Харькина Дарья. Тезисы. - Высшая школа экономики

ПОЛЯРИЗАЦИЯ И ПЛОЩАДКИ-ПОСРЕДНИКИ В НОВОСТНЫХ
СООБЩЕСТВАХ ВКОНТАКТЕ
Д. А. Харькина
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
В настоящее время политические исследования на стыке социальных и
вычислительных наук быстро набирают популярность. Очень часто они
бывают движимы данными социальных медиа, то есть социальных сетей,
микроблогов, и веб-блогов [1]. Исследователей интересует как практические,
так и научные результаты. Например, к первой категории можно отнести
аналитику социальных медиа для для улучшения образа политика [2], ко
второй — исследование структуры политической блогосферы [3].
К тому же политики зачастую являются активными пользователями
социальных медиа для прямого контакта с электоратом или саморекламы и в
процессе политических коммуникаций генерируют данные. Этот процесс
продолжают простые пользователи, распространяя существующий контент,
выражая своё мнение или оспаривая другие [1].
Для американских и европейских учёных распространённой практикой
является использование политических взглядов, выраженных, например, в
поддержке определённой партии, в качестве зависимых или контрольных
переменных. Однако все эти работы остаются конструктивными, пока
онлайн-данные позволяют получить правдивый слепок общества, а само
общество достаточно гетерогенно по политическим взглядам.
Для России оба тезиса являются спорными. Если реальный мир
построен на “безальтернативности” [4], в условиях которой люди в основном
поддерживают только одного лидера [5], одну партию [6], получая
информацию из одних и тех же ресурсов [4], то цифровой мир нередко
становится площадкой для активного выражения оппозиционных взглядов
[7, 8]. В то же время представители проправительственной точки зрения тоже
могут быть найдены онлайн.
В своей работе я расскажу об особенностях политических взглядов в
России в онлайн-среде на основе данных ВКонтакте (ВК) как наиболее
популярной социальной сети. Мною будут представлены результаты анализа
паттернов комментирования постов в популярных новостных сообществах. В
исследовании используются методы сетевого анализа, такие как, выделение
“каркаса” сети (network backbone) [9] и поиск сообществ (community
detection) [10]; а также методы работы с текстом на основе биграмм [11].
Основным результатом работы является тот факт, что несмотря на
сильное доминирование прогосударственных взглядов в реальном мире, в
виртуальном — их распространённость сопоставима с поддержкой
оппозиционных идей, исходя из численности новостных сообществ,
придерживающихся одного из этих двух взглядов. Кроме того, было
обнаружено, что пользователи редко читают новости и комментируют их
там, где продвигается конкурирующая точка зрения. Тем не менее
существуют небольшое количество нейтральных площадок, на которых
могут встретится обе группы людей, что позволяет уменьшить поляризацию
общества в отношении политических взглядов. Также в ходе исследования с
помощью текстового анализа была найдена интересная особенность
комментирования, различающая оппозиционные и прогосударственные
медиа. В первом случае, пользователи, читающие их, склонны размышлять о
политической элите, во втором — о жизни простых людей. К примеру, пока
последователи оппозиционных медиа спорят о последствиях уничтожения
попавших под санкции продуктов и о людях, за этим стоящих, участники
сообществ “государственников” предлагают отправлять такие продукты в
детские дома.
Как было показано в многочисленных исследованиях, социальные
медиа способны влиять на реальный политический процесс. Например, было
доказано, что, так называемые, “диванные войска” хоть и не участвуют в
политических действиях, но тем не менее влияют на их ход, являясь
распространителями контента в социальных сетях [12], разрушая спираль
молчания [13]. В контексте этих исследований и планируется дальнейшее
развитие анализа российских новостных сообществ в социальной сети ВК.
1. Stefan Stieglitz, Linh Dang-Xuan. “Social Media and Political
Communication - A Social Media Analytics Framework.” Social Network
Analysis and Mining 3, no. 4 (2014): 1277–91. doi:10.1007/s13278-0120079-3.
2. Terblanche, Nic S. “You Cannot Run or Hide from Social Media—ask a
Politician.” Journal of Public Affairs 11, no. 3 (August 1, 2011): 156–67.
doi:10.1002/pa.404.
3. Adamic, Lada A., and Natalie Glance. “The Political Blogosphere and the
2004 U.S. Election: Divided They Blog.” In Proceedings of the 3rd
International Workshop on Link Discovery, 36–43. LinkKDD ’05. New
York, NY, USA: ACM, 2005. doi:10.1145/1134271.1134277.
4. Волков, Денис. “86% Путина: верить или нет.” Ведомости, December 9,
2015.
http://www.vedomosti.ru/opinion/articles/2015/12/09/620191-86putina.
5. “ВЦИОМ: рейтинг Путина находится на пике максимальных значений
87-88%.”
РИА
Новости,
December
9,
2015.
http://ria.ru/society/20151124/1327431813.html.
6. “ЦИК РФ объявил официальные итоги выборов в Госдуму.” РБК,
September 12, 2011. http://www.rbc.ru/politics/09/12/2011/629226.shtml.
7. “Митинг 10 декабря на Болотной площади: все подробности” Forbes,
December 9, 2011. http://www.forbes.ru/sobytiya/lyudi/77323-miting-10dekabrya-na-bolotnoi-ploshchadi-vse-podrobnosti.
8. “Чайка.” Чайка. Accessed January 10, 2016. https://chaika.navalny.com/.
9. Serrano, M. Ángeles, Marián Boguná, and Alessandro Vespignani.
“Extracting the Multiscale Backbone of Complex Weighted Networks.”
Proceedings of the National Academy of Sciences 106, no. 16 (2009): 6483–
88.
10.Fortunato, Santo. “Community Detection in Graphs.” Physics Reports 486,
no. 3 (2010): 75–174.
11.Gupta, Vishal, and Gurpreet S. Lehal. “A Survey of Text Mining
Techniques and Applications.” Journal of Emerging Technologies in Web
Intelligence 1, no. 1 (2009): 60–76.
12.Barberá, Pablo, Ning Wang, Richard Bonneau, John T. Jost, Jonathan
Nagler, Joshua Tucker, and Sandra González-Bailón. “The Critical
Periphery in the Growth of Social Protests.” PLoS ONE 10, no. 11
(November 30, 2015): e0143611. doi:10.1371/journal.pone.0143611.
13.Noelle-Neumann, Elisabeth. “The Spiral of Silence a Theory of Public
Opinion.” Journal of Communication 24, no. 2 (1974): 43–51.