная среда повседневности, которая постоянно изменяется в процессе коммуникации множества индивидов. «Интерсубъективный мир» (А. Щюц [13]), формирующийся в сетевых сообществах, придает коммуникации в глобальной сети устойчивый характер. «Коллективные представления» (П. Бергер, Т. Лукман [1]), циркулирующие в Интернет-пространстве, способны влиять на формирование идентичности.
В рамках структурного функционализма постулируется, что функции, которые выполняет Интернет, системные связи, которые формируются в пространстве глобальной сети, создают своего рода повестку дня. При этом общественная повестка дня складывается из множества личностных и межличностных повесток [23].
В рамках символического интеракционизма рассматриваются такие форматы интернет-коммуникации, как поддержание аккаунта в социальных сетях, которые облегчают принятие установки «обобщенного другого» (Дж. Мид [8]).
В теории социетального институционализма политические сети (policy networks) понимаются как взаимодействие акторов, характеризующееся устойчивостью, наличием определенных моделей координации, воплощаемое в коллективных действиях (К. Хай [15,
67 _
p. 38]). Анализ структуры сети (mapping network) предполагает исследование позиций, которые занимают акторы и отношений между этими позициями (Д. Ноук [18]).
Методика исследования состоит из трех компонентов:
- ивент-анализ, позволивший интерпретировать артефактную компоненту анализируемых сообщений;
- типологизация релевантных документов, основанная на выделении типов сообщений;
- дискурс-анализ наиболее часто повторяемых сообщений и анализ метафор, используемых в выражении протестной активности.
Ивент-анализ включал формирование матрицы, содержащей следующие столбцы: темы (концепты), события (артефакты), политические субъекты (акторы) [21]. Анализировался период с 18 по 30 ноября 2013 г. Исходя из результатов ивент-анализа событий Евромайдана были разработаны поисковые критерии для выгрузки Интернет-контента и последующей обработки сообщений средствами онлайн-сервиса мониторинга социальных медиа IQBuzz. Данный Интернет-сервис позволил осуществить выгрузку более 2500 документов, публикуемых в социальных медиа, содержащих указанные в поисковом запросе ключевые слова при учете ряда иных параметров. В число таких параметров вошли геолокация пользователей, язык сообщений, предпочтительные блогохостинги и т.д. В исследовании проанализирован контент следующих социальных медиа: Facebook, Twitter, ВКонтакте, LiveJournal, Livelnternet, публикуемый украинскими пользователями на русском и украинском языках. В связи с необходимостью получения результата высокой точности и недостаточной точностью сервиса в объективном определении тональности документов, а также отсутствием возможности их кластеризации по определенному критерию типологизация и задание тональности производились вручную. В настоящий момент разрабатывается инструментарий, реализующий автоматизированную типологизацию документов.
На основе подхода М. Фелвола [21] выделены критерии типологизации сообщений:
- акторы: власти США (Барак Обама, Джон Керри, Джеффри Пайетт и др.), Евросоюза (Ангела Меркель, Гидо Вестервелле, Кэтрин Эштон и др.), России (Владимир Путин, Дмитрий Рогозин, Дмитрий Медведев и др.), Украины (Виктор Янукович, Николай Азаров, «Беркут» и др.), конвенциальная (Виталий Кличко, Арсений Яценюк и др.) и радикальная (Олег Тягнибок, Дмитрий Ярош и др.) оппозиция на Украине, а также отсутствие акторов в релевантном документе;
- содержательные смыслы были разделены на сообщения пассивно-нигилистического и активно-нигилистического характера. К лексике активного нигилизма отнесены сообщения побуждающего к действию характера: «Пдтримай наших i вийди на Свро Майдан!» [Поддержи наших и выйди на Евромайдан!], «Выйди сегодня на #евромайдан», «ПРезидента-тряпку разогнать, а не Майдан». Маркеры пассивного нигилизма отражали жалобы, обвинения, критику в отношении политических субъектов: «Путин, если любишь — отпусти», «Европа — смерть»;
- артефактный критерий — период событий Евромайдана с 18 по 30 ноября.
В результате учета всех указанных критериев и значений выделено 14 типов документов: по 7 типов для активного и пассивного нигилизма, представленных в таблице 1.
Таблица 1 Типы сообщений
Пассивный нигилизм (жалобы, выражение несогласия, обвинения, в том числе в адрес акторов) Активный нигилизм (призывы к протестным действиям)
Российские власти (Владимир Путин, Дмитрий Рогозин, Дмитрий Медведев и др.) Российские власти (Владимир Путин, Дмитрий Рогозин, Дмитрий Медведев и др.)
Американские власти (Барак Обама, Джон Керри, Джеффри Пайетт и др.) Американские власти (Барак Обама, Джон Керри, Джеффри Пайетт и др.)
Представители ЕС (чаще всего просто Европа или Евросоюз, Ангела Меркель, Гидо Вестервелле, Кэтрин Эштон и др.) Представители ЕС (чаще всего, просто Европа или Евросоюз, Ангела Меркель, Гидо Вестервелле, Кэтрин Эштон и др.)
Украинская конвенциональная оппозиция (Виталий Кличко, Арсений Яценюк и др.) Украинская конвенциональная оппозиция (Виталий Кличко, Арсений Яценюк и др.)
Украинская радикальная оппозиция (Олег Тягнибок, Дмитрий Ярош и др.) Украинская радикальная оппозиция (Олег Тягнибок, Дмитрий Ярош и др.)
Представители государственной власти Украины (Виктор Янукович, Николай Азаров, «Беркут» и др.) Представители государственной власти Украины (Виктор Янукович, Николай Азаров, «Беркут» и др.)
Отсутствие акторов в релевантном сообщении Отсутствие акторов в релевантном сообщении
Результаты ивент-анализа протеста с 18 по 30 ноября 2013 г. позволили выделить следующие периоды, основанные на пиках протестной активности: 20-21 ноября (коллективные инициативы как реакция на указанное непопулярное решение украинских властей); 23-24 ноября (организованный оппозицией крупнейший за анализируемый период митинг); 29-30 ноября (радикальные действия властей в отношении митингующих — «разгон Евромайдана»).
22 ноября и с 25 по 28 ноября не были отмечены в новостных лентах яркими событиями, поэтому они были опущены, что позволило существенно снизить трудоемкость проведения исследования и исключить влияние шумов без серьезного ущерба для корректности представленных выводов.
Структурный (статистический) анализ релевантных предмету исследования сообщений показал доминирование пассивно-нигилистических сообщений: жалоб, обвинений, критических высказываний в адрес тех или иных политических субъектов или событий (см. рис. 1).
Объяснение более широкой репрезентации пассивного нигилизма в противовес активному состоит в специфике начального этапа протестной активности. Этому периоду присущ конвенциональный характер протестных установок населения. Причиной активности стало приостановление властью подписания соглашения об интеграции Украины и Европейского союза.
■ Пассивный нигилизм Активный нигилизм
Рисунок 1 — Удельный вес сообщений пассивно-нигилистического и активно-нигилистического характера в массиве релевантных документов, %
Представленное на рис. 1 распределение коррелирует с данными офлайновых опросов украинских граждан. Согласно результатам исследования В. Паниотто, 70% участников протеста на Евромайдане побудила проявить протестную активность «жестокая расправа властей над участниками мирной акции 29 ноября 2013 г.» [11]. Можно предположить, что, если бы эта непопулярная мера не была предпринята, скорее всего, критическое отношение пользователей к ситуации вокруг евроинтеграции оставалось бы в рамках пассивного нигилизма.
Анализируя распределение документов первого периода (20-21 ноября) по признаку упомянутых в них акторов, укажем на отсутствие представителей оппозиции в числе акторов сообщений (см. рис. 2)
Рисунок 2 — Распределение сообщений по типу упоминаемых в них акторов за 20-21
ноября 2013 г., %.
70 _
Примечание. Небольшое количество выгруженных документов на данном этапе событийной ленты объясняется, во-первых, техническими возможностями выгрузки (за прошедшие периоды используемый сервис выгружает меньшее число сообщений, что связано с ограничениями хранения массива сообщений), во-вторых, отсутствием активности в сети в данный период, в том числе из-за имевшихся перебоев в Интернет-связи для украинских пользователей.
Данные рис. 2 объясняются тем, что для рассматриваемого периода характерна такая форма коллективных действий населения, при которой инициатива исходит снизу и не имеет направляющей мобилизующей силы.
Ситуация начинает меняться с 23 по 24 ноября в связи с активизацией деятельности оппозиции. Судя по рис. 3, в релевантных документах доминирует контент о лидерах конвенциональной оппозиции, аналогичная тенденция наблюдается и в следующем периоде. Для данного периода (23-24 ноября) характерно начало переформатирования протестной активности. Под переформатированием мы понимаем изменение вектора протеста и подмену его предмета. Другими словами, происходит преобразование активности, связанной с недовольством населения решением властей об отказе от евроинтеграции, в политический протест против властей Украины и России.
Рисунок 3 — Распределение сообщений по типу упоминаемых в них акторов 23-24
ноября 2013 г., %.
Третья стадия (29-30 ноября 2013 г.) отличается резким увеличением числа сообщений, в которых содержатся пассивно-нигилистические установки в отношении представителей украинской власти (см. рис. 4), что объясняется применением властями силовых методов.
Рисунок 4 — Распределение сообщений по типу упоминаемых в них акторов 29-30 ноября
2013 г, %
Киберметрический анализ сообщений украинских пользователей социальных сетей с 18 по 30 ноября 2013 г. позволяет сделать следующие выводы.
Во-первых, динамические характеристики пассивно-нигилистических установок оставались практически неизменными, что свидетельствует о преобладании конвенциональных установок политического протеста населения на начальном этапе Евромайдана. Во-вторых, резкое увеличивается количество активно-нигилистических сообщений, посвященных лидерам конвенциональной оппозиции (рис. 5). Следовательно, лидеры конвенционального протеста начинают формировать повестку дня и в онлайн-, и в офлайн-пространствах, канализируя диффузный протест и персонифицируя объекты протеста.
16
14
12
10
16,9
0 Российские власти Американск ие власти Власти Евросоюза Украинская "конвенцион альная оппозиция" Украинская радикальная оппозиция Украинская власть Отсуствие акторов в релевантном сообщении
-20-21 0 9,1 0 0 0 9,1 9,1
-23-24 4,2 1,4 4,6 5,6 0,4 5,6 16,9
-29-30 1,2 1,8 0 0 0 3,4 15,3
8
6
4
2
Рисунок 5 — Динамика активно-нигилистических сообщений в зависимости от акторов и фаз начального периода протестной активности на Евромайдане, %.
Качественный (содержательный) анализ релевантных документов выявил специфику концептов формирования протестной активности в двух группах сообщений: пассивно-нигилистического и активно-нигилистического характера. Для первой группы сообщений характерны 3 основные технологии влияния на общественное сознание:
- отождествление политических субъектов с источниками общественной угрозы или недовольства;
- использование антропоморфных метафор протеста;
- транслирование сведений провокационного характера.
Первая технология состоит в проецировании российских и украинских властей (как правило, В.В. Путина и В.Ф. Януковича) на акторов, представляющих угрозу благополучию и жизни украинских граждан. В числе наиболее распространенных, а потому более влиятельных
73 _
фраз, сформулированных с использованием этого приема: «Путин приказал рубить всех саперными лопатками! Гевалт!» или «Стою на Майдане Я в лыжи обутый — Шенген обломал Янукович и Путин!».
Модальность антропоморфных метафор протеста была связана не с лидерами протеста. Объектом метафор становилось само население, которое изображалось как жертва политических решений. Например, интенсивно распространялось высказывание «Ми не товар, яким можна так цин'чно торгувати» [пер. «Мы не товар, которым можно так цинично торговать»].
Риторика материальной выгоды, продажности властей наиболее характерна для такой технологии влияния, как распространение провокационной и скандальной информации негативного содержания в отношении субъектов государственной власти. Наиболее часто повторяемые в социальных медиа сообщения касаются того, какие денежные суммы стали стимулом действий украинских властей: «Янукович получит деньги от России и сразу же «киданет» Путина», «Янукович «выторговал» у Путина $20 млрд за отмену евроинтеграции, а пока не вступил, батрачь за 20 тыщ рублей на благо великого императора Путина!». В этих высказываниях сделан акцент на недовольство социальным неравенством в доступе к материальным благам и агрессию в отношении лиц, располагающих возможностями их получения. По результатам структурного анализа релевантных сообщений можно сделать вывод о том, что это довольно продуктивный и простой лексический стимул для формирования массового недовольства и агрессии в отношении определенных лиц.
Активно-нигилистические сообщения построены с использованием иной технологии — побуждения к протестным действиям. Лексика призыва к действию основывалась в ходе начального этапа событий на побуждениях двух типов:
- иррациональных призывах, апеллирующих к аффективным составляющим протестных установок;
- рациональных побуждениях к действию, адресованных разуму и логике реципиентов.
Иррациональные призывы базируются на эмоционально насыщенных побуждениях и рассчитаны на механизмы заражения и специфику реакции толпы. Примеры таких сообщений «Пдтримай наших, i вийди на СвроМайдан!» [Поддержи наших, и выйди на Евромайдан!], «Выйди сегодня на #евромайдан», «Иди на #Свромайдан!», «Президента-тряпку разогнать, а не Майдан», «Мы должны выйти на Майдан!», «ВАЖНО!!! ВСЕ СОБИРАЕМСЯ В 12:00 В ВОСКРЕСЕНЬЕ ВОЗЛЕ ПАМЯТНИКА ШЕВЧЕНКА! КТО НЕ ПРИШЕЛ — ТОТ МОСКАЛЬ!!!» (верхний регистр сохранен в оригинале), «Ну что, друзья, едим ставить палатки на майдане?», «Я, на майдан'1, обираю Свропейське майбутне. А ти чому в дома?» [«Я, на Майдане, выбираю европейское будущее. А почему ты дома?»].
Рациональные призывы содержательно однообразны. В числе приемов рациональной мотивации — призыв, ориентированный на потребность человека чувствовать себя субъектом своей жизни. К этому типу относятся высказывания типа «Мы не должны отсиживаться по домам, ожидая, что ситуация разрешится сама собой. Слишком долго мы хранили молчание, давая другим людям решать за нас, куда двигаться Украине», «Пора вмешаться в ситуации и громко заявить о своем праве голоса», «И если вам небезразлично ваше будущее — приходите на Майдан, чтобы отстоять свое право на перемены!», «Идите на майдан поддерживать вступление Украины в ЕС», «Сьогодн'1, завтра / в нед'1ллю — цесаме той час, щоб обрати свое майбутне. Цi два дн можуть вир'шити твою подальшу долю. В'зи чи свобода
74 _
подорожей, дороп ланоси чи дешев/ бехи, низьк зарплати чи заможне життя. Прийди на майдан 'I вдстоюй свое право на нормальне життя!» [«Сегодня, завтра и воскресенье — это самое время, чтобы выбрать свое будущее. Эти два дня могут решить твою дальнейшую судьбу. Визы или свобода путешествий, дорогие ланосы или дешевые бэхи2, низкие зарплаты или богатая жизнь. Приди на площадь и отстаивай свое право на нормальную жизнь!»],«Твоя судьба в твоих руках, сделай свой шаг, измени свою страну к лучшему. Майдан ждет тебя, Украина верит».
Другой рациональный стимул, используемый для формирования протестной активности, — провокация: сообщения формулируются таким образом, что украинцев представляют в роли обманутых властью и призывают к тому, чтобы отстоять свои достоинство и честь. Примеры таких сообщений: «На Майдан нужно идти не потому, что мы хотим в Европу и не хотим к Путину, а потому, что происходящее сейчас вокруг Евроинтеграции — явный бессовестный цирк. И Майдан — предусмотрен, запланирован властью. И его слив тоже. Нужно идти, чтобы боялись», а у Путина спросили?» Идем, чтобы не спрашивать».
По итогам анализа массива сообщений можно выделить единую траекторию формирования и трансформации общественного мнения вокруг кризисной ситуации на Украине (18-30 ноября 2013 г.), включающую 3 основных образа: «страдающий народ»-«альтернативные политические лидеры»-«виновники кризисного состояния» (рис. 6).
образ «страдающего
народа»
♦ (Ьоомиоованиеличной
сопричастности к
ситуации
О
обр,нз а ,н.п ьтернативных политических лидеров»
♦ демонстрация готовности оппозиционных сил взять ответственность
образ«виновников кризисного состояния»
♦ канализирование недовольства и персонификация образа врага
Рисунок 6 — Технологии формирование общественного мнения в отношении кризисной ситуации на Украине (18-30 ноября 2013 г.)
Для каждого вышеуказанного периода характерны специфические механизмы влияния на протестные настроения посредством управления информационными потоками в социальных медиа: от формирования личной сопричастности к ситуации до канализирования недовольства и персонификации образа врага.
Подведем итоги.
1 С нашей точки зрения, data mining предполагает выявление маркеров интенсивности и маркеров содержания протеста. Маркеры интенсивности позволяют провести статистический и структурный анализ сообщений, выявить масштабы обсуждения, определить уровень вовлеченности пользователей в Интернет-коммуникацию. В свою очередь маркеры содержания дают представление о смысловом наполнении циркулирующих сообщений.
2 В своем исследовании мы опирались на две группы подходов, которые трактуют протест как иррациональное и рациональное поведение. На наш взгляд,
2 «Дорогие ланосы или дешевые бэхи» — имеются в виду марки автомобилей. Ланос (российским аналогом может служить Лада) в первом случае и BMW — во втором. 75 _
использование как иррациональных, так и рациональных сообщений в сети Интернет способствовало переформатированию конвенционального протеста начального периода Евромайдана в неконвенциональный.
3 В результате дискурс-анализа сообщений социальных медиа выявлены доминирующие технологии негативной мобилизации протестующих: отождествление политических субъектов с источниками общественной угрозы или недовольства; использование антропоморфных метафор; транслирование сведений провокационного свойства. Негативный характер мобилизации обусловлен трансформацией диффузного протеста в персонифицированный, связанный с конкретными лицами («виновниками кризисного состояния»).
4 Анализ массива сообщений пользователей социальных сетей позволил выделить единую траекторию формирования общественного мнения в социальных медиа вокруг событий Евромайдана: «страдающий народ»-«альтернативные политические лидеры»-«виновники кризисного состояния».
5 Возможности применения киберметрического анализа социальных медиа в прогнозировании протестного поведения имеют существенные ограничения, так как пики активности пользователей приходятся либо на время акции протеста, либо после нее. Следовательно, измерение только интенсивности появления сообщений, находящихся в одном смысловом поле (в данном случае, вокруг темы протеста), не позволяет строить прогностические модели.
6 Создание дополнительного программного обеспечения, которое сможет автоматически реализовывать параметризацию текста, позволит, во-первых, существенно увеличить объем анализируемого Интернет-контента, а во-вторых, повысить объективность полученных результатов, сведя к минимуму субъективизм исследователя.
7 Нерешенной задачей остается оценка эффектов мобилизации, заключающихся в переводе онлайн-активности в пространство реальной жизни (офлайн). В этой ситуации перспективна разработка научного направления Р^^огтт^, нацеленного на выявление групп поведенческих маркеров, связанных с возможностью определения перехода протестной активности из онлайна в офлайн.
8 На данный момент нет надежных инструментов для дифференциации разных потоков сообщений: стихийного (созданного рядовыми пользователями) и целенаправленного (как правило, управляемого заинтересованными акторами). В определенной мере преодолеть эту проблему возможно при помощи методов и инструментов сетевого анализа, что позволит выявить точки исхода, географию распространения и локализацию сообщений в группах пользователей.
Работа поддержана грантом РФФИ № 01201451097 «Методология интеллектуального поиска маркеров в Интернет-контенте».
Литература
1 Бергер П., Лукман Т. Социальное конструирование реальности : трактат по социологии знания. М. : Медиум, 1995. 323 с.
2 Будаев Э. В., Чудинов А. П. Методологические грани политической метафорологии // Политическая лингвистика. 2007. Вып. 1 (21). С. 22-31.
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
Вебер М. Избранное. Образ общества. М. : Юрист, 1994. 704 с.
Дементьева И. Н. Теоретико-методологические подходы к изучению социального
протеста в зарубежной и отечественной науке // Мониторинг общественного
мнения : эконом. и соц. перемены. 2013. № 4 (116). С. 3-12.
Иванченко Д. А. Интерпретация Интернет-пространства в дискурсе социологии //
Ученые записки Российского государственного социального университета. 2009.
№ 3 (66). С. 72-78.
Лебон Г. Психология масс и народов // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 11, Социология : реф. журн. 1995. № 2. С. 166-189.
Мемы и социоинженерные атаки в виртуальном пространстве / Азаров А. А., Бродовская Е. В., Вахромеева А. В. [и др.] // Труды СПИИРАН. 2013. № 7. С. 88121.
Мид Д. Г. Избранное : сб. переводов / Рос. акад. наук, Ин-т науч. информ. по обществ. наукам, Центр соц. науч.-информ. исследований, Отд. социологии и соц. психологии ; сост. и пер. В. Г. Николаев ; отв. ред. Д. В. Ефременко. М., 2009. 290 с.
Олпорт Г. У. Толерантность личности // Национальный психологический журнал. 2011. № 2. С. 155-159.
Ортега-и-Гассет X. Восстание масс // Эстетика. Философия культуры. М., 1991. Паниотто В. Украина. Евромайдан // Вестник общественного мнения. 2013. № 3-4. С. 17-24.
Рейнгольд Г. Умная толпа: новая социальная революция / пер. с англ. А. Гарькавого. М. : ГРАНД : Фаир пресс, 2006.
Щюц А. Структура повседневного мышления // Социологические исследования. 1988. № 2. С. 129-137.
Castells M. The Rise of the network society. 2-nd. ed. with a new preface ed. Wiley-
Blackwell, 2009. (Information Age ; vol. 1).
Comparing policy networks / ed. by D. Marsh. Buckinham,1998.
Green S. Twitter and Russian protest: memes, networks and mobilization // Центр
изучения интернета и общества : [веб-сайт]. 2012. 25 мая. URL:
http://www.newmediacenter.ru/ru/2012/05/22/твиттер-и-российский-протест-
мемы-сет.
Kats E., Lasarfeld P. Personal influence. New York : FreePress, 1955.
Knoke D. Political networks: the structural perspective. Cambridge University Press,
1994. 290 p.
Obershall A. Social and political movements. Prentice-Hall, 1973. Predictor mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга / Азаров А. А., Бродовская Е. В., Бубнов А. Ю. [и др.] // Труды СПИИРАН. 2013. № 3 (26). С. 136-161.
Sentiment strength detection in short informal text / Thelwall M., Buckley K., Paltoglou G. [et al.] // Journal of the American Society Science and Technology. 2010. Vol. 61, Nr 12. P. 163-173.
Sproull L., Kiesler S. Connections : new ways of working in the networked organization. 7-th print. MIT Press, 2001.
23 Walgrave S., Van Aelst P. The contingency of the mass media's political agenda setting power : toward a preliminary theory // Journal of Communication. 2006. Vol. 56. P. 88-109.
