https://ieeexplore.ieee.org/document/10303852/
The paper studies protest campaigns that consist of both days with protest activity and days without activity. A dynamical agent-based model has been constructed. Numerical experiments showed that repression reduces the surviving probability of the campaign, but moderate repression may increase the turnout for the campaigns that survive.

https://ieeexplore.ieee.org/document/10304037
The role of the Internet as a factor of collective action is now widely recognized in the literature. Social media coverage and, more generally, Internet coverage received significant research attention and have been used to explain various phenomena. However, the effect of Internet regulation policies on collective action is a much less understood subject. We investigate the effects of Internet shutdowns on protest activity in India. We describe several empirical strategies and show how statistical estimates of shutdown effects differ across these strategies. We also propose several modifications to our strategies with the goal of improving the model quality in the future.

The paper introduces a new approach to modeling Internet shutdown during the process of protest mobilization. The central point of the approach is the sequential use of two networks, with different topologies built upon the same set of individuals. Some endogenously set proportion of connections is shared by both networks. A model of protest dynamics is built on the developed approach. Numerical experiments with the model show that the effect of shutdown depends crucially on the degree of anger that triggers the protest campaign. This anger may arise, for example, from contested elections or an act of unjustified repression. The inference from the numerical experiments is that shutdown basically stifles protest activity if the triggering anger is high, and fuels protest activity if the triggering anger is low.

https://ieeexplore.ieee.org/document/9934142
In this paper, we introduce an agent-based model of political communication on social media and use it to trace the impact of nonpolitical messages on the flow of political communication on social network sites. We conduct a numerical experiment to compare the resulting model states. The results indicate that introducing politically neutral content helps alleviate political polarization.

https://www.monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/issue/view/134/70
EN Automated social media accounts, a.k.a. social media bots, have been gaining increasing interest among scholars studying human online behavior in recent years. Despite the abundant literature on bots, their substantive effects remain understudied. This paper bridges the existing gap by developing a realistic computational model of human interactions on Twitter, a popular social media platform, that includes leaders, ordinary users, and bots attached to leaders. First, we employ this model to study the effects of bots with different functions on promoting their leader by gaining them extra followers or retweets. Second, we explore the effects of bots on promoting their leader’s cause through increasing the volume of tweets with the leader’s ideology. We show that bots can be detrimental to the leaders’ personal popularity, whereas the effect on cause promotion depends on the distribution of bots among leaders. These results can be used for developing suitable research designs for further empirical estimation of the effects of bots.
RU В исследованиях политической активности в социальной сетях в последнее время все большее внимание уделяется автоматизированным аккаунтам, более известным как боты. Несмотря на обилие работ, посвященных этому явлению, воздействие ботов на социальную сеть и ее пользователей остается недостаточно исследованным. Данная статья направлена на заполнение этой лакуны и предлагает реалистичную вычислительную модель взаимодействий обычных пользователей, политических лидеров и их ботов в популярной соци- альной сети Twitter. В первую очередь мы используем модель для изучения последствий применения ботов для популяризации лидерского аккаунта с помощью приобретения новых подписчиков и ретвитов. Далее мы исследуем возможности ботов по продвижению лидерской политической позиции благодаря увеличению общего объема публикаций, распространяющих идеологию лидера. Мы показываем, что применение ботов может вредить личной популярности лидеров, в то время как успехи в продвижении идеологической позиции зависят от распределения ботов между лидерами. В дальнейшем данные результаты могут быть использованы для разработки дизайна эмпирической проверки результатов применения ботов.

There is abundant anecdotal evidence that nondemocratic regimes are harnessing new digital technologies known as social media bots to facilitate policy goals. However, few previous attempts have been made to systematically analyze the use of bots that are aimed at a domestic audience in autocratic regimes. We develop two alternative theoretical frameworks for predicting the use of pro-regime bots: one which focuses on bot deployment in response to offline protest and the other in response to online protest. We then test the empirical implications of these frameworks with an original collection of Twitter data generated by Russian pro-government bots. We find that the online opposition activities produce stronger reactions from bots than offline protests. Our results provide a lower bound on the effects of bots on the Russian Twittersphere and highlight the importance of bot detection for the study of political communication on social media in nondemocratic regimes.

Многочисленные исследования указывают на прогрессирующий рост показателей политической поляризации в странах мира в целом, а также ее разновидности - аффективной поляризации. Предшествующие работы, посвященные данной проблеме, опирались почти исключительно на реактивные методы исследования (включая опросы и экспериментальные методики), не позволяющие наблюдать за поведением объектов анализа в естественной среде. В данном исследовании мы предлагаем альтернативный подход, основанный на анализе наблюдаемого поведения пользователей социальных сетей и выявлении ключевых поляризующих расколов путем анализа использования языка вражды в отношении различных целевых групп. Предложена оригинальная методика кодировки текстовых сообщений, включающая два ключевых компонента: операционализированное определение языка вражды как явления, содержащего хотя бы один из трех признаков: оскорбление, дискриминация, агрессия; а также оригинальный гайд для кодирования случаев использования языка вражды. Предлагаемая методика апробируется в работе на эмпирическом материале, включающем более 5000 сообщений, опубликованных в социальной сети ВКонтакте по тематике встреч Президентов России и Беларуси в 2020-2021 гг. Была проведена кодировка собранных данных, и на ее основе проведен анализ, выявивший две устойчивые линии раскола, связанные с внутриполитическими размежеваниями в этих странах и противопоставлением России/Беларуси странам Запада, а также третью, соответствующую противопоставлению по страновому российско-белорусскому признаку и являющуюся специфической для анализируемого массива. Проведенный анализ позволил также выявить макрогруппы объектов языка вражды во временном разрезе. Отметим, что этот результат, как и вообще обращение к динамическим аспектам процесса, были бы труднодоступными для исследования, опирающегося на реактивные методы. Полученные результаты указывают на возможность применения предлагаемой методики к широкому кругу текстовых материалов, а использование методов разведывательного анализа к обработке получаемых данных позволяет избежать ограничений, характерных для опросных инструментов.

В статье представлены результаты эмпирического исследования влияния силового подавления уличных выступлений на политическую коммуникацию в социальных сетях. Опираясь на корпус сообщений, опубликованных в социальной сети «ВКонтакте» в рамках обсуждения серии протестных выступлений, происходивших в Москве летом 2019 г. в преддверии выборов в городскую думу, автор анализирует, как полицейское насилие сказывается на публикационной активности в интернете и востребованности публикуемого контента, фиксируя положительную связь между применением силы со стороны полиции и интенсивностью обсуждения соответствующей акции. По его заключению, помимо всплеска интереса даже не к самым значительным по масштабу акциям, в основе данного эффекта лежит возможность мотивированных пользователей искать и находить дополнительную аудиторию посредством обращения к механизму комментирования. Рассказывая о случившемся в комментариях к нейтральным сообщениям в изначально неполитизированных сообществах, такие пользователи втягивают их в протестную коммуникацию. В случае полицейского разгона число комментариев, составляющих наиболее «демократическую» часть политической коммуникации в новых медиа, открытую даже для пользователей с низким медийным ресурсом, резко возрастает. Одновременно возрастает и их эффективность, в том числе с точки зрения вовлечения в дискуссию новых пользователей, что ведет к распространению ее на страницы, где протестные акции обычно не обсуждаются.
URL: http://politeia.ru/files/articles/eng/Politeia-2022-2(105)-Pages-001-208-24-48.pdf

Исследуется влияние юридических негативных санкций по отношению к участникам протестного движения в Москве в 2019 г. на протестную коммуникацию в социальной сети «ВКонтакте». В ходе исследования корпуса упоминаний протестов и негативных санкций в социальных сетях был оценен масштаб обсуждения судебного преследования в сравнении с обсуждениями самих протестов и очерчены основные факторы, влиявшие на магнитуду коммуникации вокруг различных эпизодов негативных санкций. Оказалось, что освещение уголовного преследования активистов вызывает существенно меньший интерес авторов и читателей, чем обсуждение самих митингов. Всплеска комментаторской активности не происходит, а сама публикационная активность оказывается сконцентрированой в крупных сообществах. Вклад в протестную коммуникацию для санкций против различных фигурантов не был одинаковым: наибольшее влияние оказывалось тогда, когда публичной кампании в защиту подсудимого удавалось вовлечь персон с высоким медиакапиталом либо большое число внешних по отношению к протестному движению людей. В случае, когда вокруг фигуранта было много информационных поводов, интересных только для других активистов, всплеск онлайн-коммуникации оказывался менее заметным. Таким образом, сами по себе юридические негативные санкции не становятся существенным информационным поводом автоматически, но создают потенциал для всплеска протестной коммуникации в случае, если информирование о преследовании дополняется традиционными формами политической мобилизации или вовлечением лидеров общественного мнения.
URL: https://journals.rudn.ru/political-science/article/view/31855

The paper analyses the effects of new information and communication technologies (ICTs) on the protest campaign outcomes in the presence of state repression. We study how various social network topologies work within the agent-based framework of our computational model of protest-repression nexus. Network architectures (“small world” and “preferential attachment”) and their combinations stand for the different communication environments. The latter include both online and offline ties, as Internet-based social media development does not eliminate offline links between people. Our special focus is the network topology which combines offline (“small world” without homophily) and online networks (“preferential attachment” with high homophily). Results of computational experiments demonstrate that Internet-based social media ensure protest campaign survival at any level of repression severity, but lead to the decrease in participants number at high severity. At the same time in offline “small world” network repression boosts participation, but at high severity levels, it suppresses the protest wave completely.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9619181&isnumber=9618975

https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/2027/1623
What is the connection between Russian citizens’ perception of Internet voting and the context of its top down adoption with their readiness to use it? To investigate this question, we use Structural Equation Modeling (SEM) to account for both observed and latent indicators of technology adoption and their linkage with the Internet voting use intent. The authors use survey evidence from VCIOM (2020) and a national survey of Internet users conducted by Online Marketing Intelligence (OMI) company in 2021. This study provides some support to the application of theoretical expectations formulated in the context of Western democracies to the Russian population’s voting technology attitudes. The findings indicate that the use of the Internet is not a robust measure of technology acceptance anymore, and a more nuanced approach to the experiences of Internet usage is needed. Internet users appear to be more concerned about privacy, the possibility of fraud, and external interference than the respondents drawn from the overall population. The authors suggest that it is due to acceptance of risks seeming inevitable and to bigger digital literacy and therefore awareness about the risks posed by voting online.

This research paper aims at learning whether Internet penetration and online censorship affect repression against civil society organization (CSO) capacity to prevent street protest events and/or reduce protest participant numbers in the long term. Although there is a large corpus of studies on the consequences of the Internet and social media development for street protest mobilization, there is little empirical research on whether offline CSO repression works in the age of the Internet and whether this new repression impact is modified by attempts to organize online censorship. I tried to solve this problem with large-N cross-national datasets on protest participation, CSO repression and online censorship as well as on the share of Internet users from 1990 to 2018. I propose a set of hypotheses claiming that repression has a negative unconditional effect on street protest probability and protester numbers, that the Internet penetration makes repression effect less negative or more positive, and that online censorship transforms repression impact into more negative and less positive. I test these hypotheses with pooled linear and logistic regressions weighted by inverse probability of loss to follow-up. The results demonstrate that when the repression effect exists, an uncensored Internet makes the weak repression effect positive and transforms highly severe repression effects from negative to null. Online censorship at a high level of Internet use only removes the positive effect of weak repression. https://www.monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/2023

This work is devoted to the methodology for identifying structurally close objects of the type “country_year” based on a system of indicators characterizing the state capacity 1996–2015. A comparison of clustering methods (including hierarchical clustering) with methods of analyzing patterns based on a pairwise comparison of indicators, ordinal-fixed and ordinal-invariant pattern clustering, is proposed. The possibility of sharing the methods of clustering and pattern analysis to obtain interpretable results from the point of view of political science is demonstrated. Groups of countries with similar development paths by reference years on the basis of a dynamic analysis of patterns are identified. The dynamic change in state capacity (from the point of view of the selected indicator system) of 166 countries of the world is determined.

In recent decades, the focus of civic engagement research has shifted towards studying social environments’ effects on individuals’ decisions on whether to participate in a given activity or not. Online communication has been increasingly influencing the scale of social environments as well as the features of both online and offline interpersonal communications. Surely, then, individuals’ decisions concerning protest mobilization are bound to be affected by network properties. Using a series of ABM models with different network structures, we try to identify the structural factors of networks that can influence individuals who are deciding whether to join a protest. The established research in this field traditionally points to two structural factors: network topology and homophily. To our knowledge, however, the literature has not considered two above-mentioned structural factors in combination. In other words, their joint influence on protest mobilization has not been tested. To fill this research gap, we combine several network topologies with enabled/disabled homophily and examine how the combination influences protest turnout and survival. Numerical experiments show that homophily is positively associated with the survival of the protest, but negatively with its size for any network topology. Since we infer this conclusion from a theory-based computational model, we also propose how empirical testing can be conducted.

https://ieeexplore.ieee.org/document/9600219
In this paper, we present a new agent-based and network-based model of protest campaigns in the presence of repression from the authorities. It includes both rational and socio-psychological factors in the behavior of the protesters. An analytical study of the simplified form of the model (without a network structure) leads to two main findings. First, a protest campaign unfolds successfully, reaching a significant number of participants, only if it overcomes a certain turnout threshold before the start of repression. Second, there exists a critical level of repression's severity, at which the protest campaign will not survive, regardless of the initial number of participants. This threshold occurs when individuals have a relatively high level of risk aversion. A computational experiment has shown that its existence and value do not depend on the network topologies, traditionally explored in the literature - namely Watts-Strogatz, Barabási-Albert, and regular graph. Yet an experiment has also demonstrated that this “repression barrier” can be overcome by more specialized network structures. One of them is the special version of the so-called STAR topology, when the most active and the only agent is linked with all other agents, allows the protest campaign to survive at any rate of repression.

This paper presents a new agent-based model of political communication with the participation of bots - automated social media accounts. It aims to recreate politically significant informational interactions between Twitter users in a controlled environment. Our model incorporates a variety of options and mechanisms including limited attention, heterogeneity in account activity and performance characteristics, limited lifespan of tweets, and preferential attachment network structure. The features of political communication are reflected in the model through the ideological stances of human users and bots, varying tolerance levels, and leadership. We make a detailed description of the algorithms and test them using a computational experiment. The latter expectedly shows that the bots' reach increases in their proportion. More interestingly, it demonstrates substantial variation in the dynamics and levels of the reach of bots depending on the level of polarization and bot warfare.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9600132&isnumber=9600062

https://www.politstudies.ru/article/5789
Значимые политические протесты представляют собой протяженные во времени кампании, включающие множество взаимосвязанных действий протестующих и властей. Между тем используемые в настоящее время для их изучения статистические методы и базы данных более приспособлены для анализа разовых событий, не связанных друг с другом во времени. В статье на обширном материале конкретных исследований рассматриваются две характерных черты такого подхода – феномен “избыточного агрегирования” и проблема “независимых событий”. В первом случае все характеристики протестных эпизодов усредняются по кампании в целом либо по годам или месяцам. Во втором случае исследователи формируют выборку из таких эпизодов в том предположении, что они никак не связаны между собой. И то, и другое приводит к игнорированию внутренней динамики протестных кампаний и не позволяет учесть целый ряд их важных особенностей. Среди них – характер информационной асимметрии между протестующими и представителями властей, опора в принятии решений на информацию о предшествующих этапах (прежде всего, об уровне их массовости), системные эффекты “каскадов” и “пороговых точек” в развитии протестного движения, а также эффекты обучения. Для преодоления указанных методологических проблем мы предлагаем математическую агентно-ориентированную модель, в которой множество потенциальных участников протеста представляется как социальная сеть, а индивиды принимают решения об участии в протестной акции с учетом предшествующих событий. Этот подход рассматривает протестную кампанию как динамически связанную и позволяет формулировать эмпирически проверяемые гипотезы, подкрепляемые результатами модельного эксперимента.
 The most important political protests are long-lasting campaigns where a large number of various interrelated events and actions – both for protesters and for the authorities – intersect. At the same time, empirical research tools – statistical methods and data sets – are more suitable for the study of one-off events, not related to each other in time. In this article, on the broad basis of existing research, the authors demonstrate two characteristic features of this approach – the phenomenon of “over-aggregation” and the problem of “independent events”. In the first case, all parameters of protest episodes are averaged over the campaign as a whole, or over years or months. In the second case, researchers tend to form a sample of such episodes on the assumption that they are not related to each other. Both of these perspectives lead to the internal dynamics of protest campaigns being ignored, failing to take into account a number of their important features. Among such features are the nature of information asymmetry between protesters and authorities, decision-making based on information about the previous protest events (their size on the first place), the systemic effects of “cascades” and “tipping points” in the development of the protest movement, and the effects of learning. We propose agent-based mathematical model to solve these methodological problems and to depict these dynamics. In the model we present the set of potential protesters as a social network; individuals make decisions about participation in “today’s” protest event on the basis of previous events. This approach considers a protest campaign as a chain of events, and enables empirically testable hypotheses to be formulated inferred not only from theory but also from the results of model experiment.

В статье представлены «линии напряжения» в научных дискуссиях, посвященных влиянию информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на трансформацию гражданского и политического активизма, в том числе в их проекции на материалы тематического номера журнала. Скорость развития интернета и мобильных технологий настолько высока, а общественно-политические эффекты этого процесса столь многообразны, что это порождает противоречия в оценках современных исследователей. В статье раскрываются такие дискуссионные линии, как эффекты сильных и слабых связей в цифровых коммуникациях интернет-пользователей, вопросы конвергенции формальных структур реальной среды и неформальных структур виртуального пространства, противопоставления традиционного и цифрового гражданского активизма и др.
Эти линии дискуссий порождают сопутствующие вопросы научной повестки. Привносят ли ИКТ новое качество в структуры мотивации гражданского и политического активизма? Стимулируют ли они последние за счет снижения издержек коммуникации или переводят их в русло наименее «затратных» и рискованных форм, порождая массовый слактивизм? Способствуют ли ИКТ расширению гражданского диалога за счет вовлечения более широкого спектра индивидов (а следовательно, и мнений) или ведут к фрагментации, появлению «замкнутых циркуляций» мнений внутри эхо-камер?
Анализ ответов на поставленные вопросы позволил сделать несколько заключений. Перспективным трендом в научной дискуссии вокруг влияния ИКТ на трансформацию гражданского/политического активизма станет переход от уровня анализа «или/или» к уровню «и/и», то есть эволюция от противопоставления эффектов к пониманию их многообразия и связанных с ними контекстов. Более востребованными будут эмпирические стратегии, работающие как с реальной, так и с цифровой средами, в последнем случае — с использованием больших данных. Эффективное построение таких стратегий может быть в значительной мере обеспечено методами математического и численного моделирования.

http ://inion.ru/ru/publishing/zhurnaly-iz-perechnia-vak/politicheskaia-nauka/arkhiv/2021-1-matematicheskie-metody-v-politicheskoi-nauke/kak-informatcionno-kommunikatcionnye-tekhnologii-meniaiut-trendy-v-modelirovanii-politicheskikh-protcessov-k-agentnomu-podkhodu/
Развитие информационно-коммуникационных технологий и вычислительной техники приводит к расширению инструментария для моделирования политических процессов. Если в предыдущие десятилетия математические модели разрабатывались в основном в теоретико-игровой постановке, то сегодня появляется все большее количество работ, реализующих агентное (агентноориентированное, agent-based) моделирование. Этот тренд вполне закономерен. Произошли изменения в политическом участии и в формах коллективного взаимодействия индивидов и групп, индуцированных цифровыми технологиями. Исследователями разработаны теоретические подходы к проблематике политического участия, делающие акцент на формах сетевого взаимодействия и реализующих логику bottom-up, обосновывающую макросвойства системы из характеристик и взаимодействия отдельных агентов. Тем самым сформировались теоретические основы для агентного подхода к моделированию, который принимает наиболее многообещающую форму в сетевом дизайне. Этот подход, однако, потребовал более сложного, чем принято в господствующей ранее теоретикоигровой парадигме, описания мотивации индивидов в плане принятия решений об участии. Один из ключевых моментов состоит в том, что мотивация оказывается увязанной с сетевым положением агентов ввиду того, что индивид ориентируется на совершенные ранее действия своих соседей по сети. Таким образом, течение политического процесса определяется не только свойствами и решениями его участников, но также типом связывающей их сетевой архитектуры. В изучении моделей такого типа особую роль играет вычислительный эксперимент, в рамках которого варьируются параметры модели. Рассматриваются две основные стратегии такого эксперимента: поиск по решетке и метод Монте-Карло. Перспективы агентного моделирования в сетевом дизайне включают в себя исследование динамики политических процессов с учетом структур доверия и социального капитала, а также ресурсов и механизмов коллективного действия.

http://politeia.ru/content/arhiv-zhurnala/3-2021/https://doi.org/10.30570/2078-5089-2021-102-3-172-194
Несмотря на растущий интерес исследователей к влиянию автоматизированных аккаунтов социальных медиа (интернет - ботов) на процессы политической коммуникации и мобилизации в онлайн - среде, степень их эффективности и механизмы использования остаются слабо изученными. Одна из причин дефицита общего концептуального понимания и конкретных результатов состоит в стремлении исследователей решить проблему сугубо эмпирическим путем, без попыток соединить анализ данных с математическим и вычислительным моделированием. Проанализировав существующий опыт построения такого рода моделей, авторы предлагают собственную разработку, базирующуюся на теории «спирали молчания». Ключевыми особенностями представленной ими модели, отличающими ее от имеющихся аналогов, являются: (а) фиксация различий в мотивации и «стоимости» выражения протестной и лояльной позиций; (б) включение в механизм «спирали молчания» «эффекта партнера»; (в) использование нейрологической схемы принятия решений, согласно которой один и тот же стимул может побуждать к действию и быть сдерживающим фактором. На основе серии численных экспериментов с моделью авторы демонстрируют, что при мобилизации оппозиционеров боты наиболее эффективны в ситуации, когда мотивированный к политическому участию индивид не проявляет активности, поскольку его локальное социальное окружение не разделяет его взглядов. В этом случае появление бота - единомышленника способно разрушить созданную этим окружением «спираль молчания», тем самым стимулировав данного индивида к открытому выражению своей позиции. Напротив, при мобилизации лоялистов боты наиболее эффективны применительно к слабо мотивированным индивидам. Построенная авторами модель не только позволяет по - новому оценить эффекты ботов, но и проливает свет на то, как - в рамках политической коммуникации и мобилизации в социальных сетях - принимают решения люди.

http://inion.ru/ru/publishing/zhurnaly-iz-perechnia-vak/politicheskaia-nauka/arkhiv/2021-1-matematicheskie-metody-v-politicheskoi-nauke/metody-nauk-o-dannykh-v-politicheskikh-issledovaniiakh-analiz-protestnoi-aktivnosti-v-sotcial-nykh-setiakh-data-science-methods/
Появление и рост популярности социальных сетей, а также растущая цифровизация, проникающая в разнообразные сферы экономики и общества, оказали существенное влияние на сферу политики в целом и на процессы политической мобилизации и коммуникации в частности. Методологический арсенал политической науки также оказался затронут указанными трансформационными процессами и начал пополняться новыми подходами и методами, предложенными в рамках недавно возникшей области знания, получившей название наук о данных. В статье предложен обзор ключевых инноваций в методологии исследований политической мобилизации в социальных сетях, которые были заимствованы из области наук о данных. Авторы подробно рассматривают методы обучения с учителем и без учителя и обсуждают их применимость для автоматизированного сбора данных в почти реальном времени и анализа собранных данных о протестной активности. В контексте методов обучения с учителем особое внимание уделяется методам преодоления переобучения с помощью регуляризации и выбору гиперпараметров с помощью кросс-валидации. В рамках обучения без учителя рассматриваются методы тематического моделирования и методы анализа социальных сетей. Преимущества и недостатки обсуждаемых методов иллюстрируются примерами из современных политических исследований, опубликованных в ведущих рецензируемых журналах. В заключение обсуждаются новейшие методные разработки наук о данных, до сих пор не получившие своего применения в исследованиях политической мобилизации, обладающие высоким аналитическим потенциалом (включая методы с частичным обучением, использование машинного обучения для каузального анализа и использование векторного представления текстов)
The advent of social media and increased digitization of social processes have had a dramatic impact on politics and, particularly, on political mobilization and communication. The political science methodology and toolkit have also adapted to these changes and absorbed a variety of new approaches and methods from the burgeoning field of data science. This paper provides an overview of some of the key methodological innovations to the political science toolkit drawn from data science and discusses the advantages and limitations of these new methods for studying protest activity and political mobilization in social media. We focus on supervised and unsupervised learning as two major groups of methods that can be applied to either facilitate data collection in almost real time or the analysis of big data on protest activity. We discuss overfitting, regularization, and hyperparameter selection via cross-validation in the context of supervised methods, and present topic modeling and social network analysis techniques within unsupervised methods. The strengths and weaknesses of these methods are illustrated with references to recent articles published in peerreviewed journals. We conclude the paper with a discussion of the emerging methods that have not been used in political mobilization research yet and are open for further exploration by political scientists.

In this paper we present the results of computational experiments based on a novel agent-based communication model of Twitter activity. The model was designed specifically for analyzing the dynamics of communication between competing ideological positions, which sets the model apart from existing modelling literature. The model incorporates network structures into an agent-based framework; the nodes of the network represent regular users and political leaders. We also introduce network characteristics specific to Twitter, such as following and recommendations, the ability to view and retweet messages etc. Our model allows us to evaluate the effect of opinion and preference polarization, network homophily, radicalization of opinion leaders and user tolerance. In this study we specifically focus on radicalization and user tolerance. Based on 30 000 computational experiments, we show that changing user tolerance toward competing ideological positions changes substantively the propensity of opinion leaders to radicalize.
https://ieeexplore.ieee.org/document/9261517

http://ceur-ws.org/Vol-2795/paper1.pdf
Over the last 30 years, numerous studies have shown that repression can de-crease, increase, or have some kind of a nonlinear or mixed impact on the intensity of protest. This problem is usually referred to as the “protest-repression nexus” or the “punishment puzzle”, and it is still not resolved. The mathematical and computational model that we present in this paper is intended to shed new light on the causes of puzzling contradictions in empirical results. Building upon micro-level approach to political participation, we demonstrate that the reaction of protesters to repression can be dramatically different under the virtually same conditions. We show that an increase in repression levels leads to a more pronounced division between two possible outcomes of a contentious political event: successful protest and failed protest. The model highlights the importance of the intensity of the government’s repressive reaction to protests. The more disproportionate (“nervous”) this reaction is, the less stable the situation becomes. The latter means that the protest will either be suppressed or become extremely massive, but it is unlikely to remain moderate. Both findings are qualitatively similar and emphasize our general finding: the suppression of protest makes its further course less predictable. Methodological contribution of the paper is that our model allows for accounting both fueling and stifling effects of repression on participation within the same model specification

https://ieeexplore.ieee.org/document/9247729
The paper is dedicated to contemporary developments in agent-based modeling of protest with regards to social media activity. We propose a mathematical model of user activity on Twitter, taking into account the ideology of users when sharing (retweeting) political messages and memes.

https://doi.org/10.1109/MLSD49919.2020.9247750
This paper explores the relationship between the characteristics of a street protest and its effectiveness. We propose a new approach to solving the problem through the use of a combination of several statistical techniques: the logistic regression models with mixed effects from the Frequentist approach, the hierarchical modeling from the Bayesian approach, the propensity score matching from the Quasi-experimental approach.

https://www.politstudies.ru/article/5789
Значимые политические протесты представляют собой протяженные во времени кампании, включающие множество взаимосвязанных действий протестующих и властей. Между тем используемые в настоящее время для их изучения статистические методы и базы данных более приспособлены для анализа разовых событий, не связанных друг с другом во времени. В статье на обширном материале конкретных исследований рассматриваются две характерных черты такого подхода – феномен “избыточного агрегирования” и проблема “независимых событий”. В первом случае все характеристики протестных эпизодов усредняются по кампании в целом либо по годам или месяцам. Во втором случае исследователи формируют выборку из таких эпизодов в том предположении, что они никак не связаны между собой. И то, и другое приводит к игнорированию внутренней динамики протестных кампаний и не позволяет учесть целый ряд их важных особенностей. Среди них – характер информационной асимметрии между протестующими и представителями властей, опора в принятии решений на информацию о предшествующих этапах (прежде всего, об уровне их массовости), системные эффекты “каскадов” и “пороговых точек” в развитии протестного движения, а также эффекты обучения. Для преодоления указанных методологических проблем мы предлагаем математическую агентно-ориентированную модель, в которой множество потенциальных участников протеста представляется как социальная сеть, а индивиды принимают решения об участии в протестной акции с учетом предшествующих событий. Этот подход рассматривает протестную кампанию как динамически связанную и позволяет формулировать эмпирически проверяемые гипотезы, подкрепляемые результатами модельного эксперимента. 

https://www.politstudies.ru/files/File/2020/2/Polis-2020-2-Akhremenko.pdf
Социальные сети способны аккумулировать и концентрировать протестный потенциал, который может затем выплескиваться на улицу. Сетевые связи между индивидами в онлайн-среде родственны связям в физической реальности, и их структура может оказывать влияние на распространение как информации о протесте, так и протестного поведения. Цифровые платформы способны выступать центральными площадками формулирования коллективных целей и идентичностей. Эти положения, сформулированные на основе проведенных ранее исследований, стали отправной точкой настоящей работы, сосредоточенной в ее эмпирической части на венесуэльском сегменте сети Twitter. “Элементарными единицами” протестной активности в Twitter являются отдельные сообщения (твиты), некоторые из которых мультиплицируются (retweet) и достигают аудитории национального масштаба. Именно эти, наиболее популярные твиты играют наибольшую роль в формировании протестного потенциала. Но какие твиты становятся популярными? Те, что написаны авторами, занимающими лучшую позицию в сетевой структуре, или те, которые имеют более яркое, насыщенное содержание? Мы формализовали эту альтернативу, выделив две группы показателей: одну составили индикаторы сетевой позиции автора, другая же характеризует содержание твита. В качестве зависимой переменной выступает количество ретвитов. Проанализировав более 5,7 млн уникальных твитов с использованием современных подходов и методов науки о данных (регрессия с LASSO-регуляризацией, скользящий контроль и др.), мы выявили, что показатели первой группы имеют существенно большее значение. Поскольку в политической онлайн-коммуникации в последние годы значимую роль играют боты (автоматизированные аккаунты, способные, в частности, делать ретвиты), то мы провели дополнительный анализ, “вычистив” из совокупности ретвитов те из них, которые сделаны ботами. Результат оказался в этом случае тем же, что и для исходной выборки: сеть важнее текста. Сетевая позиция автора, ассоциируемая с его популярностью (в особенности – его популярностью среди популярных пользователей), играет гораздо более значимую роль для распространения твита, чем его содержательные характеристики.

https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46208981
На материале политического кризиса в Венесуэле (2019) рассматриваются факторы наибольшей популярности протестных сообщений (твитов) в социальной сети Твиттер. Методологически исследование развивает представление теории SIMCA (Social Identity Model for Collective Action) о том, что содержащиеся в социальной среде факторы оказывают мобилизующее воздействие на индивида посредством таких психологических антецедентов, как гнев, вера в способность добиться желаемых целей (efficacy belief) и протестная идентификация. На основе созданной участниками проекта базы данных, включающей более 5,7 млн твитов, сформированы три коллекции наиболее популярных сообщений, соответствующих трём названным психологическим антецедентам: а) «гнев», б) «вера в успех» (включая международную поддержку), в) протестная идентификация. Их анализ показал, что наибольшей мобилизующей силой обладает апелляция к вере в успех протестной кампании.

https://www.ogt-journal.com/jour/article/view/627
Полноценный анализ протестной активности в XXI в. невозможен без учета сложной взаимосвязи между онлайн- и офлайн-поведением различных акторов. Социальные медиа и, более широко, все интернет-пространство становятся площадкой для новых форм состязательной политики и делают возможными формы поведения, трансформирующие классические методы протеста. При этом цифровые площадки не являются нейтральными по отношению к самой коммуникации: взаимодействие пользователей в Сети имеет свои особые законы и свойства, которые сказываются на том, как различные акторы пытаются коммуницировать в онлайн-пространстве и каких успехов они в этом достигают. Данная работа направлена на исследование воздействия количественных характеристик стилистики публикаций на коммуникацию вокруг протестного движения в социальных сетях. В набор использованных характеристик вошли средняя длина слова в постe, число слов в посте, отношение числа знаков вопроса к числу слов в посте, отношение числа восклицательных знаков к числу слов в посте, отношение числа скобок к числу слов в посте, фиктивная переменная на наличие разницы между числом открывающих и закрывающих скобок. С помощью регрессионного анализа на выборке оригинальных постов из социальной сети «ВКонтакте» за 2018 г. авторы обнаружили, что количественные показатели стилистики текста являются статистически значимыми факторами, которые влияют на успешность продвижения постов, включенных в политическую коммуникацию. Тем не менее при попытке использовать данные предикторы для объяснения изменчивости широты и активности протестной коммуникации в различных контекстах объяснительная сила данных показателей оказалась незначительной.

https://ieeexplore.ieee.org/document/8910999
In this paper, we propose an agent-based model of protest participation. We take into account latent factors, such as individual anger with the system and group belief in the protest's success, as well as the risk of repression. We run a number of experimental simulations and look at distributions of protester numbers under various initial conditions.

There is a striking opposition within the current discourse on Russia’s position in the world. On the one hand, there are well-known arguments about Russia’s “weak hand” (relatively small and stagnating economy, vulnerability to sanctions, technological backwardness, deteriorating demography, corruption, bad institutions, etc.). On the other hand, Russia is accused of “global revisionism”, attempts to reshape and undermine the liberal world order, and Western democracy itself. There seems to be a paradox: Russia with a perceived decline of major resources of national power, exercises dramatically increased international influence. This paradox of power and/or influence is further explored. This paper introduces a new complex Index of national power. On the basis of ratings of countries authors compare the dynamics of distribution of power in the world with a focus on Russia’s national power in world politics since 1995. The analysis brings evidence that the cumulative resources of Russia’s power in international affairs did not increase during the last two decades. However, Russia’s influence in world politics has significantly increased as demonstrated by assertive foreign policy in different parts of the world and its perception by the international political community and the public. Russia remains a major power in today’s world, although some of its power resources are stagnating or decreasing in comparison to the US and rising China. To compensate for weaknesses Russia is using both traditional and nontraditional capabilities of international influence.
URL: https://www.schoeningh.de/view/journals/rupo/4/2/article-p137_137.xml

Computational propaganda and the use of automated accounts in social media have recently become the focus of public attention, with alleged Russian government activities abroad provoking particularly widespread interest. However, even in the Russian domestic context, where anecdotal evidence of state activity online goes back almost a decade, no public systematic attempt has been made to dissect the population of Russian social media bots by their political orientation. We address this gap by developing a deep neural network classifier that separates pro-regime, anti-regime, and neutral Russian Twitter bots. Our method relies on supervised machine learning and a new large set of labeled accounts, rather than externally obtained account affiliations or orientation of elites. We also illustrate the use of our method by applying it to bots operating in Russian political Twitter from 2015 to 2017 and show that both pro- and anti-Kremlin bots had a substantial presence on Twitter.

https://doi.org/10.17976/jpps/2019.03.04
https://www.politstudies.ru/article/5523
В предыдущей статье журнала (№ 2-2019) авторами были предложены и обоснованы теоретико-методологические основания концепта государственной состоятельности и соответствующий набор индикаторов для исследования многомерной природы этого концепта: уровень военных расходов и агрегированный показатель контроля над насилием внутри страны, показатель собираемости подоходных налогов и совокупных доходов государственного бюджета, а также качество управленческих институтов и показатель легальной экономики. В настоящей статье с опорой на полученные ранее результаты авторы концентрируют внимание на эмпирических задачах измерения государственной состоятельности. Для этого ими привлекались многомерные статистические методы (иерархической кластеризации) и были критически проанализированы недостатки других подходов (методов снижения размерности, агрегирования, рейтингования) применительно к массиву собранных данных. Вкладом авторов в научную дискуссию является одна из первых попыток альтернативного эмпирического тестирования индекса государственной состоятельности и выделение восьми устойчивых структур, характерных для отдельных групп стран и получаемых в результате многократного применения процедуры кластеризации с соответствующими параметрами (кластеры “Успешное развитие”, “Второй эшелон”, “Индивидуальные траектории”, “Ресурсная игла”, “Аутсайдеры”, “На грани провала”, “Восходящие гиганты Азии” и “Вариации постсоветских траекторий”). Несмотря на условность полученных кластеров (ввиду специфики использованного метода, позволяющего “настраивать” масштабы подобных структур), в целом они раскрывают типологически сходные варианты государственного развития, учитывающие специфику исторических обстоятельств, внутренние и внешние условия и принимаемые национальными элитами стратегические решения

https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/705
Фокус работы связан с ре­акцией в социальных сетях на репрес­сии против протестующих со стороны правоохранительных органов. Будучи практически неисследованной, данная тема рассматривается нами на пересечении двух крупных направлений изучения протестной политики: во-первых, взаимосвязи между репрессиями и протестной активностью и, во-вторых, роли социальных сетей в динамике про­теста. Опираясь на анализ существующих теорий, мы предположили, что обсуждение подавленной акции будет более широким и привлечет больше внимания пользователей, чем обсуждение акции, прошедшей мирно. Кро­ме того, полагаем, что насильственный характер подавления акции протеста будет выводить ее обсуждение за пре­делы круга политических единомыш­ленников. Для проверки сформулиро­ванных гипотез мы обратились к двум протестным акциям, которые имели место с разницей менее чем в неделю и характеризовались пересекающимся составом организаторов, но проходи­ли по принципиально различающимся сценариям. Первая акция, «митинг в за­щиту интернета» / «митинг против бло­кировки Telegram» произошла 30 апреля 2018 г. Вторая протестная акция, «Он нам не царь», была приурочена к инаугурации В. Путина на четвертый срок и прошла 5 мая 2018 г. Для иссле­дования были собраны все публично доступные сообщения (оригинальные посты, репосты, комментарии) из со­циальной сети «ВКонтакте» за период с 29 апреля по 2 мая и с 4 мая по 7 мая 2018 г., содержавшие слово «митинг» в любой форме. Данные были иссле­дованы методами сетевого анализа и описательной статистики. Показа­но, что акция, подавленная полицией, вызвала более широкое обсуждение в социальных сетях и за счет большего резонанса в комментариях, и за счет более продолжительного и широкого обсуждения в оригинальных постах. Равное число авторов, обсуждавших обе акции, сгенерировало большее число постов про акцию, подавленную полицией. Посты, посвященные об­суждению этой акции, имели большую вероятность вызвать «затратную» ре­акцию пользователей. Обсуждение ак­ции, подавленной полицией, оказалось более централизованным, а коммуникации вокруг нее — более плотными. Эти результаты подтверждают сформулированные гипотезы. Применение насилия со стороны сил правопорядка способствует как расширению числа активно вовлеченных пользователей, так и углублению взаимодействия между ними и улучшению «качества» их участия.

https://ieeexplore.ieee.org/document/8551925
In this paper, we propose a theory-based measure of alertness, the ability of a protest event to facilitate further contentious activity and attract higher numbers of protesters for further events. Our measure allows to pinpoint key features of contentious events and distinguish protest that leads to political instability. We use political protest in Ukraine as an empirical example to demonstrate our measure's sensitivity to protest scale, activity and the nature of protesters' demands