Проект РНФ 20-18-00274 (рук. А.С. Ахременко, 2020-2024)

Настоящий проект посвящен анализу трансформации протестной политической мобилизации под влиянием новых коммуникационных технологий. Мобилизация рассматривается как динамический процесс, развивающийся одновременно и в «физическом» (офлайновом), и в «сетевом» (онлайновом) пространстве.
Изучаются три фундаментальных исследовательских вопроса:
1. Какие структурные свойства онлайн-коммуникации имеют ключевое значение для протестной мобилизации, как именно реализуется это влияние?
2. Каков механизм взаимного влияния и функционирования обратных связей в системе онлайновых и офлайновых компонент протеста?
3. Как новые коммуникационные технологии меняют систему индивидуальных мотивов протестной активности?

Интернет создает специфическую среду протестной активности, никоим образом не являющуюся «зеркальным» отражением физической реальности, а соединенную с ней сложной системой обратных связей и даже способную функционировать автономно. Поэтому, несмотря на то, что теории «классического» протеста остаются важными отправными точками, но они должны быть переосмыслены с учетом новых реалий и с опорой на новый эмпирический материал.

Некоторые закономерности «однонаправленного» влияния уличной активности на онлайновую или наоборот могут быть выявлены и изучены статистическими методами (например, влияние уровня онлайн-активности перед митингом на численность участников этого митинга; или влияние уровня репрессий против митингующих на последующую онлайн-активность). Такие подходы широко используются в социальных науках.
В противоположность этому, анализ взаимовлияний и обратных связей при наличии последовательности событий либо протяженного во времени протеста (а не разового однодневного митинга) требует построения теории, учитывающей динамику распространения активности в интернете и формирование мотиваций, а также использующей математическое моделирование для формализации аргументов и построения численных оценок. Это обусловливает как содержательную, так и методологическую новизну проекта.

Данная проблематика вызывает растущий интерес исследователей не только ввиду волны протестов, прокатившейся по миру, и не только потому, что этот тренд крайне актуален для современной России, но также поскольку информационные технологии предоставляют новые возможности для сбора эмпирического материала. Кроме того, в ходе реализации проекта будут собраны массивы больших данных, связанных как с сетевой, так и с «уличной» протестной активностью. Математические и компьютерные модели, которые разрабатываются в рамках проекта, станут не только инструментом генерации и тестирования гипотез, но и инструментом прикладного политического анализа.

Поэтому решение обозначенной проблемы внесет вклад в актуальное и интенсивно развивающееся направление междисциплинарных исследований, сфокусированное на актуальном для большинства политических систем объективном (происходящем в реальном мире) процессе.

Проект РФФИ 18-011-01134 (рук. А.С. Ахременко, 2018-2020)


В рамках проекта построен комплекс математических моделей, на основе политической теории и поведенческой психологии связывающих протестное поведение индивидов на микро-уровне с макро-характеристиками напряженности в обществе.
Основная модель описывает динамику протестной активности на основе анализа склонности индивида к участию в протесте с учетом его протестной установки, формируемой в долгосрочной перспективе уровнем напряженности внутри общества (отражена в модели мерой эффективности социальных взаимодействий) и оценкой индивидом общественного благосостояния по сравнению с референтными странами («референциальная» мера недовольства). Кроме того, модель учитывает краткосрочные факторы, регулирующие протестное поведение: текущую численность протестующих и строгость репрессий со стороны властей. Для измерения эффекта краткосрочных факторов была разработана мера т.н. «алертности» протестной акции, отражающая динамику распространения информации о протесте во времени.
Для верификации модели была проведена серия численных экспериментов, в ходе которых фиксировалось влияние ключевых параметров на динамику протестной активности. Результаты эксперимента продемонстрировали наличие взаимосвязи между протестным поведением и силой государственных репрессий и стали основой для ключевой гипотезы исследования: усиление репрессий со стороны государства, во-первых, повышает неопределенность исхода протеста; во-вторых, ведет к поляризации возможных сценариев развития протестных акций.

Проект Российского общества политологов на осуществление исследований от 14 февраля 2022 года. (рук. М.В. Хавроненко, 2022)

Проект РНФ 21-78-00079 (рук. Д.К. Стукал, 2021)

Данный проект посвящен разработке и реализации методологии оценки устойчивости пользователей русскоязычного сегмента социальных сетей к политическим воздействиям со стороны неаутентичных пользователей. Решение этой научной проблемы потребует ответа на три фундаментальных научных вопроса:
- Каково влияние политических ботов и троллей на содержание и интенсивность публичной политической онлайн коммуникации? Ответ на этот вопрос позволит выявить конкретные формы и каналы влияния политических ботов и троллей на политическую онлайн коммуникацию.
- Какие социально-политические характеристики пользователей социальных медиа обусловливают их способность распознавать ботов и троллей? Ответ на этот вопрос внесет вклад в современную литературу о методологии детекции неаутентичных пользователей, которая в значительной степени опирается на методы классификации и использование размеченных данных.
- Какими социально-политическими факторами обусловливаются различия в реакции пользователей на активность политических ботов и троллей? Ответ на этот вопрос позволит выявить политико-психологические факторы, оказывающие влияние на эффективность политических ботов и троллей как инструментов воздействия на формирование публичных мнений в социальных медиа.

Проект РФФИ-ЭИСИ 21-011-31340-опн, (рук. Д.К. Стукал, 2021-2022).


В рамках проекта разрабатывалась модель анализа аффективной политической поляризации в социальных медиа России и Беларуси, основанная на фиксации элементов языка вражды в онлайн-дискурсе вокруг значимых общественно-политических тем, а также методика исследования языка вражды в политических дискуссиях в сети Вконтакте. Разработанная модель опирается на нереактивные методы анализа и развивает новейшие подходы к исследованию аффективной поляризации, опирающиеся на изучение использования языка вражды. Предложенная методика анализа языка вражды носит двухэтапный характер: машинный сбор данных по тематическому принципу и ручное выявление сообщений, содержащих факты использования языка вражды. Ручное выявление сообщений опирается на оригинальный протокол кодирования.
Предложенные модель и методика анализа были использованы для количественной оценки динамики аффективной политической поляризации в России и Беларуси в 2020 – 2021 гг. на эмпирическом материале 5,5 тыс. комментариев к постам в социальной сети ВКонтакте, посвященным тематике переговоров президентов В.В. Путина и А.Г. Лукашенко в сентябре 2020 – сентябре 2021 гг. Анализ динамики был проведен в разрезе ключевых макрогрупп объектов языка вражды. Было показано, что более 60% случаев использования языка вражды приходится на политико-идеологическую макрогруппу объектов, в то время как на вторую по численности национально-территориальную макрогруппу объектов приходится до 31% кейсов использования языка вражды. Проведенный анализ позволил выявить основные линии раскола, порождающие аффективную политическую поляризацию. К ним относятся расколы лоялисты vs оппозиция, противопоставление России/Беларуси странам Запада, а также противопоставление россиян и белорусов.

Проект РФФИ-ЭИСИ 21-011-32120-опн (рук. В.Е. Беленков; 2021-2022).

Предметом исследования были возможности государств влиять в долгосрочном периоде на численность участников уличных протестов посредством применения негативных санкций против организованных групп активных граждан (организаций гражданского общества).
Учитывая, что положительный эффект негативных санкций на параметры протестной активности чаще обнаруживается исследователями в краткосрочном периоде (от нескольких дней до нескольких месяцев), когда действуют механизмы, связанные с мобилизующей эмоцией гнева и каскадных эффектах, было предположено, что в долгосрочном периоде эффект негативных санкций может оказаться отрицательным. Сформулированы гипотезы об отрицательном влиянии негативных государственных санкций против организаций гражданского общества на параметры уличной протестной активности более чем через год после их применения.

Проект РФФИ - ЭИСИ 21-011- 32133 (рук. С.А. Жеглов, 2021-2022),


Проект посвящен исследованию динамики протекания протестной кампании. Большинство современных исследований упускает динамический характер протестных кампаний, и в рамках работы мы были нацелены на поиски паттернов развития протестных кампаний.
На первом этапе мы обратились к получению «идеальных» паттернов протекания протестных кампаний. Для решения этой задачи была разработана теоретическая и математическая модель реакции властей на протестующих, которая была нами имплементирована в существующую вычислительную модель протестной мобилизации. Разработанные нами с опорой на анализ литературы механизмы реакции власти на протест отражают различные стратегии, которые могут применять власти для снижения протестной активности, ориентируюсь на численность протестующих. Обновленная за счет этого вычислительная модель протестной мобилизации становится уникальной в заданном исследовательском поле, поскольку впервые позволяет эндогенизировать репрессии: реакция властей на протест, как и численность протестующих, начинает вытекать из решений агентов в ходе симуляции, а не остается неизменной на всем протяжении симуляции.
Были проведены две серии вычислительных экспериментов. В рамках первой серии экспериментов модель проверялся на устойчивость варьированием технических констант. Вторая серия экспериментов была нацелена на получения симулированных данных развития протестных кампаний. Для дальнейшего анализа были отобраны векторы с динамикой численности протестующих и реакцией властей. На основе полученных данных с помощью применения различных методов кластерного анализа временных рядов был обнаружен ряд паттернов.
Для последующей эмпирической верификации обнаруженных паттернов нами на основе существующей базы данных протестных событий была собрана база данных о протестных кампаниях, что позволило нам получить набор данных, аналогичный тому, который удалось получить в рамках проведения вычислительных экспериментов. На собранных данных были применены те же методы кластерного анализа для обнаружения паттернов протекания протестных кампаний, которые были обнаружены нами на симулированных данных.

Проект РФФИ-ЭИСИ 20-011-31351-опн, (рук. А.С. Ахременко, 2020-2021)

Проект посвящён исследованию эффективности воздействия автоматизированных Интернет-аккаунтов (ботов) на политическую мобилизацию в онлайн-среде. Для решения этой задачи мы построили агент-ориентированную вычислительную модель, в которой впервые в научной литературе в модель заложены различные механизмы использования ботов со стороны конкурирующих политических сил (например, власти и оппозиции). Модель описывает решения агентов-людей (сторонников власти или сторонников оппозиции) о том, следует ли им открыто высказать свою политическую позицию в обсуждении политической проблемы со своим непосредственным сетевым окружением, в которое в социальных медиа могут входить и боты. Открытость или закрытость позиции зависит от латентной позиции человека, представляющей собой сумму установки, характеризующей фиксированную предрасположенность индивида к проявлению своей позиции, и динамической компоненты, равной разнице между мотивами к открытию и закрытию позиции. Эти мотивы определяются различным образом для людей-лоялистов и людей-оппозиционеров. Величина мотива к открытию позиции для любого человека положительно зависит от открытых единомышленников в его сетевом окружении (и отрицательно – от количества открытых оппонентов), а для оппозиционера – также от уровня гнева из-за первопричины политического конфликта и из-за репрессий за выражение позиций. Величина мотива к закрытию позиции для оппозиционера положительно связана с суровостью репрессий, а для лоялиста равна нулю. Человек открывает свою позицию, если его латентная позиция превышает порог, который существенно понижается, если в его сетевом окружении есть хотя бы один сосед с такой открытой позицией. Боты всегда открыто выражают заданную позицию.

Грант «Российского общества политологов» на осуществление исследований от 21 декабря 2020 года. (рук. М.В. Хавроненко, 2020-2021)

In recent years social bots became one of the most popular political manipulation methods to change public opinion on the Internet. Traces of social bots’ usage were found not only in authoritarian but also in democratic countries, and these accounts, by imitating ordinary people, were able to spread disinformation and suppress opposition agenda all around the world. Despite the prevalence of publications and articles in various newspapers and scientific journals focusing on the results of the social bots’ interference, seldom reports explain the process by which social bots, while being outcasts at first, are able to spread fake messages all over the network. Therefore, the aim of this study is to examine the factors which contribute to the process of social bots’ intervention and radicalization of the Net by creating and analyzing an agent-based model of political communication. Bounded rationality, the spiral of silence, and echo chambers concepts are used as a theoretical foundation of our model. The results suggest that Social bots can significantly change the users’ political position. It requires at least 10% of political bots from one side and no bots from the other to completely radicalize the network over long periods of time. There are 2 main polarization scenarios: (1) even radicalization of the social network with a layer of neutral ordinary users between polarized groups and (2)complete radicalization of the Network with oppositional leaders being ostracized. As for the role of initial connectivity between users, with a greater number of users’ connections, social bots’ infection rate becomes slower but they form more stable networks of supporters when the final quantity is less dependent on random factors.

Проект РФФИ 20-311-90078-Аспиранты (И.Б. Филиппов, 2020)

По мере цифровизации политической и медийной систем общества, протестная онлайн-коммуникация становится всё более важным аспектом функционирования протестного движения в целом. Сайты-социальные сети являются ключевой площадкой, где формируется реакция общества на применение правящим режимом санкций по отношению к участникам протестного движения. Несмотря на это, на данный момент воздействие применения различных санкций на коммуникацию в социальных сетях изучено мало: исследования ограничивались только эффектами полицейского насилия. Данное исследование фокусируется на коммуникации в самой популярной социальной сети России – социальной сети «Вконтакте» – во время московских протестов 2019 года и последовавших судебных процессов над некоторыми участниками этих протестных акций. Эти протесты были длительными, однородными с точки зрения организаторов, и на разных временных промежутках вызывали различную реакцию со стороны полиции и следственных органов. Таким образом, они представляют уникальную возможность эмпирически оценить влияние на протестную коммуникацию различных типов санкций – от полицейского насилия до уголовного преследования, при том что вариация иных переменных оказывается ограниченной. Для анализа изменений в коммуникации использованы количественные методы из разных областей анализа данных: методы классической статистики для анализа макро-параметров, методы сетевого анализа для описания структурных характеристик коммуникации и методы машинного обучения для того, чтобы анализировать словарные особенности собранного корпуса постов. В сумме получается многомерное описание воздействие государственных санкций на протестную коммуникацию, обладающее как внутренней, так и внешней валидностью благодаря особенностям рассматриваемого кейса.

Проект РФФИ-ЭИСИ 19-011-31341-опн, (рук. А.С. Ахременко 2019-2020)


В рамках проекта с опорой на самые последние результаты отечественных и зарубежных исследований (2015 – 2019 гг.), а также на предпринятый авторами эмпирический анализ 5.7 миллионов уникальных сообщений, разработано эмпирически измеримое определение протестного потенциала в социальных сетях. Протестный потенциал – это совокупность свойств мета-, макро- и микроуровня, способствующих наиболее эффективному распространению протестной информации и паттернов протестного поведения в социальных сетях. К свойствам мета-уровня относятся те, которые обеспечивают связность разных цифровых платформ, свободную циркуляцию контента между ними (в деталях эти и другие свойства будут пояснены в части операциональных индикаторов потенциала). К свойствам макро- уровня относятся а) распределения пороговых значений (пороги перехода к протесту) пользователей; б) наличие связей между лидерами протеста; в) наличие между лидерами и пользователями с низкими порогами протеста «подкрепления» со стороны сетевой периферии; г) наличие пользователей, выполняющих функции информационных брокеров, обеспечивающих связность крупных фрагментов сети; д) способность сети демонстрировать конвергенцию протестных хэштегов К свойствам микро-уровня относятся высокая сетевая центральность лидеров протеста. Для всех выделенных индикаторов предложена процедура измерения.