1.2. Теория изучения протестных сообществ

1
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
На правах рукописи
Докука София Владимировна
Коммуникация в социальных онлайн-сетях как фактор протестной
мобилизации в России
22.00.04
Социальная структура, социальные институты и процессы
Диссертация на соискание ученой степени кандидата
социологических наук
Научный руководитель:
д.с.н., проф. Вдовиченко Л.Н.
Москва - 2014
2
Оглавление
Введение ........................................................................................................................... 3
Глава 1. Теоретические обоснования исследования коммуникаций в виртуальных
структурах ...................................................................................................................... 13
§1.1. Концептуальные основы теории коммуникаций ........................................... 13
§1.2. Теория изучения протестных сообществ ....................................................... 30
§1.3. Подходы к изучению виртуальных сообществ.............................................. 37
Глава 2. Методические и методологические основы исследования виртуальных
структур .......................................................................................................................... 46
§2.1. Методы изучения виртуальных сообществ ................................................... 46
§2.2. Воздействие социальных онлайн-сетей на политические процессы .......... 64
§2.3. Методология исследования роли социальных онлайн-сетей в процессе
политической мобилизации ...................................................................................... 80
Глава 3. Типология участников протестного движения ........................................... 86
§3.1. Роль социальных онлайн-сетей для участников протестных движений .... 86
§3.2. Типологизация участников оппозиционных онлайн сообществ в
соответствии с их практиками использования социальных онлайн-сетей .......... 93
§ 3.3. Структура взаимодействий участников протестных сообществ .............. 102
Заключение .................................................................................................................. 124
Список литературы: .................................................................................................... 130
Приложения ................................................................................................................. 146
3
Введение
Актуальность диссертационного исследования.
На
современном
этапе
развития
информационно-коммуникационные
технологии (ИКТ) оказывают значительное влияние на все сферы общественной
жизни и привели к появлению нового формата человеческих взаимоотношений –
виртуально-опосредованных взаимодействий, реализуемых в сжатые сроки
практически на любых дистанциях. В условиях интенсивного информационного
обмена, ИКТ становятся важным инструментом, оказывающими значительное
воздействие на активность людей в реальном мире, видоизменяя традиционные
социальные практики.
Значительные трансформации особенно коснулись механизмов организации
коллективных действий. В 2000-2010 гг. во многих странах мира проходили
разнообразные протестные акции политического, социального и экономического
характера, значительную роль в организации которых сыграли современные
информационно-коммуникационные технологии.
Протестные
выступления,
организованные
частично
посредством
социальных онлайн-сетей, становятся объектом исследования для представителей
многих научных направлений, как в России, так и за рубежом. Среди них
заметное место занимает социология. Большинство исследований на первых
порах
осмысления
данного
феномена
сфокусировано
на
отдельных
характеристиках протестов (социальная структура, коммуникация в виртуальном
пространстве и т.д.). В то же время выявление механизма протестной
мобилизации и самоорганизации, реализуемого посредством социальных онлайнсетей не стало объектом пристального внимания, хотя очевидно, что этот
феномен
оказался
значимым.
Таким
образом,
актуальность
настоящего
диссертационного исследования заключается в необходимости концептуального
анализа механизма протестной мобилизации посредством социальных онлайнсетей. Актуальность настоящей работы обусловлена и важностью разработки
4
методического инструментария для анализа процессов, протекающих внутри
виртуальных сообществ протестной направленности.
В то же время это обозначает многопланового концептуального анализа
политической мобилизации посредством социальных онлайн-сетей. Реализация
этой задачи необходимо как качественное определение механизма влияния
социальных онлайн-сетей на действия участников сообщества, выявление
ключевых практик использования социальных онлайн-сетей, так и изучение
структуры формальных и содержательных коммуникационных взаимодействий.
Степень научной разработанности проблемы
Коммуникативное взаимодействие в научной литературе широко изучается
представителями различных дисциплин: социологии, культурологии, экономики,
лингвистики, антропологии и т.д. Начало изучению коммуникационных
взаимодействий положили К.-О. Апель1, Ч. Кули2 и Л. Витгенштейн3. Большую
роль
в
изучении
коммуникативного
проблемы
действия,
сыграл
широко
Ю. Хабермас4,
востребованной
создатель
в
теории
социологии
коммуникации в настоящее время. Вклад в развитие теории массовой
коммуникации
внесли
П. Лазарсфельд5,
Р. Мертон,
Г. Ласуэлл6,
а
также
П. Бурдье7, М. Маклюэн8 и Н. Луман9.
Во второй половине XX века вследствие высоких темпов научнотехнического
прогресса,
появились
теории
постиндустриального
и
информационного общества, в которых коммуникация, как акт передачи
Назарчук А. В. Теория коммуникации в современной философии. – Прогресс-Традиция, 2009.
Cooley C. H. The significance of communication //Reader in Public Opinion and Communication/Ed. by Berelson В.,
Janowitz M.–NY. – 1953.
3
Витгенштейн Л. Логико-философский трактат:[перевод]. – ОЛМА Медиа Групп, 2007.
4
Хабермас Ю. Теория коммуникативного действия //Вестник МГУ. Сер. – 1993. – Т. 7. – С. 36-43.
5
Лазарсфельд П., Мертон Р. Массовая коммуникация, массовые вкусы и организованное социальное действие
//Массовая коммуникация в современном мире: методология анализа и практика исследований. М. – 1999. – С. 138149.
6
Лассвелл Г. Структура и функции коммуникации в обществе //Массовая коммуникация в современном мире:
методология анализа и практика исследований. М. – 2002. – С. 131-137.
7
Бурдье П. Социальное пространство и символическая власть //Начала. М. – 1994. – С. 181-208.
8
Маклюэн М. Галактика Гутенберга: становление человека печатающего //М.: Академический проект. – 2005.
9
Луман Н. Понятие общества //Проблемы теоретической социологии. СПб. – 1994. – Т. 1.
1
2
5
сообщения, играла одну из ключевых ролей. В связи с этим необходимо отметить
работы Д. Бэлла10, Э. Тоффлера11, М. МакЛюэна, П. Дракера12, З. Бжезинского13,
М. Кастельса14
и
др. Проблематика информационного
общества широко
разработана в исследованиях таких отечественных учёных, как, В.Л. Иноземцев15,
Д.В. Иванов16, А.А. Давыдов17 и др.
В
1990-х
годах
начались
исследования
Интернета
как
фактора,
оказывающего влияние на жизнедеятельность человека и социум. В фокусе
внимания
ученых оказались
вопросы, связанные с самоидентификацией
пользователей в виртуальном пространстве, мотивацией к вступлению в
интернет-сообщества, влиянием интернет-коммуникаций на взаимодействия в
реальном мире и т.д. В данном контексте наибольший интерес представляют
работы Г. Рейнгольда18, Ш. Теркл19, У. Эко20, К. Церуло21, Дж. МакГоникалл22 и
др.
Стоит подчеркнуть, что все больше ученых в эмпирических исследованиях
виртуальных общностей используют анализ социальных сетей. Особое значение
данного подхода заключается в использовании теории графов для детального
описания социальных структур и выявления имплицитных зависимостей внутри
сообществ. Значительный вклад в развитие методологии сетевого анализа был
внесен Л. Фриманом23, Д. Ноуком24, С. Вассерманом25 и др.
Белл Д., Иноземцев В. Л. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. – 1999.
Тоффлер Э. Метаморфозы власти //М.: ООО «Издательство АСТ. – 2001. – Т. 669.; Тоффлер Э. Третья волна. –
Аст, 1999.
12
Drucker P. F. Post-capitalist society. – HarperCollins, 1994.
13
Brzezinski Z. The grand chessboard: American primacy and its geostrategic imperatives. – Basic Books, 2007.
14
Кастельс М. Галактика Интернет. – Екатеринбург : У-Фактория, 2004.
15
Иноземцев В. Л. Постиндустриальное хозяйство и" постиндустриальное" общество (К проблеме социальных
тенденций XXI века) //Общественные науки и современность. – 2001. – №. 3. – С. 140-152.
16
Иванов Д. В. Виртуализация общества. – СПб : Петербург. востоковедение, 2000.
17
Давыдов А. А. Социология изучает блогосферу //Социологические исследования. – 2008. – Т. 100.
18
Рейнгольд Г. Умная толпа //Новая социальная революция–М.: ФАИР-ПРЕСС. – 2006.
19
Turkle S. Alone together: Why we expect more from technology and less from each other. – Basic Books, 2012.
20
Эко У. От Интернета к Гутенбергу: текст и гипертекст //Новое литературное обозрение. – 1998. – №. 4. – С. 5-14.
21
Cerulo K. A. Identity construction: New issues, new directions //Annual review of Sociology. – 1997. – С. 385-409.
22
McGonigal J. Reality is broken: Why games make us better and how they can change the world. – Penguin. com, 2011.
23
Freeman L. C. The development of social network analysis. – Vancouver : Empirical Press, 2004.
24
Knoke D., Yang S. Social network analysis. – Sage, 2008. – Т. 154.
25
Wasserman S., Faust K. Social network analysis: Methods and applications //New York: Cambridge University. – 1994.
10
11
6
Эмпирические исследования виртуальных сообществ с использованием
сетевого
анализа
представлены
в
работах
Б. Уэлманна26,
Б. Хогана27,
У. Маркокс28, К. Льюиса29 и др. К изучению социальных онлайн сетей и
информационных потоков внутри них также активно подключаются математики,
физики и информатики – Л. Адамик30, А. Груздь31, Г. Козинец32, Дж. Кляйнберг33,
Ю. Лесковец34, М. Ньюман35, Д. Уоттс36 и др. Самыми распространенными
задачами, решаемые этими исследователями, становится выявление структуры
интернет-сетей и изучение механизма распространения информации внутри них.
В России изучением виртуальных структур с использованием сетевого
анализа занимаются Г.В. Градосельская37, Е.Ю. Кольцова38, Д.А. Губанов39 и др.
Рост интереса исследователей к протестным сообществам и роли
социальных онлайн-сетей появился в 2008 г., когда посредством них и других
средство коммуникации представители оппозиции в Молдавии за два часа
организовали пятнадцатитысячный митинг, который перерос в полномасштабный
протест, приведший к смене власти. С того момента анализ протестных акций
26
Wellman B. et al. Does the Internet increase, decrease, or supplement social capital? Social networks, participation, and
community commitment //American behavioral scientist. – 2001. – Т. 45. – №. 3. – С. 436-455.
27
Hogan B., Quan-Haase A. Persistence and change in social media //Bulletin of Science, Technology & Society. – 2010. –
Т. 30. – №. 5. – С. 309-315.
28
Marcoux M., Lusseau D. The influence of repressive legislation on the structure of a social media network //arXiv
preprint arXiv:1304.3013. – 2013.
29
Lewis K. et al. Tastes, ties, and time: A new social network dataset using Facebook. com //Social networks. – 2008. – Т.
30. – №. 4. – С. 330-342.
30
Adamic L. A., Glance N. The political blogosphere and the 2004 US election: divided they blog //Proceedings of the 3rd
international workshop on Link discovery. – ACM, 2005. – С. 36-43.
31
Gruzd A., Wellman B., Takhteyev Y. Imagining Twitter as an imagined community //American Behavioral Scientist. –
2011. – Т. 55. – №. 10. – С. 1294-1318.
32
Kossinets G., Watts D. J. Empirical analysis of an evolving social network //Science. – 2006. – Т. 311. – №. 5757. – С.
88-90.
33
Easley D., Kleinberg J. Networks, crowds, and markets. – Cambridge : Cambridge University Press, 2010. – Т. 8.
34
Leskovec J. et al. Statistical properties of community structure in large social and information networks //Proceedings of
the 17th international conference on World Wide Web. – ACM, 2008. – С. 695-704, Leskovec J. et al. Microscopic
evolution of social networks //Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery
and data mining. – ACM, 2008. – С. 462-470.
35
Clauset A., Newman M. E. J., Moore C. Finding community structure in very large networks //Physical review E. –
2004. – Т. 70. – №. 6. – С. 066111.
36
Watts D. J., Dodds P. S., Newman M. E. J. Identity and search in social networks //science. – 2002. – Т. 296. – №. 5571.
– С. 1302-1305.
37
Довбыш О. С. и др. Влияние СМИ на поведение корпораций //Мировая экономика и международные отношения.
– 2011. – №. 1. – С. 69-76.
38
Koltsova O., Koltcov S. Mapping the public agenda with topic modeling: The case of the Russian livejournal //Policy &
Internet. – 2013. – Т. 5. – №. 2. – С. 207-227.
39
Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Социальные сети: модели информационного влияния,
управления и противоборства. – 2010.
7
включает в себя и анализ роли социальных онлайн-сетей как инструмента
оперативной передачи информации и мобилизации протестующих.
Протестные сообщества и механизмы их мобилизации оказались в фокусе
внимания К. Дойча40 и Д. Кэмерона41. В работах С. Тарроу42 исследовалась
динамика протестов и было введено понятие «цикла протестов». Осмысление
протестных
движений
как
совокупности
индивидуальных
активностей
проводилось в работах А. Мелуччи43 и Д. Делла Порта44. Сетевой анализ к
социальным движениям применялся М. Диани45 и Р. Гоулдом46.
Исследователями предлагалось также изучение различных механизмов
процесса протестной мобилизации. В соответствии с концепцией Д. Зигеля47
протестная мобилизация может быть реализована посредством внутреннего или
внешнего механизма. В случае, когда решение об участии в протесте принимается
на основе личных убеждений, мобилизация индивида происходит по внутреннему
механизму. Если же решение об участии в протесте было принято вследствие
влияния окружения или иных экзогенных факторов, таких как медиа, речь идет о
внешнем механизме.
К. Эндрюс и М. Биггс48 детально проанализировали внешнюю протестную
мобилизацию на примере движений 1960-х годов и отметили весомую роль
социальных сетей (социальных контактов), медиа и организации в этом процессе.
Стоит отметить, что их выводы в приложении к современным реалиям диктуют
Deutsch K. W. Social mobilization and political development //The American Political Science Review. – 1961. – Т. 55.
– №. 3. – С. 493-514.
41
Cameron D. R. Toward a Theory of Political Mobilization //The Journal of Politics. – 1974. – Т. 36. – №. 1. – С. 138171.
42
Tarrow S., Tollefson. Power in movement: Social movements, collective action and politics. – Cambridge : Cambridge
University Press, 1994. – С. 3-4.
43
Melucci A. The new social movements: A theoretical approach //Social science information. – 1980. – Т. 19. – №. 2. –
С. 199-226.
44
Della Porta D., Diani M. Social movements: An introduction. – Wiley. com, 2009.
45
Diani M. Social movement networks virtual and real //Information, Communication & Society. – 2000. – Т. 3. – №. 3. –
С. 386-401.
46
Gould R. V. Multiple networks and mobilization in the Paris commune, 1871 //American Sociological Review. – 1991. –
С. 716-729.
47
Siegel D. A. Social networks and collective action //American Journal of Political Science. – 2009. – Т. 53. – №. 1. – С.
122-138.
48
Andrews K. T., Biggs M. The dynamics of protest diffusion: Movement organizations, social networks, and news media
in the 1960 sit-ins //American Sociological Review. – 2006. – Т. 71. – №. 5. – С. 752-777.
40
8
необходимость включения в число механизмов протестной мобилизации также и
мобилизацию, реализованную посредством социальных онлайн-сетей.
Анализ научной литературы свидетельствует о том, что данная тематика
привлекает многих исследователей, однако на современном этапе нет работ, в
которых был бы проведен всесторонний социологический анализ роли
социальных онлайн-сетей в процессе политической мобилизации в России в
период 2011-2013 гг., что и обусловило выбор объекта, предмета, цели и задач
диссертации.
Объект
исследования:
участники
российских
механизм
протестной
протестных
движений
в
социальных онлайн-сетях.
Предмет
исследования:
мобилизации
участников
протестных движений в России, реализуемый посредством коммуникации в
социальных онлайн-сетях.
Цель
исследования:
выявление
механизма
протестной
мобилизации,
реализуемого посредством коммуникации в социальных онлайн-сетей.
Задачи исследования:
1. Проанализировать
подходы
к
изучению
протестных
движений,
организованных посредством социальных-онлайн сетей;
2. Обосновать типологию участников протестных движений в соответствии с
их практиками использования социальных онлайн-сетей;
3. Выявить ключевые практики использования социальных онлайн-сетей;
4. Проанализировать структуру и динамику дискурса протестных групп в
социальных интернет-сетях и соотнести их с содержанием обсуждаемых
проблем;
5. Обосновать механизм политической мобилизации посредством социальных
онлайн-сетей.
В качестве коммуникации в социальных онлайн-сетях в настоящем
исследовании
подразумевается
взаимодействие
(обмен
аудио-,
видео-
текстовыми сообщениями) между пользователями в социальных онлайн-сетях.
и
9
Протестная мобилизация трактуется как принятие решения об участии в
протестных акциях.
В качестве теоретико-методологической основы использовалась теория
социальных полей П. Бурдье, теория коммуникативного действия Ю. Хабермаса,
теория действующего субъекта Э. Гидденса, а также теория общества Н. Лумана.
Выбор
этих
применимостью
концептуальных
при
подходов
анализе
был
обусловлен
коммуникативных
их
практик,
широкой
реализуемых
индивидуумами в интернет-пространстве.
Эмпирическая база исследования
Авторские исследования:
1)
«Практики участников протестных онлайн-сообществ» (ПОС 2012).
Проведено в г. Москве в сентябре 2012 г. Онлайн опрос 137 респондентов.
Выборка целевая нерепрезентативная.
2)
«Структура
коммуникационных
онлайн-сообществе»
(СКВ
2013).
взаимодействий
797
в
протестном
комментариев
интернет-
пользователей внутри протестного сообщества в социальной сети Facebook
«Мы были на Болотной площади и придем еще» (15 августа 2012 г. по 15
марта 2013 г.). Использованы методы сетевого анализа, дискурс-анализа и
контент-анализа.
3)
«Структура
дружеских
взаимодействий
в
протестном
онлайн-
сообществе» (СДВ 2012). Динамический сетевой анализ пользователей
внутри протестной группы в социальной сети Facebook в период с 1 декабря
2012 г. по 8 мая 2013 г. Проанализировано 18 структур.
4)
«Роль социальных онлайн сетей для участников протестных
движений» (РОП 2012). Проведено 12 интервью в г. Москве в мае 2012 г.
Был использован метод глубинного интервью. Исследуемая совокупность –
участники
протестных
митингов
«Оккупай».
Выборка
целевая
нерепрезентативная.
Для вторичного анализа также использовались результаты следующих
исследований:
10
1)
Исследование ВЦИОМ «Протестные митинги: год спустя» (ВЦИОМ
2012). Всероссийский опрос 27-28 октября 2012 г. Опрошено 1600 человек в
138 населенных пунктах в 46 областях, краях и республиках России.
Статистическая погрешность не превышает 3,4%.
2)
Исследование ВЦИОМ «Оппозиция и власть в России: вчера и
сегодня» (ВЦИОМ 2013).Всероссийский опрос 14-15 сентября 2013 г.
Опрошено 1600 человек в 130 населенных пунктах в 42 областях, краях и
республиках России. Статистическая погрешность не превышает 3,4%.
Положения, выносимые на защиту, содержащие элементы новизны:
1.
Предложенная типология участников протестных акций основана на
активности использования респондентами социальных онлайн-сетей. Критериям
дифференциации выступали отношение к роли социальных онлайн-сетей в
протестных действиях, частота и цели использования интернет-сервисов.
Учитывались также социально-демографические и экономические факторы. В
результате было выделено три типа участников протестов: «интернет-скептики»
(каждый седьмой участник), «активные интернет-пользователи» (примерно треть
протестующих) и «умеренно активные интернет-пользователи» (около половины
участников протеста). При этом было выявлено, что ключевым критерием
дифференциации оказывается место жительства и доход участника, вопреки
наиболее распространенному мнению о том, что наиболее значительным
фактором является возраст.
2.
Обоснована
типология
участников
протестных
сообществ
в
социальных онлайн-сетях по степени их участия в создании собственного
контента, получении информации о мероприятиях, частоте взаимодействия со
знакомыми (слабые связи), с близкими и родными (сильные связи). Выделены
следующие типы: «потребители новостного контента» (приблизительно 40%),
«активные
пользователи»
«поддерживающие
сильные
(около
связи»
40%),
и
«генераторы
«поддерживающие
контента»,
слабые
связи»
(приблизительно по 7%). Значительную роль в качестве дифференцирующего
фактора сыграл возраст, однако социально-экономическое положение также
11
оказывает значительное влияние на практики использования социальных
интернет-сетей.
3.
На
основе
анализа
коммуникаций
участников
в
протестном
сообществе в социальной сети Facebook сделан вывод о том, что в группе
происходит формирование структурной модели «Мы-Они», в которой участники
протестного движения противопоставляют себя другим членам общества.
Научно-теоретическая и практическая значимость исследования
Результаты работы могут быть использованы в преподавании социологии
коммуникации,
политической
социологии,
методологии
социологических
исследований, а также для разработки учебного курса по изучению интернетсообществ.
Результаты
диссертационного
исследования
также
могут
быть
использованы при подготовке социологического исследования как протестных
виртуальных сообществ, так и других онлайн-структур.
Апробация результатов исследования
По теме диссертационного исследования было опубликовано семь статей, из
которых четыре в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.
За период с 2012 по 2014 год автор принял участие в двух Международных
конференциях «Наша социология» (Москва, 2012 г. и 2013 г.); Международной
конференции
«Геополитика»
(Москва,
2012
г.);
XXXII
Международной
конференции ассоциации исследователей социальных сетей «Санбелт» (Гамбург,
2013 г.); в Международной Летней школе «Анализ социальных сетей: Интернетисследования»
(Санкт-Петербург,
2013
г.);
коллоквиумах
Университета
Гронингена (Гронинген, 2013 г., 2014 г.). На конференциях были представлены
промежуточные результаты исследований. Тезисы выступлений и тексты
докладов были опубликованы в научных сборниках по итогам конференций.
Содержание данного исследования было обсуждено на заседании кафедры
политической социологии РГГУ (январь 2014 г.), давшей положительное
заключение и рекомендовавшей работу к защите.
12
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения,
трех глав, заключения, списка литературы и приложения.
13
Глава 1. Теоретические обоснования исследования коммуникаций в
виртуальных структурах
§1.1. Концептуальные основы теории коммуникаций
Понятие коммуникации в современном социуме
Коммуникация является одним из ключевых процессов в современном
социуме. В большинстве случаев коммуникация подразумевает процесс передачи
сообщений, целенаправленный информационный обмен между двумя и более
сторонами.
На сегодняшний день насчитывается более ста определений термина
«коммуникация»49, так что исследователи неизбежно сталкиваются с массой
разнообразных подходов и трактовок к изучению данного феномена. Стоит
отметить, что дополнительное разнообразие привносят представители точных
дисциплин, принимающих в настоящий момент активное участие в анализе
коммуникационных процессов.
Пионером исследований коммуникации принято считать Чарльза Кули,
который в 1909 году обозначил коммуникацию как «мира человеческой мысли»50
и отметил, что коммуникация обеспечивает социальное познание и развитие
человеческих взаимоотношений. Джордж Мид отмечал, что «коммуникация есть
основной принцип социальной организации, с помощью которой индивиды
вовлекаются в процесс соучастия»51.
Одним из наиболее значительных исследователей коммуникации считается
Николас Луман, чья концепция в последние годы находит все большее число
последователей.
специфическая
Феномен
операция,
коммуникации
характеризующая
определяется
Луманом
исключительно
как
социальные
Кривокора Е. И. Проблемы обоснования сущности и функций организационной коммуникации //Вестник
Северо-Кавказского государственного технического университета. – 2007. – №. 1. – С. 123-127.
50
Cooley C. H. The significance of communication //Reader in Public Opinion and Communication/Ed. by Berelson В.,
Janowitz M.–NY. – 1953
51
Шарков Ф. И. Истоки и парадигмы исследований социальной коммуникации //Социологические исследования. –
2001. – №. 8. – С. 52-61.
49
14
системы52. Под коммуникацией Луман понимает не передачу некоего смыслового
сообщения от одного индивида к другому (или от субъекта к объекту), а «некое
исторически-конкретно протекающее, зависимое от контекста событие». Таким
образом, коммуникация оказывается перераспределением знания внутри системы,
при этом коммуницируют, соответственно, не индивиды, а сам социум.
Коммуникация определяется Луманом как совокупность трех компонент:
«Она [коммуникация] устанавливается через синтез трех различных селекций — а
именно: селекции информации, селекции сообщения этой информации и
селективного понимания или непонимания сообщения и его информации». При
этом,
как
отмечается
исследователем,
все
компоненты
существуют
исключительно совместно: «Только вместе они [компоненты] производят
коммуникацию. Только вместе — это означает только тогда, когда их
селективность может быть приведена в согласование».
По Луману именно посредством смысловой коммуникации происходит
воспроизводство (аутопоэзис) общества. Несмотря на то, что подобная трактовка
определяет коммуникацию предельно широко, данное утверждение отчасти
подтверждается современной действительностью. Сегодня, в век тотальной
информатизации, большинство явлений, происходящих в обществе, можно
рассмотреть как раз сквозь призму коммуникации и информационного обмена.
Французский социолог П. Бурдье полагал, что социальное пространство
обладает двойственной природой и разграничивал реальный мир с реальными
ресурсами от мира мышления, поведения и коммуникации53. В то же время
социальное поле (мир мышления) Бурдье также представлял в виде совокупности
«политического поля», поля социальных наук и журналистики (информационное
поле), относительно независимых, но в то же время оказывающих сильное
влияние друг на друга и других социальных полей. Совершая определенные
действия (в том числе и коммуникации) в одном из полей, индивид оказывает
воздействие на свое положение во всей системе, и, соответственно, на
52
53
Луман Н. Понятие общества //Проблемы теоретической социологии. СПб. – 1994. – Т. 1.
Бурдье П. Поле политики, поле социальных наук, поле журналистики //Социо анализ Пьера Бурдье, СПБ. – 2001.
15
дислокацию остальных. Таким образом, в концепции Бурдье отмечается важность
коммуникационных
взаимодействий
как
инструментов
трансформации
социальной реальности.
Важный вклад в теорию коммуникаций вносит теория речевых актов,
появлению которой способствовал австрийский философ Людвиг Витгенштейн.
Согласно Витгенштейну, весь мир человека конституируется в языковом акте, так
что
все
проблемы,
окружающим
миром,
возникающие
в
оказываются
теоретическом
следствием
взаимоотношении
некорректных
с
языковых
конструкций54. Несовершенства обычного языка приводят к путанице в
выражениях мыслей и взаимным непониманиям. Витгенштейн полагал, что
многие вопросы можно разрешить, внеся ясность в мысли и речевые конструкции.
Весомый вклад как в понимание процесса коммуникации, так и в развитие
теории речевых актов, внес немецкий философ и социолог Юрген Хабермас,
основоположник теорию коммуникативного действия. В фокусе внимания
ученого оказалась не само понятие коммуникации, а «коммуникативное
действие»
–
теория
рационального
социального
действия,
обогащенная
коммуникативным подходом. В данном контексте необходимо отметить, что
большое влияние на концепцию Хабермаса оказали работы Макса Вебера.
Немецкий социолог выделяет инструментальное и коммуникативное
действие, и центральный тезис Хабермаса заключается в том, что именно
коммуникативное действие является универсальным элементом человеческого
взаимодействия и обязательным компонентом социальной жизни. При этом, как
отмечается у Хабермаса, коммуникация является взаимодействием двух
равноправных социальных объектов, объединенных едиными ценностными
нормативами и ориентациями, регулирующими социальные процессы55.
Хабермас
констатирующие,
выделяет
три
регулируемые
основных
типа
нормами
коммуникативных
и
актов:
драматургические.
К
констатирующим актам были отнесены такие действия, в ходе которых индивид
Назарчук А. В. Теория коммуникации в современной философии. – Прогресс-Традиция, 2009.
Ховалыг Д. В. Коммуникативная природа ценностей и их трансформация в медийном пространстве //Полис. –
2008. – №. 1. – С. 61.
54
55
16
делился какой-либо информацией или знанием. Регулируемыми нормами
становились акты передачи морально-практического знания. И, наконец, к
драматургическим актам причислены действия, в ходе которых человек так или
иначе создавал образ самого себя. Таким образом, межличностные интеракции
рассматривались Хабермасом как способ реализации практических интересов
членов общества56.
Массовая коммуникация
Частным случаем коммуникации является массовая коммуникация, которую
можно определить как общение коммуникатора и аудитории. Массовая
коммуникация предполагает процесс распространения информации с помощью
технических средств передачи сообщения, к которым можно отнести газеты,
журналы, радио, телевидение, а также Интернет. Следует отметить, что
воздействие информационных сообщений на социум зависит от того, насколько
регулярно происходят коммуникации, каким социальным статусом обладает
источник информации (официальный или неофициальный). Важно подчеркнуть,
что насыщенная информационная среда способствует сохранению и актуализации
прямых и косвенных социальных и коммуникационных связей в обществе.
Рассматривая воздействия массовой коммуникации на систему общества,
необходимо отметить исследования социологов структуралистов Т. Парсонса и Р.
Мертона. В их теории общество рассматривалось как система, подобная
биологическому организму, исправное существование которого возможно при
стабильном функционировании каждого отдельного органа. «Удивительная
сложность систем человеческой деятельности невозможна без относительно
стабильных символических систем, значение которых в основном не связано с
частными ситуациями. Самым важным следствием из этого обобщения является
56
Назарчук А. В. Теория коммуникации в современной философии. – Прогресс-Традиция, 2009.
17
возможность коммуникации», - отмечает Парсонс57. При этом американский
социолог подчеркивает, что для общения друг с другом индивиды должны
обладать абстрактным набором символов и норм: «поскольку ситуации двух
действующих лиц никогда не бывают идентичными и без способности к
абстрагированию значений от отдельных частных ситуаций коммуникация была
бы невозможной».
Одной из многочисленных компонент массовой коммуникации является
культурологическая функция. С этой функцией сопряжено понятие «массовая
культура», целью которой, по идее, должно стать ознакомление членов общества
с культурными достижениями человечества. Однако следует констатировать, что
массовая культура далеко не всегда оказывается проводником художественных и
культурных ценностей. Все чаще ученые и общественные деятели говорят о
пагубном доминировании развлекательного компонента и высказывают сомнения
в позитивном влиянии средств массовой информации на современный социум. О
трансформации массового самосознания, происходящего, в том числе, и под
воздействием новых инструментов коммуникации, пишет испанский социолог Х.
Ортега-и-Гассет. «И в результате [технологического прогресса] современный
средний европеец душевно здоровей и крепче своих предшественников, но и
душевно беднее. Оттого он порой смахивает на дикаря, внезапно забредшего в
мир вековой цивилизации»58. Материальное благополучие, которого достигли
практически все современные жители развитых стран в начале XX века,
воспринимается Ортега-и-Гассетом не как достижение человечества, а как шаг на
пути к нравственному регрессу и деградации. Оценки испанского философа
кажутся в некоторой степени преувеличенными, однако его выводы относительно
культурных
и
духовных
ценностей
современного
социума,
безусловно,
заслуживают внимания.
Парсонс Т., Чеснокова В. Ф., Белановский С. А. О структуре социального действия. – М. : Академический
проект, 2000.
58
Ортега-и-Гассет, Х. Восстание масс. Дегуманизация искусства. Бесхребетная Испания :[сб.: пер. с исп.]/Хосе
Ортега-и-Гассет. – М.:АСТ:СТ МОСКВА, 2008. – 347 c.
57
18
Большой интерес к проблемам коммуникации в целом и массовой
коммуникации в особенности, а также проблемам информационного обмена,
наблюдался во второй половине XX в. и был связан развитием кибернетики и
появлением и распространением новых типов средств связи.
Родоначальник
кибернетики
Норберт
Винер
отмечал,
что
обмен
информации – это цемент, скрепляющий общество воедино59. Шенноном и
Уивером была предложена линейная модель коммуникации60, получившая
широкую известность и используемая в общественных науках (Рисунок 1).
Рисунок 1. Линейная модель коммуникации Шеннона-Уивера.
К коммуникации с помощью телевидения и компьютеров, безусловно,
ставшей принципиально новой ступенью в развитии коммуникационных
инструментов обращались многие исследователи.
В дальнейшем коммуникации и их влияние на социум исследовались в
русле
следующих
трех
теорий:
теория
информационного
общества,
постклассическая социальная теория, теория виртуализации.
Основы теории информационного общества
Теория информационного общества, разрабатываемая Дэниэлом Беллом,
Элвином Тоффлером, Питером Дракером, Мануэлем Кастельсом и многими
другими учеными, рассматривает средства информации в качестве стимула и
источника социального и экономического развития.
59
60
Винер Н. Человек управляющий //СПб.: Питер. – 2001. – С. 288.
Shannon C. E. Communication in the presence of noise //Proceedings of the IRE. – 1949. – Т. 37. – №. 1. – С. 10-21.
19
Данная теория возникла на основе концепции постиндустриализма, которая
получила широкое распространение во второй половине XX века. Впервые
термин «постиндустриализм» употребил американский социолог Дэвид Рисмен61.
Как отмечает российский исследователь Владислав Иноземцев в работе
«Постиндустриальное хозяйство и “постиндустриальное общество”»62, в тот
период многие авторы обозначали концепции, способные выступить в качестве
альтернативы буржуазному устройству. К таким концепциям также следует
отнести постмодернизм, постдемократию и т.д.
Наибольший вклад в определение характеристик постиндустриального
общества принадлежит американскому социологу Д. Беллу. В уже ставшей
классической работе «Грядущее постиндустриальное общество» он описал
переход от индустриального общества, основанного на массовом производстве и
промышленности к постиндустриальному, главную роль в котором играют
интеллектуальные продукты и услуги. Термину «постиндустриализм» Белл давал
следующее определение: «Понятие постиндустриального общества является
аналитической конструкцией, а не картиной специфического или конкретного
общества. Она есть некая парадигма, социальная схема, выявляющая новые оси
социальной организации в развитом западном обществе»63.
Несмотря на постулирование нового этапа в развитии человеческой
цивилизации, Белл не отказывается от классовой структуры общества. Очевидно,
что доминирующим классом в условиях постиндустриального социального
устройства должен стать интеллектуальный и технический класс, являющийся
генератором новых идей и информации. Касаясь вопросов о сдвигах в
социокультурной
становление
жизни
более
постиндустриального
индивидуалистической,
общества,
эгоистичной,
Белл
предрекал
экспрессивной
и
гедонистической культуры, не принимающей никаких прежних авторитетов.
Riesman D. Leisure and work in post-industrial society //Mass Leisure. Glencoe (III). – 1958
Иноземцев В. Л. Постиндустриальное хозяйство и "постиндустриальное" общество (К проблеме социальных
тенденций XXI века) //Общественные науки и современность. – 2001. – №. 3. – С. 140-152.
63
Белл Д., Иноземцев В. Л. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. – 1999.
61
62
20
Значительный вклад в развитие идей постиндустриализма внесла концепция
американского социолога и футуролога Э. Тоффлера, представленная им в работе
«Третья волна». Тоффлер разделяет историю цивилизации на три этапа: первую,
вторую и третью волны. Первая волна была отмечена сельскохозяйственной
революцией, и это было первое поворотное событие в истории человечества64.
Самая длительная Первая волна продолжалась почти двенадцать тысяч лет,
вплоть до индустриальной революции. Произошедший с XVII веке научнотехнический прорыв стал предвестником Второй волны. Сегодня же, по мнению
Тоффлера, бурный технический прогресс маркирует переход к Третьей волне.
Американский футуролог отмечает, что смена волн оказывает влияние не
только на технологии и производство, но и на экономическую, политическую,
социальную и культурную сферу общества. Так, в условиях Первой волны
основным источником продукции служила земля. При этом экономики
большинства
государств
были
весьма
децентрализованы
и
автономны.
Господствовало простое разделение труда, авторитарный стиль правления.
Положение человека в обществе определялось по факту его рождения,
социальной мобильности в ту эпоху практически не существовало.
Вторая волна «принесла» с собой три важные социальные структуры –
корпорации, обучение фабричного типа и небольшую нуклеарную семью. «Таким
образом, повсюду в мире Второй волны … большинство людей двигалось по
одной и той же стандартной жизненной траектории: воспитанные в малых семьях,
они шли в потоке через школы фабричного типа, а затем поступали на службу в
крупную корпорацию, частную или государственную. На каждом этапе
жизненного пути человек находится под контролем одного из главных институтов
Второй волны». Вторая волна вызвала и принципиальные изменения в системе
распределения. Индустриализация, повлекшая за собой возникновение массового
производства товаров, привела к эпохе массового распределения и массового
Тоффлер Э. Третья волна. – Аст, 1999. URL:
http://upload.usic.org.ua/get/ba089e58759a7c7fb8a542b0d1cc71f7150698a6/toffler%20-%203rd%20wave.pdf (Дата
обращения 10.10.2011 г.)
64
21
потребления. При этом социальные институты стали более иерархичными,
стандартизированными, централизованными и специализированными.
В настоящее время наблюдается приход Третьей волны, несущей новые
взгляды на мир и новые научно-технические достижения. Тоффлер отмечает, что
открытия в области молекулярной биологии, биоэнергетики, информатики и
электроники позволяют выйти за пределы рамок, установленных Второй волной.
Помимо принципиально иных технологических возможностей Третья волна также
принесет человечеству коренную трансформацию существующих социальных
структур.
Согласно Тоффлеру, впереди кардинальное изменение характера занятости
в частности, и трудовых отношений в целом. Массовое производство ждет
демассификация,
оно
сменится
производством
специализированным
и
индивидуализированным. Интерактивность средств масс-медиа принципиально
изменит когнитивный стиль индивидов, и сформирует так называемую «блипкультуру», нацеленную на улавливание аудиовизуальных образов, а не
логических конструкций.
В восьмидесятых годах XX века под влиянием бурного развития научнотехнической
революции,
не
изменяя
своего
социально-экономического
содержания, получает развитие «теория информационного общества». Эта теория
во многом опирается на концепцию постиндустриализма, производство,
распределение
и
потребление
информации
в
ней
рассматривается
как
преобладающая сфера экономической деятельности общества.
Термин «информационное общество», активно используемый в настоящее
время в научном сообществе, был введен в научный оборот в 1960-х годах
практически одновременно в США и Японии. Одним из возможных авторов
термина
называют
профессора
Токийского
технологического
института
Ю. Хаяши. Первопроходцами теории информационного общества в США были
М. Порат и Т. Стоуньер, а в Японии – Й. Масуда.
Показательно и то, что ряд ведущих исследователей постиндустриального
общества, в том числе и главный идеолог этой концепции Дэниэл Белл, в
22
настоящее время выступают в качестве сторонников теории информационного
общества. Для Белла концепция информационного общества стала закономерным
продолжением теории постиндустриализма.
Среди
наиболее
ярких
исследователей
информационного
общества,
безусловно, стоит выделить американского социолога Мануэля Кастельса. Работа
Кастельса «Информационная эра: экономика, общество и культура», состоящая из
трех
книг
(«Становление
общества
сетевых
структур»,
«Могущество
самобытности» и «Конец тысячелетия»), была опубликована на заре становления
современных средств коммуникации (в 1998 г.), однако уже в то время ученому
удалось уловить некоторые тенденции, характерные для информационного
общества.
Базируясь
современного
на
социума
утверждении
является
о
том,
информация,
что
ключевым
Кастельс
ресурсом
полагает,
что
информационная эпоха может быть рассмотрена как век глобализации. При этом
неизменным атрибутом глобализированного общества являются «сетевые»
структуры.
Понятие «сетевая структура» (а также «сетевая культура») становится
центральным в теории Кастельса и развивается в дальнейших работах автора, в
частности, в книге «Галактика Интернет». «Сети представляют собой открытые
структуры, которые могут неограниченно расширяться путем включения новых
узлов, если те способны к коммуникации»65, - отмечает Кастельс. С помощью
сетей, используемых в качестве средства коммуникации, информация, основной
ресурс современного общества, может передаваться от одного узла к другому.
По
мнению
организационным
ученого,
схемам
на
смену
приходят
классическим
вертикальным
«горизонтальные
корпорации»,
представляющие собой динамически и стратегически спланированную сеть
самопрограммирующихся
и
самоуправляющихся
единиц,
основанные
на
децентрализации, участии и координации. Кастельс отмечает, что «сетевая»
логика сказывается не только на процессах в области труда и производства, но и в
других сферах социального поведения (повседневной жизни, культуре и сфере
65
Кастельс М. Галактика Интернет. – Екатеринбург : У-Фактория, 2004.
23
взаимодействия власти и общества). Американский социолог подчеркивает, что
сети не нужно считать изобретением информационного общества, они являются
«достаточно старой формой материализации человеческой деятельности», однако
в современном социуме именно сетевая организация оказывается наиболее
эффективной и целесообразной. Несмотря на то, что порой сетевым организациям
не хватает координированного управления, присущая им гибкость и подвижность
все равно делают сети наиболее адекватными в условиях информационного
общества структурами.
Тезис о том, что структура будущего информационного общества будет
иметь сетевой характер, находит подтверждение в трудах многих футурологов.
Среди них, несомненно, стоит выделить А. Барда и Я. Зондерквиста, авторов
работы «Нетократия. Новая правящая элита и жизнь после капитализма»66. По
мнению исследователей, в данный момент мы наблюдаем переход от
традиционного капиталистического общества к информационному обществу,
сопряженный с трансформацией классовой структуры общества. Так, если в
капиталистическую эпоху наиболее преуспевающим классом были обладатели
капиталов и собственники производства, а «угнетаемым» классом – пролетарии,
то в условиях информационного общества «элитой» становятся обладатели
знания – нетократы, а «низшим слоем» - потребители – консьюмариат. Выводы
этой книги во многом перекликаются с концепцией общества потребления.
О переходе к принципиально другому типу общественного устройства
вследствие информатизации писал и американский специалист в области
управления Питер Дракер. В работе «Посткапиталистическое общество» он
обозначил трансформационный переход от капиталистического социума к так
называемому «knowledgesociety», то есть обществу, основанному на знаниях и
информации67. В представлении Дракера возникновение посткапиталистического
общества повлечет за собой множество радикальных изменений, начиная от
активизации
глобализационных
процессов
и
заканчивая
формированием
Бард А., Зодерквист Я. Netократия //Новая правящая элита и жизнь после капитализма/Пер. со шведского языка.
СПб.: Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге. – 2004.
67
Drucker P. F. Post-capitalist society. – HarperCollins, 1994.
66
24
принципиально иной системы ценностей отдельных индивидов. По мнению
американского ученого, на данном этапе общественного развития именно знания
и информация, а не земля, рабочая сила или капитал оказываются основным
условием производства.
Помимо трансформаций в области производства, Дракер также указывает
на изменения в политической сфере общества, сопряженные с переходом к
посткапиталистической модели. Власть и контроль постепенно переходят от
владельцев капитала к владельцам информации и знаний. При этом капитал в
некоторой степени перераспределяется, так что люди, имеющие информацию,
также получают и финансовые средства. В данной связи будет уместно отметить
высокую
капитализацию
многих
компаний,
ведущих
бизнес
в
сфере
информационно-коммуникационных технологий и напрямую связанных с
информацией.
Культурологический подход к изучению коммуникации
Переходя
к
рассмотрению
следующей
концепции,
выдвинутой
представителями школы постклассической социальной теории, сразу следует
обозначить их принципиально иную оценку влияния информационных средств на
жизнедеятельность индивидов. Яркие представители этого направления – Ги
Дебор и Жан Бодрийяр – отмечали негативное влияние на социальное
взаимодействие, оказываемое средствами масс-медиа. В работе «Общество
спектакля» Дебор утверждает, что на смену обществу массового потребления
приходит общество спектакля. «Спектакль, взятый в своей тотальности, есть
одновременно и результат, и проект существующего способа производства. Он не
является неким дополнением к реальному миру, его надстроенной декорацией. Он
есть средоточие нереальности реального общества»68, - пишет французский
философ. Основной предпосылкой для этой трансформации служит расширение
Дебор Г. Общество спектакля. – Логос, 2000. URL:
http://redblack161.anho.org/sites/default/files/books/gi_debor%20obchestvo%20spektklia.pdf (Дата обращения
05.12.2011 г.)
68
25
деятельности средств массовой коммуникации. Таким образом, спектакль не
оказывается неким дополнением к реальному миру, а становится преобладающей
моделью в обществе. Основной деятельностью участников «общества спектакля»
становится пассивное зрительское потребление образов.
Дебор также акцентирует внимание на возрастании индивидуализма. По его
мнению, общество спектакля циклически воспроизводит разобщение индивидов:
«Разобщение служит основанием для технологии, а технологический процесс, в
свою очередь, служит разобщению. От автомобиля до телевизора, все блага,
селекционированные зрительской системой, служат также ее орудиями для
постоянного
упрочения
концепцией
Дебора
условий
сложно
разобщенности
не
согласиться,
“одиноких
толп”»1.
действительно
С
новые
технологические средства делают культуру зрелищной и направленной на
потребление образов. В то же время современные инструменты коммуникации в
определенной мере направлены на индивидуализацию, особенно четко данная
тенденция просматривается в случае персонального компьютера.
Французский философ Жан Бодрийяр, идейный последователь Ги Дебора,
также весьма пессимистически оценивал влияние коммуникационных технологий
на социальное взаимодействие. Бодрийяр отмечает, что практически во всех
сферах социального бытия деятельность людей ориентирована преимущественно
на производство символических и знаковых ценностей. Говоря о современных
инструментах массовой коммуникации в работе «Система вещей» он ввел
понятие
«нетранзитивность»,
подчеркивающее,
что
масс-медиа
эпохи
постмодерна навсегда запрещают ответ и не предполагают процесс обмена69.
Согласно Бордийяру, жизнь современного социума преобразуется в
гиперреальность вследствие бесконечного числа симуляций. Французский
философ очень часто использовал термин «симулякр», обозначающий подобие
видимости, для описания мира постмодерна.
Однако что касается «нетранзитивности» медиа, то в настоящий момент это
более чем дискуссионный вопрос. Самое быстро развивающееся средство
69
Бодрийяр Ж. Система вещей. – М. Рудомино, 1999. 216 с.
26
коммуникации – Интернет – предоставляет участникам различных виртуальных
сообществ и социальных сетей возможность высказаться и донести свое мнение
не только до других людей, но и (в исключительных случаях) до государственных
деятелей.
Передовую точку зрения на природу средств массовой информации и их
роль в современном социуме высказал канадский культуролог Маршалл
МакЛюэн. Идеи о новой реальности, создаваемой средствами масс-медиа,
приближают концепцию МакЛюэна к поздней постклассической социальной
теории.
Один из центральных тезисов творчества МакЛюэна можно выразить
следующим образом: «средства сообщения и есть сообщение». То есть, способ и
характер коммуникации во многом определяет характер социума и человеческого
взаимодействия. «Духовный и материальный прогресс человечества определяют
не орудия труда или освоение природы, не экономика, политика или культура, а
технология социальной коммуникации, т.е. коммуникационные каналы, которыми
располагают
люди»70.
В
работе
«Галактика
Гуттенберга»
культуролог
анализирует, каким образом печатная культура изменила характер мышления и
стиль жизни человека. МакЛюэн приходит к выводу, что благодаря работе с
печатным
текстом
у
людей
сформировался
«принцип
систематической
линейности», то есть логическое системное мышление. Это позволило создать
культуру однородности и линейности, в которой мир представал перед людьми в
качестве линейного последовательного конструкта, подобного книге71.
По мнению исследователя, технология печати также стала одной из первых
технологий массового производства, и во многом способствовала становлению
технологических процессов, а затем и «унифицированной товарной культуры».
Кроме того, МакЛюэн отмечает, что «книгопечатание явилось средством и
основанием развития индивидуализма и общественного самовыражения. Более
того, оно способствовало воспитанию традиций частной собственности и
70
71
Соколов А. В. Общая теория социальной коммуникации //СПб.: изд-во Михайлова ВА. – 2002. – 461 с.
Маклюэн М. Галактика Гутенберга: становление человека печатающего //М.: Академический проект. – 2005.
27
приватности,
а
также
наглядному
проявлению
разнообразных
форм
“замкнутости”»1.
МакЛюэну принадлежит идея о том, что в результате развития масс-медиа,
происходит становление так называемой «глобальной деревни». В «глобальной
деревне» человечество может после многих веков разобщения, связанных с
доминированием печатной культуры, вновь становится единой семьей, все члены
которой мгновенно получают информацию о действиях других участников.
Показательно, что уже возникновение телевидения подвело МакЛюэна к этому
выводу. Сегодня, с возникновением Интернета и распространением социальных
сервисов, в которых друг с другом общаются несколько миллиардов человек, идея
становления «глобальной деревни» становится более чем актуальной72.
Канадский культуролог также предлагает достаточно нетривиальную
классификацию медиа – он разделяет их на «горячие» и «холодные» средства
передачи сообщения. К горячим средствам МакЛюэн относит такие средства
коммуникации, которые «расширяют одно-единственное чувство до степени
“высокой
определенности”.
Высокая
определенность
–
это
состояние
наполненности данными»1. Поэтому, получая «горячее» сообщение, человек
получает полное представление, и ему не нужно самому достраивать картину.
«Холодные» средства коммуникации передают гораздо меньше информации, и
получателю сообщения приходится многое додумывать самому. Таким образом,
фотографию следует отнести к «горячим» медиа, а комикс – к «холодным».
Печать классифицируется МакЛюэном как достаточно «горячее» медиа. Радио, с
точки зрения ученого, также является горячим средством, а телевидение —
холодным, поскольку радио «не вызывает такой высокой степени соучастия
аудитории в своих передачах, как телевидение». По всей видимости, интернет
невозможно точно классифицировать как «горячее» или «холодное» средство
передачи сообщения, так как в сети можно найти сайты самого разного характера
– начиная от «горячих» электронных библиотек и заканчивая «холодными»
онлайн кинотеатрами. Что же касается социальных сетей, блогов и микроблогов,
72
Маклюэн М. Понимание медиа: внешние расширения человека //Москва. – 2000.
28
то их, по всей вероятности, следует отнести к «холодным» средствам
коммуникации.
Изменение когнитивного стиля индивидов под действием электронных
средств коммуникации стали предметом исследования не только Маклюэна, но и
французского культуролога Абрама Моля в работе «Социодинамика культуры»73.
По мнению исследователя, роль культуры состоит в том, что благодаря ей человек
формирует «экран понятий», на который он проецирует и с которым сопоставляет
свои восприятия внешнего мира. Для традиционной культуры, характерной до XX
века, «экран понятий» имел правильную геометрическую сетчатую структуру.
Это происходило потому, что экран понятий формировался под влиянием
университетского образования. Человеку, обладающему структурированным
«экраном понятий» было несложно проследить причинно-следственные связи и
сделать выводы на основании каких-либо фактов.
Однако современная культура формирует «мозаичный экран», «похожий на
массу волокон, сцепленных как попало,— длинных, коротких, толстых, тонких,
размещенных почти в полном беспорядке». Этот экран вырабатывается в
результате погружения индивидуума в поток разрозненных, в принципе никак
иерархически не упорядоченных сообщений — он знает понемногу обо всем на
свете, но структурность его мышления крайне ограниченна. Моль пишет: «Эта
культура [мозаичная] уже не является в основном продуктом университетского
образования, то есть некоторой рациональной организации; она есть итог
ежедневно воздействующего на нас непрерывного, обильного и беспорядочного
потока случайных сведений».
Обладая «экраном понятий» с такой фрагментарной структурой, крайне
сложно
выявить
взаимосвязь
между
причиной
и
следствием,
понять
закономерности, и практически невозможно проанализировать какое-то явление.
Неудивительно, что носители подобного когнитивного стиля часто становятся
объектами манипулирования – ведь механизм критической оценки тех или иных
факторов у обладателей мозаичного сознания практически не функционирует.
73
Моль А. Социодинамика культуры: Пер. с фр./Предисл. БВ Бирюкова. Изд. 2-е //М.: Ком книга. – 2005.
29
Книга Моля стала одной из первых и центральных работ, описывающих
феномен «мозаичного сознания». Впоследствии над развитием этой темы
работали многие социологи, философы и культурологи, в том числе Нил Постман,
Умберто Эко и Зигмунт Бауман.
Основы теории виртуализации социума
Широкое распространение Интернета приводит исследователей к идее
использования понятия «виртуальная реальность» и «виртуализация» при
описании общественных изменений. В данном предметном поле было бы
закономерно рассмотреть концепции таких ученых, как А. Бюль, М. Паэтау, А.
Крокер, М. Вэйнстейна и российского социолога Д.В.Иванова, ставших
первопроходцами в исследовании феномена виртуальности74.
Модели А. Бюля, А. Крокера и М. Вэйнстейна относятся к традиции
исторического
материализма
К.
Маркса.
Согласно
Марксу
рост
производительных сил (развитие новых технологий) приводит к трансформациям
в
системе
общественных
отношений:
появляются
новые
отношения
собственности, классы, формы политической власти и т.д. Таким образом, по
мнению теоретиков виртуализации, сегодня следует говорить о переходе к
принципиальной иной стадии капитализма, при которой индустриальные
структуры устраняются по мере автоматизации производства.
При этом А. Бюль отмечает, что компьютеры оказались не только
вычислительными машинами, оптимизирующими производственные процессы,
они также стали средствами создания «зеркальных миров». Например, в
Интернете сформировались системы, в которых функционируют виртуальные
аналоги
реальных
механизмов
(политических,
экономических
и
социокультурных). Причем, эти аналоги не только полноценно работают, но и
постепенно замещают свои реальные прототипы.
Иванов Д. В. Виртуализация общества. – СПб : Петербург. востоковедение,
http://ecsocman.hse.ru/data/651/511/1219/ivanov-virt-annot-1.doc (Дата обращения 22.09.2011 г.).
74
2000.
URL:
30
Российский социолог Д.В. Иванов выдвигает идею о том, что социальное
содержание виртуализации и симуляция институционального строя общества по
существу первично по отношению к техническому содержанию: «… не
компьютеризация жизни виртуализирует общество, а виртуализация общества
компьютеризирует
жизнь.
Именно
поэтому
распространение
технологий
виртуальной реальности происходит как киберпротезирование»75.
На
основе
приведенного
выше
анализа
социологических
теорий
коммуникации (и исследований в смежных науках) в рамках различных теорий
общественного развития можно сделать вывод о том, что массовые коммуникации
поддерживают в обществе взгляды, приемлемые для большинства людей. При
этом
средства
массовой
коммуникации
в
последние
годы
активно
трансформируются, чему способствует научно-технические достижения и, в
первую очередь, широкое распространение Интернета.
§1.2. Теория изучения протестных сообществ
Исследование социальных и политических протестов различной природы
активно проводятся социологами и политологами со второй половины XX века,
что обусловлено большим количеством социальных и политических выступлений
различной природы76. В частности, большой толчок исследованиям социальных
движений (social movements) дали выступления 1968 г. во Франции.
В связи с эти теоретики политологии и социологии начали разрабатывать
различные подходы к изучению протестных движений. Следует отметить, что в
течение длительного времени в этом сегменте исследований важное место
занимала концепция Карла Маркса, в соответствии с которой общество обладает
классовой структурой и между классами ведется борьба. Эта точка зрения,
действительно, достаточно точно отражает многие процессы, происходящие в
современном обществе. В частности, движение «Оккупируй Уолл-Стрит»,
Иванов Д. В. Виртуализация общества. – СПб : Петербург. востоковедение,
http://ecsocman.hse.ru/data/651/511/1219/ivanov-virt-annot-1.doc (Дата обращения 22.09.2011 г.).
76
Della Porta D., Diani M. Social movements: An introduction. – Wiley. com, 2009.
75
2000.
URL:
31
позиционирующее
себя
как
группа,
конфронтирующая
с
банкирами
и
финансистами, нередко выступает как раз с марксистской риторикой77.
Как отмечает Делла Порта, американский социолог Нейл Смелзер
предполагал несколько иной механизм формирования социальных движений и
утверждал, что их корни следует искать в слишком быстрых социальных и
экономических трансформациях, характерных для XX века. В случае, когда часть
населения оказалась неготовой к тем или иным социальным, политическим,
экономическим
изменениям,
люди
сплачивались
и
выступали
против
нововведений.
В соответствии со взглядами другого известного социолога А. Мелуччи,
социальные движения возникают вследствие индивидуального нежелания
большого количества людей соответствовать желаниям рынка и государства78.
Такой взгляд близок к точке зрения психологов, исследующих протестное
движение1 и описывающих этот процесс как мобилизацию акторов вследствие их
личного недовольства ситуацией. Тем не менее, как отмечает Делла Порта,
перенос исследования исключительно в индивидуальную плоскость лишает
возможности оценки влияния других людей на мнение отдельного индивида о
присоединении к движению. В данном контексте следует упомянуть работу
Грановеттера «Пороговые модели коллективного поведения»79, в которой
утверждалось о том, что различные люди имеют разные «пороги» - то есть
присоединяются к той или иной коллективной инициативе в зависимости от
количества уже мобилизованных участников. В частности, существуют активные
и мотивированные личности, которые не нуждаются в дополнительной мотивации
и готовы будут выступить с требованиями даже в случае, если им придется делать
это в одиночестве. В то же время существуют и люди, не готовые участвовать в
движении в случае, если в нем примет участие меньше определенного количества
человек («порога»). Таким образом, исследование социальных и политических
Jaramillo N. E. Occupy, recuperate and decolonize //Journal for Critical Education Policy Studies. – 2012. – Т. 10. – №.
1. – С. 67-75.
78
Melucci A. The new social movements: A theoretical approach //Social science information. – 1980. – Т. 19. – №. 2. –
С. 199-226.
79
Granovetter M. Threshold models of collective behavior //American journal of sociology. – 1978. – С. 1420-1443.
77
32
движений диктует необходимость изучения не только мотивации отдельных
индивидов, но и их взаимодействия и взаимного влияния.
Исследователями было отмечен и тот факт, что в случае появления одного
или двух движений, эти протесты оказываются катализаторами к возникновению
новых движений. Так в работах Тарроу80 вводится понятие «циклов протеста»,
описывающих долгосрочные политические и социально-экономические протесты.
Так, на начальном этапе вследствие каких-то предпосылок зарождается
протестное сообщество, а после этого, при определенной реакции власти,
протесты продолжают развиваться. Таким образом, общественно-политический и
экономический климат сам определенным образом способствует развитию
протестов: в случае отсутствия «ответа» от государства – протестующие
прикладывают дополнительные усилия для донесения своей позиции. В случае же
получения ответной реакции протестующие получают сигнал о том, что их акции
действенны, а, значит, и дальнейшие действия могут внести изменения в
политику страны.
Следует отметить, что понятие «политическая мобилизация» стало активно
использоваться исследователями не так давно, вследствие чего возникает
некоторая непрозрачность в его определении. К. Дойч определяет общественную
мобилизацию как «процесс, в ходе которого установившийся социальный,
экономический и психологический порядок оказывается сломленным, и люди
проявляют готовность к использованию новых моделей»81. Дойчем приводятся
различные примеры мобилизационных процессов, как связанных, так и не
связанных с политическими трансформациями. В частности, он называет
мобилизацией процессы, происходившие в Индии в период с 1900 по 1940 годы, в
ходе
которых
сформировалось
Индийское
национально-освободительное
движение. При этом по оценкам Дойча мобилизацией можно также назвать и
Tarrow S., Tollefson. Power in movement: Social movements, collective action and politics. – Cambridge : Cambridge
University Press, 1994. – С. 3-4.
81
Deutsch K. W. Social mobilization and political development //The American Political Science Review. – 1961. – Т. 55.
– №. 3. – С. 493-514.
80
33
активную урбанизацию и индустриализацию, наблюдаемую в конце XIX – начале
XX вв. в ряде государств.
Как отмечает Д. Кэмерон82, Дойч сталкивается с проблемой сопоставления
макро- и микроизменений. Очевидно, что индустриализация и урбанизация
представляют собой глобальный макропроцессы, затрагивающие большое
количество
людей
(фактически,
население
всего
государства),
однако
мобилизация может происходить и на иных уровнях. Кэмерон подчеркивает, что
большую роль играет конкретно мобилизирующий агент (в случае протестной
мобилизации это может быть как политическая партия, так и общественной
движение). В данном контексте сразу же следует отметить, что мобилизация
далеко не всегда объединяет большое количество участников. В большинстве
наблюдаемых в последние годы в разных странах антиправительственных
выступлениях количество участников, как правило, не превышает 100 тысяч
человек. Тем не менее, они объединяются мобизилирующим агентом для решения
определенной задачи посредством коллективного действия, поэтому подобный
процесс является мобилизацией.
На
процесс
мобилизации
также
оказывает
значительное
влияние
возникновение структур типы «Мы-они». Исследователи в области психологии,
антропологии и биологии предполагают, что индивиды склонны оценивать
других в терминах групп83. Изначально на каком-либо базисе (это может быть как
неподдающиеся изменениям признаки типа пола и этнической принадлежности,
так и относительно нестабильные, как политические и религиозные убеждения)
формируются группы «мы» и «они», внутри которых появляются различные
стереотипные установки, как о «себе», так и о группе-контрагенте84. Как отмечает
Агеев, «люди с легкостью проявляют готовность характеризовать обширные
человеческие группы (или социальные категории) недифференцированными,
Cameron D. R. Toward a Theory of Political Mobilization //The Journal of Politics. – 1974. – Т. 36. – №. 1. – С. 138171.
83
Krebs D. L., Miller D. T. Altruism and aggression //The handbook of social psychology. – 1985. – Т. 2. – С. 1-71.
84
Brewer M. B. The psychology of prejudice: Ingroup love and outgroup hate? //Journal of social issues. – 1999. – Т. 55. –
№. 3. – С. 429-444.; Stephan W. G. Stereotyping: The role of ingroup-outgroup differences in causal attribution for
behavior //The Journal of Social Psychology. – 1977. – Т. 101. – №. 2. – С. 255-266.
82
34
грубыми и пристрастными признаками»85. Как правило, установке о группе
оказываются положительными, а о контрагенте – отрицательными, при этом
участники одной группы склонны поддерживать стабильную и успешную
кооперацию друг с другом86, и по мере возможности избегать взаимодействия с
представителями контр-группы.
Внутри и межгрупповые эффекты активно изучаются социологами,
психологами и экономистами в отношение гендерных87 и расовых стереотипов88.
Исследования политических взглядов проводятся реже, однако такие работы
встречаются89.
Хорошей иллюстрацией модели «Мы-они» может служить выступление
«Оккупай Уолл-Стрит», в ходе которого участники митингов скандировали
митинг «Нас 99%» («We are 99%»), противопоставляя себя, таким образом,
банковской элите и финансистам (оставшемуся меньшинству) и призывая к
структурным изменениям экономической политики. При этом в сообществе
протестующих формировались стереотипы, транслируемые, затем, в социальные
онлайн-сети и медиа. В частности, участники предпринимали попытки
акцентировать внимание на жестокости полицейских, выкладывая видео
задержания и жестокого обращения с протестующими, а также утверждали, что
их идеи разделяет подавляющее большинство населения, хотя в соответствии с
результатами исследования Reuters таких в 2012 году было всего 9%90.
Агеев В. С. Психологическое исследование социальных стереотипов //Вопросы психологии. – 1986. – №. 1. – С.
95-101.
86
Conover P. J. The role of social groups in political thinking //British Journal of Political Science. – 1988. – Т. 18. – №. 1.
– С. 51-76.
87
Power J. G., Murphy S. T., Coover G. Priming Prejudice How Stereotypes and Counter‐Stereotypes Influence
Attribution of Responsibility and Credibility among Ingroups and Outgroups //Human communication research. – 1996. –
Т. 23. – №. 1. – С. 36-58.
88
Levin S., Van Laar C., Sidanius J. The effects of ingroup and outgroup friendships on ethnic attitudes in college: A
longitudinal study //Group Processes & Intergroup Relations. – 2003. – Т. 6. – №. 1. – С. 76-92.
89
Duck J. M., Hogg M. A., Terry D. J. Me, us and them: Political identification and the third‐person effect in the 1993
Australian federal election //European Journal of Social Psychology. – 1995. – Т. 25. – №. 2. – С. 195-215.
90
Козловский
В.
«Захвати
Уолл-Стрит»
год
спустя:
мода
прошла?
BBC.
URL:
http://www.bbc.co.uk/russian/international/2012/09/120918_occupy_wall_street_anno.shtml (Дата обращения 12.01.2014
г.)
85
35
Шютц также отмечает, что при подобной дихотомии процесс перехода из
одной группы в другую для индивида оказывается достаточно сложным91.
Социальные
сети
(безотносительно
интернета
и
информационно-
коммуникационных технологий в целом) также часто упоминаются в контексте
мобилизации, в том числе и протестной. Как подчеркивает Диани в работе
«Социальные движения: виртуальные и реальные сети»92, социальные сети,
подразумевающие под собой «цепочки» людей всегда являлись инструментом
передачи информации. В случае социальных сетей интернет-пространства
увеличилась как скорость передачи информации, так и затраты ресурсов на
коммуникацию. Однако это не следует считать неким принципиальным
изменением – в любом случае механизм процесса остался прежним – один
человек мотивирует другого на участие в определенном мероприятии.
В работе Гоулда93, посвященной анализу восстаний 1870-х годов во
Франции не только отмечается высокая роль социальных сетей в процессе
политической мобилизации, но и указывается на необходимость исследования
различных социальных сетей – как формальных, так и неформальных. Автор
акцентирует внимание на том, что корректная оценка влияния сети может быть
«произведена лишь при принятии во внимание формальных и неформальных
социальных структур в процессе мобилизации»94.
Следует отметить, что высоко оценивают роль социальных сетей в
формировании протестов также Эндрюс и Биггс95 и Зигель96. При этом Зигель
подразделяет мотивацию к участию в протестах на внутреннюю – возникающую у
индивидуума вне зависимости от взглядов его окружения и внешнюю –
Шютц А. “Мы” и “Они” в российском обществе. URL: http://window.edu.ru/resource/257/42257 (Дата обращения
12.01.2014 г.)
92
Diani M. Social movement networks virtual and real //Information, Communication & Society. – 2000. – Т. 3. – №. 3. –
С. 386-401.
93
Gould R. V. Multiple networks and mobilization in the Paris commune, 1871 //American Sociological Review. – 1991. –
С. 716-729.
94
Gould R. V. Multiple networks and mobilization in the Paris commune, 1871 //American Sociological Review. – 1991. –
С. 716-729.
95
Andrews K. T., Biggs M. The dynamics of protest diffusion: Movement organizations, social networks, and news media
in the 1960 sit-ins //American Sociological Review. – 2006. – Т. 71. – №. 5. – С. 752-777.
96
Siegel D. A. Social networks and collective action //American Journal of Political Science. – 2009. – Т. 53. – №. 1. – С.
122-138.
91
36
появляющуюся вследствие социального воздействия на человека. А работе же
Эндрюса и Биггса выделяется три различных механизма протестной мобилизации
– посредством социальных сетей (социальных контактов), меди и в случае
воздействия протестной организации (movement organization).
Интерес к социальным онлайн-сетям как инструменту политической
мобилизации, как уже было отмечено выше, резко вырос после событий 2009 года
в Молдавии и Иране, названных журналистами и экспертами «twitterреволюцией». В ходе парламентских выборов в Молдавии победу одержала
коммунистическая партия, что, вызвало протесты среди молодежи. Активистка
протестного движения Наталья Морарь со своими соратниками с помощью
социальных сетей и SMS-сообщений по ее собственным оценкам всего за два часа
мобилизовала почти 15 тысяч человек. Следующим хрестоматийным примером
twitter-революции можно считать попытку восстания в Иране. Как и в случае
Молдавии,
оппозиция
оказалась
недовольна
результатами
президентских
выборов, на которых победил М. Ахмадинеджад и проигравший кандидат М.
Мусави призывал своих сторонников через Twitter и Facebook принять участие в
акциях протеста и в течение длительного времени выводил на улицы десятки
тысяч молодых людей.
После событий 2009 года количество аналогичных движений стало
увеличиваться с высокой скоростью: в 2010 году произошла так называемая
«Арабская Весна», в ходе которой восстания поразили страны Северной Африки
и Ближнего Востока. При этом участники активно обменивались информацией
как раз через социальные онлайн-сети. Также «twitter-движения» наблюдались и в
США, Великобритании, Испании, России и других развитых государствах.
«Twitter-революции» привлекли внимание исследователей сразу же в 2009
году и с тех пор количество публикаций, посвященных анализу политических
восстаний и роли социальных интернет-сервисов уверенно растет. Как отмечается
в работе Лысенко с соавт.97, посвященной событиям в Кишиневе в 2009 году,
97
Lysenko V. V., Desouza K. C. Moldova's internet revolution: Analyzing the role of technologies in various phases of the
confrontation //Technological Forecasting and Social Change. – 2012. – Т. 79. – №. 2. – С. 341-361.
37
весомую роль в ходе восстания в Молдавии сыграла социальная сеть Twitter,
позволившая протестующим обмениваться информацией в режиме реального
времени посредством мобильных телефонов. Авторы цитируемой работы
выделяют четыре фазы протеста, включающие как виртуальную, так и реальную
компоненту:
1. Подготовка. Создание групп в социальных сетях и размещение
релевантного тематике контента;
2. Возгорание. Мобилизация участников с помощью потенциала онлайнинструментов. (Отметим, что в соответствии с механизмом протестного
рекрутирования
Зигеля,
в
данном
случае
происходит
внешняя
мотивация);
3. Активные уличные протесты;
4. Пост-протестная информационная война.
Очевидно, что к процессу мобилизации можно отнести первый и второй
пункты – подготовка интернет-площадки и предварительная обработка с
протестно-настроенными гражданами, а также непосредственная мобилизация
участников.
Несмотря на то, что в последние годы появляется все большее количество
исследований, связанных с анализом протестов и роли социальных онлайн-сетей,
на данном этапе практически отсутствуют целостные теории, описывающие
механизм
влияния
интернет-инструментов
в
формировании
протестного
сообщества и протестной мобилизации.
§1.3. Подходы к изучению виртуальных сообществ
Возникновение и развитие Интернета
В последние тридцать лет происходит активное развитие информационнокоммуникационных технологий, оказывающих колоссальное воздействие на все
38
сферы общественной жизни. Наиболее ярким примером подобной технологии
может служить глобальная компьютерная сеть Интернет.
История Интернета началась в 1957 году, когда Министерство обороны
США выступило с инициативой по созданию надежного канала передачи
информации и агентство DARPA (Defense Advanced Research Project Agency)
предложило создать компьютерную сеть. В 1969 году два компьютера впервые
были объединены в сеть ARPANET (Advanced Research Project Agency Network),
спустя несколько лет к ней были присоединены компьютеры из Норвегии и
Великобритании.
Развитие
системы
значительно
активизировалось
после
стандартизации протоколов передачи данных и появления протоколов TCP/IP98.
В
1984
году
Национальных
научный
Фонд
США
создал
свою
межуниверситетскую сеть NSFNet с более высокой пропускной способностью,
чем у ARPANET. Примерно в это же время произошло объединение большинства
существовавших
компьютерных
сетей.
Отсутствие
единого
центрального
руководства сделало Интернет относительно независимым от государств и
коммерческих структур99. Популярность у широкой аудитории Интернет начал
завоевывать вначале 1990-х годов. Этому способствовало, в частности, появление
технологии «World Wide Web», позволяющей использовать в одном документе
текст, ссылки на сторонние ресурсы, графику, видео и другие эффектные
мультимедийные элементы.
В последние десятилетия Интернет приобрел новое смысловое содержание
и из не всегда понятного и порой материально недоступного инструмента
превратился в неотъемлемую часть жизни современного социума. По данным
Всемирного банка доступ к Интернету имеет более 30% жителей нашей планеты.
Наибольший процент проникновения, разумеется, в развитых государствах. Более
75% жителей Франции имеют доступ в сеть, в США – 80%, в Германии – почти
83%, в Финляндии более 85%, и более 90% норвежцев выходят в интернет. В
соответствии с исследованиями ФОМ почти половина россиян имеет доступ в
Leiner B. M. et al. A brief history of the Internet //ACM SIGCOMM Computer Communication Review. – 2009. – Т. 39.
– №. 5. – С. 22-31.
99
Briggs A., Burke P. Social history of the media: from Gutenberg to the Internet. – Polity, 2010.
98
39
сеть. При этом почти треть взрослого населения России100 использует мобильный
интернет. В целом, стоит подчеркнуть, что в настоящее время появляется все
большее число типов устройств (ноутбуки, планшеты, мобильные телефоны),
обладающие доступом в сеть.
Сегодня во Всемирной паутине можно отыскать практически любую
интересующую информацию всевозможного формата, (начиная от текстов и
заканчивая фильмами, музыкой и играми), и, что немаловажно, каждый интернетпользователь может поделиться созданным им контентом на специализированных
платформах и ресурсах. Благодаря Интернету не составляет труда найти
собеседника в любой части света и поддерживать с ним постоянный контакт, в
том числе и по видеосвязи. В последнее время все более распространенной
активностью интернет-пользователей становится покупка товаров в виртуальных
магазинах. Всемирная паутина стала неотъемлемой частью повседневности, в
настоящий момент через сеть можно осуществить огромное количество операций,
и это сильно изменяет действующие социальные институты и традиционные
схемы взаимодействия.
Генезис понятия «виртуальное сообщество»
В связи с ростом числа пользователей сети за небольшой промежуток
времени Интернет превратился в новую социальную среду, в которой начали
формироваться сообщества, обладающие иными свойствами и характеристиками,
нежели реальные «физические» группы. По оценке Скуратова101 «виртуальные
интернет-сообщества (интернет-коммьюнити) – это один из базовых элементов,
который в ракурсе социальных отношений отличает сеть Интернет от прочих
средств массовой коммуникации, таких как радиовещание, телевидение и др.».
Пресс-релиз ФОМ от 19.01.2011. «По распространенности мобильный интернет приближается к домашнему
проводному ШПД, но в плане используемых сервисов пока еще остается вторичным». URL:
http://bd.fom.ru/report/map/pressr_190111 (Дата обращения 20.12.2012 г.)
101
Скуратов А.Б. Использование открытого контента в интернете // Изменяющаяся Россия. Социальноэкономические инновации: материалы XXV международной научно-практической конференции / Урал. соц.-экон.
ин-т АТиСО. – Челябинск, 2008.- Ч. II. C. 406-410.
100
40
Для полноценного осмысления понятия «интернет-сообщества» следует
сначала проанализировать термин «сообщество». Надо отметить, что эта базовая
для социологии дефиниция совсем неоднозначна. Российская социологическая
энциклопедия102
объясняет
«социальную
общность»
как
«относительно
устойчивую совокупность людей, отличающаяся более или менее одинаковыми
чертами (во всех или некоторых аспектах жизнедеятельности) условий и образа
жизни, массового сознания, в той или иной мере общностью социальных норм,
ценностных систем и интересов». Гулина103 в «Словаре справочнике по
социальной работе» отмечает, что сообщество «это социологический термин для
описания социальных отношений внутри групп или в рамках территориальных
границ».
Английское слово community Оксфордский словарь (Oxford Dictionary
Online)104 определяет как группу людей, проживающих на определенном месте,
либо имеющих какую-либо отличительную черту (принадлежащих к какому-то
объединению, разделяющих привычки/хобби), и, по нашей оценке, это наиболее
ясное определение этой основополагающей социологической категории.
Еще в середине XX века ученые Белл и Ньюби обнаружили более ста
различных трактовок понятия «сообщество»105.
Подобная неоднозначность в определениях данного термина стала
причиной того, что в публикациях, посвященных исследованию взаимодействия
индивидов в сети, не всегда удается обнаружить точного и однозначного
определения понятия «интернет-сообщество» или «виртуальное сообщество». Как
подчеркивают Л. Ринкявичус и Э. Буткявичене: «Обнаружить в литературе
единое мнение относительно того, что собой представляет виртуальное
Осипов Г. В. Метасоциология//Российская социологическая энциклопедия //М.: Издат. – 1998.
Гулина М. А., Гулина М. А. Словарь-справочник по социальной работе. – Издательский дом" Питер", 2008.
104
Dictionary O. E. Oxford English dictionary online. – Oxford University Press, Oxford, UK http://www. oed. com, 2008.
105
Скуратов А.Б. Использование открытого контента в интернете // Изменяющаяся Россия. Социальноэкономические инновации: материалы XXV международной научно-практической конференции / Урал. соц.-экон.
ин-т АТиСО. – Челябинск, 2008.- Ч. II. C. 406-410.
102
103
41
сообщество или сообщество киберпространства не удается. … сообщества онлайн
представляют собой динамичное, спорное и трудно воспринимаемое явление»106.
Тем не менее, многие исследователи стремятся дать определение
«виртуальному сообществу». Так К. Портер отмечает107, что это такие группы
людей, взаимосвязи между которыми частично или полностью поддерживаются с
помощью ИТ-инструментов. Здесь также стоит сделать ремарку и подчеркнуть,
что разные ученые по-разному интерпретируют понятие ИТ-инструмент: так Г.
Рейнгольд108 относит к ним не только компьютеры, но и сотовые телефоны. В то
же время, современный уровень развития мобильных телефонов приводит нас к
мысли о том, что разделение виртуальных сообществ на те, которые
поддерживаются исключительно мобильной связи и исключительно Интернета,
нецелесообразно, так как происходит конвергенция этих каналов передачи
информации.
Социальные онлайн-сети в интернет-пространстве
В последние годы число участников виртуальных сообществ растет с
огромной скоростью, и все большую популярность набирают так называемые
социальные онлайн-сети, выстроенные на базе технологий Web 2.0, позволяющей
пользователям самостоятельно создавать содержимое сайтов.
Ключевым моментом для идентификации пользователя социальной сети
является профиль. Данные (имя и фамилия, возраст, город проживания, место
учёбы и работы, интересы и вкусовые предпочтения), размещенные в профиле,
описывают жизнь участника социальной сети. По предоставленной информации
можно провести поиск в сети и найти профили друзей, знакомых, одноклассников
и однокурсников, коллег, единомышленников и т.д. Чем больше информации
указывается в профиле, тем больше вероятность наладить новые связи.
Ринкявичус Л., Буткявичене Э. Концепция общности (Gemeinschaft/community) и ее специфика в виртуальном
пространстве //Социологические исследования. – 2007. – №. 7. – С. 3-10.
107
Porter C. E. A typology of virtual communities: A multi‐disciplinary foundation for future research //Journal of
Computer‐Mediated Communication. – 2004. – Т. 10. – №. 1.
108
Рейнгольд Г. Умная толпа //Новая социальная революция–М.: ФАИР-ПРЕСС. – 2006.
106
42
Социальные
сервисы
виртуального
мира,
позволяют
а
поддержать
специализированное
связи
из
«реального»,
«социальное
не
программное
обеспечение» позволяют не только создавать связь между пользователями, но и
придавать
ей
определенный
характер.
Например,
участники
создают
специализированные группы «друзья», «семья», «коллеги», открывая им разные
уровни информации профиля. Социальные интернет-ресурсы предоставляют
возможности создавать различные группы по интересам, куда могут вступать
участники.
Первый подобный социальный сервис Classmates.com возник еще в 1995 г.,
и оказался весьма успешным, однако настоящий бум онлайновых социальных
сетей начался почти в 2003-2004 годах с появлением сайтов MySpace, LinkedIn,
Twitter и Facebook. Это может быть объяснено тем, что в 1990-х годах
компьютеры и Интернет еще не были настолько распространены. В начале 2000-х
годов большой успех получила социальная онлайн-сеть MySpace, которая
впоследствии потеряла большинство пользователей, перешедших на возникшую в
2006 году платформу Facebook. Сегодня социальные онлайн-сети являются
наиболее востребованными сайтами в Интернете. Так у лидера рынка социальных
онлайн-сетей
пользователей.
ежемесячная
аудитория
интернет-ресурс
удерживает
Facebook
Этот
превышает
лидерские
1,2
млрд
позиции на
большинстве рынков, однако в России наиболее востребованной на протяжении
длительного периода времени остается социальная онлайн-сеть «Вконтакте».
Следует подчеркнуть, что дизайн и функционал Facebook и «Вконтакте» очень
схож, однако российская платформа позволяет размещать в свободном доступе
музыкальные композиции и фильмы, что и привлекает активное внимание
аудитории.
На основе практик использования социальных сетей можно выделить два
различных типа социальных онлайн-сетей: контентные и контактные сайты.
К контактным социальным онлайн-сетям относятся такие сайты, как
Facebook, «Вконтакте», MySpace, LinkedIn, «Одноклассники», «Мой Мир», «Мой
43
Круг» и так далее. К этому типу ресурсов относят те сайты, в рамках которых
пользователи налаживают личные контакты друг с другом.
Подавляющее большинство контактных сайтов пропагандируют политику
«транспарентности» - пользователи этих ресурсов указывают свои настоящие имя
и фамилию и предоставляют максимум информации о себе для того, чтобы найти
своих знакомых и установить с ними взаимосвязи внутри ресурса. При этом
участники, безусловно, активно коммуницируют внутри ресурса в рамках личных
сообщений, комментариев к записям, а также внутри групп по интересам.
К контентным же сайтам причисляют платформы Twitter, Blogspot и т.д.,
используемые преимущественно для коммуникации и информационного обмена.
Наиболее
известной
контентной
социальной
онлайн-сетью
является
микроблоггинговая платформа Twitter. Этот сайт предоставляет пользователям
возможность регистрации как под реальным, так и под вымышленным именем и
не требует указания точным биографических данных. В рамках своей страницы
пользователь может размещать короткие (длиной до 140 символов) сообщения, а
также отвечать на сообщения других пользователей. Все взаимодействия
участников фиксируются на их личных страницах и демонстрируются в обратном
хронологическом
порядке.
Изначально
позиционировалась
Twitter
как
микроблоггинговая платформа с минималистичным дизайном, доступ с которой
будет
максимально
удобен
посредством
сотового
телефона
и
широкое
распространение мобильного интернета подтвердило справедливость этих
прогнозов. В настоящее время подавляющее большинство сообщений на сайт
отправляется и прочитывается пользователями сети именно посредством сотовых
телефонов. Очевидно, что подобная технология позволяет обмениваться
информационными
сообщениями
с
крайне
высокой
скоростью,
однако
ограничения по количеству знаков наравне с этим не дают возможности
подробного
описания
картины
происходящего.
Большинство
сообщений
представляют собой короткие эмоциональные или фактологические замечания,
которым, однако, в подавляющем случае не хватает аргументации в силу
отсутствия достаточного пространства для объяснения. Типичные сообщения в
44
Twitter выглядят следующим образом: «Обама попросил Конгресс отложить
голосование по Сирии из-за предложения России. Не припомню такого успеха
русской дипломатии. Браво», «Российские космонавты не смогли выполнить одну
из поставленных задач», «В магазине Lindex запретили фотографировать. Да
сколько ж можно! Что у вас там такого секретного?». Очевидно, что никакое из
этих сообщений ничего не значит вне определенного контекста, а для
обнаружения этого контекста требуется принять определенные усилия – найти в
поисковике
соответствующие
новости
или
материалы.
Тем
не
менее,
подавляющее большинство участников Twitter в силу большого объема
получаемой информации оказываются просто физически не в состоянии
корректно
отфильтровывать
и
рефлексировать
информационные
и
эмоциональные сообщения, вычленяя корректно интерпретированные факты от
неадекватных слухов. Таким образом, социальная онлайн-сеть Twitter становится
не
столько
каналом
передачи
информации,
сколько
инструментом
информационного влияния на пользователей.
В то же время следует отметить еще и тот факт, что практика, характерная
для взаимодействий в социальной сети Twitter – обмен короткими сообщениями с
высокой скоростью – становится в целом основной практикой взаимодействия в
Интернете, что, безусловно, накладывает отпечаток как на содержательные
взаимодействия индивидов. В частности, исследователи в последние годы
активно изучают феномен клипового сознания, для которого характерно
отсутствие рефлексивного восприятия и системного мышления.
Следует отметить, что в последние годы исследователи активно изучают
воздействие,
производимое
социальными
онлайн-сетями
на
паттерны
межличностных коммуникаций. В частности, в работах М. Смолла и К. Хэмптона
рассматривается трансформация «ядра сети обсуждений человека»109. «Ядро сети
обсуждений» (core discussion network) определяется социологами как те люди, с
109
Small M. L. Weak ties and the core discussion network: Why people regularly discuss important matters with
unimportant alters //Social Networks. – 2013. – Т. 35. – С. 470-483., Hampton K. N., Sessions L. F., Her E. J. Core
networks, social isolation, and new media: How Internet and mobile phone use is related to network size and diversity
//Information, Communication & Society. – 2011. – Т. 14. – №. 1. – С. 130-155.
45
которыми человек обсуждает важные для него вопросы. Обычно в «ядре»
присутствуют ближайшие родственники и близкие друзья, причем размер ядра
несущественно колеблется в течение всей жизни человека. Тем не менее,
последние
исследования
продемонстрировали,
что
современная
коммуникационная среда и социальные онлайн-сети в особенности, существенно
видоизменили характер «ядра обсуждений». В работе Смолла отмечается, что
современные люди гораздо чаще отмечают в качестве участников своего «ядра
обсуждений» не близких родственников, а экспертов в данном вопросе, найти
которых благодаря Интернету стало гораздо проще. Таким образом, при решении
о покупке недвижимости люди будут консультироваться не со своим ближайшим
окружением, а со специалистами по рынку – риелторами. В то же время Хэмптон
отмечает, что «ядро» в течение последних лет планомерно уменьшалось, что
может
быть
объяснено
опосредованного
за
счет
взаимодействия,
неуклонного
неуклонно
увеличения
приводящего
к
интернетсоциальной
изоляции.
В общем и целом, следует отметить, что влияние социальных онлайн-сетей
прослеживается как политике, так и экономике, существенной трансформации
подвергаются паттерны межличностной коммуникации. Всё это обуславливает
необходимость всестороннего осмысления роли социальных онлайн-сетей в
современном мире.
46
Глава 2. Методические и методологические основы исследования
виртуальных структур
§2.1. Методы изучения виртуальных сообществ
Анализ социальных сетей
Виртуальное пространство, в отличие от большинства «реальных» структур
предоставляет исследователям редкую возможность подробно проанализировать
процессы, изучить структуру взаимодействий, провести контент- и дискурсанализ сообщений и т.д. В последние годы интерес к изучению виртуальных
сообществ и социальных онлайн сетей в особенности, появился у представителей
компьютерных наук (Computer Sciences), прикладной физики и математики. И
если интерес представителей общественных наук к этой тематике вполне
закономерен, то активное участие в изучении этого феномена специалистов по
точным наукам обусловлено как общим интересом к строению сложных структур
и их динамики, так и широкому распространению междисциплинарных методов
исследования, позволяющих комплексно изучить поставленную проблему. В ходе
выступления на конференции Sunbelt 2013 профессор Университета НорсИстерн
(NorthEastern University) Дрю Марголин сравнил социальные онлайн-сети с
мухой-дрозофилой для специалистов различных научных направлений. В
частности, социологи изучают виртуальное пространство для выявления
паттернов поведения людей, лингвисты определяют речевые тактики поведения,
эпидемиологи прослеживают механизмы распространения информации внутри
сети и т.д. Тем не менее, на фоне всего разнообразия используемых подходов,
явно выделяется анализ социальных сетей (в дальнейшем для описания этого
метода также используется термин «сетевой анализ»), применяемый в огромном
массиве работ, посвященных виртуальным сообществам в целом и социальным
онлайн-сетям в частности.
47
В настоящей работе также используется анализ социальных сетей как для
исследования структуры дружеских взаимодействий, так и для изучения
коммуникаций внутри сообщества Facebook. С помощью сетевого подхода
выявляются ключевые паттерны взаимодействий пользователей, изучается
изменение солидарности внутри группы с течением времени, а также
определяются модели коммуникационного поведения. Использование анализа
социальных
сетей
диктует
необходимость
краткого
исторического
и
методологического обзора.
Изначально следует отметить, что основным отличием сетевого анализа от
других методов является его акцент не на характеристиках индивидов, а на
анализе социальных связей, для чего применяется инструментарий теории графов.
Впервые анализ социальных сетей был использован психологом Якобом Морено
в 1930-х годах для изучения влияния окружения человека на его психологическое
состояние110.
После работ Морено всё большее количество психологов, социологов и
антропологов стали использовать в своих исследованиях инструментарий теории
графов, а математические разработки Ф. Харари111 позволили применять более
сложные механизмы анализа.
Большой интерес к анализу социальных сетей у широкой общественности
появился после публикации эксперимента С. Милгрэма «Проблема малого
мира»112, вывод которого звучал следующим образом: любые два человека внутри
США знакомы друг с другом максимум через пять других людей и шесть связей
(шесть рукопожатий). При этом внутри общества также существуют люди,
поддерживающие очень большое количество связей (так называемые хабы).
Также много внимания привлекла работа М. Грановеттера «Сила слабых
связей»113, в которой автор делал вывод о том, что наибольшую роль для обмена
Prell C. Social network analysis: History, theory and methodology. – Sage Publications Limited, 2011.
Харари Ф. Теория графов. – Издательство «Мир», 1973.
112
Milgram S. The small world problem //Psychology today. – 1967. – Т. 2. – №. 1. – С. 60-67.
113
Грановеттер М. Сила слабых связей //Экономическая социология. – 2009. – Т. 10. – №. 4. – С. 31-50.
110
111
48
информацией играют «слабые связи» индивидов – то есть их знакомые и дальние
родственники, а не ближайшее окружение.
После этого в сетевом анализе выделилось несколько магистральных
направлений. Социологи, антропологи и экономисты (впоследствии к ним
присоединились и представители естественных дисциплин) стали применять
сетевые инструменты к анализу большого количества различных сообществ,
групп и социальных структур в целом114. А математики разрабатывали различные
инструменты для более глубокого анализа сетевых данных115.
Определим основные показатели, использующиеся в сетевом анализе.
Граф (G) (Рисунок 2) представляет собой совокупность непустого
множества вершин (V) и множества ребер (E), соединяющих вершины в
определенной последовательности. В анализе социальных сетей вершины – это
акторы (индивиды, организации, группы, структурные подразделения и т.д.), а
ребра – линии, отображающие связи акторов (товарно-денежные отношения,
дружбу, коммуникации, цитирования и т.д.)116.
В случае анализа сети одного конкретного актора (эгоцентричной сети),
самого актора обозначают как эго, а индивидов, с которыми он соединен –
альтерами.
Рисунок 2. Граф (социальная сеть).
Для онлайн структур в качестве акторов выступают зарегистрированные
пользователи, а связей – различные интеракции акторов между собой. Так, в
качестве
связей
могут
быть
рассмотрены
формальные
взаимодействия
(«добавление в друзья» в Facebook и Вконтакте, «following» в Twitter и т.д.), а
Градосельская Г. В. Анализ социальных сетей //Регион: экономика и социология. – 2011. – №. 2. – С. 137-157.
Wasserman S., Faust K. Social network analysis: Methods and applications //New York: Cambridge University. – 1994.
116
Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии: Учебное пособие //Москва: Новый учебник. – 2004. URL:
http://ecsocman.hse.ru/text/19188138.html (Дата обращения 01.01.2013 г.).
114
115
49
также
содержательные
взаимодействия
(общение,
обмен
сообщениями,
комментирование, «лайки» и т.д.).
Возможно также построение мультимодальных графов (affiliation networks),
в которых акторами первого уровня являются зарегистрированные пользователи,
а акторами второго уровня – сообщества, к которым эти пользователи
примыкают. В качестве связи выступает формальная принадлежность того или
иного индивида к сообществу117.
Отметим несколько базовых понятий сетевого анализа.
Центральность (centrality) – свойство местоположения актора относительно
других
акторов.
Используется
три
основных
подхода
к
определению
центральности сети:
Степень центральности (degree centrality) CD(i) – количество связей одного
актора с другими акторами.
n
CD(i)=  X ij , где n – число вершин в сети, а Xij – связь между актором i и j. (Xij=1,
j 1
если связь есть и 0, если она отсутствует).
Значение степени центральности находится в диапазоне от 0 до g-1, где g –
количество вершин в сети. (Вершина называется изолированной, если ее
центральность равна 0 и висячей, если 1).
Степень центральности, нормированная на размер графа, определяется по
следующей формуле:
n
C 'D ( ni ) 
X
j 1
ij
n 1
Близость (closeness centrality) Cc(i) – величина, иллюстрирующая насколько
близко актор располагается к другим акторам;
1
n

Cc(i)=  d (i, j ) при i j, где dij – это число связей между акторами i и j.
 j 1

Близость, нормированная на размер графа, вычисляется следующим образом:
Бобровский С., Градосельская Г. В. Модели и приложения социальных сетей. URL: ntl-cbm.narod.ru/CBMNET/MM-review.doc (Дата обращения 11.09.2013 г.)
117
50
Cc’(i)=Cc(i)*(n-1)
Посредничество центральности (betweenness centrality) CB(k) – характеристика,
оценивающая количество потоков, перемещение которых контролирует актор.
CB(k)=  ijk / ij , i≠j≠k, где -
 ijk
– это число путей от i к j, проходящих через k, а
– общее число путей от i к j.
 ij
Плотность сети (Δ) – отношение существующих связей ко всем возможным.
Δ=
2L
, где L – число существующих связей, а g – количество вершин.
g ( g  1)
Геодезическим
расстоянием
между
вершинами
называется
кратчайшее
расстояние между двумя акторами.
Диаметр сети - среднее расстояние между всевозможными парами вершин. Для
несоединенного графа, в котором присутствуют изолированные вершины, диаметр
графа равен бесконечности.
В случае, если при построении сети также собирается информация об
акторах (атрибуты акторов) – пол, возраст, социальный статус, расовая
принадлежность, политические взгляды и так далее, появляется возможность
также расчета гетерогенности системы.
Ассортативность сети – коэффициент, определяющий склонность образования
связей между вершинами одного типа. Рассчитывается по формуле:
r
 e  a b
1  a b
k
kk
kk
kk
k k
,
k k
где r – коэффициент ассортативности,
ekl – доля связей, соединяющих узлы с числом связей, равным l и k
al= k elk
bk= l elk
Для полностью ассортативной сети r=1, частично ассортативной сети r>0,
некоррелированной r=0, диассортативной r<0.
Социологи также используют термин гомофилия для описания этого
эффекта. Гомофилия – склонность людей со схожими характеристиками
51
взаимодействовать друг с другом - характерна для большинства социальных и
информационных сетей.
Для разбиения сети на различные сообщества, исходя из свойств ее
топологии, используется большое количество разнообразных алгоритмов. Для
выявления того, насколько успешно был использован алгоритм, используется
показатель модулярности, вычисляемый по следующей формуле:
где Q – модулярность;
– дельта Кронекера (Kronecker delta). Функция, равная 0 или 1 в
зависимости от значений двух показателей.
– класс или тип вершин i (которые представлены натуральным рядом 1, 2, …,
nc). (по аналогии и cj).
2m – количество ребер во всей сети.
ki – степень i-ой вершины. (По аналогии и kj).
– элемент матрицы смежностей
Показатель модулярности может принимать значения от -0,5 до 1.
Большинство социальных и биологических структур обладают модулярностью от
0,3 до 0,7, что свидетельствует о наличии внутри сетей выраженных групп.
Современных методы исследования виртуальных сообществ
Автором
настоящей
диссертационной
работы
на
основе
анализа
многочисленных эмпирических исследований было выделено семь основных
междисциплинарных подходов к изучению виртуальных сообществ.
1. Компьютерно-математический метод. Важной задачей исследователей
является изучение топологии (структуры) сети как отдельных виртуальных
52
сообществ, так и масштабных систем и для этого в большинстве случаев
используется сетевой анализ118,119,120.
Так в работе Угандера с коллегами1 был построен граф социальной сети
Facebook (в качестве вершин сети выступали пользователи, а в качестве ребер –
формальные «дружеские связи» между ними) и исследованы его свойства
(значения центральностей для вершин, транзитивность связей, коэффициент
кластеризации и т.д.). Выяснилось, что среднее число друзей пользователя
колеблется в интервале от 100 до 200 (то есть совпадает с числом Данбара121).
Исследователи также отметили, что вне зависимости от возраста люди
устанавливают связи преимущественно с ровесниками. В то же время никаких
предпочтений в отношении пола для установления «дружеских» контактов не
прослеживается.
В
статье
Тахтеева
с
соавторами2
изучены
свойства
другой
распространенной социальной платформы – микроблоггингового ресурса Twitter.
Исследователями были собраны несколько миллионов коротких сообщенийтвиттов с указаниями места жительства отправивших их пользователей, на основе
которых были выявлены закономерности, характерные для данной сети. В
частности, выяснилось, что пользователи чаще заводят виртуальных друзей
относительно недалеко от места своего проживания. Следует отметить, что в
социальной сети Twitter, в отличие от Facebook, пользователь указывает гораздо
меньше личной информации, таким образом определить пол и возраст того или
иного участника сервиса не представляется возможным.
Важной задачей, решаемой в рамках компьютерно-математического
направления, является и выявление ключевых персон (ключевых акторов),
оказывающих наибольшее влияние на социальную систему. Исследователи
применяют различные технологии для определения наиболее весомых фигур.
Ugander J. et al. The anatomy of the facebook social graph //arXiv preprint arXiv:1111.4503. – 2011.
Takhteyev Y., Gruzd A., Wellman B. Geography of Twitter networks //Social Networks. – 2012. – Т. 34. – №. 1. – С.
73-81.
120
Jones J. J. et al. Inferring tie strength from online directed behavior //PloS one. – 2013. – Т. 8. – №. 1.
121
Dunbar R. I. M. Neocortex size and group size in primates: a test of the hypothesis //Journal of Human Evolution. –
1995. – Т. 28. – №. 3. – С. 287-296.
118
119
53
Например, Сатник с коллегами122 оценивали влияние пользователей, исходя из их
близости по отношению к остальным участником (closeness centrality); в то время
как Абдель-Гани123 вычислил все три показателя для вершин социальной сети:
количество связей пользователя (degree centrality), близость по отношению к
другим участникам (closeness centrality) и то, какое количество потоков
информации
пользователь
контролирует
(betweeness
centrality).Однако
исследователи не всегда принимают во внимание только позицию акторов. Так
Ромеро с соавт.124 создали алгоритм, определяющий влиятельность пользователя
на основе интегрального фактора, включающего как его положение внутри сети,
относительно других участников, так и активность.
Следует подчеркнуть, что работы, посвященные взаимодействию студентов
в виртуальном пространстве, встречаются достаточно часто. Это легко объяснимо
– молодые люди активно общаются в социальных онлайн сетях, а структуры,
создаваемые ими, зачастую небольшие, так как включают исключительно членов
группы, что делает их удобными для сетевого и динамического анализа. Кроме
того, в случае студенческой группы существует возможность измерения
дополнительного параметра –успеваемости учащихся. Большой интерес в данной
связи представляет статья Вакуэро125, в которой на примере интернет-сообщества,
образуемого студентами первого курса исследуется феномен «rich club»,
привлекающий внимание социологов. Изучив виртуальное отображение реально
существующей социальной структуры методами сетевого анализа, авторы
выяснили,
что
наиболее
преуспевающие
в
учебе
студенты
активно
взаимодействуют между собой в Интернете и образуют устойчивое ядро (в
терминах авторов «rich club»), попасть в которое после определенного момента
другим членам группы становится практически невозможно. В работе Хамулик126
122
Sathik M. M., Rasheed A. A. A Centrality Approach to Identify Sets of Key Players in an Online Weblog //International
Journal of Recent Trends in Engineering. – 2009. – Т. 2.
123
Abdel- Ghani M. M. Identifying opinion leaders uding social network analysis, a study of an Egyptian village //Russian
Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. – 2012.
124
Romero D. M. et al. Influence and passivity in social media //Machine learning and knowledge discovery in databases. –
Springer Berlin Heidelberg, 2011. – С. 18-33.
125
Vaquero L. M., Cebrian M. The rich club phenomenon in the classroom //Scientific reports. – 2013. – Т. 3.
126
Hamulic I., Bijedic N. Social network analysis in virtual learning community at faculty of information technologies (fit),
Mostar //Procedia-Social and Behavioral Sciences. – 2009. – Т. 1. – №. 1. – С. 2269-2273.
54
исследуется онлайн сообщество, в состав которого наравне со студентами также
были включены и преподаватели. По результатам сетевого анализа было
выявлено несколько «студентов-звезд», активно участвующих в обсуждениях.
Преподаватели выступали чаще всего в качестве модераторов дискуссий.
Отметим, что хоть обсуждаемая работа и выявила социальные роли участников в
виртуальном пространстве, было бы также полезно сопоставить онлайнактивность студентов и их успехи, что было реализовано Вакуэро.
Компьютерно-математическое направление также развивается и в России. В
частности, в Институте системного программирования РАН (ИСП РАН)
проводятся работы по изучению структуры социальных сетей и поиску
алгоритмов для поиска имплицитных сообществ. Большой интерес также
представляют работы отечественных ученых127 по идентификации пользователей
социальных сетей на различных интернет-площадках на основе их атрибутов
(имени,
социально-демографических
характеристик
и
другие
данных)
и
информации о связях. Следует подчеркнуть, что данные работы в определенной
степени важны и для социологов, так как подобный инструментарий мог бы
позволить изучить особенности поведения и разделить механизм формирования
связей в различных онлайн структурах.
2. Физико-математический метод. Особенностями этого направления, в
отличие от компьютерно-математического, является ориентация на изучение не
статичных структур, а динамических процессов, происходящих внутри сети. В
этом подходе можно выделить два основных класса задач – изучение механизма
формирования сети и определение механизма распространения информации в
системе.
В ходе исследований выяснилось, что механизмы формирования групп в
виртуальных сообществах и в реальных структурах имеют очень много общего128.
В частности, исследователи отметили, что зависимость между вероятностью
Бартунов С., Коршунов А. Идентификация пользователей социальных сетей в Интернет на основе социальных
связей //Труды конференции по Анализу Изображений Сетей и Текстов (АИСТ). – 2012.
128
Backstrom L. et al. Group formation in large social networks: membership, growth, and evolution //Proceedings of the
12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. – ACM, 2006. – С. 44-54.
127
55
вступления индивида в группу и наличие у него связей с членами этой группы как
в случае реальной, так и виртуальной структуры изменяется одинаково.
Вероятность
P(k)
растет
нелинейно,
соответственно,
как
подчеркивают
исследователи, P(2)>2P(1) для этих двух типов систем. Это свидетельствует о
росте мотивации индивида к вступлению в группу при наличии нескольких
друзей, уже состоящих там.
Работа Бэкстрома была продолжена Кайрамом, выделившим различные
механизмы роста виртуальных сообществ129. Была предложена типологизация, в
соответствии с которой наблюдается два различных механизма роста сообщества:
диффузионный и недиффузионный (Рисунок 3).
Диффузионным является такое присоединение, в ходе которого в группу
входит актор, уже имеющий связи с одним или несколькими членами группы. Как
отмечается Кайрамом и соавт., в результате из связей между участниками
создается определенный «скелет», по которому распределяется некий импульс,
мотивирующий индивидов на вступление в группу.
Недиффузионным,
соответственно,
называется
присоединение,
изолированного актора, не имеющего на момент вступления в группу связей с
кем-либо из участников. Как отмечается в работе, диффузионное присоединение
может быть обусловлено воздействием «друзей» индивида, уже находящихся в
этой группе. В то же время «изолированный» актор скорее всего выразит желание
влиться в сообщество, тема которого попадает в круг его интересов.
Рисунок 3. Недиффузионное и диффузионное присоединение участников1.
129
Kairam S. R., Wang D. J., Leskovec J. The life and death of online groups: Predicting group growth and longevity
//Proceedings of the fifth ACM international conference on Web search and data mining. – ACM, 2012. – С. 673-682.
56
Кайрамом с коллегами также было проанализировано, для каких типов
сообществ больше характерен диффузионный тип роста, а для каких –
недиффузионный. Показательно, что группы, относимые авторами к «крупным»
(более 630 участников) преимущественно увеличивались благодаря двум
вариантам развития. В то время, как для небольших структур (менее 113 членов),
в большей степени характерен диффузионный тип роста. Таким образом, Кайрам
и соавт. делают закономерный вывод о том, что связи, устанавливаемые внутри
небольших виртуальных групп, оказываются более сильными, так как созданы
благодаря диффузионному типу – то есть не только на основе общих интересов,
но и вследствие общения.
Для описания данного вывода можно привести следующий пример: к
крупным группам чаще всего относятся «фанатские клубы» - пользователи
социальных онлайн сетей ищут по ключевым словам крупные группы, в которых
обычно присутствует большое количество релевантного тематике контента.
Авторы сравнивают подобные крупные группы со своеобразным мегаполисом,
состоящим из большого числа разреженно связанных индивидов, преследующих
(относительно) общие цели. В то же время небольшие группы, созданные, к
примеру, студентами одного курса для обмена информацией и коммуникации,
обладают совершенно другими характеристиками – их участники не изолированы
друг от друга, а поддерживают регулярные контакты. Кайрам с соавт. отмечают,
что в небольших группах, размер которых оказывался меньше 113 членов, из
первых 40 пользователей более 25% вступали вследствие активизации их
«дружеских связей», в то время как для больших групп (размером более 630
членов), этот показатель не превышал 10%.
Исходя из этого, исследователями было выдвинуто предположение о том,
что предпосылками для «отмирания группы» и торможения ее дальнейшего роста,
является преобладание диффузионного роста над недиффузионным. Особо
показательно, что в случае, если группа обладает большей плотностью связей,
чем платформа, на которой она находится, ее шансы на отмирание или
приостановку развития велики.
57
Другой задачей, решаемой в рамках данного подхода, является изучение
распространения информации в социальной сети. Следует отметить, что
исследование распространения эпидемии в графе производится уже давно, однако
у ученых к настоящему моменту нет окончательного понимания всех механизмов
этого
процесса.
В
настоящий
момент
существует
несколько
моделей
распространения информации: модели с порогами, модели с независимыми
каскадами, модели на основе цепей Маркова и др.130. Следует отметить, что эти
вопросы попали в круг интересов социологов задолго до появления социальных
онлайн сетей и еще в 1978 году в журнале «American Journal of Sociology» Марк
Грановеттер
опубликовал
работу
«Пороговые
модели
коллективного
поведения»131.
Изучение распространения информации в социальной сети обычно
проводится на примере какого-либо медиа-вируса – фразы или сообщения,
спонтанно получившего большую популярность у интернет-пользователей. Так в
статье132 рассматривалось распространение информации на платформе BlogPulse
и были сделаны выводы о роли строения сети в процессе распространения медиавируса.
В работе Венга133 исследован жизненный цикл медиа-вируса с учетом
«лимитированного внимания» - того факта, что пользователи могут обсуждать
лишь несколько сообщений за короткий период времени. Как и в работе Адара с
соавт., выяснилось, что структура социальной сети играет большую роль при
распространении сообщений.
Адамик с соавт.134 было проведено изучение распространения популярного
вопроса «Как мы познакомились» по страницам пользователей в социальной сети
Facebook, в результате чего исследователи сделали вывод о критично высокой
роли слабых социальных связей для распространения информации. В данной
Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Социальные сети: модели информационного влияния,
управления и противоборства //М.: Издательство физико-математической литературы. – 2010.
131
Granovetter M. Threshold models of collective behavior //American journal of sociology. – 1978. – С. 1420-1443.
132
Adar E., Adamic L. A. Tracking information epidemics in blogspace //Web Intelligence, 2005. Proceedings. The 2005
IEEE/WIC/ACM International Conference on. – IEEE, 2005. – С. 207-214.
133
Weng L. et al. Competition among memes in a world with limited attention //Scientific Reports. – 2012. – Т. 2.
134
Adamic L. A., Lento T. M., Fiore A. T. How You Met Me //ICWSM. – 2012.
130
58
связи, безусловно, следует подчеркнуть, что выводы о силе связей были сделаны
исходя из предположения о том, что люди, часто общающиеся друг с другом,
будут минимум однажды отмечены на одной фотографии. На наш взгляд такая
оценка не всегда корректна, так как многие пользователи не отмечают себя и
своих знакомых на фотографиях или вовсе избегают выкладывать на сайт
подобную информацию. Тем не менее, вывод о значении слабых связей вряд ли
может быть поставлен под сомнение, так как, начиная со второй половины XX
века,
социологи
отмечают
большую
роль
подобных
контактов
для
распространения информации.
Большой интерес вызвала работа Янга с соавт.135, предложивших для
описания распространения информации в сети модель линейной диффузии,
используемой для описания физических процессов. Созданная исследователями
модель смогла с высокой точностью предсказать механизм распространения
информации без анализа структуры социальной сети. Таким образом, авторы
оказались в некоей оппозиции с коллегами136.
3. Прогностический метод. Виртуальные сообщества являются поставщиком
огромного массива информации, в результате анализа которой появляется
возможность
понимания
имплицитных
закономерностей
и
предсказания
различных трендов. В последние годы многие ученые активно используют
потенциал социальных сетей интернет-пространства для предсказания эпидемий
гриппа137, изменения котировок акций на бирже138, кассовых сборов кинолент139.
В качестве инструментария обычно применяются искусственные нейронные сети
с самообучающимися алгоритмами. По всей вероятности, исследователей будет
интересовать данный подход и в дальнейшем появится большое количество
работ, посвященных предсказанию различных событий на основе сообщений в
135
Yang J., Leskovec J. Patterns of temporal variation in online media //Proceedings of the fourth ACM international
conference on Web search and data mining. – ACM, 2011. – С. 177-186.
136
Weng L. et al. Competition among memes in a world with limited attention //Scientific Reports. – 2012. – Т. 2.
137
Sadilek A., Kautz H. Modeling the impact of lifestyle on health at scale //Proceedings of the sixth ACM international
conference on Web search and data mining. – ACM, 2013. – С. 637-646.
138
Ruiz E. J. et al. Correlating financial time series with micro-blogging activity //Proceedings of the fifth ACM
international conference on Web search and data mining. – ACM, 2012. – С. 513-522.
139
Asur S., Huberman B. A. Predicting the future with social media //Web Intelligence and Intelligent Agent Technology
(WI-IAT), 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on. – IEEE, 2010. – Т. 1. – С. 492-499.
59
социальных сетях. Тем не менее, пока точность прогнозов редко превышает 90%,
что свидетельствует о необходимости совершенствования предсказательных
моделей.
4. Количественный социологический
метод. Хотя работы, написанные
математиками и физиками, формально и ставят своей задачей решение
социологических проблем, в них далеко не всегда в итоге приходят к адекватным
выводам.
Так,
«влиятельности»
исключительно
социологической
большое
количество
пользователей
математическими
рефлексии.
В
статей,
социальных
методами
данной
посвященных
сетей
в
связи
невозможно
анализу
решить
отсутствие
полноценной
хорошей
иллюстрацией
полноценной социологической научной работы может служить статья «Вкусы,
связи и время: данные социальной сети Facebook.com», в которой исследователи
сосредоточили свое внимание на структуре сети студентов университета140 и ее
динамическом изменении. Выяснилось, что, как и в большинстве социальных
систем, в Facebook наблюдается ярко выраженная сегрегация как по этническому,
так и по половому признаку. (Следует отметить, что были исследованы
взаимоотношения внутри американского колледжа, в котором было большое
количество афроамериканцев и латиноамериканцев). Люди, принадлежащие к
одной расе, активно взаимодействовали друг с другом в Facebook, чем
представители различных рас. Аналогично, девушки чаще общались с девушками,
а юноши – с юношами. Показательно, что подобная практика, характерная для
реального пространства, в точности была воспроизведена в виртуальном мире. На
основе результатов проекта исследователи пришли к выводу о том, что
использование социальной онлайн-сети Facebook может оказаться эффективным
при изучении моделей поведения людей и возникающих социальных структур.
При этом был отмечен еще о тот факт, что использование Facebook для получения
данных о взаимодействиях между людьми может оказаться более эффективным,
нежели иные методы сбора сетевых данных (опросы, наблюдение, интервью и
Lewis K. et al. Tastes, ties, and time: A new social network dataset using Facebook. com //Social networks. – 2008. – Т.
30. – №. 4. – С. 330-342.
140
60
т.д.)
вследствие
избегание
«эффекта
интервью»,
в
ходе
которого
интервьюируемый подсознательно пытается соответствовать некоей шаблонной
модели.
Трансформация
дружеских
взаимодействий
в
сети
Facebook
стала
предметом исследования Висманата с соавторами141. В ходе проекта были
проанализированы различные практики взаимоотношений внутри социальной
онлайн сети и на основе траектории развития были сделаны предположения о том,
как традиционно развивается дружба в онлайне и какие формы она может
принимать. Оказалось, что существует два принципиально различных вида
дружбы в Facebook (впрочем, в конце исследования авторы отметили, что выводы
можно генерализовать и на другие социальные онлайн-сети): относительно
активный обмен сообщениями в течение длительного времени («сильные связи» в
терминологии Грановеттера) и изначально очень активное взаимодействие,
быстро сходящее на нет («сильные связи» в терминологии Грановеттера). При
этом
определить,
каким
образом
будут
развиваться
отношения
между
участниками можно на основе их первоначальной активности, но далеко не со
стопроцентной вероятностью. В данном контексте следует отметить, что хотя
современные математические подходы и дают возможность исследования
социальных процессов на очень глубоком уровне, для выявления социальнопсихологических особенностей необходимо использование дополнительных
инструментов исследования. В частности, глубинных интервью, контент- и
дискурс-анализа.
В целом, социолого-математические методы исследования виртуальных
сообществ являются на данный момент, по мнению автора настоящего
диссертационного исследования, наиболее содержательными, так как в них
присутствует адекватная постановка социологической задачи. Тем не менее,
далеко не всегда достаточное количество внимания уделяется непосредственно
содержанию общения участников и их интерпретации.
141
Viswanath B. et al. On the evolution of user interaction in facebook //Proceedings of the 2nd ACM workshop on Online
social networks. – ACM, 2009. – С. 37-42.
61
5. Семантический метод. Исследование контента виртуального сообщества
сопряжено с исследованием семантической сети. В работе Росен142 на основе
анализа семантической сети, полученной в виртуальном сообществе студентов,
было выявлено, какие слова и словосочетания обычно употребляют пользователи
с
определенными
социально-демографическими
характеристиками.
Использование подобного инструментария позволило бы выявлять параметры
пользователей, не указывающих о себе данные. Семантические сети также могут
быть использованы для выявления трендов. Так Хельстен с соавт.143 построили
семантическую
сеть
для
сообщества,
обсуждавшего
генетически-
модифицированные продукты, и выявили компании, производящие подобную
продукцию. Работа Косинки144 продемонстрировала, что семантическая сеть,
построенная на основе тех статей, которые пользователи отметили, как
понравившиеся,
позволяет
с
высокой
степенью
точности
предсказывать
параметры участников. Так, представители христианского и мусульманского
вероисповедания были верно идентифицированы в 82% случаев, чернокожие и
белокожие американцы – в 95%. В целом, у семантических исследований,
безусловно, очень широкие перспективы, так как они позволяют выявить
наиболее значимые связки текстовых объектов и выделить интересы участников
виртуального сообщества. Однако для решения комплексной задачи, очевидно,
данное направление должно быть дополнено и изучением социальной структуры
сообщества.
6.
уникальной
Социолингвистический метод. Виртуальные сообщества являются
площадкой,
позволяющим
исследователей
самых
различных
направлений верифицировать свои теории. В частности, социолингвисты активно
используют для этой цели онлайн структуры. В то же время неверным было бы
Rosen D. et al. Procedures for analyses of online communities //Journal of Computer‐Mediated Communication. – 2003.
– Т. 8. – №. 4.
143
Hellsten I. Focus on metaphors: The case of “Frankenfood” on the Web //Journal of Computer‐Mediated
Communication. – 2003. – Т. 8. – №. 4.
144
Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior
//Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2013. – Т. 110. – №. 15. – С. 5802-5805.
142
62
утверждать, что ученые ограничивают свои методы исключительно контентанализом – достаточно часто применяется и структурный сетевой анализ.
Примером работы данного направления может служить статья де Лаата145. С
помощью контент-анализа и сетевого анализа были изучены онлайн дискуссии
между полицейскими на специализированной виртуальной площадке и выявлены
специфические паттерны поведения. В частности, оказалось, что сеть достаточно
централизована и в ней сложно найти ярко выраженные кластеры. С помощью
контент-анализа были определены ключевые задачи – это обмен опытом и
совместная работа, что вполне естественно для профессионального сообщества. В
работе Велсер146 был проведен анализ форума программистов и на основе
показателей центральностей были выявлены основные социальные роли,
характерные
для
участников
сообщества.
Авторы
выделили
достаточно
очевидные роли «дискутирующих» и «отвечающих» и описали характерные
параметры эгоцентричных социальных сетей данных типов. Для «отвечающих»
связность и плотность сети оказались гораздо ниже, нежели у дискутирующих,
что связано с их принципиально различным поведением на форуме.
Паолилло147 рассматривал IRC-чаты (программа для обмена сообщениями в
режиме реального времени) и на основе речевых практик им были выявлены
лингвистические стратегии посетителей чата, и, соответственно, присвоены
участникам определенные социальные роли. При этом выяснилось, что
лингвистические стратегии далеко не всегда можно соотнести со структурным
расположением актора в сети. Исследователь подчеркивает, что для изучения
проблемы требуется комплексный подход, включающий в себя, возможно,
дополнительные методы.
145
De Laat M. Network and content analysis in an online community discourse //Proceedings of the Conference on
Computer Support for Collaborative Learning: Foundations for a CSCL Community. – International Society of the
Learning Sciences, 2002. – С. 625-626.
146
Welser H. T. et al. Visualizing the signatures of social roles in online discussion groups //Journal of social structure. –
2007. – Т. 8. – №. 2. – С. 1-32.
147
Paolillo J. The virtual speech community: Social network and language variation on IRC //Journal of
Computer‐Mediated Communication. – 1999. – Т. 4. – №. 4.
63
7. Качественный социологический метод. Достаточно часто сообщества в
интернете исследуют с помощью описательных методов, в частности, этнографии.
Социальные сети интернет-пространства таким образом были изучены Чэпменом
с соавт.148. На основании серии из 36 интервью с гражданами США, Франции,
Китая и Южной Кореи, исследователями были выделены три основные группы
различий в поведении представителей разных культур в соцсетях. Чэпмен
отмечает, что пользователи по-разному оценивали свои цели и задачи,
реализуемые на этих онлайн платформах, они также использовали принципиально
различные механизмы саморепрезентации в соцсетях, и, кроме того, различался
стиль общения со знакомыми на сайте. В работе Тсе149 также был использован
этнографический анализ. На основе 18 интервью с пользователями этой
платформы и подробным анализом содержания ресурса, автор делает выводы о
том, что соцсеть представляет собой в первую очередь инструмент для
саморепрезентации («управление впечатлениями» по Гофману) пользователей.
Вместе с тем, площадка, безусловно, удобна для «социального поиска» и
поддержания слабых связей.
Описательный подход, безусловно, интересен для оценки качественного
влияния социальных сетей интернет-пространства на социальные процессы и
мониторинга возникающих трендов. Возможно, это направление может быть
рассмотрено в качестве разведывательного этапа, на котором происходит
первичный анализ свойств и характеристик социальной системы, после которого
следует использовать иные качественные и количественные методы.
К настоящему моменту разработано большое количество методов,
позволяющих
исследовать
разнообразные
феномены.
Однако
немного
исследователей в рамках одного комплексного исследования используют
несколько подходов. По нашему мнению, для всестороннего осмысления
социологических феноменов необходимо наряду со структурными методами
148
Chapman C. N., Lahav M. International ethnographic observation of social networking sites //CHI'08 Extended
Abstracts on Human Factors in Computing Systems. – ACM, 2008. – С. 3123-3128.
149
Tse H-M. An ethnography of social network in cyberspace: The facebook phenomenon //The Hong Kong
Anthropologist. – 2008. – Т. 2. – С. 53-76.
64
использовать также лингвистические и описательные. Именно сбалансированный
подход позволит полноценно изучить протекающий в обществе процесс.
§2.2. Воздействие социальных онлайн-сетей на политические процессы
Появление и широкое распространение Интернета существенным образом
видоизменило практики взаимоотношений между людьми. Огромное влияние
информационные технологии оказали и на политические процессы. Легкость и
оперативность коммуникации, наличие большого количества дискуссионных
площадок привело к трансформациям политических обсуждений. В настоящее
время большинство политиков и гражданских активистов активно присутствуют в
социальных онлайн-сетях и тестируют разные варианты взаимодействия с
общественностью. Например, в России политики разного уровня (премьерминистр, министры, руководители регионов, депутаты Государственной Думы,
пресс-секретари государственных деятелей) зарегистрированы в социальной сети
Twitter и с разной степенью активности общаются со своими подписчиками.
Многие деятели также имеют страницы в социальных сетях Facebookи
«Вконтакте», однако чаще всего они представляют собой аналоги персональных
сайтов и ведутся не самим политиком непосредственно, а сотрудниками его
штаба.
На высокий интерес к роли виртуальных сообществ в целом и социальных
медиа в частности в политической жизни общества по нашим оценкам оказали
большое влияние два события. Во-первых - предвыборная кампания 44-ого
президента США Барака Обамы в 2008 году, в ходе которой тогда еще кандидат
от демократической партии США использовал Twitter, Facebook и MySpace для
выстраивания отношений с электоратом. Официальный YouTube-канал кандидата
содержал более двух тысяч роликов разной направленности. При этом записи
Обамы в социальных сетях были не сухой фактологией, а мультимедийным
контентом, интересным для читателей. Во-вторых – интерес ученых к влиянию
65
социальных онлайн сетей на политические процессы и, в частности, на процесс
политической мобилизации и самоорганизации, резко вырос после событий 2009
года в Кишиневе, когда активистке Наталье Морарь удалось за считанные часы
мобилизовать несколько тысяч молодых людей и вывести их на улицы с
призывом отмены результатов выборов.
В настоящее время вопрос о влиянии новейших информационнокоммуникационных средств (в частности, блогов, микроблогов и социальных
сетей) на те или иные политические процессы находится в фокусе внимания
большого количества ученых. Существует несколько исследовательских центров
и институтов в Европе и США, которые ставят перед собой задачу осмысления
воздействия Интернета на общественно-политическую ситуацию, в частности
Беркмановский центр при Гарварде в США (Berkman Center), Институт Интернета
при Оксфорде в Великобритании (Oxford Internet Institute), Институт Интернета
при Университете Александра Гумбольдта в Германии и многие другие Центры и
Институты. В России эти проблемы изучаются в подразделениях Института
Социологии РАН, Центре Изучения Интернета и Общества при РЭШ,
Лаборатории Интернет-исследований Высшей Школы Экономики, Лаборатории
Цифрового Общества, подразделении Института Проблем Управления РАН и т.д.
Данная тематика находит отражение в таких журналах, посвященным
влиянию информационно-коммуникационных технологий на социум в целом, как
Human-Computer Interaction, Journal of Computer-Mediated Communications,
International Journal of Internet Science, Telematics and Informatics, Journal of
Government Information, New Media and Society и другие. В 2009 году был создан
специализированный журнал Policy and Internet, в котором изучаются вопросы
влияния Интернета на политические взгляды людей и практики их поведения.
Сетевой анализ как метод изучения политических процессов
Наиболее популярным методом исследования, используемым для изучения
влияния Интернета на политические процессы, оказался сетевой анализ. Это
66
может быть связано как с высоким интересом к этому методу исследования со
стороны исследователей интернета, так и особенностями поставленных задач. В
то же время активно используется этнографический анализ, контент-анализ,
глубинные интервью и разные виды опросов, в том числе и онлайновые.
Остановимся на использовании анализа социальных сетей при изучении
воздействия Интернета на политические процессы. В данном случае наблюдается
несколько направлений исследования. Используя классификацию, введённую
нами в предыдущей главе, выделим компьютерно-математическое, физикоматематическое
и
социолого-математическое
компьютерно-математического
направления,
направление.
как
В
правило,
рамках
изучается
преимущественно структура сети и связи между пользователями. При этом
наряду с сетевыми методами также часто используется и контент-анализ, что
существенно укрепляет содержательную составляющую исследования.
Беркмановский центр при Гарвардском университете выпустил серию
докладов, посвященных изучению структурных характеристик блогосферы
России150, Ирана151, а также Twitter России152. После специализированной
кодировки
были
построены
карты
соответствующих
социальных
сетей,
вершинами которых оказывались блоги (либо аккаунты в Twitter), обладающие
соответствующими атрибутами. Атрибуты присваивались экспертами вручную на
основе анализа контента. Так были выделены блоги, посвященные следующим
«зонам»: зоны «общественного дискурса» (общественный дискурс, ссылающийся
на интернациональные источники, общественный дискурс, ссылающийся на
русские масс-медиа, националисты, бизнес, социальный и экологический
активизм, демократическая оппозиция), «зоны культуры» (кино, женский контент,
русская литература и др.), «региональная зона» (Россия, Украина, Белоруссия),
«инструментальная зона» (поисковая оптимизация, спам и др). Затем на основе
ссылок, размещаемых в блогах, были установлены связи. То есть ребро между
150
Etling B. et al. Public discourse in the Russian blogosphere: Mapping RuNet politics and mobilization //Berkman Center
Research Publication. – 2010. – №. 2010-11.
151
Kelly J., Faris R., Palfrey J. Mapping the Arabic blogosphere: politics, culture, and dissent. – Internet & Democracy
Project, Berkman Center for Internet & Society, 2009.
152
Kelly J. et al. Mapping Russian Twitter //Berkman Center Research Publication. – 2012. – №. 2012-3.
67
двумя вершинами в графе устанавливалось в случае, если один автор ссылался на
другого. Таким образом была получена карта российской блогосферы (Рисунок
4).
Рисунок 4. Карта российской блогосферы153.
Как видно из рисунка, в блогосфере присутствуют кластеры, однако они
выражены плохо.
Одной из наиболее известных работ, использующей анализ социальных
сетей для изучения политической блогосферы стала статья Адамик и Глэнс
«Политическая блогосфера и выборы 2004 США: разделенный блог»154. В ходе
исследования были собраны данные по 1500 блогам (примерно равно число
либеральных и консервативных блогов) и перекрестным ссылкам между ними.
153
Etling B. et al. Public discourse in the Russian blogosphere: Mapping RuNet politics and mobilization //Berkman Center
Research Publication. – 2010. – №. 2010-11.
154
Adamic L. A., Glance N. The political blogosphere and the 2004 US election: divided they blog //Proceedings of the 3rd
international workshop on Link discovery. – ACM, 2005. – С. 36-43.
68
Исследователи выяснили, что, несмотря на меньшее, чем у либералов, число
постов, консерваторы гораздо активнее (на 40%) ссылаются друг на друга
(Рисунок 5). Также выяснилось, что либералы с большей активностью ссылаются
на наиболее известные и востребованные блоги, в то время, как консерваторы не
придают такого большого значения популярности блогера. Это может быть
содержательно интерпретировано следующим образом – более высокая связность
сообщества блогеров-консерваторов свидетельствует о большей солидарности
внутри конкретной виртуальной группы. При этом показателен тот факт, что
взаимные ссылки между либералами и консерваторами крайне редки.
Рисунок 5. Карта американской блогосферы155. Синим обозначены блоги
демократов, красным-республиканцев. Желтые ребра – перекрестные ссылки
между блогами.
Подобная
стохастического
кластеризация
процесса,
а
не
оказывается
оказывается
явно
результатом
присутствует
какого-либо
в
онлайн-
обсуждениях на протяжении многих лет. Доказательством этого может служить
более позднее исследование структуры политических обсуждений между
республиканцами
(также
была
отдельно
выделена
структура
крайне
консервативно настроенных республиканцев «Чаепитие») и демократами в Twitter
155
Adamic L. A., Glance N. The political blogosphere and the 2004 US election: divided they blog //Proceedings of the 3rd
international workshop on Link discovery. – ACM, 2005. – С. 36-43.
69
в преддверии выборов 2010 года156. Как и в случае исследования американской
блогосферы в 2004 году, выяснилось, что в сети обсуждений в Twitter
наблюдается два ярко выраженных кластера – республиканцы и демократы. При
этом «Чаепитие» оказалось интегрировано в кластер республиканцев. При этом
авторы также дополнительно рассмотрели, существует ли зависимость между
структурным расположением актора в социальной сети и его успешностью на
выборах. Было отмечено, что для политиков, занимающих центральные позиции в
социальной сети вероятность выигрыша в предвыборной гонке выше, нежели для
тех, кто находится на периферии.
Сопоставление результатов исследований Беркмановского центра и Адамик
позволяет сделать вывод о том, что структура российской и американской
блогосферы
и
Twitter
принципиально
отличается.
В
целом,
подобные
исследования помогают понять структуру ландшафта блогосферы. Вместе с тем,
большой интерес предсталяют и лонгидютные срезы, позволяющие пролить свет
на эволюцию обсуждений в блогах и влияние внешних факторов на структуру
подобной социальной сети.
Такая задача реализуется в Лаборатории Интернет-исследований НИУ
ВШЭ. На основе анализа текстовых данных из блог-сервиса LiveJournal
исследователи получают информацию об изменении поведения пользователей157.
Следует подчеркнуть, что социальная сеть LiveJournal, также часто называемая
«Живой Журнал» является одной из наиболее востребованных социальных сетей
в России. Подробное исследование динамического изменения ее структуры в
совокупности с анализом политических событий может пролить свет на вопросы
влияния политических процессов на сообщества в интернете.
Несмотря на то, что в фокусе внимания исследователей оказывались
преимущественно социальные сети и блоги, встречаются и интересные
Livne A. et al. The Party Is Over Here: Structure and Content in the 2010 Election //ICWSM. – 2011.
Маслинский К. А., Кольцова О. Ю., Кольцов С. Н. Изменения в тематической структуре Живого Журнала:
влияние выборов 2011 г. URL: http://old-linis.hse.spb.ru/tl_files/vnug/Prezentacija/mkk-preprint.pdf (Дата обращения:
10.10.2013 г.)
156
157
70
исследования онлайн-форумов. Так Гонзалез-Байлон с соавт.158 изучили сетевую
структуру
содержательных
взаимодействий
участников
форума
Sladshot.
Выяснилось, что наиболее «широкие» (представленные большим числом
участников) и «глубокие» (большое количество взаимодействий) обсуждения
наблюдаются как раз по политическим вопросам. Эти выводы были сделаны на
основе сети взаимодействий (Рисунок 6).
Рисунок 6. Типы дискуссий в зависимости от «ширины» (числа участников)
и «глубины» (аргументированности)1.
Вершины иллюстрируют пользователей, а ребра – коммуникации между
пользователями на форуме. Видно, что для типа IV (политические обсуждения)
характерно вовлечение гораздо большего числа пользователей, нежели для
остальных.
Следует подчеркнуть, что с политическими дискуссиями в этом плане
оказались схожи и дискуссии на научные темы – они представлены большим
числом активно обсуждающих участников. В целом, данное исследование
продемонстрировало возможности сетевого анализа в приложении к изучению
структуры коммуникационных взаимодействий. Тем не менее, как отмечалось
нами выше, отсутствует более глубокая содержательная интерпретация. Так,
например, очевидно, что эти закономерности характерны не для всех
158
Gonzalez-Bailon S., Kaltenbrunner A., Banchs R. E. The structure of political discussion networks: a model for the
analysis of online deliberation //Journal of Information Technology. – 2010. – Т. 25. – №. 2. – С. 230-243.
71
политических дискуссий – возможно более глубокий анализ, включающий
контент-анализ и дискурс-анализ, позволил бы выявить причину подобного
явления.
Интернет-платформы как инструменты политического взаимодействия
Несмотря на то, что сетевой анализ является очень популярным методом у
исследователей, ученые также активно применяют и другие инструменты для
анализа. В частности, Маргеттс с соавт.159 был проведен эксперимент, в ходе
которого был изучен процесс подписания интернет-петиции. Онлайн-петиция
представляет
собой
коллективное
прошение,
подаваемое
в
органы
государственной власти. При этом желающие подписывают петицию в
Интернете. В последнее время подобные инициативы возникают достаточно
часто, и в феврале 2012 года президент России Владимир Путин даже предложил
ввести правило обязательного рассмотрения в Государственной Думе тех
петиций, которые собрали более ста тысяч электронных подписей. За рубежом
многие прошения также рассматриваются в законодательных органах (к примеру,
в Конгрессе).
Маргеттс с коллегами выяснили, что большое влияние на вероятность
подписания участником петиции оказывает число уже поставивших свою
подпись. К примеру, если онлайн-прошение оказалось востребованным среди
интернет-пользователей, тем больше вероятность того, что она впоследствии
наберет еще больше голосов. В случае, когда интернет-пользователи не
осведомлены о числе подписавшихся, вероятность их подписания петиции
снижается.
Аналогичная
зависимость
наблюдается
и
для
интернет-
пожертвований.
Как было отмечено, многие политики активно взаимодействуют со своим
электоратом в социальных онлайн сетях, обычно они зарегистрированы сразу на
159
Margetts H. et al. Experiments for web science: examining the effect of the internet on collective action //Proceedings of
the WebSci. – 2009. – Т. 9. – С. 18-20.
72
нескольких площадках, однако практически все зарубежные и отечественные
политические деятели тем или иным образом используют платформу Facebook.
Это самая популярная социальная сеть в мире насчитывает уже более миллиарда
уникальных пользователей, что позволяет доносить информацию до самой
широкой аудитории. Весник-Алуевик160 было проведено онлайн исследование
группы на платформе Facebook, посвященной европейской политике, в ходе
которого выяснилось, что наиболее активно политическую информацию из
социальных сетей получают люди в возрасте от 26 до 35 лет, имеющие высшее
образование и ежедневный доступ в Интернет. Как отмечает Весник-Алуевик это
и есть целевая группа, на которую в первую очередь должны ориентироваться
политики при разработке своих стратегий работы в социальных медиа. В ходе
исследования
также
была
выявлена
положительная
корреляция
между
онлайновой и оффлайновой политической активностью. То есть, чем активнее
пользователь социальной интернет-сети размещал на своей странице новости и
комментировал материалы, посвященные политической тематике, тем больше
была его активность и в политической жизни.
О практиках использования сети Facebook ученые писали работы и на
основе изучения выборов США. В статье «Социальные сети в политических
кампаниях: Facebook и выборы в Конгресс 2006 и 2008 годы» Уильямс с соавт.
проанализировали161, каким образом изменились
практики использования
Facebook политиками в период с 2006 по 2008 год и каким образом участие в
социальных онлайн-сетях влияет на успешность кандидата.
Выяснилось, что в 2006 году лишь 16% политиков вели свои страницы в
социальной сети, однако к 2008 году уже большинство как демократов, так и
республиканцев так или иначе присутствовали в Facebook. Оказалось, что
наибольший интерес к этому каналу коммуникации проявили представители
демократической партии. Это может быть связано как с принципиально
Vesnic-Alujevic L. Political participation and web 2.0 in Europe: A case study of Facebook //Public Relations Review. –
2012. – Т. 38. – №. 3. – С. 466-470.
161
Williams C. B., Girish J. Social networks in political campaigns: Facebook and the congressional elections of 2006 and
2008 //new media & society. – 2013. – Т. 15. – №. 1. – С. 52-71.
160
73
различным подходом к ведению предвыборной кампании, так и с различными
особенностями электората. Демократов традиционно поддерживает молодежь,
склонная к использованию Facebook и ищущая возможности интерактивного
диалога. Как подчеркивают авторы, участие политика в социальной сети также
делает его более доступным в глазах избирателей, что положительно сказывается
на имидже. В то же время республиканцев, как правило, поддерживают люди
старшего поколения, привыкшие к иным каналам коммуникации и, главное, к
иному типу взаимодействия.
В сумме, исследования Весник-Алуевик и Уильямс с соавт. доказывают, что
молодые люди (до 35 лет) получают информацию о политике в целом и
политических кампаниях в частности из социальных сетей (Facebook). Они также
готовы не только пассивно потреблять контент, но и общаться на равных с
политиками и соотечественниками, при этом, как было отмечено ВесникАлуевик, это взаимодействие не всегда должно носить исключительно
виртуальный характер. Во многих случаях молодые люди также готовы проявить
активность в реальном мире.
В последнее время исследователи, изучающие политические процессы в
Интернете уделяют большое внимание социальной сети Twitter. Эта платформа
появилась в 2006 году, и уже в 2009 году стала самым быстро растущим сайтом в
мире. В отличие от таких соцсетей, как Facebook, «Вконтакте», MySpace, LinkedIn
и др. в Twitter нет необходимости указывать биографические данные, там даже
возможно зарегистрироваться под вымышленным, а не реальным именем. Однако
многие (в том числе и достаточно известные персоны) называют свои настоящие
имена и фамилии. В отличие от других социальных сетей Twitter выглядит весьма
минималистично – страница пользователя представляет из себя ленту сообщений
в обратном хронологическом порядке. Это связано с тем, что сама идея
микроблогов базируется на общении через сотовый телефон сразу с большим
количеством человек. С этим связана и максимальная длина сообщения в Twitter –
140 символов.
74
Интерес к изучению Twitter в первую очередь обусловлен легкостью
исследования данной социальной сети. Разработчики Twitter открыли интерфейс
программирования приложений API (Application Programming Interface), что
позволило получать информацию, доступ к которому на других платформах
закрыт или частично ограничен. Кроме того, в Twitter существует особая
политика приватности – практически все короткие сообщения пользователей
можно прочесть. Таким образом, различные этические проблемы, с которыми
традиционно сталкиваются исследователи социальных онлайн сетей, в данном
случае практически отсутствуют.
В исследовании Кавенауг с соавт.162 также делается вывод о критично
важной роли социальной сети Twitter, позволившей участникам протестов в
Иране в 2009 г., в Тунисе в 2010 г. и в Египте в 2011 г. самоорганизоваться и
выйти на улицы. Исследователи акцентируют внимание на возможности
использования Twitter с мобильных устройств, благодаря которому участники
могут в любой момент изменить тактику и стратегию поведения. Тем не менее,
практики использования данной социальной сети не всегда направлены на
социальной взаимодействие. Согласно результатам контент-анализа коротких
сообщений, собранных в ходе выступлений в Тунисе, почти две трети твиттов
были цитатами – то есть участники протестов использовали сервис не столько для
общения
и
обсуждения
дальнейшего
развития
акции,
сколько
для
распространения информации. Кроме того, сообщения, написанные участниками
акций протеста, широко тиражировались за рубежом в средствах массовой
информации.
Следует отметить, что хотя Интернет является всего лишь одним из
инструментов мобилизации, его значение не следует недооценивать. О весомом
значении этого канала коммуникации может свидетельствовать тот факт, что
руководство Туниса и Египта предпринимало попытки закрыть доступ в Интернет
на территории страны для борьбы с протестующими.
162
Kavanaugh A. et al. Microblogging in crisis situations: Mass protests in Iran, Tunisia, Egypt //ACM. CHI. – 2011.
75
Подробно механизм рекрутирования интернет-пользователей для участия в
протестах через социальные онлайн сети изучался в работе «Динамика
протестного
рекрутирования
через
онлайн
сеть»163.
Авторы
проследили
распространение сообщений в Twitter, посвященных протестным выступлениям в
Испании в мае 2011 года. Испанские граждане мобилизовались в ответ на меры,
принимаемые правительством в период экономического кризиса. Акции протесты
были проведены 15 мая, после чего интерес к выступлениям стал медленно
угасать. Исследователями было собрано более полумиллиона твитт-сообщений,
написанных почти ста тысячами пользователей в период с 25 апреля по 25 мая.
Показательно,
что
авторы
собрали
не
только
данные
содержательных
взаимодействий, но и выстроили сеть на основе формальных интеракций
пользователей
(критерий
«дружбы»
в
социальных
сетях).
Основным
предположением авторов, на котором и выстраивалась в целом логика
исследования,
заключается
в
следующем:
пользователь
является
рекрутированным в тот момент, как только он написал сообщение на тему
протеста и остается таким до конца.
На Рисунке 7 представлено, каким образом пользователи рекрутировались с
течением времени. Из графика следует, что непосредственно до акции протеста
(15-М, 15 мая) лишь 10% участников послали хотя бы одно сообщение о протесте,
в то же время после демонстрации количество человек, высказавшихся в Twitter о
митинге, стало расти очень высокими темпами.
González-Bailón S. et al. The dynamics of protest recruitment through an online network //Scientific reports. – 2011. –
Т. 1.
163
76
Рисунок 7. Динамика рекрутирования пользователей Twitter164. По оси
абсцисс отложено время (в сутках), по оси ординат – отношение рекрутированных
пользователей в определенный момент времени по отношению к суммарному
количеству рекрутированных пользователей.
Авторы также изучили распространение информации в социальной сети и
выяснили, что зависимость между топологией сети и месторасположением актора
внутри нее отсутствует. Следует отметить, что данный вывод уже высказывался
рядом исследователей, однако он неоднократно опровергался, так что вопрос о
роли строения сети в распространении информации всё ещё остаётся открытым.
Очевидно, что даже такое масштабное исследование не может дать ответа
на вопрос, какую роль играют социальные онлайн сети как в распространении
политической информации, так и в мобилизации участников. Гонзалез-Байлон с
соавторами подчеркивают, что также необходимо оценивать воздействие онлайн
и оффлайн медиа, а также дополнительных факторов. В то же время, данное
исследование до определенной степени репрезентативно, так как в Испании,
равно как и в других странах ЕС и Северной Америки, люди активно используют
социальную сеть Twitter для общения. Для нашей страны исследования этой
микроблоггинговой платформы менее валидны, о чем свидетельствует, в
González-Bailón S. et al. The dynamics of protest recruitment through an online network //Scientific reports. – 2011. –
Т. 1.
164
77
частности,
доклад
Беркмановского
центра165,
посвященный
структуре
российского Twitter – по результатам исследования существенную часть этой
социальной сети составляют рекламные объявления и инструментальные
обсуждения.
Российское протестное движение, зародившееся после парламентских
выборов 2011 года, а также взаимодействие участников в социальных онлайн
сетях активно изучается российскими учеными. В частности, Суворов166 на основе
анализа протестных групп в социальной сети «Вконтакте» представил данные о
социально-демографических характеристиках участников антиправительственных
демонстраций. Выяснилось, что 80% протестующих – мужчины в возрасте от 17
до 29 лет. Следует отметить, что в целом в этой социальной сети наблюдается
примерно
одинаковое
количество
мужчин
и
женщин.
77%
участников
оппозиционных групп указали в качестве города проживания Москву, а всего 3%
- Санкт-Петербург. Порядка 13% указали в качестве вуза МГУ, чуть более 4% НИУ ВШЭ, далее примерно по 2% представляют МГТУ, РГГУ, МАИ и т.д.
Порядка 37% участников протестных групп состоят в браке, остальные либо
одиноки, либо пока не оформили отношения.
Помимо социально-демографических данных были проанализированы
также другие характеристики, представленные в профиле, в частности,
политические и религиозные взгляды. Выяснилось, что большинство (более 30%)
позиционируют себя, как носители либеральных взглядов, около 15% - как
умеренные и индифферентные, 13% набирают обладатели монархических
взглядов, 9% - социалистических. Участники протестных групп также обычно
оказываются православными (19%) или атеистами (6%).
Автором исследования были также вычислены структурные показатели
сети. В частности, выяснилось, что диаметр графа составил порядка 5,5, что
свидетельствует о том, что присутствующие в данных группах люди плохо
знакомы между собой. Как отмечают исследователи, структура и иерархия внутри
Kelly J. et al. Mapping Russian Twitter //Berkman Center Research Publication. – 2012. – №. 2012-3.
Суворов Г. «Кто был на Болотной площади». URL: http://basilisklab.com/boloto-analis-posetitelei.html (Дата
обращения 10.08.2013 г.)
165
166
78
группы
отсутствует,
что
может
свидетельствовать
об
индивидуализме
участников. А так как участники не обладают хоть сколь-нибудь устойчивыми
социальными
связями
внутри
группы,
это
снижает
вероятность
их
самоорганизации в отсутствие интернета. В целом, исследование Суворова
проливает
свет
на
социально-демографические
показатели
участников
протестных групп в социальных сетях, однако открытым остается вопрос о
содержательных взаимодействиях внутри этих групп, и, главное, о влиянии
онлайн-взаимодействия на действия в реальности.
Большой интерес представляет работа Грина167, посвященная исследованию
социальной структуры сети Twitter в протестный период. Грином было выделено
три фрагмента сети: оппозиционный, нейтральный и проправительственный
(Рисунок 8).
Рисунок 8. «Оппозиционный» фрагмент сети.
Для оппозиционного фрагмента характерна высокая плотность связей и, как
отмечает автор исследования «сложность», что может свидетельствовать о
«многообразии источников обмена информацией». Центральными вершинами
сети являются твиттер-аккаунты СМИ (Lenta.ru, The NewTimes и ТВ Дождь), хотя
и другие участники (представители гражданского общества и оппозиционные
С. Грин. Твиттер и российский протест. Рабочие материалы Центра развития Интернета и Общества. URL:
http://ru.scribd.com/doc/94393467/%D0%A2%D0%B2%D0%B8%D1%82%D1%82%D0%B5%D1%80-%D0%B8%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82-%D0%A0%D0%9C%D0%A6%D0%98%D0%98%D0%9E-2012-1 (Дата обращения 12.09.2013 г.)
167
79
группы) также обладают высокими показателями центральности. Аналогичная
структура характерна и для нейтрального фрагмента сети. Тем не менее, следует
сделать оговорку и отметить, что для этого фрагмента, несмотря на его
нейтральное
позиционирование
характерно
преобладание
оппозиционных
участников. В частности известный активист Алексей Навальный также был
причислен к нейтральной сети (Рисунок 9).
Рисунок 9. «Нейтральный» фрагмент сети.
В
свою
очередь
проправительственный
кластер
(Рисунок
10)
характеризуется куда меньшей связностью и доминированием одного аккаунта –
депутата Бурматова. Грин отмечает, что подобное различие свидетельствует о
принципиально отличных практиках использования данной социальной сети:
«[высокая центральность отдельного актора и низкая связность сети] говорит об
использовании Твиттера скорее как механизма трансляции и координации, чем в
качестве форума с важной функцией социального взаимодействия». Принимая во
внимание важность изложенных выводов, отметим, что присутствие какого-либо
анализа содержания (контент-анализ, социолингвистический анализ) существенно
обогатило бы работу.
80
Рисунок 10. «Проправительственный» фрагмент сети.
В заключение отметим, что изучения влияния взаимодействия в социальных
онлайн-сетях на политические процессы активно исследуется разными методами.
Тем не менее, налицо необходимость использования как структурных, так и
содержательных исследований, позволяющих выявить не только особенности
социальной системы, но и механизм процесса.
§2.3. Методология исследования роли социальных онлайн-сетей в процессе
политической мобилизации
В рамках настоящего диссертационного исследования было проведено
четыре разведывательных эмпирических исследования, ставящих своей задачей
создать содержательную и формальную типологизацию участников протестных
сообщество в социальных онлайн-сетях, а также изучить структуру формальных
взаимодействий внутри протестного сообщества и структуру коммуникаций.
Подобные
разноплановые
исследования
позволят
проследить
механизм
политической мобилизации с помощью социальных онлайн-сетей.
Для содержательной типологизации участников протестных сообществ на
основе практик использования социальными онлайн-сетями автор настоящего
диссертационного исследования анализировал протестные сообщества методом
глубинного интервью с участниками протестов.
81
В ходе исследования была проведена серия из двенадцати глубинных
интервью с участниками протестных лагерей «Оккупай» в разных районах
Москвы. В ходе бесед респондентам задавались вопросы об их личном опыте
использования социальных медиа как в повседневной жизни, так и в период
протестной активности. (Бланк интервью представлен в Приложении 1).
Как
отмечается
Белановским168,
важной
задачей
является
выбор
компетентного респондента, готового к обсуждению. При этом участник
исследования должен быть готов не только высказать компетентное мнение, но и
обладать способностью прослеживать цепи причинно-следственных связей между
наблюдаемыми им явлениями. В то же время необходимо осознавать «зону
компетентности респондента» и вовремя отметить, что выходит за пределы
компетентности интервьюируемого. В частности, в ходе настоящей работы важно
было оценить практический опыт участников в плане использования социальных
медиа для получения информации и координации, а также познакомиться с их
личными представлениями о роли социальных медиа в жизни социума.
Для формальной типологизации участников протестных сообществ в
социальных онлайн-сетях был проведен онлайн опрос, после чего были
проведены
интервью
с
респондентами,
оставившими
свои
контакты.
Сформированная анкета была загружена в сервис Google Диск, позволяющий
проводить подобные исследования и ссылка на анкету затем была размещена в
ключевых протестных сообществах социальных онлайн-сетей. Следует отметить,
что в данном случае предметом исследования служили участники протестных
онлайн-сообществ.
В анкете опроса, были следующие закрытых вопросов: «Через какие
службы Вы узнали о предстоящем митинге?», «Какие акции протеста Вы
посетили?», «Какую роль играют онлайн социальные сети для Вас в плане:
[Информированности
об
интересующих
меня
общих/культурных/профессиональных мероприятиях/событиях]», «Какую роль
Белановский С. А. Свободное интервью как метод социологического исследования //Социология. – 1991. – Т. 4.
– С. 5-19.
168
82
играют онлайн социальные сети для Вас в плане: [Информированности о
митингах и иных политических мероприятиях/событиях]», «Какую роль играют
онлайн социальные сети для Вас в плане: [Принятия решения об участии в том
или ином не политическом мероприятии]», «Какую роль играют онлайн
социальные сети для Вас в плане: [Принятия решения об участии в митинге 15ого сентября]», «Какую роль играют онлайн социальные сети для Вас в плане:
[Координации планов досуга с друзьями]», «Какую роль играют онлайн
социальные сети для Вас в плане: [Координации планов с друзьями по
отношению к митингу 15-ого сентября]», «Для каких целей Вы преимущественно
используете социальные сети?». Кроме этого фиксировались и социальнодемографические характеристики участника исследования. В частности, городе
проживания, поле, возрасте, образовании и характере занятости. (Бланк анкеты
представлен в Приложении 2).
В опросе приняли участи 137 человек и 20 из них оставили свои
координаты, выразив, таким образом, готовность продолжить участие в
исследовании. После этого с респондентами, оставившими свои координаты,
были проведены глубинные интервью, в ходе которых участникам задавались
вопросы о роли социальных медиа в их жизни, мотивации к вступления в
социальные онлайн-сети различной направленности, основных активностях
внутри ресурсов и т. д. (Вопросы для интервью представлены в Приложении 3).
Следует отметить, что онлайн исследования в целом и онлайн-опросы в
особенности получают много критики от социологов. Как правило, такой тип
исследований вызывает вопросы при попытке генерализации выводов. Как
отмечается Девятко «Внешняя валидность онлайн данных как возможность
обоснованного
генеральную
обобщения
совокупность
выводов
составляет
выборочного
подлинную
обследования
на
методологическую
проблему, не имеющую легких и очевидных решений»169. В данном случае
следует
отметить,
что
настоящее
исследовании
носит
характер
Девятко И., Экономики В. Ш. Онлайн исследования и методология социальных наук: новые горизонты, новые
(и не столь новые) трудности //Онлайн исследования в России. – 2010. – Т. 2. – С. 17-31.
169
83
разведывательного, и, следовательно, качественного исследования, так как
на данном этапе отсутствует понимание о репрезентативной выборке для
участников протестных сообществ в онлайн-сетях.
Методология анализа дружеских взаимодействий внутри протестной
группы в сети Facebook
Для
изучения
социальной
структуры
виртуального
сообщества
и
исследования коммуникационных паттернов взаимодействия был использован
анализ социальных сетей.
Анализ динамики социальных сетей является перспективным методом
исследования, позволяющим пролить свет на структуру взаимоотношений и их
трансформацию во времени в зависимости от независимых обстоятельств.
Для динамического анализа взаимодействий были использованы данные о
дружеских связях участников внутри Facebook группы, посвященной обсуждению
протестных действий и координации участников. Для вступления в данную
группу необходимо оставить заявку, которая может быть как одобрена, так и
отклонена администраторами данного сообщества. В случае одобрения, участник
получает возможность читать записи и оставлять комментарии внутри группы.
С помощью приложения NetVizz, автором настоящего исследования было
получено 18 срезов структуры в период с 2 декабря 2012 года по 8 мая 2013 года.
Данные содержали информацию о том, кто является членом данной группы,
дружеских связях внутри сообщества, географическом местоположении и языке
участников.
В ходе исследования нами были построены граф дружеских взаимодействий
и рассчитаны основные сетевые индексы, описанные в §2.1 настоящей работы,
для каждой из 18 социальных систем.
84
Анализ данных проводился с использованием статистической среды R170, а
визуализация проводилась с помощью программы Gephi171 и Microsoft Excel.
Методология анализа дружеских взаимодействий внутри протестной
группы в онлайн-сети Facebook
Для изучения содержательных взаимодействий была выбрана группа «Мы
были на Болотной площади и придем еще» в социальной онлайн-сети Facebook.
Эта группа является одной из наиболее известных и ключевых площадок для
участников протестного сообщества, внутри которой участники согласовывают
время и даты проведения как санкционированных, так и несанкционированных
митингов, обсуждают лозунги и требования к власти. Стать участником этой
группы может любой зарегистрированный в сети Facebook, для этого необходимо
лишь подписаться на получение уведомлений.
В ходе настоящего исследования были проанализированы все сообщения,
оставленные пользователями Facebook на странице «Мы были на Болотной
площади и придем еще» в период с 15 августа 2012 до 15 марта 2013 гг., и для
анализа было выбрано 27 тем, прямо или косвенно посвященных политической
мобилизации и самоорганизации, и 797 комментариев к ним. Каждый
комментарий был занесен в базу данных и закодирован. Кодировались такие
показатели, как номер комментария, имя участника, дата и время написания
комментария, адресат сообщения, тема (до трех вариантов) и эмоциональная
окраска
сообщения.
Кроме
того,
регистрировалось
отношение
автора
комментария к политике группы, а также степень аргументации172. Кодирование
было проведено тремя независимыми экспертами и Каппа-коэффициент,
являющийся индикатором расхождения при кодировании, составил 0,53, что
является приемлемым показателем.
Csardi G., Nepusz T. The igraph software package for complex network research //InterJournal, Complex Systems. –
2006. – Т. 1695. – №. 5.
171
Bastian M., Heymann S., Jacomy M. Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks
//ICWSM. – 2009.
172
Иссерс О. С. Коммуникативные стратегии и тактики русской речи. – ЛКИ, 2008.
170
85
На основании указания о том, кто являлся автором и адресатом сообщения,
была создана направленная взвешенная социальная сеть, узлами которой являлись
участниками, а ребрами – направленные коммуникативные взаимодействия. В
ходе работы было выделено три типа сообщений.
1. В большом проценте случаев можно было явно выделить получателя
сообщения.
2. В случае, если комментатор выражал свои собственные мысли и эмоции,
устанавливалась так называемая петля – и донором и акцептором связи
являлся автор сообщения.
3. Некоторые комментарии были направлены на широкую аудиторию – ко
всем читателям данного сообщества. В таком случае создавалось
направленное ребро от автора к искусственной вершине «Все».
После построения социальной сети были измерены основные индексы,
описанные в §2.1 настоящей работы.
Все расчеты проводились в статистическом пакете R, визуализация сети
проводилась с помощью программы для визуализации сетевых данных Gephi.
86
Глава 3. Типология участников протестного движения
§3.1. Роль социальных онлайн-сетей для участников протестных движений
Роль социальных медиа становится критичной при организации различных
массовых мероприятий как общественно-политического характера, так и
профессионального и культурного. Социальные медиа помогают донести
информацию до большого числа участников за крайне ограниченный период
времени и фактически при нулевых затратах ресурсов: требуется лишь доступ в
интернет и регистрация на определенных платформах.
Нами было решено исследовать роль социальных онлайн сетей для
участников российских общественно-политических движений на примере акций
«Оккупай», проходивших в мае 2012 года в Москве.
Акция «Оккупай Абай» проводилась внесистемной российской оппозицией
и проходила в период с 8 по 16 мая 2012 года, начавшись фактически сразу же
после инаугурации президента Владимира Путина. Такое название акция
получила из-за того, что протестующие создали лагерь около памятника Абаю
Кунанбаеву на Чистых Прудах в Москве. Слово же «#Оккупай» было
использовано по аналогии с левым движением США «Occupy Wall Street»,
декларирующего в качестве своих целей борьбу с безработицей и несправедливой
политикой действующих финансовых институтов.
Следует
отметить,
что
координация
действий
протестующих
осуществлялась через социальные сети Twitter, Facebook и «Вконтакте». В
частности, на микроблоггинговой платформе Twitter было размещено более 100
тысяч твиттов с хэштегом #ОккупайАбай и эта тема стала самой популярной в
российском сегменте Twitter. Многие из них касались непосредственно жизни в
лагере, но большинство было посвящено поддержке оппозиционеров: «Тем, кто
на #ОккупайАбай - аудиокнига "От диктатуры к демократии" Джина Шарпа»,
«Великая история ненасильственного сопротивления в России очень впечатляет.
#ОккупайАбай», «У #ОккупайАбай всего 3 требования. 1. Освобождение
Навального. 2. Освобождение Удальцова. 3. Демократия в России», «Услышав о
87
возможном разгоне на #ОккупайАбай стали очень быстро стекаться люди. Нас
все больше и больше» и т.д.
15 мая 2012 года Басманным судом было принято решение о ликвидации
несанкционированного лагеря, и утром 16 мая лагерь был закрыт. После этого
оппозиция создавала аналогичные лагеря на Кудринской площади и около
памятнику Булату Окуджаве на Арбате, которые также носили названия
«#ОккупайКудринская» и «#ОккупайОкуджава». Тем не менее, количество
участников с каждым новым перемещением падало. Так, если в самом начале
функционирования лагеря на Чистых прудах количество участников достигало 3
тысяч и не опускалось ниже 400-500 человек, то в лагерях на Кудринской
площади и около памятника Окуджаве на Арбате насчитывалось всего несколько
десятков человек.
Все лагеря оппозиционеров, в особенности лагерь на Чистых прудах, были
хорошо организованы. Участники быстро распределили между собой обязанности
(сбор мусора и его утилизация, доставка пищи и воды в лагерь и их
распределение,
сбор
принадлежностями,
пожертвований,
разработка
оборудование
собственной
газеты,
лагеря
спальными
организация
показа
кинокартин и т.д.)173.
Большую роль в самоорганизации и координации жителей лагеря,
разумеется, играли современные электронные средства передачи информации. У
многих участников были сотовые телефоны и планшеты, посредством которых
они взаимодействовали друг с другом в социальных сетях, служивших площадкой
для обмена данными. В данной связи следует особо подчеркнуть, что участники
ставили своей задачей не только непосредственный обмен информацией друг с
другом, но и создание своеобразной «базы знаний», в которой содержалась
информация о необходимых продуктах и услугах. Таким образом, фактически
любой желающий мог бы получить информацию о задачах, требующих решения,
и выполнить необходимую функцию.
173
Левинсон А. Пространства протеста. Московские митинги и сообщество горожан. – Litres, 2012.
88
Разные участники лагеря оценивали роль социальных медиа принципиально
по-разному.
В
ходе
настоящего
исследования
были
проведены
полуформализованные интервью с двенадцатью участниками лагеря (10 мая – в
лагере «Оккупай Абай», 18 мая – на «Оккупай Кудринская» и 25 мая на «Оккупай
Окуджава»). Кроме того, были зафиксированы некоторые наблюдения во время
нахождения в лагере. Далее представлена авторская типологизация участников
протестного лагеря, проведенная на основе интервью. Основным критерием
типологизации являлось отношение респондентов к роли социальных медиа в
протестном движении.
Первый тип участников, которых мы можем охарактеризовать как
интернет-скептики, которые полагают, что Интернет в целом и социальные
медиа в частности не играют существенной роли при организации протестного
движения и мобилизации участников. По представлению интернет-скептиков,
люди самоорганизуются посредством взаимодействий со своими близкими
друзьями и единомышленниками, также они получают информацию из средств
массовой информации. Сразу следует отметить, что интернет-скептиков в лагере
было совсем немного, причем все они были жителями лагеря и круглосуточно
находились на его территории.
Большинство интернет-скептиков относятся к старшему поколению, чаще
всего это люди после 50 лет. Так автор настоящей работы провел беседу с
пятидесятилетним жителем Астрахани, на протяжении длительного периода
оказывающего поддержку кандидату в мэры Астрахани Олегу Шеину, а после
начала протестов приехавшего в Москву для поддержки оппозиционеров. По
словам интервьюируемого, он не зарегистрирован ни в одной из социальных
онлайн сетей, и, более того, даже не имеет компьютера и, соответственно,
электронного почтового ящика. Работа интервьюируемого связана с физическим
трудом и он не испытывает ни необходимости ни потребности в современных
информационно-коммуникационных технологиях. Основным каналом получения
информации для него служит радио (преимущественно либерально настроенное
«Эхо Москвы») и друзья. Телевидение, по словам интервьюируемого, полностью
89
контролируется государством и неинтересно в качестве канала получения
информации. В то время, как ряд радиостанций предлагает интересные ему
передачи.
Вместе с тем, следует подчеркнуть, что информационные технологии все же
оказывают существенное влияние на жизнь интернет-скептиков. Все они активно
пользуются сотовыми телефонами и обмениваются SMS-сообщениями со своими
соратниками.
Следует отметить, что к числу таких людей относятся не только
представители старшего поколения, но и молодые люди, в частности, с автором
настоящего диссертационного исследования беседовала девушка 18 лет, которая
отметила, что социальные медиа неважны для протеста: «Про соцсети говорят
слишком много, на самом деле они значат гораздо меньше» (№1, жен., 18 лет).
Тем не менее, интервьюируемая отметила, что эти сайты используются для
распространения информации и оказываются весьма удобными инструментами
для выполнения данной функции, а так как материалы открытого доступа могут
быть использованы не только сторонниками оппозиции, но и властными
структурами, то польза от обсуждений в социальных медиа оказывается весьма
неочевидной. Стоит отметить, что аналогичный взгляд на роль социальных медиа
высказывал и Морозов174. По словам исследователя, в авторитарных государствах
(в качестве примера им приводилась Белоруссия) социальные медиа являются не
столько инструментом самоорганизации граждан, сколько средством контроля за
участниками виртуального сообщества.
Тем не менее, подобная открытость социальных медиа может быть
использована и принципиально иначе. В связи с этим интервьюируемая также
поделилась примером – оппозиционеры специально создали обсуждение на
открытой платформе, доступной для мониторинга силовыми структурами, заранее
договорившись не посещать митинг. В итоге в российской социальной сети
«Вконтакте» появилась тема, посвященная массовому выступлению, привлекшая
внимание силовиков, однако когда на место предполагаемого митинга приехали
174
Morozov E. The net delusion: The dark side of Internet freedom. – PublicAffairs Store, 2012.
90
полицейские,
они
встретили
лишь
около
десятка
оппозиционеров,
не
предпринимавших никаких попыток выступать или митинговать.
По оценкам автора настоящего диссертационного исследования, участники
оппозиционного лагеря, которых можно отнести к типу интернет-скептиков,
зачастую являлись постоянными жителями лагеря – они спали в спальных мешках
на площадях, питались в пределах лагеря и обычно не отлучались оттуда надолго.
Таким образом, взаимоотношения внутри лагеря (которые, в соответствии с
терминологией Грановеттера могут быть интерпретированы как «сильные связи»)
поддерживались традиционными способами – межличностной коммуникацией, в
то время, как «слабые связи» - контакты с незнакомыми участниками лагеря и
взаимодействия с людьми, находящимися на существенной дистанции – могут
поддерживаться с помощью мобильных устройств. Аналогично происходило и с
влиянием на средства массовой информации – интернет-скептики его фактически
не оказывали.
Кроме того, в соответствии с дихотомией Зигеля, интернет-скептиков
можно отнести (в большинстве своем) к внутренне мотивированным участникам
протеста. Так как их решение принималось преимущественно на основе личных
убеждений.
Второй выявленными нами тип – активные интернет-пользователи. Они
являются полной противоположностью интернет-скептикам и роль как интернетинструментов в целом, так и социальных медиа в частности, в их жизни очень
существенна. Стоит отметить, что доля таких участников в оппозиционном лагере
достаточно велика. Однако подавляющее большинство активных-интернет
пользователей не проводят в лагере много времени – они периодически
появляются там для общения со своими соратниками.
Основными
каналами
получения
информации
активных
интернет-
пользователей по их словам являются социальные сети Facebook, Twitter и
«Вконтакте» - они следят как за новостями, публикующимися в профильных
сообществах и группах, а также подписаны на обновления страниц известных
оппозиционеров. Например, они нередко обсуждали Twitter-посты одного из
91
лидеров протестного движения – Алексея Навального и размещенные там
фотографии. По словам одного из интервьюируемых, роль ключевого средства
массовой информации играют социальные сети: «Твиттер – вот мое главное
СМИ. Я читаю Твиттеры ленты.ру [Lenta.ru], Навального [Алексей Навальный],
Яшина [Илья Яшин] и т.д. Фейсбук [Facebook] – это скорее социальная сеть для
коллег и профессионального общения, а «Вконтакте» - это друзей, приятелей и
отдыха», - отметил один из интервьюируемых (№5, муж., 27 лет). При этом
молодой человек отметил, что на профилях в социальных сетях Facebook и
«Вконтакте» он избегает размещения информации, связанной с его политической
позицией. «Я нигде не пишу, что я хожу на Болотную площадь и сижу в лагере на
Кудринской. Это мое личное дело», - отметил интервьюируемый.
Практически
обязательным
условием
принадлежности
участника
протестного движения к данному типу является наличие у него смартфона или
планшета, позволяющего поддерживать коммуникацию через социальные онлайн
сети или микроблоггинговые платформы с другими людьми.
Следует отметить, что, несмотря на то, что среди участников этого типа
встречаются люди самого разного возраста, тем не менее, большинство из них все
же молодые люди, занятые работой по найму в различных коммерческих
организациях.
Типы связей, возникающие между активными интернет-пользователями
можно охарактеризовать как «умеренно слабые». Эти люди активно заводят
новые знакомства с различными участниками лагеря – добавляют их в «друзья» в
социальные медиа Facebook и «Вконтакте», однако из-за большого количества
связей, возникает сложная задача, связанная с их поддержанием. Безусловно,
находиться в постоянном контакте с огромным количеством людей у активных
интернет-пользователей нет возможности, тем не менее, при необходимости они
могут активизировать связь в том числе и через социальные медиа, и вступить в
контакт с нужным человеком.
Третий тип – умеренно активные интернет-пользователи. Большинство
из участников этого типа не являются активными пользователями социальных
92
меди, тем не менее, обычно они зарегистрированы в социальных онлайн сетях
«Вконтакте» и Facebook, но используют эти платформы исключительно в
качестве инструмента коммуникации со своими друзьями и знакомыми, а не для
обсуждения
общественно-политических
мероприятий.
Наиболее
значимым
каналом получения информации для этих участников являются онлайн медиа
(Lenta.ru, Newsru.com, rbc.ru, slon.ru, gazeta.ru, Грани.ру). По оценкам одного из
участников
лагеря,
отнесенного
нами
к
умеренно
активным
интернет
пользователям: «Социальные медиа доносят информацию слишком обрывочно и
для того, чтобы понять, что происходит в стране, мне бы пришлось потратить
не один час, бродя по форумам. На новостных сайтах я читаю главные новости
за пять-десять минут» (№6, муж., 37 лет).
В данном контексте следует также отметить уверенность пользователей в
том, что «новостные сайты» преподносят достоверную актуальную информацию,
которая может быть охарактеризована, как феномен доверия сетевым СМИ,
подчас ничем не подкрепленного.
Умеренно активных-интернет пользователей от активных отличает еще и
активность генерации собственного контента в социальных медиа. Так умеренно
активные участники достаточно редко размещают фотографии с мероприятий и
личные заметки. «Я не привык что-то писать для общего просмотра, мне
интереснее читать чьи-то записи» (№6, муж., 37 лет), - отметил один из
участников
исследования.
Он
также
подчеркнул,
что
готов
делиться
интересующими его записями в социальных сетях. В свою очередь активные
интернет-пользователи
выражали
куда
большую
готовность
размещать
фотографии и свои личные замечания в социальных сетях.
По Зигелю оба типа «интернет-пользователей» оказались мобилизованы
преимущественно по внешнему механизму. Так как значительное влияние на них
оказали социальные медиа, сочетающие в себе как фактор медиа, так и фактор
социальных сетей.
Таким образом, на основании наблюдений и серии интервью, проведенных
с участниками оппозиционных лагерей на Чистых прудах, Кудринской площади и
93
Арбате, нам удалось выявить три принципиально различных типа практик
использования социальных медиа для получения информации и самоорганизации.
Это интернет-скептики, активные интернет-пользователи и умеренно активные
интернет-пользователи.
Причем активные интернет-пользователи и умеренно активные интернетпользователи являются жителями Москвы и Подмосковья – они периодически
приходят на площадь в свободное от работы время. При этом интернет-скептики в
большинстве своем жители лагеря – это в редких случаях коренные москвичи,
выступающие
таким
действующей
власти,
образом
но,
против
чаще
результатов
всего,
это
выборов
приехавшие
и
политики
из
регионов
оппозиционеры-активисты.
Социальные медиа в лагере выступали в качестве инструмента поддержания
слабых связей и коммуникации с внешним миром. Большую роль социальные
онлайн сети играли и в качестве средства позиционирования лагеря в СМИ –
преимущественно из Twitter и Facebook СМИ черпали информацию о действиях
оппозиционеров и их планах. В то же время для поддержания сильных связей
социальные медиа оказались малопригодны.
§3.2. Типологизация участников оппозиционных онлайн сообществ в
соответствии с их практиками использования социальных онлайн-сетей
Несмотря на большое количество работ, посвященных роли социальных
онлайн-сетей в протестных движениях в целом и в российском протесте в
частности, мало кто из исследователей поднимал вопрос о роли самих
социальных медиа в протестном движении и практиках использования
социальных онлайн-сетей протестующими.
Настоящее авторское исследование состоит из двух частей. Основным
методом сбора первичной информации являлся закрытый онлайн опрос,
проведенный в группах «Мы были на Болотной площади и придем еще» в
социальной сети Facebook и группе «Сообщество протестных маршей» в
94
социальной сети «Вконтакте» (4-11 сентября 2012 года). Всем участникам была
предоставлена возможность оставить адрес электронной почты, и на втором этапе
(сентябрь-декабрь 2012 года) были проведены личные полуформализованные
интервью.
В онлайн опросе приняло участие 137 респондентов, а интервью были
проведены с двенадцатью участниками исследования.
Результаты данных онлайн опросов обработаны с использованием методов
математической статистики (частотный анализ распределений ответов и
кластерный анализ).
Настоящее исследование является разведывательным (Ядов, 2007), так как
об объекте исследования имеется самое смутное представление и социолог не в
состоянии определить генеральную совокупность, и, следовательно, выделить
репрезентативную
выборку.
Следует
отметить,
что
для
исследования
виртуального пространства на данном этапе в целом характерны как раз
поисковые разведывательные исследования.
Изначально вопрос вызвала мотивация респондентов к регистрации в
различных (контентных и контактных) социальных медиа. К контактным
ресурсам традиционно относят те сайты, на которых пользователи налаживают
личные контакты друг с другом (Facebook, «Вконтакте», «Одноклассники», «Мой
Круг», «Мой Мир», LinkedIn), а к контентным – платформы, используемые
преимущественно для получения информации (YouTube, Twitter, LiveJournal,
LiveInternet). Как отмечается в работе Тсе175, люди регистрируются в контактных
социальных сайтах, к которым можно отнести Facebook, «Вконтакте» и
«Одноклассники»
преимущественно
для
реализации
двух
потребностей:
упрощенного «социального поиска» и «саморепрезентации». Действительно, эти
две функции могут быть с легкостью выполнены в рамках социальных сетей.
Поисковая система позволяет найти интересующего человека в кратчайшие
сроки, а через личный профиль участник ресурса сможет представить себя в
175
Tse H-M. An ethnography of social network in cyberspace: The facebook phenomenon //The Hong Kong
Anthropologist. – 2008. – Т. 2. – С. 53-76.
95
нужном свете. Специалисты по психологии социальных медиа также отмечают
два мотива участия на подобных платформах, частично пересекающиеся с
«саморепрезентацией»: это желание быть причастным к чему-либо, а также
возможность представить свою идентичность176. В то же время к контентным
социальным
медиа
(Twitter,
YouTube)
участники
присоединяются
преимущественно из-за возможности оперативного получения информации. Так,
Жао (Zhao, 2009) выделяет следующие мотивации участников социальной сети
Twitter: возможность получения информации в режиме реального времени,
краткость и удобство формата предоставления данных.
В ходе анализа полуформализованных интервью выяснилось, что одним из
основных стимулов для регистрации в контактных социальных медиа стало
участие в них друзей и знакомых респондентов. «Одноклассники вдруг стали
спрашивать -- а ты есть ВКонтакте? Давай, регистрируйся! Раза с десятого я
согласился» (№11, м., 20 лет), «Друзья сыграли тут самую главную роль. Любая
из этих штук появилась раньше у кого-то из моих друзей» (№1, м., 18 лет),
«Стимулом для регистрации стало сначала присутствие там друзей, затем
возможность общения с людьми из других городов» (№3, стр. 1, 25 лет), отмечают участники интервью.
Ключевым мотивом для участия в контентных сетях стало желание
получать актуальную информацию в оперативном порядке или же делиться своим
контентом. «Зарегистрировался Twitter, потому что интересно читать разных
людей» (№10, м., 24 года),
«В Твиттере зарегистрировался по собственной
инициативе, чтобы не загромождать аккуратную вконтактовскую страничку
всякими короткими глупостями» (№7, м., 20 лет). Показательно, что «друзья»,
играющие высокую роль при регистрации в контактных сетях, практически не
упоминались респондентами при обсуждении контентных сайтов. Это может
свидетельствовать о том, что Twitter (наиболее известная контентная сеть) не
является на данном этапе в нашей стране эффективным и востребованным
176
Nadkarni A., Hofmann S. G. Why do people use Facebook? //Personality and individual differences. – 2012. – Т. 52. –
№. 3. – С. 243-249.
96
инструментом межличностного общения и поддержания сильных и слабых
связей.
Основной задачей исследования было выявление роли социальных медиа в
жизни участников протестных сообществ и типологизация участников в
соответствии с их практиками использования ресурсов. Для этого респондентам
было предложено отметить, какие задачи они чаще всего реализуют с помощью
социальных медиа: общение с друзьями и близкими (поддержание сильных
связей), общение со знакомыми (поддержание слабых связей), получение
информации или генерация собственного контента. Участники исследования
могли выбрать от 1 до 4 вариантов ответа на этот вопрос.
Базируясь на результатах опроса, был проведен кластерный анализ методом
k-средних177 (Рисунок 11). В результате удалось выделить пять типов практик
использования социальных интернет-сетей. Следует сразу отметить, что наша
оценка является скорее качественной, нежели количественной178.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS //Закон. – 2013. – №. 4. – С. 99107.
178
Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии (введение): учеб. для вузов //М.: Nota bene. – 1999.
URL: http://window.edu.ru/resource/455/42455 (Дата обращения 18.10.2012 г.).
177
97
Рисунок 11. Типы практик использования социальных медиа участниками
протестных сообществ по результатам кластерного анализа
Красный – потребители новостей, синий – активные интернет-пользователи,
голубой – коммуницирующие только со знакомыми, зеленый – участники,
активно генерирующие собственный контент, фиолетовый – поддерживающие
связи с ближайшим окружением.
Почти половина респондентов (48%) используют социальные медиа прежде
всего в качестве канала получения новостей. Также с помощью этих
инструментов поддерживаются взаимодействия с ближайшим окружением и
знакомыми (слабые связи). Однако всё же в наибольшей степени социальные
медиа используются этой группой для получения новостного контента.
Определим эту группу как потребители новостей.
Больше трети участников опроса (37%) можно отнести к активным
пользователям социальных медиа. По их собственным оценкам, они
используют социальных сервисы для общения с близкими, поддержания
отношений со знакомыми и получения новостной информации. Генерация
собственного контента для данной группы также характерна, но все же в
несколько меньшей степени.
Наряду с двумя большими кластерами нам также удалось выделить и три
других, существенно уступающих лидерам по количеству участников, однако в
определенной мере отражающие возможные практики использования социальных
медиа. Так 6% респондентов следует отнести к пользователям, которые
занимаются
преимущественно
генерацией
контента
и
репрезентацией
собственной личности в социальных медиа.
5% участников используют социальные сети практически исключительно
для общения, причем преимущественно в качестве инструмента коммуникации
с ближайшим окружением. Хотя данные респонденты также частично
поддерживают с помощью социальных медиа и слабые связи 4% респондентов
98
используют социальные медиа только для общения со знакомыми – то есть
платформы в данном случае оказываются инструментами поддержания слабых
связей.
В данной связи также необходимо дополнительно остановиться на
контентных возможностях социальной сети «Вконтакте». Так как пользователям
разрешено добавлять на свою страницу или в группы данные разного формата
(видео, аудио, тексты и изображения) и просматривать все записи в режиме
реального времени, социальная сеть стала выполнять фактически функции
агрегатора фильмов и музыкальных композиций. В ходе интервью многие
респонденты отметили, что большой интерес для них представляет именно эта
функция социальной сети. «И музыку слушать, и кино в ВК смотреть удобно»
(№7, м., 20 лет), «[использую «Вконтакте»] для прослушивания музыки и
просмотра фильмов» (№5, м., 24 года).
Хотя социальные медиа и являются поставщиком информации, далеко не
все участники исследования отметили, что в полной мере доверяют информации,
полученной из этих ресурсов: «Доверяю я больше соцсетям или СМИ? Так вот,
ответ однозначный -- СМИ» (№7, м., 20 лет). В то же время респонденты
подчеркивали, что хотя степень доверия к средствам массовой информации и
выше, нежели к социальным медиа, «[социальные медиа дают] возможность
находится в том информационном поле, которое формирует не правительство
или «Березовский», а ты сам и те люди и источники, которых ты сам в это своё
поле допускаешь» (№4, м., 29 лет). Другими словами, социальные платформы
помогают пользователям максимально персонифицировать контент. Необходимо
отметить,
что
подобные
технологии
воспринимались
социологами
с
определенной настороженностью. Как подчеркивает Штайншаден в работе
«Феномен Facebook»179, социальные сети ведут к зашоренности сознания, а при
определенных условиях могут привести и к когнитивному диссонансу – в случае,
если друзья или таргетированные сообщения выдают один блок информации, а
телевизионные новости или газеты освещают событие принципиально иначе.
179
Штайншаден Я. Социальная сеть. Феномен facebook / Я. Штайншаден. – СПб. : Питер, 2011. – 224 с.
99
Отмечая феномен доверия социальным онлайн-медиа и онлайн-СМИ в
частности, так следует отметить отсутствие рефлексии у участников протестного
сообщества относительно возможностей фальсификации информации внутри этих
ресурсов. Например, онлайн-площадки Грани.ру, «Эхо Москвы», Газета.ру, «New
Times» и другие площадки, часто упоминаемые участниками протестных
движений, явно тем или иным образом интерпретируют информацию, поэтому не
могут быть использованы как каналы получения точных фактов и объективных
сведений (Рисунки 12-15 ).
Особый интерес также представляло то, через какие каналы участники
протестных сообществ в социальных медиа узнавали о предстоящих митингах. В
ходе исследования выяснилось, что подавляющее большинство респондентов
(67%) получили информацию из сети «Вконтакте», а социальные платформы
Facebook (9%) и Twitter (7%) оказавшиеся на 2 и 3 позициях, существенно отстали
от российского ресурса. При этом 6% опрошенных отметили, что они впервые
услышали о готовящихся оппозиционных акциях через Интернет-СМИ.
Рисунок 12 Диаграмма, иллюстрирующая через какие каналы, из которых
участники протестных движений получили информацию о готовящихся акциях
протеста. Размер сегмента отражает востребованность канала.
100
Рисунок 13 Диаграмма, иллюстрирующая роль социальных медиа в
качестве инструмента информирования о политических и неполитических
мероприятиях, в соответствии с мнением респондентов. Синие маркеры
соответствуют информированности о неполитических мероприятиях, а красные –
о политических.
Социальные медиа часто описываются средствами массовой информации
как очень эффективные инструменты политической мобилизации граждан. Одна
из целей настоящего исследования была выяснить роль социальных медиа как
инструмента информационного оповещения и мобилизации участников для
участия в политических и неполитических мероприятиях.
Рисунок 14 Диаграмма, иллюстрирующая роль социальных медиа при
принятии решения об участии в политических и неполитических мероприятиях, в
соответствии с мнением респондентов. Синие маркеры соответствуют роли
101
социальных медиа при принятии решения об участии в неполитических
мероприятиях, а красные – в политических.
Рисунок 15 Диаграмма, иллюстрирующая роль социальных медиа в
качестве инструмента координации планов с ближайшим окружением, в
соответствии
с
мнением
респондентов.
Синие
маркеры
соответствуют
координации участия в неполитических мероприятиях, а красные – в
политических.
В ходе опроса выяснилось, что социальные медиа оказываются очень
востребованными инструментами оповещения о каких-либо политических и
неполитических мероприятиях, а молодые люди часто используют их и для
координации коллективных действий. И, исходя из структуры социальной сети,
ясно, что они используются для оповещения сразу большого числа лиц, возможно
не связанного друг с другом напрямую. Так, один из респондентов отметил: «Я
использую ВК, если зову неопределённый круг лиц или если давно не виделись (тут
ВК вытеснил почту)» (№3, стр. 2, 25 лет).
Тем не менее, вывод о том, что многие участники попадают под влияние
своих более активных виртуальных друзей и участвуют в акциях вследствие
активности окружения, подтвердился не в полной мере. Это может быть
обусловлено нежеланием респондентов признавать, что решения присоединиться
102
к протестным или другим акциям принимаются под влиянием окружения, а не
самостоятельно.
Показательно,
что
качественных
различий
между
мероприятиями
политического и неполитического (профессионального и культурного) характера
не прослеживается, что наталкивает на вывод о том, что они воспринимаются в
целом одинаково. Этот вывод подтверждается и в интервью. «За митингами как
раз удобно там {в социальных медиа} следить. И вообще за мероприятиями.
Какие-то личные события типа празднования дней рождения -- тоже нет. А
вот мероприятия -- митинги, лекции и прочее -- это да» (№7, м., 20 лет).
В последние годы ученые, эксперты и журналисты неоднократно
высказывали уверенность в критично высокой роли социальных медиа в
политических восстаниях, однако количество исследований, подтверждающих
это, было очень невелико. В настоящей работе была предпринята попытка
оценить, основываясь на данных авторского исследования, насколько в
действительности высока роль социальных медиа в организации протеста и какие
практики
использования
социальными
сетями
интернет-пространства
в
наибольшей степени характерны для протестующих.
На основании результатов исследования можно сделать вывод о том, что
роль социальных медиа весьма значительно, и, по всей вероятности, в
дальнейшем она будет расти. Как отмечается, в частности, в исследованиях
российских социологов180, многие митинги были проведены именно вследствие
интернет-активности протестующих. На данном этапе социальные платформы
используются участниками как инструмент получения информации и средство
массового оповещения.
§ 3.3. Структура взаимодействий участников протестных сообществ
Радченко Д., Писаревская Д., Ксенофонтова И. Логика виртуального протеста: неделя после выборов–2011
//Антропологический форум. – 2012. – Т. 16.
180
103
Исследования социальных онлайн сетей, их структуры и эволюции, а также
влияние на социум проводятся с использованиями самых различных методов и по
самым разным направлениям. Однако анализ социальных сетей является
ключевым инструментом изучения структуры и процессов, происходящих в
виртуальных сообществах.
В работах, посвященных анализу взаимовлияния интеракций пользователей
в
социальных
онлайн
сетях
и
реальным
действиям,
упор
делается
преимущественно на анализ сетевой структуры и ее видоизменение в зависимости
от внешних условия. Так в работе, посвященной протестам студентов в канадском
Квекебе181, были выявлены существенные изменения в структуре обсуждений в
Twitter после принятия законопроекта «Билль 78», который ужесточал порядок
проведения митингов.
В настоящем исследовании была предпринята попытка оценить влияние
реальных факторов – митингов – на динамику виртуальной структуры. Для
исследования была выбрана группа в социальной сети Facebook. Этот выбор был
обусловлен несколькими факторами.
Во-первых, как отмечается в работе Ройтера182, западные социальные сети
Facebook и Twitter и российские «Вконтакте» и «Одноклассники» освещали
протесты принципиально по-разному. По оценке авторов отечественные
социальные сети активно изучаются властями и своевременно очищаются от
оппозиционного контента, в отличие от западных сайтов. Как было отмечено
Рейтером, в сети «Вконтакте» сообщество, посвященное протестам, более чем в
три раза уступало по размеру аналогичной группе в Facebook (10 тыс. и 30 тыс.
участников, соответственно), хотя количество зарегистрированных пользователей
из России во «Вконтакте» гораздо больше, нежели в Facebook. Это обуславливает
интерес именно к анализу социальной сети Facebook в контексте политической
181
Marcoux M., Lusseau D. The influence of repressive legislation on the structure of a social media network //arXiv
preprint arXiv:1304.3013. – 2013.
182
Reuter O., Szakonyi D. Online Social Media and Political Awareness in Autocratic Regimes //Available at SSRN
2148690. – 2012.
104
нестабильности в России. Это ограничивает нас исследованиями либо Facebook,
либо Twitter.
Выбор был остановлен на Facebook вследствие небольшого количества
аналогичных исследований. Традиционно исследователи изучают Twitter, как
наиболее открытую социальную онлайн сеть, через которую можно получить в
полном объеме данные о структуре взаимодействий и переписке. В то же время,
Facebook дает возможность анализа не только коммуникаций, но и социальнодемографических данных пользователей, что позволяет пролить свет на
мотивации участников протестных действий.
Настоящее исследование состоит из двух частей. В первой производится
динамический анализ структуры дружеских взаимодействий внутри протестной
группы в Facebook. Во второй – анализ коммуникаций протестного сообщества
«Мы были на Болотной площади и придем еще».
Динамический сетевой анализ дружеских взаимодействий внутри протестной
группы
Анализ динамики социальных сетей является перспективным методом
исследования, позволяющим пролить свет на структуру взаимоотношений и их
трансформацию во времени в зависимости от независимых обстоятельств.
Для динамического анализа взаимодействий были использованы данные о
дружеских связях участников внутри Facebook группы, посвященной обсуждению
протестных действий и координации участников. Это достаточно известная
протестная группа внутри социальной онлайн-сети Facebook, внутри которой
участники обсуждают события политической жизни страны и согласовывают
коллективные действия при организации митингов и акций протеста. Для
вступления в данную группу необходимо оставить заявку, которая может быть
как одобрена, так и отклонена администраторами данного сообщества. В случае
одобрения,
участник получает
комментарии внутри группы.
возможность читать записи и оставлять
105
На Рисунке 16 представлен граф дружеских взаимодействий для первого
набора данных от 2 декабря 2012 года.
Кластер
иностранцев
Кластер
левого крыла
оппозиции
Кластер правого
крыла
оппозиции
Рисунок 16. Граф дружеских взаимодействий протестной группы. Вершина
соответствует участнику группы, а ребро – установленной дружеской связи.
Размер вершины отражает центральность вершины. Вершины, принадлежащие к
одному кластеру, обозначены одним цветом.
Как видно из Рисунка 17 распределение центральностей примерно
удовлетворяет степенному закону183,184,185 что может свидетельствовать о том, что
в сети можно выделить небольшое число вершин с высокими показателями
центральности и много вершин с низкими показателями центральности. Также
степенной закон порой интерпретируется в формулировке Парето: подавляющую
Newman M. Networks: an introduction. – Oxford University Press, 2009.
Barabási A. L., Albert R. Emergence of scaling in random networks //science. – 1999. – Т. 286. – №. 5439. – С. 509512.
185
Albert R., Barabási A. L. Statistical mechanics of complex networks //Reviews of modern physics. – 2002. – Т. 74. –
№. 1. – С. 47.
183
184
106
долю
эффекта
определяет
лишь
небольшая
доля
элементов,
дающих
максимальный вклад, их влияние оказывается непропорционально велико186. В
данном случае наблюдается большое количество акторов с небольшим
количеством друзей внутри сообщества и немного акторов с большим
количеством друзей.
Рисунок
17.
Распределение
центральностей
для
сети
дружеских
взаимодействий.
Подобное распределение сохраняется на протяжении всего периода
наблюдений, внутри системы наблюдаются несущественные трансформации –
популярные участники становятся несколько популярнее, но участники с
небольшим числом друзей, как правило, не обрастают новыми связями со
временем.
В соответствии с результатами исследований различных авторов187,188,
акторы с наибольшим количеством связей как правило оказываются наиболее
активными участниками обсуждений внутри виртуальных сообществ. Для
проверки этой гипотезы автором настоящего диссертационного исследования был
Ваньян П. Л., Поташев А. И. Правило Парето и самоподобие в АВС-анализе //Электронный научный журнал
«Исследовано в России. – 2005. – С. 1986-1995.
187
Adamic L. A. et al. Knowledge sharing and yahoo answers: everyone knows something //Proceedings of the 17th
international conference on World Wide Web. – ACM, 2008. – С. 665-674.
188
Stadtfeld C., Geyer-Schulz A. Analyzing event stream dynamics in two-mode networks: An exploratory analysis of
private communication in a question and answer community //Social Networks. – 2011. – Т. 33. – №. 4. – С. 258-272.
186
107
проведен контент-анализ записей группы и выявлены различные типы участников
группы на основе их активности, а затем эти данные были сопоставлены со
значениями центральностей этих участников в сети. В результате удалось выявить
четыре типа пользователей (Рисунок 18):
 Читающие 1 – пользователи с низкой центральностью (0-10). Они
практически не размещают свои записи в сообществе.
 Обсуждающие – участники, очень редко (1-2 раза в месяц)
размещающие новости в группе и 1-2 раза в неделю оставляющие
комментарии. Их центральность находится в диапазоне 10-80.
 Ключевые акторы – члены это группы с высокой частотой оставляют
комментарии
и
новости
в
группе
и
принимают
участие
в
обсуждениях. Их показатели центральности достаточно высоки – 80150. При этом многие интернет-пользователи, относящиеся к данной
категории,
склонны
скрывать
свои
имена
и
фамилии
под
псевдонимами.
 Читающие 2 – эти пользователи, как и «Читающие 1», практически
ничего не привносят в сообщество, однако они обладают очень
высокими показателями центральности (150-200). К этому типу
можно отнести известных политических и общественных деятелей
(Борис Немцов, Борис Березовский, Михаил Касьянов, Сергей
Удальцов и т.д.).
Интерес вызывает тот факт, что пользователи, имеющие высокие
показатели центральности – известные политические и гражданские активисты –
не склонны взаимодействовать со своими сторонниками в виртуальном
пространстве. Как показывает контент-анализ, публичные персоны уделяют
максимум внимания своим страницам в социальных медиа, а не общению с
обычными интернет-пользователями.
108
Рисунок 18. Распределение центральностей внутри группы с указанием
активности участников различных типов
Для выявления имплицитных сообществ была проведена кластеризация по
методу Лаувеина189. Выбор этого методы был обусловлен размером социальной
сети – более тысячи вершин190. Результаты кластеризации представлены на Рис.
16 – каждый кластер обозначен одним цветом. После контент-анализа страниц
участников выяснилось, что кластеризация носит также и содержательных
характер. В частности, явно выделяется значительный по размерам кластер
участников, живущих за пределами Российской Федерации – в США, Италии,
Великобритании, Германии и других государствах. Ядро группы также
распадается на два кластера – один из них состоит из участников, относящихся к
левому крылу оппозиции (Сергей Удальцов, Анастасия Удальцова), а другой – из
правого крыла (Борис Немцов, Гарри Каспаров).
Как следует из социальной структуры протестной группы, внутри нее
существует достаточно большой кластер участников из заграницы, каким-то
образом влияющих на действия состоящих в группе россиян. Так, большинство
189
Blondel V. D. et al. Fast unfolding of communities in large networks //Journal of Statistical Mechanics: Theory and
Experiment. – 2008. – Т. 2008. – №. 10., Fortunato S. Community detection in graphs //Physics Reports. – 2010. – Т. 486.
– №. 3. – С. 75-174.
190
Newman M. E. J. Modularity and community structure in networks //Proceedings of the National Academy of Sciences.
– 2006. – Т. 103. – №. 23. – С. 8577-8582.
109
зарубежных
пользователей
в
ходе
обсуждений
активно
поддерживает
протестующих.
В ходе исследования было проанализировано динамическое изменение
ключевых показателей сети – количества вершин и числа ребер (Рисунок 19). Как
следует из Рисунка 19, в системе не наблюдалось значительных изменений, что
может служить подтверждением того, что акции протеста и другие события
фактически не оказывают никакого воздействия на структуру и активность в
виртуальном сообществе.
Рисунок 19. Изменения сетевых показателей сообщества во времени. Синим
обозначено изменение количества вершин в сети, красным – количества ребер,
зеленым – модулярности.
Эти результаты противоречат наблюдениям социологов для различных
случаев политической мобилизации191, в которых прослеживалась прямая
взаимозависимость между митинговой активностью и показателями виртуальных
сообществ. Однако в цитируемых исследованиях рассматривались протесты
González-Bailón S. et al. The dynamics of protest recruitment through an online network //Scientific reports. – 2011. –
Т. 1.
191
110
исключительно на начальных этапах их создания, в то время как для стабильных
организаций подобные наблюдения не проводились. Очевидно, что активность
участников достигает определенного порога, после чего рост сообщества
приостанавливается. Тем не менее, на протяжении всего периода наблюдений
прослеживается увеличение количества дружеских связей и появление таких
связей между участниками различных идеологических направлений, что может
свидетельствовать о росте солидарности внутри группы. В то же время индекс
модулярности – величины, характеризующей качество разбиения сети на
отдельные
сообщества192
планомерно
снижался,
что
также
является
дополнительным доказательством увеличения солидарности с течением времени.
При этом отсутствие роста сообщества с течением времени свидетельствует
и об ограниченных возможностях протестной мобилизации, реализуемой
посредством использования социальных онлайн-сетей. Как отмечается в
исследовании ВЦИОМ «Протестные митинги: год спустя»193, «сегодня митинги
оппозиции поддерживают лишь 27%, причем лишь 10% допускают возможность
участия в них». При этом в соответствии с результатами исследования ВЦИОМ
«Оппозиция и власть в России: вчера и сегодня»194, россияне не думают, что
оппозиция имеет реальные шансы прийти к власти, хотя и уверены в
необходимости наличия сильной оппозиции.
Ограничение ресурсов протестной мобилизации также может быть
объяснение посредством пороговой модели Грановеттера. Если на начальном
этапе протестного движения посредством социальных онлайн-сетей возможным
было мобилизовать десятки тысяч человек (при заявленных сотнях тысяч на
страницах Facebook), то впоследствии на улицы выходили тысячи и сотни
человек (при заявленных десятках тысяч). Возможно, порог участия для многих
участников протестного движения со временем изменяется и, вполне вероятно,
192
Newman M. E. J. Modularity and community structure in networks //Proceedings of the National Academy of Sciences.
– 2006. – Т. 103. – №. 23. – С. 8577-8582.
193
Пресс-выпуск
ВЦИОМ
№2188
«Протестные
митинги:
год
спустя».
URL:
http://wciom.ru/index.php?id=459&uid=113467 (Дата обращения: 10.04.2013 г.)
194
Пресс-выпуск ВЦИОМ №2448 «Оппозиция и власть в России: вчера и сегодня». URL:
http://wciom.ru/index.php?id=459&uid=114594 (Дата обращения: 18.01.2014 г.)
111
увеличивается. Так что в случае, если изначально решение об участии человеком
принималось в случае, когда на участие в акции подписывалось сто и более тысяч
человек, люди не ходили на демонстрацию.
Сетевой анализ коммуникативных взаимодействий группы «Мы были на
Болотной площади и придем ещё»
Для изучения содержательных взаимодействий была выбрана группа «Мы
были на Болотной площади и придем еще» в социальной онлайн-сети Facebook.
Эта группа является одной из наиболее известных и ключевых площадок для
участников протестного сообщества, внутри которой участники согласовывают
время и даты проведения как санкционированных, так и несанкционированных
митингов, обсуждают лозунги и требования к власти. Стать участником этой
группы может любой зарегистрированный в сети Facebook, для этого необходимо
лишь подписаться на получение уведомлений.
В ходе настоящего исследования были проанализированы все сообщения,
оставленные пользователями Facebook на странице «Мы были на Болотной
площади и придем еще» в период с 15 августа 2012 до 15 марта 2013 гг., и анализа
было выбрано 27 тем, прямо или косвенно посвященных политической
мобилизации и самоорганизации, и 797 комментариев к ним. Каждый
комментарий был занесен в базу данных и закодирован (Приложение 1).
Кодировались такие показатели, как номер комментария, имя участника, дата и
время написания комментария, адресат сообщения, тема (до трех вариантов) и
эмоциональная окраска сообщения. Кроме того, регистрировалось отношение
автора комментария к политике группы, а также степень аргументации.
Кодирование было проведено тремя независимыми экспертами и Каппакоэффициент, являющийся индикатором расхождения при кодировании, составил
0,53, что является приемлемым показателем. Все расчеты проводились в
статистическом пакете R.
112
На основании указания о том, кто являлся автором и адресатом сообщения,
была создана направленная взвешенная социальная сеть, узлами которой являлись
участниками, а ребрами – направленные коммуникативные взаимодействия. В
ходе работы было выделено три типа сообщений.
4. В большом проценте случаев можно было явно выделить получателя
сообщения.
5. В случае, если комментатор выражал свои собственные мысли и эмоции,
устанавливалась так называемая петля – и донором и акцептором связи
являлся автор сообщения.
6. Некоторые комментарии были направлены на широкую аудиторию – ко
всем читателям данного сообщества. В таком случае создавалось
направленное ребро от автора к искусственной вершине «Все».
В результате была получена социальная сеть, представленная на Рисунке 20.
113
Рисунок 20. Социальная сеть, созданная на основе интеракций. Размер вершин
отображает количество сообщений, полученных участниками. Цвет вершины
является индикатором отношения пользователя к политике группы «Мы были на
Болотной площади и придем еще». Зеленый – согласие, синий – нейтральное
отношение, красный – несогласие, фиолетовая вершина – «Все», создана
искусственно.
Число
уникальных
Facebook-пользователей,
оставивших
сообщения,
составило 540, а число ребер - взаимодействий между ними - 797 (число
комментариев в базе). При этом количество уникальных ребер составило 673.
Почти половина связей – 334 – оказались петлями. Таким образом, мы можем
заключить, что в очень большом проценте случаев пользователи социальных
медиа ставят своей задачей не социальное взаимодействие или поддержание
114
диалога, а исключительно описание личного опыта и выражение эмоций.
Типичные примеры подобных высказываний: «Для меня главный тезис-Дума не
избрана народом.(точка), значит все что она делает, принимает-не имеет
никакого значения! Для меня»; «Avatar, показанный по федеральному каналу 1
января 2013, навевает определенное настроение»; «Презираю эту власть. Власть
негодяев. Они лгут. Они губят все, к чему прикоснутся, каждого, кто к ней
приблизится. Они погубят страну, которая пока зовется "Россия"».
В коммуникационной сети явно выделяется две вершины с наибольшими
показателями входящей центральности (так называемые хабы): это обобщенные
«Все» и вершина «Мы были на Болотной площади и придем еще» - руководитель
этой страницы, сохраняющий инкогнито. К ним было обращено 79 и 121
комментариев, соответственно. Стоит отметить, что показатели исходящей
центральности для этих вершин гораздо скромнее – для искусственно созданной
«Все» это по определению 0, а для «Мы были на Болотной площади и придем
еще» - 12. При этом из Рис. 9 видно, что участники, выражающие нейтральную
позицию, либо несогласные с политикой группы чаще апеллируют именно ко
«Всем», нежели вступают в конфронтацию с «Мы были на Болотной площади и
придем еще».
Эта структура сети является примером дихотомии «мы - они»195. Таким
образом, индивиды, обладающие определенной точкой зрения (в данном случае
это оппозиционные либеральные взгляды), оценивают всех людей, несогласных с
их позицией как внешних контрагентов, даже вне зависимости от их точек зрения.
При этом участниками не фиксируются содержательные расхождения во
взглядах, так как они руководствуются преимущественно стереотипными
представлениями.
После элиминирования из графа вершин «Мы были на Болотной площади и
придем еще» и «Все» с высокими показателями центральности, сеть распадается
на отдельные вершины и небольшие несложные структуры (Рисунок 21). Исходя
из этого можно сделать вывод о том, что социальные медиа не являются
195
Титов В. Н. Тезаурус рыночной среды //Социологические исследования. – 2000. – №. 10. – С. 14-21.
115
эффективным инструментом ведения дискуссий. Участники обсуждений склонны
высказывать личное мнение, но не готовы принимать участия в обсуждениях.
Стоит отметить, что к аналогичному выводу пришли и американские
исследователи196, изучавшие взаимодействия в Twitter в ходе погромов в Лондоне.
Как известно, это средство коммуникации играло высокую роль в координации
действий и участников протеста и при последующем восстановлении Лондона.
Тем не менее, авторы статьи отмечают, что непосредственных взаимодействий –
активных диалогов и обсуждений, было крайне мало; люди выражали свое
мнение и делились информацией. Кроме того, можно предположить, что
некоторые участники после обсуждения в публичном пространстве переходят
затем к более тесным контактам и начинают взаимодействовать через личную
переписку и, возможно какие-то иные каналы коммуникации.
196
Glasgow K., Fink C. Hashtag lifespan and social networks during the london riots //Social Computing, BehavioralCultural Modeling and Prediction. – Springer Berlin Heidelberg, 2013. – С. 311-320.
116
Рисунок 21 Социальная сеть, построенная на основе коммуникационных
взаимодействий после удаления вершин с высокими показателями центральности
(«Все» и «Мы были на Болотной площади и придем еще»).
Сетевой анализ широко используется не только для определения лидеров
мнений, как было реализовано в отношение «Мы были на Болотной площади и
придем ещё», но и для выявления групп, образующихся вокруг этих лидеров.
Нами были выделены лояльные участники, образующие группу вокруг актора
«Мы были на Болотной площади и придем ещё». Автор настоящего
диссертационного исследования обозначил этих участников как потенциальных
участников мобилизации, так как вышеобозначенные интернет-пользователи
высказывали поддержку протестным идеям и готовность участвовать в активных
протестных действиях (Рисунок 22).
Рисунок 22. Потенциал мобилизации
Данные о дате и времени написания комментария к посту позволили нам
выстроить временную динамику обсуждения темы (Рисунок 23). Как видно из
графика, наиболее активно тема обсуждается в течение первых 5-10 часов, после
чего интерес к обсуждению у участников резко снижается. Как отмечается в
117
работе Лерман197, количество откликов к записям, размещенных в социальных
сетях Digg и Twitter, достигает максимума в первые 20 часов после публикации,
после чего интерес к теме резко падает.
Рисунок 23 Динамика обсуждения темы.
Показательно,
что
подобная
динамика
характерна
не
только
для
политических дискуссий, но и для любых других обсуждений – на начальном
этапе наблюдается высокий интерес, после чего он резко падает и через 100 часов
(около 4 суток) полностью затухает.
Как было отмечено выше, в базу коммуникаций также вносились темы
комментариев. Изначально нами было выделено шесть направлений198: политика
оппозиционного
движения,
персонифицированные
образы,
внутренняя
политика,
самоидентификация
образ
участников,
России,
а
также
мобилизация и координация участников. Впоследствии также были добавлены
пункты «выступления без темы» и «ссылки на сторонние ресурсы». На Рисунке 24
представлены частотности тем обсуждения.
197
Lerman K., Ghosh R. Information Contagion: An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social
Networks //ICWSM. – 2010. – Т. 10. – С. 90-97.
198
Филлипс Л., Йоргенсен М. В. Дискурс-анализ //Теория и метод. Харьков: Гуманитарный центр. – 2004.,
Шевченко А. Ю. Политический дискурс. Дискурс-анализ политических медиа-текстов //POLIS. Politicheskie
issledovaniia. – 2002. – №. 006. – С. 18-23.
118
В данном случае не должен вызывать удивления тот факт, что большое
количество комментариев посвящено непосредственно координации протестных
действий и мобилизации, так как именно эти маркеры были использованы при
составлении выборки сообщений для базы коммуникативных актов.
Скорее вопросы вызывает крайне низкая заинтересованность участников
протестного сообщества в обсуждении политики оппозиционного движения.
Несмотря на то, что сообщество «Мы были на Болотной площади и придем еще»
позиционируется как один из ключевых инструментов коммуникации и
мобилизации среди протестующих, задачам и целям протестного движения не
уделяется практически никакого внимания.
Рисунок 24. Частотности тем обсуждения.
Наиболее популярными темами для обсуждения оказываются фигуры
Президента РФ Владимира Путина и премьер-министра Дмитрия Медведева, а
также некоторых депутатов «Единой России» (Сергей Железняк, Андрей Исаев и
т.д.). В большом числе случаев эта тематика также включает в себя внутреннюю
политику и обсуждение образа России. Следует особо подчеркнуть, что в
большом количестве случаев обсуждение было неконструктивно и связано не с
119
политическими предложениями государственного деятеля, а с его внешностью,
личными качествами и частной жизнью.
Второй по популярности темой является обсуждение мобилизации и
координации действий участников. Как уже было отмечено выше, это
закономерный результат, так как в выборку для исследования включались те
посты, хотя бы один комментарий к которым содержал бы призыв к выходу на
улицы. В комментариях, отнесенных к этой группе, участники в большинстве
случаев обсуждали время и место проведения акций, а также символику и
содержание плакатов. Непосредственные призывы к активным действиям звучали
достаточно редко, что может быть объяснено относительной пассивностью
протестующих и их низкой мотивацией. Большое количество призывов выходить
на акции протеста было зафиксировано лишь в комментариях, оставленных в
преддверии так называемого «Марша против подлецов», прошедшему после
принятия
законопроекта
о
запрете
на
усыновление
российских
детей
американскими гражданами (также называемого «Проект Димы Яковлева»).
Самоидентификация участников протестного сообщества также оказалось
очень популярной тематикой. Следует отметить, что в комментариях очень четко
прослеживается возникающая дихотомия «Мы» и «Они», в которой «Мы» - это
участники
сообщества,
позиционирующие
себя
ассоциирующиеся
как
представителей
с
либеральным
интеллигенции
и
лагерем,
наиболее
образованной прослойкой среднего класса. А «Они» - остальное население
России, воспринимаемое как менее образованные люди, лояльно относящиеся к
действующей власти. Подобная дихотомия может быть выявлена не только
имплицитно на основе содержательного анализа комментариев, но и исходя из
строения коммуникационной социальной сети. Как уже было отмечено выше, в
ней наблюдается две вершины с очень высокими показателями входящей
мощности – «Все» и «Мы были на Болотной площади и придем ещё», при этом
«Все» с определенной точностью можно трансформировать в политически
пассивные «Они», а «Мы были на Болотной площади и придем ещё» в активные
либеральные «Мы».
120
Также достаточно часто комментарии могут быть отнесены к тематике
«Образ России». В большинстве своем это сравнение России по уровню жизни,
благосостоянию, степени соблюдению прав человека, гражданскими свободам и
т.д. с другими государствами. При с одной стороны Россию сравнивают с
либеральными западными странами (США, Великобританией, Германией,
Скандинавией и т.д.), а с другой – с авторитарными режимами (Северной Кореей,
Ираном, Китаем, Ливией). «Кто б скалькулировал себестоимость услуг ЖКХ в
США, в Канаде, в Финляндии в России и лозунг:
Тарифы Американские в
ЖИЗНЬ»; «Можно быть "великой" как Иран, КНДР и Венесуэла, а можно как
США, Британия и Германия»; «И я не хочу жить в "великой" России. Я хочу
жить в обычной, спокойной, без имперских замашек, развитой, демократичной,
социальной стране, с сильным институтом права, с корректной и эффективной
полицией,
с
минимальным
набором
чиновников,
с
максимально
народоориентированной системой власти. Блин, неужели прям так многого
хочу?...». В этой теме также часто встречаются упоминания Советского Союза и
даже царской России. Причем подавляющее большинство комментариев, так или
иначе
посвященных
СССР имеют
негативную
окраску:
«ОПЫТ
СССР
ПРИГОДИЛСЯ», - пишет один из участников сообщества о спецслужбах России.
«Власть в России отдавали Одному и навсегда», - отсылает к истории России
другой комментарий. В целом, отношение участников к предшествующим строям
России очень критическое.
Следует
отметить,
что
для
участников
протестного
виртуального
сообщества не характерно длительное обсуждение в рамках одной тематики. На
Рисунке проиллюстрировано, что в интернет-дискуссиях постоянно происходят
скачки и переходы от одной темы к другой (Рисунок 25).
121
Рисунок. 25 Траектория развития темы обсуждения
Этот феномен может быть объяснен в терминах клипового мышления199 –
интернет-пользователи не хотят заниматься серьезным познавательным трудом,
аргументируя свою позицию, обращаясь к серьезным информационным ресурсам,
таким как предвыборные программы кандидатов и завершать свои высказывания
закономерными
выводами.
Вместо
этого
для
дискуссии
характерны
эмоциональные высказывания, касающиеся широкого спектра вопросов, но
подробно не обсуждающие ни один из них. Также стоит подчеркнуть и то, что
логические связки между комментариями разных людей отсутствуют – это
является и одним из результатов сетевого анализа. Таким образом, участники
используют группу для самовыражения и саморепрезентации, нежели для диалога
и координации.
Такой же вывод можно получить и после изучения степени аргументации
комментариев. Степень аргументации кодировалась вручную для каждого
комментария. В случае, если участник для подтверждения своей позиции
предоставлял свои факты, отмечалась «явная аргументация» (пример: «[Власть
сменится] в результате совместного удара "несырьевых олигархов" (которых
самих достала некомпетентность, коррупция и беспредел
"питерских
Докука С. В. Клиповое мышление как феномен информационного общества //Общественные науки и
современность. – 2013. – №. 2. – С. 169-176.
199
122
чекистов"), "сислибов" (то есть грамотных управленцах, сосредоточенных
частично в правительстве, частично в московскй мэрии, а также в комитете
Кудрина, "партии Прохорова" и т.д.) и "улицы" (условно "партии Навального",
включая умеренных националистов, но без радикальных леваков»), при частичной
аргументации кодировалась «попытка аргументации» (пример: «Великая страна
великой рознь. Можно быть "великой" как Иран, КНДР и Венесуэла, а можно как
США, Британия и Германия»), в случае, если сообщение не содержало фактов
или доводов, кодировалось «отсутствие аргументации» (пример: «Какой же он
мерзкий на фото»).
В результате (Рисунок 26), было определено, что больше двух третей
комментариев являются неаргументированными, 29% - содержат попытки
аргументации, а явная аргументация наблюдается лишь в 2% сообщений.
Рисунок 26 Степень аргументации комментариев
Таким образом, на основе результатов исследования роли социальных
онлайн-сетей и механизмов взаимодействия внутри виртуальных сообществ,
автором настоящего диссертационного исследования предлагается модель
политической мобилизации посредством социальных онлайн сетей (Рисунок 27).
123
Рисунок 27 Схема результатов исследования
1. На первом этапе участники, относимые в соответствии с содержательной
типологией к активным и умеренно активным интернет-пользователям активно
используют социальные онлайн-сети и, усваивая паттерны взаимодействия в
интернет-сервисах, становятся носителями «клипового мышления».
2. В период политической активности интернет-пользователи получают
информацию из порой ангажированных источников. При этом активными
интернет-пользователями (содержательная типология) и генераторами контента
(формальная типология) эти сообщения переносятся и распространяются по
социальным онлайн-сетям.
3. После этого в социальных сетях происходит формирование групп по
формальным
и
коммуникационным
обсуждение
политической
ситуации.
основаниям,
При
этом
в
которых
происходит
количество
дружеских
взаимодействий внутри группы постоянно растет, что свидетельствует о росте
солидарности внутри участников, даже с различными политическими взглядами.
4. В ходе взаимодействия в протестном сообществе выстраивается
дихотомия «мы-они», мотивирующая участников, относящих себя к «мы»
выходить на улицы.
5. Поддержание активности в социальных онлайн-сетях происходит и после
завершения протестной активности.
124
Заключение
Современные средства коммуникации позволяют людям с недостижимой
ранее
скоростью
обмениваться
информационными
сообщениями
и
координировать коллективные действия, о чем свидетельствует стремительный
рост
количества
протестных
выступлений.
Социальные
сети
интернет-
пространства в последние годы рассматриваются как один из наиболее
эффективных инструментов координации протестных действий, самоорганизации
и мобилизации участников различных выступлений.
В рамках настоящего диссертационного исследования были сделаны
выводы о том, какие основные концептуальные направления в исследовании
коммуникаций существуют на данном этапе. В частности, особое внимание было
уделено теориям «информационного», «постиндустриального» и «сетевого»
общества,
разрабатываемых
со
второй
половины
XX
века
такими
исследователями, как Д. Бэлл, П. Дракер, Э. Тоффлер, М. Кастельс.
В
работе
также
были
проанализированы
ключевые
направления
современных исследований виртуального пространства, в том числе социальных
сетей. В частности, автором была разработана типологизация современных
исследований и выделено семь основных походов: компьютерно-математический,
физико-математический,
прогностический,
социолого-математический,
семантический, социолингвистический и описательный. При этом по результатам
анализа современных работ был сделан вывод о том, что, несмотря на применение
исследователями широкого арсенала методов, лишь единичные работы включают
в себя комплексную рефлексию феномена политической самоорганизации. Как
было продемонстрировано в диссертации, на данном этапе не представлены
исследования, включающие в себя как анализ формальных взаимодействий
внутри виртуальной группы и коммуникационных связей, так и онлайн опросы и
глубинные интервью. Большая часть исследований виртуальных структур, как
правило, ограничиваются лишь использованием одного метода, что, как правило,
125
не позволяет дать ответа на комплексную концептуальную социологическую
проблему.
В рамках настоящего диссертационного исследования автором была
проведена
серия
исследований
роли
социальных
интернет-сетей
как
с
использованием методов наблюдения, опроса и глубинных интервью, так и
динамический анализ формальных дружеских взаимодействий внутри протестной
группы в социальной сети Facebook, а также контент-, дискурс- и сетевой анализ
коммуникационных взаимодействий участников протестного сообщества. Таким
образом, использование самых разнообразных подходов позволило подробно и
многопланово изучить роль социальных интернет-сетей в процессе политической
мобилизации.
В первой части исследования были проведены серии интервью с
участниками протестного лагеря «Оккупай Абай», результаты которых позволили
предложить типологию участников протестных лагерей в соответствии с их
практиками использования Интернета в целом и социальных медиа в частности.
Нами были выявлены следующие типы участников: «интернет-скептики»,
«активные
интернет-пользователи»
пользователи».
В
ходе
и
исследования
«умеренно
выяснилось,
активные
что
интернет-
распространенное
убеждение в том, что представители старшего поколения менее активны в
социальных сетях, чем молодые люди, не в полной мере соответствует
действительности, а большое значение оказывает также род занятий, место
жительства и доход человека.
После этого приводятся результаты онлайн-опроса, проведенного среди
участников протестных групп внутри социальных сетей Facebook и «Вконтакте»,
а также итоги глубинных интервью с некоторыми респондентами. В рамках
настоящей работы было выявлено пять типов практик использования социальных
интернет-сетей: (потребление новостей, активное использование социальных
интернет-сетей, генерация контента и репрезентация собственной идентичности,
коммуникация с близкими и поддержание слабый связей со знакомыми,
126
характерных как для участников протестных движений, так и для обычных
пользователей интернет-сервисов.
Так же было выявлено, что социальные онлайн-сети значительно
трансформируют
коммуникационные
практики.
Короткие
сообщения,
оставляемые пользователями в социальных сервисах, не дают возможности
предоставления аргументированных высказываний, а мотивируют к обмену
небольшими фразами, передающими, зачастую, исключительно эмоциональное
содержание. При этом подобное взаимодействие в долгосрочной перспективе
приводит к трансформации паттернов мышления, преобладанию нерефлексивного
потребления информации и, в конечном счете, к клиповому мышлению –
потреблению
образов
и
заложенных
в
них
стереотипов,
а
не
систематизированному получению фактов.
Следует отметить также крайне высокую степень доверия сетевым СМИ,
которые участники протестных сообществ считают практически непредвзятыми
каналами получения информации. В частности, респонденты не подвергают
сомнению те факты их интерпретацию, которые они получают из различных
медиа.
С использованием сетевого подхода была построена серия социальных
сетей, отображающая динамическое изменение дружеских взаимодействий
внутри протестной группы в социальной сети Facebook. Выяснилось, что в период
наблюдений (декабрь 2012 – май 2013), количество участников группы выросло
незначительно, а структура группы практически не изменилась, что может
свидетельствовать о том, что для относительно «стабильного» протестного
виртуального сообщества не характерно увеличение числа участников. В то же
время рост количества дружеских связей внутри группы явно свидетельствует о
росте солидарности участников.
Исследуемая протестная группа была гетерогенна, и внутри нее явно
выделялся кластер из участников из-за рубежа. Это были как эмигрировавшие в
Европу и Соединенные Штаты русские, так и поддерживающие протестующих
жители ЕС и США.
127
Большой интерес представляет собой и тот факт, что, выявленные в
соответствии с топологической структурой кластеры имели социологически
содержательную интерпретацию. В частности, участники протестной группы,
разделяющие левые взгляды, имели больше друзей, обладающих также левыми
взглядами. В то время, как пользователи с правыми убеждениями, также имели
больше связей с правыми. При этом со временем постоянно росло количество
взаимосвязей между людьми с разными политическими убеждениями, но
выступающими против действующей власти.
По результатам сетевого анализа и контент-анализа была предложена
типизация участников в соответствии с количеством друзей внутри группы и их
активностью внутри сообщества. Нами были выделены «читающие первого
типа», «читающие второго типа», «обсуждающие» и «ключевые акторы». Для
всех типов участников, кроме «читающих второго типа» наблюдалась прямая
взаимозависимость между количеством друзей внутри сообщества и активностью
внутри группы. Однако «читающие второго типа» - как правило известные
гражданские
и
политические
активисты,
имеющие
большое
количество
дружеских связей внутри данного сообщества, зачастую не вносили свой вклад в
развитие группы, предпочитая размещать контент на личных страницах в
социальных сетях и персональных сайтах.
На основании коммуникационных взаимодействий внутри сообщества «Мы
были на Болотной площади и придем ещё» в социальной сети Facebook была
построена коммуникационная социальная сеть. Почти половина связей внутри
сети оказались так называемыми «петлями», что свидетельствует о том, что
участники не всегда используют виртуальные платформы для взаимной
коммуникации,
инструмента
а
для
рассматривают
социальные
саморепрезентации
и
интернет-сети
самовыражения.
в
Этот
качестве
вывод
подтверждается и тем фактом, что после элиминирования двух вершин с
наибольшими показателями центральностей, коммуникативная сеть распадается
на отдельные вершины и небольшие несложные структуры. Исходя из этого
128
можно сделать вывод о том, что социальные медиа не являются эффективным
инструментом ведения дискуссий.
Кроме того, структура группы иллюстрирует дихотомию «мы-они», явно
прослеживаемую внутри протестного сообщества. Внутри оппозиционных групп
культивируются стереотипные представления, в соответствии с которыми люди,
не разделяющие мнения и ценности оппозиционеров, ассоциируются с
абстрактным
«они»,
для
которого
характерны
следующие
социальные
характеристики: низкий уровень образования, низкий заработок, отсутствие
широкого кругозора и т.д.
С помощью контент-анализа и дискурс-анализа также были выявлены
ключевые темы обсуждений и проанализированы траектории дискуссий.
Выяснилось, что подавляющее большинство обсуждений не сфокусировано в
рамках какого-то вопроса, а дискуссии постоянно перемещаются с одной темы на
другую. При этом, как правило, в обсуждениях нет четкой аргументации и
подтверждающих фактов, а высказываются эмоциональные соображения. Это
дополнительно подтверждает факт наличия у участников признаков «клипового
мышления» и отсутствия рефлексивного восприятия, зачастую характерного для
активных пользователей социальных онлайн-сетей.
По результатам анализа временной динамики дискуссий сделан вывод о
том, что активная дискуссия продолжается в течение первых суток, после
изначальной публикации, затем интерес аудитории сообщества к данной тематике
спадает и фокус перемещается на другие обсуждения.
В итоге, на основании комплексного изучения политической мобилизации и
оценки роли социальных сервисов в этом процессе, автором предложена
пятиступенчатая схема механизма политической мобилизации с использованием
социальных интернет-сетей.
1. На первом этапе участники, относимые в соответствии с содержательной
типологией к активным и умеренно активным интернет-пользователям активно
используют социальные онлайн-сети и, усваивая паттерны взаимодействия в
интернет-сервисах, становятся носителями «клипового мышления».
129
2. В период политической активности интернет-пользователи получают
информацию из порой ангажированных источников. При этом активными
интернет-пользователями (содержательная типология) и генераторами контента
(формальная типология) эти сообщения переносятся и распространяются по
социальным онлайн-сетям.
3. После этого в социальных сетях происходит формирование групп по
формальным
и
коммуникационным
обсуждение
политической
ситуации.
основаниям,
При
в
этом
которых
происходит
количество
дружеских
взаимодействий внутри группы постоянно растет, что свидетельствует о росте
солидарности внутри участников, даже с различными политическими взглядами.
4. В ходе взаимодействия в протестном сообществе выстраивается
дихотомия «мы-они», мотивирующая участников, относящих себя к «мы»
выходить на улицы. (Однако со временем уровень внутренней и внешней
мотивации участников варьируется, что накладывает отпечаток на их активность
в протестных акциях).
5. Поддержание активности в социальных онлайн-сетях происходит и после
завершения протестной активности.
В работе продемонстрировано, что использование анализа социальных
сетей по отношению к формальным дружеским и к коммуникационным
взаимодействиям
является
эффективным
методом
изучения
процессов,
происходящих в виртуальных сообществах. Подобная комбинация подходов
позволяет выявить как имплицитные, так и эксплицитные структурные позиции
акторов, а также проанализировать контент обсуждения.
В результате, автором настоящего диссертационного исследователя были
проанализированы все аспекты политической мобилизации и роль социальных
онлайн-сетей в этом процессе.
130
Список литературы:
1.
Агеев В. С. Психологическое исследование социальных стереотипов
//Вопросы психологии. – 1986. – №. 1. – С. 95-101.
2.
Бард А., Зодерквист Я. Netократия //Новая правящая элита и жизнь
после капитализма/Пер. со шведского языка. СПб.: Стокгольмская
школа экономики в Санкт-Петербурге. – 2004.
3.
Бартунов
С.,
Коршунов
А.
Идентификация
пользователей
социальных сетей в Интернет на основе социальных связей //Труды
конференции по Анализу Изображений Сетей и Текстов (АИСТ). –
2012.
4.
Белановский
С.
А.
Свободное
интервью
как
метод
социологического исследования //Социология. – 1991. – Т. 4. – С. 519.
5.
Белл Д., Иноземцев В. Л. Грядущее постиндустриальное общество.
Опыт социального прогнозирования. – 1999.
6.
Бобровский С., Градосельская Г. В. Модели и приложения
социальных сетей. URL: ntl-cbm.narod.ru/CBM-NET/MM-review.doc
(Дата обращения 11.09.2013 г.).
7.
Бодрийяр Ж. Система вещей. – М. Рудомино, 1999. 216 с.
8.
Бурдье
П.
Поле
политики,
поле
социальных
наук,
поле
журналистики //Социо анализ Пьера Бурдье, СПБ. – 2001.
9.
Бурдье П. Социальное пространство и символическая власть
//Начала. М. – 1994. – С. 181-208.
10.
Ваньян П. Л., Поташев А. И. Правило Парето и самоподобие в АВСанализе //Электронный научный журнал «Исследовано в России. –
2005. – С. 1986-1995.
11.
Винер Н. Человек управляющий //СПб.: Питер. – 2001. – С. 288.
131
12.
Витгенштейн Л. Логико-философский трактат:[перевод]. – ОЛМА
Медиа Групп, 2007.
13.
Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии: Учебное
пособие
//Москва:
Новый
учебник.
–
2004.
URL:
http://ecsocman.hse.ru/text/19188138.html (Дата обращения 01.01.2013
г.)
14.
Градосельская Г. В. Анализ социальных сетей //Регион: экономика и
социология. – 2011. – №. 2. – С. 137-157.
15.
Грановеттер М. Сила слабых связей //Экономическая социология. –
2009. – Т. 10. – №. 4. – С. 31-50.
16.
Грин С. Твиттер и российский протест. Рабочие материалы Центра
развития
Интернета
и
Общества.
URL:
http://ru.scribd.com/doc/94393467/%D0%A2%D0%B2%D0%B8%D1%
82%D1%82%D0%B5%D1%80-%D0%B8%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D
0%BA%D0%B8%D0%B9%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%A0%D0%9C-%D0%A6%D0%98%D0%98%D0%9E-2012-1
(Дата обращения 12.09.2013 г.)
17.
Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Модели влияния в
социальных сетях //Управление большими системами: сборник
трудов. – 2009. Гулина М. А. С48 Словарь-справочник по
социальной работе.—СПб.: Питер, 2008.—400 с.
18.
Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Социальные сети:
модели информационного влияния, управления и противоборства. –
2010.
19.
Гулина М. А., Гулина М. А. Словарь-справочник по социальной
работе. – Издательский дом" Питер", 2008.
20.
Давыдов А. А. Социология изучает блогосферу //Социологические
исследования. – 2008. – №. 11. – С. 92-101.
132
21.
Дебор
Г.
Общество
спектакля.
–
Логос,
2000.
URL:
http://redblack161.anho.org/sites/default/files/books/gi_debor%20obches
tvo%20spektklia.pdf (Дата обращения 05.12.2011 г.)
22.
Девятко И., Экономики В. Ш. Онлайн исследования и методология
социальных наук: новые горизонты, новые (и не столь новые)
трудности //Онлайн исследования в России. – 2010. – Т. 2. – С. 1731.
23.
Довбыш О. С. и др. Влияние СМИ на поведение корпораций
//Мировая экономика и международные отношения. – 2011. – №. 1.
– С. 69-76.
24.
Докука С. В. Клиповое мышление как феномен информационного
общества //Общественные науки и современность. – 2013. – №. 2. –
С. 169-176.
25.
Зодерквист Я., Бард А. Netократия. Новая правящая элита и жизнь
после капитализма //С-Пб.: Издательство:«Стокгольмская школа
экономики в Санкт-Петербурге».–2004.–252 с.
26.
Иванов Д. В. Виртуализация общества. – СПб : Петербург.
востоковедение,
2000.
URL:
http://ecsocman.hse.ru/data/651/511/1219/ivanov-virt-annot-1.doc (Дата
обращения 22.09.2011 г.)
27.
Иноземцев
В.
Л.
"постиндустриальное"
Постиндустриальное
общество
(К
хозяйство
проблеме
и
социальных
тенденций XXI века) //Общественные науки и современность. –
2001. – №. 3. – С. 140-152.
28.
Иссерс О. С. Коммуникативные стратегии и тактики русской речи. –
ЛКИ, 2008.
29.
Кастельс М. Галактика Интернет. – Екатеринбург : У-Фактория,
2004.
30.
Козловский В. «Захвати Уолл-Стрит» год спустя: мода прошла?
URL:
133
http://www.bbc.co.uk/russian/international/2012/09/120918_occupy_wal
l_street_anno.shtml (Дата обращения 12.01.2014 г.)
31.
Кривокора Е. И. Проблемы обоснования сущности и функций
организационной коммуникации //Вестник Северо-Кавказского
государственного технического университета. – 2007. – №. 1. – С.
123-127.
32.
Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью
пакета SPSS //Закон. – 2013. – №. 4. – С. 99-107.
33.
Лазарсфельд П., Мертон Р. Массовая коммуникация, массовые
вкусы
и
организованное
социальное
действие
//Массовая
коммуникация в современном мире: методология анализа и
практика исследований. М. – 1999. – С. 138-149.
34.
Лассвелл Г. Структура и функции коммуникации в обществе
//Массовая коммуникация в современном мире: методология
анализа и практика исследований. М. – 2002. – С. 131-137.
35.
Левинсон А. Пространства протеста. Московские митинги и
сообщество горожан. – Litres, 2012.
36.
Луман Н. Понятие общества //Проблемы теоретической социологии.
СПб. – 1994. – Т. 1.
37.
Маклюэн
М.
Галактика
Гутенберга:
становление
человека
печатающего //М.: Академический проект. – 2005.
38.
Маклюэн М. Понимание медиа: внешние расширения человека
//Москва. – 2000.
39.
Маслинский К. А., Кольцова О. Ю., Кольцов С. Н. Изменения в
тематической структуре Живого Журнала: влияние выборов 2011 г.
URL:
http://old-linis.hse.spb.ru/tl_files/vnug/Prezentacija/mkk-
preprint.pdf (Дата обращения: 10.10.2013 г.)
40.
Моль А. Социодинамика культуры: Пер. с фр./Предисл. БВ
Бирюкова. Изд. 2-е //М.: Ком книга. – 2005.
134
41.
Назарчук А. В. Теория коммуникации в современной философии. –
Прогресс-Традиция, 2009.
42.
Ортега-и-Гассет, Х. Восстание масс. Дегуманизация искусства.
Бесхребетная Испания :[сб.: пер. с исп.]/Хосе Ортега-и-Гассет. –
М.:АСТ:СТ МОСКВА, 2008. – 347 c.
43.
Осипов
Г.
В.
Метасоциология//Российская
социологическая
энциклопедия //М.: Издат. – 1998.
44.
Парсонс Т., Чеснокова В. Ф., Белановский С. А. О структуре
социального действия. – М. : Академический проект, 2000.
45.
Пресс-релиз
ФОМ
от
19.01.2011.
«По
распространенности
мобильный интернет приближается к домашнему проводному
ШПД, но в плане используемых сервисов пока еще остается
вторичным». URL: http://bd.fom.ru/report/map/pressr_190111 (Дата
обращения 20.12.2012 г.).
46.
Пресс-выпуск ВЦИОМ №2188 «Протестные митинги: год спустя».
URL:
http://wciom.ru/index.php?id=459&uid=113467
(Дата
обращения: 10.04.2013 г.)
47.
Пресс-выпуск ВЦИОМ №2448 «Оппозиция и власть в России: вчера
и
сегодня».
URL:
http://wciom.ru/index.php?id=459&uid=114594
(Дата обращения: 18.01.2014 г.)
48.
Радченко Д., Писаревская Д., Ксенофонтова И. Логика виртуального
протеста: неделя после выборов–2011 //Антропологический форум.
– 2012. – Т. 16.
49.
Рейнгольд Г. Умная толпа //Новая социальная революция–М.:
ФАИР-ПРЕСС. – 2006.
50.
Ринкявичус
Л.,
Буткявичене
(Gemeinschaft/community)
и
ее
Э.
Концепция
специфика
в
общности
виртуальном
пространстве //Социологические исследования. – 2007. – №. 7. – С.
3-10.
135
51.
Скуратов А.Б. Использование открытого контента в интернете //
Изменяющаяся
материалы
Россия.
Социально-экономические
международной
XXV
инновации:
научно-практической
конференции / Урал. соц.-экон. ин-т АТиСО. – Челябинск, 2008.- Ч.
II. C. 406-410.
52.
Соколов А. В. Общая теория социальной коммуникации //СПб.: издво Михайлова ВА. – 2002. – Т. 461 с.
53.
Соколов А. В., Фролов А. А. Интернет-аспекты протестной
активности в современной России //ИЗВЕСТИЯ АЛТАЙСКОГО
ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. – 2012. – №. 4-2. – С.
280-283.
54.
Суворов
Г.
«Кто
был
на
Болотной
площади».
URL:
http://basilisklab.com/boloto-analis-posetitelei.html (Дата обращения
10.08.2013 г.)
55.
Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии
(введение): учеб. для вузов //М.: Nota bene. – 1999. URL:
http://window.edu.ru/resource/455/42455 (Дата обращения 18.10.2012
г.)
56.
Титов
В.
Н.
Тезаурус
рыночной
среды
//Социологические
исследования. – 2000. – №. 10. – С. 14-21.
57.
Тоффлер Э. Метаморфозы власти //М.: ООО «Издательство АСТ. –
2001. – 669 с.
58.
Тоффлер
Э.
Третья
волна.
–
Аст,
1999.
URL:
http://upload.usic.org.ua/get/ba089e58759a7c7fb8a542b0d1cc71f715069
8a6/toffler%20-%203rd%20wave.pdf (Дата обращения 10.10.2011 г.)
59.
Урсул, А.Д. Информация. Методологические аспекты / А.Д. Урсул.
– М.: Наука, 1971
60.
Филлипс Л., Йоргенсен М. В. Дискурс-анализ //Теория и метод.
Харьков: Гуманитарный центр. – 2004.
136
61.
Хабермас Ю. Теория коммуникативного действия //Вестник МГУ.
Сер. – 1993. – Т. 7. – С. 36-43.
62.
Харари Ф. Теория графов. – Издательство «Мир», 1973.
63.
Ховалыг Д. В. Коммуникативная природа ценностей и их
трансформация в медийном пространстве //Полис. – 2008. – №. 1. –
С. 61.
64.
Шарков Ф. И. Истоки и парадигмы исследований социальной
коммуникации //Социологические исследования. – 2001. – №. 8. – С.
52-61.
65.
Шевченко
А.
Ю.
Политический
дискурс.
Дискурс-анализ
политических медиа-текстов //POLIS. Politicheskie issledovaniia. –
2002. – №. 006. – С. 18-23.
66.
Шибутани Т., Олышанский В. Б. Социальная психология. – Феникс,
1999.
67.
Штайншаден
Я. Социальная
сеть. Феномен
facebook
/
Я.
Штайншаден. – СПб. : Питер, 2011. – 224 с.
68.
Шютц
А.
“Мы”
и
“Они”
в российском
обществе.
URL:
http://window.edu.ru/resource/257/42257 (Дата обращения 12.01.2014
г.)
69.
Эко У. От Интернета к Гутенбергу: текст и гипертекст //Новое
литературное обозрение. – 1998. – №. 4. – С. 5-14.
70.
Abdel- Ghani M. M. Identifying opinion leaders uding social network
analysis, a study of an Egyptian village //Russian Journal of Agricultural
and Socio-Economic Sciences. – 2012.
71.
Adar E., Adamic L. A. Tracking information epidemics in blogspace
//Web Intelligence, 2005. Proceedings. The 2005 IEEE/WIC/ACM
International Conference on. – IEEE, 2005. – С. 207-214.
72.
Adamic L. A., Glance N. The political blogosphere and the 2004 US
election: divided they blog //Proceedings of the 3rd international
workshop on Link discovery. – ACM, 2005. – С. 36-43.
137
73.
Adamic L. A. et al. Knowledge sharing and yahoo answers: everyone
knows something //Proceedings of the 17th international conference on
World Wide Web. – ACM, 2008. – С. 665-674.
74.
Adamic L. A., Lento T. M., Fiore A. T. How You Met Me //ICWSM. –
2012.
75.
Albert R., Barabási A. L. Statistical mechanics of complex networks
//Reviews of modern physics. – 2002. – Т. 74. – №. 1. – С. 47.
76.
Andrews K. T., Biggs M. The dynamics of protest diffusion: Movement
organizations, social networks, and news media in the 1960 sit-ins
//American Sociological Review. – 2006. – Т. 71. – №. 5. – С. 752-777.
77.
Asur S., Huberman B. A. Predicting the future with social media //Web
Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), 2010
IEEE/WIC/ACM International Conference on. – IEEE, 2010. – Т. 1. – С.
492-499.
78.
Backstrom L. et al. Group formation in large social networks:
membership, growth, and evolution //Proceedings of the 12th ACM
SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data
mining. – ACM, 2006. – С. 44-54.
79.
Barabási A. L., Albert R. Emergence of scaling in random networks
//science. – 1999. – Т. 286. – №. 5439. – С. 509-512.
80.
Bastian M., Heymann S., Jacomy M. Gephi: an open source software for
exploring and manipulating networks //ICWSM. – 2009.
81.
Blondel V. D. et al. Fast unfolding of communities in large networks
//Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. – 2008. – Т.
2008. – №. 10.
82.
Brewer M. B. The psychology of prejudice: Ingroup love and outgroup
hate? //Journal of social issues. – 1999. – Т. 55. – №. 3. – С. 429-444.
83.
Briggs A., Burke P. Social history of the media: from Gutenberg to the
Internet. – Polity, 2010.
138
84.
Brzezinski Z. The grand chessboard: American primacy and its
geostrategic imperatives. – Basic Books, 2007.
85.
Cameron D. R. Toward a Theory of Political Mobilization //The Journal
of Politics. – 1974. – Т. 36. – №. 1. – С. 138-171.
86.
Cerulo K. A. Identity construction: New issues, new directions //Annual
review of Sociology. – 1997. – С. 385-409.
87.
Chapman C. N., Lahav M. International ethnographic observation of
social networking sites //CHI'08 Extended Abstracts on Human Factors
in Computing Systems. – ACM, 2008. – С. 3123-3128.
88.
Clauset A., Newman M. E. J., Moore C. Finding community structure in
very large networks //Physical review E. – 2004. – Т. 70. – №. 6. – С.
066111.
89.
Conover P. J. The role of social groups in political thinking //British
Journal of Political Science. – 1988. – Т. 18. – №. 1. – С. 51-76.
90.
Cooley C. H. The significance of communication //Reader in Public
Opinion and Communication/Ed. by Berelson В., Janowitz M.–NY. –
1953.
91.
Csardi G., Nepusz T. The igraph software package for complex network
research //InterJournal, Complex Systems. – 2006. – Т. 1695. – №. 5.
92.
De Laat M. Network and content analysis in an online community
discourse //Proceedings of the Conference on Computer Support for
Collaborative Learning: Foundations for a CSCL Community. –
International Society of the Learning Sciences, 2002. – С. 625-626.
93.
Della Porta D., Diani M. Social movements: An introduction. – Wiley.
com, 2009.
94.
Deutsch K. W. Social mobilization and political development //The
American Political Science Review. – 1961. – Т. 55. – №. 3. – С. 493514.
95.
Diani M. Social movement networks virtual and real //Information,
Communication & Society. – 2000. – Т. 3. – №. 3. – С. 386-401.
139
96.
Drucker P. F. Post-capitalist society. – HarperCollins, 1994.
97.
Dictionary O. E. Oxford English dictionary online. – Oxford University
Press, Oxford, UK http://www. oed. com, 2008.
98.
Duck J. M., Hogg M. A., Terry D. J. Me, us and them: Political
identification and the third‐person effect in the 1993 Australian federal
election //European Journal of Social Psychology. – 1995. – Т. 25. – №.
2. – С. 195-215.
99.
Dunbar R. I. M. Neocortex size and group size in primates: a test of the
hypothesis //Journal of Human Evolution. – 1995. – Т. 28. – №. 3. – С.
287-296.
100.
Easley D., Kleinberg J. Networks, crowds, and markets. – Cambridge :
Cambridge University Press, 2010. – Т. 8.
101.
Etling B. et al. Public discourse in the Russian blogosphere: Mapping
RuNet politics and mobilization //Berkman Center Research Publication.
– 2010. – №. 2010-11.
102.
Fortunato S. Community detection in graphs //Physics Reports. – 2010. –
Т. 486. – №. 3. – С. 75-174.
103.
Freeman L. C. The development of social network analysis. – Vancouver
: Empirical Press, 2004.
104.
Glasgow K., Fink C. Hashtag lifespan and social networks during the
london riots //Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling and
Prediction. – Springer Berlin Heidelberg, 2013. – С. 311-320.
105.
Gonzalez-Bailon S., Kaltenbrunner A., Banchs R. E. The structure of
political discussion networks: a model for the analysis of online
deliberation //Journal of Information Technology. – 2010. – Т. 25. – №.
2. – С. 230-243.
106.
González-Bailón S. et al. The dynamics of protest recruitment through an
online network //Scientific reports. – 2011. – Т. 1.
107.
Gould R. V. Multiple networks and mobilization in the Paris commune,
1871 //American Sociological Review. – 1991. – С. 716-729.
140
108.
Granovetter M. Threshold models of collective behavior //American
journal of sociology. – 1978. – С. 1420-1443.
109.
Gruzd A., Wellman B., Takhteyev Y. Imagining Twitter as an imagined
community //American Behavioral Scientist. – 2011. – Т. 55. – №. 10. –
С. 1294-1318.
110.
Hampton K. N., Sessions L. F., Her E. J. Core networks, social isolation,
and new media: How Internet and mobile phone use is related to network
size and diversity //Information, Communication & Society. – 2011. – Т.
14. – №. 1. – С. 130-155.
111.
Hamulic I., Bijedic N. Social network analysis in virtual learning
community at faculty of information technologies (fit), Mostar
//Procedia-Social and Behavioral Sciences. – 2009. – Т. 1. – №. 1. – С.
2269-2273.
112.
Hellsten I. Focus on metaphors: The case of “Frankenfood” on the Web
//Journal of Computer‐Mediated Communication. – 2003. – Т. 8. – №. 4.
113.
Hogan B., Quan-Haase A. Persistence and change in social media
//Bulletin of Science, Technology & Society. – 2010. – Т. 30. – №. 5. –
С. 309-315.
114.
Jaramillo N. E. Occupy, recuperate and decolonize //Journal for Critical
Education Policy Studies. – 2012. – Т. 10. – №. 1. – С. 67-75.
115.
Jones J. J. et al. Inferring tie strength from online directed behavior
//PloS one. – 2013. – Т. 8. – №. 1.
116.
Kairam S. R., Wang D. J., Leskovec J. The life and death of online
groups: Predicting group growth and longevity //Proceedings of the fifth
ACM international conference on Web search and data mining. – ACM,
2012. – С. 673-682.
117.
Kavanaugh A. et al. Microblogging in crisis situations: Mass protests in
Iran, Tunisia, Egypt //ACM. CHI. – 2011.
118.
Kelly J. et al. Mapping Russian Twitter //Berkman Center Research
Publication. – 2012. – №. 2012-3.
141
119.
Kelly J., Faris R., Palfrey J. Mapping the Arabic blogosphere: politics,
culture, and dissent. – Internet & Democracy Project, Berkman Center
for Internet & Society, 2009.
120.
Knoke D., Yang S. Social network analysis. – Sage, 2008. – Т. 154.
121.
Koltsova O., Koltcov S. Mapping the public agenda with topic modeling:
The case of the Russian livejournal //Policy & Internet. – 2013. – Т. 5. –
№. 2. – С. 207-227.
122.
Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are
predictable from digital records of human behavior //Proceedings of the
National Academy of Sciences. – 2013. – Т. 110. – №. 15. – С. 58025805.
123.
Kossinets G., Watts D. J. Empirical analysis of an evolving social
network //Science. – 2006. – Т. 311. – №. 5757. – С. 88-90.
124.
Krebs D. L., Miller D. T. Altruism and aggression //The handbook of
social psychology. – 1985. – Т. 2. – С. 1-71.
125.
Leiner B. M. et al. A brief history of the Internet //ACM SIGCOMM
Computer Communication Review. – 2009. – Т. 39. – №. 5. – С. 22-31.
126.
Lerman K., Ghosh R. Information Contagion: An Empirical Study of the
Spread of News on Digg and Twitter Social Networks //ICWSM. – 2010.
– Т. 10. – С. 90-97.
127.
Leskovec J. et al. Statistical properties of community structure in large
social and information networks //Proceedings of the 17th international
conference on World Wide Web. – ACM, 2008. – С. 695-704.
128.
Leskovec J. et al. Microscopic evolution of social networks //Proceedings
of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge
discovery and data mining. – ACM, 2008. – С. 462-470.
129.
Levin S., Van Laar C., Sidanius J. The effects of ingroup and outgroup
friendships on ethnic attitudes in college: A longitudinal study //Group
Processes & Intergroup Relations. – 2003. – Т. 6. – №. 1. – С. 76-92.
142
130.
Lewis K. et al. Tastes, ties, and time: A new social network dataset using
Facebook. com //Social networks. – 2008. – Т. 30. – №. 4. – С. 330-342.
131.
Livne A. et al. The Party Is Over Here: Structure and Content in the 2010
Election //ICWSM. – 2011.
132.
Lysenko V. V., Desouza K. C. Moldova's internet revolution: Analyzing
the role of technologies in various phases of the confrontation
//Technological Forecasting and Social Change. – 2012. – Т. 79. – №. 2.
– С. 341-361.
133.
Maslinsky K., Koltsov S., Koltsova O. Changes in the Topical Structure
of Russian-Language LiveJournal: The Impact of Elections 2011
//Higher School of Economics Research Paper No. WP BPR. – 2013. –
Т. 14.
134.
Marcoux M., Lusseau D. The influence of repressive legislation on the
structure of a social media network //arXiv preprint arXiv:1304.3013. –
2013.
135.
Margetts H. et al. Experiments for web science: examining the effect of
the internet on collective action //Proceedings of the WebSci. – 2009. –
Т. 9. – С. 18-20.
136.
McGonigal J. Reality is broken: Why games make us better and how
they can change the world. – Penguin. com, 2011.
137.
Melucci A. The new social movements: A theoretical approach //Social
science information. – 1980. – Т. 19. – №. 2. – С. 199-226.
138.
Milgram S. The small world problem //Psychology today. – 1967. – Т. 2.
– №. 1. – С. 60-67.
139.
Morozov E. The net delusion: The dark side of Internet freedom. –
PublicAffairs Store, 2012.
140.
Nadkarni A., Hofmann S. G. Why do people use Facebook? //Personality
and individual differences. – 2012. – Т. 52. – №. 3. – С. 243-249.
141.
Newman M. Networks: an introduction. – Oxford University Press, 2009.
143
142.
Newman M. E. J. Modularity and community structure in networks
//Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2006. – Т. 103. –
№. 23. – С. 8577-8582.
143.
Paolillo J. The virtual speech community: Social network and language
variation on IRC //Journal of Computer‐Mediated Communication. –
1999. – Т. 4. – №. 4.
144.
Porter C. E. A typology of virtual communities: A multi‐disciplinary
foundation for future research //Journal of Computer‐Mediated
Communication. – 2004. – Т. 10. – №. 1.
145.
Power J. G., Murphy S. T., Coover G. Priming Prejudice How
Stereotypes
and
Counter‐Stereotypes
Influence
Attribution
of
Responsibility and Credibility among Ingroups and Outgroups //Human
communication research. – 1996. – Т. 23. – №. 1. – С. 36-58.
146.
Prell C. Social network analysis: History, theory and methodology. –
Sage Publications Limited, 2011.
147.
Reuter O., Szakonyi D. Online Social Media and Political Awareness in
Autocratic Regimes //Available at SSRN 2148690. – 2012.
148.
Riesman D. Leisure and work in post-industrial society //Mass Leisure.
Glencoe (III). – 1958.
149.
Romero D. M. et al. Influence and passivity in social media //Machine
learning and knowledge discovery in databases. – Springer Berlin
Heidelberg, 2011. – С. 18-33.
150.
Rosen D. et al. Procedures for analyses of online communities //Journal
of Computer‐Mediated Communication. – 2003. – Т. 8. – №. 4.
151.
Ruiz E. J. et al. Correlating financial time series with micro-blogging
activity //Proceedings of the fifth ACM international conference on Web
search and data mining. – ACM, 2012. – С. 513-522.
152.
Sadilek A., Kautz H. Modeling the impact of lifestyle on health at scale
//Proceedings of the sixth ACM international conference on Web search
and data mining. – ACM, 2013. – С. 637-646.
144
153.
Sathik M. M., Rasheed A. A. A Centrality Approach to Identify Sets of
Key Players in an Online Weblog //International Journal of Recent
Trends in Engineering. – 2009. – Т. 2.
154.
Shannon C. E. Communication in the presence of noise //Proceedings of
the IRE. – 1949. – Т. 37. – №. 1. – С. 10-21.
155.
Siegel D. A. Social networks and collective action //American Journal of
Political Science. – 2009. – Т. 53. – №. 1. – С. 122-138.
156.
Small M. L. Weak ties and the core discussion network: Why people
regularly discuss important matters with unimportant alters //Social
Networks. – 2013.
157.
Stadtfeld C., Geyer-Schulz A. Analyzing event stream dynamics in twomode networks: An exploratory analysis of private communication in a
question and answer community //Social Networks. – 2011. – Т. 33. – №.
4. – С. 258-272.
158.
Stephan W. G. Stereotyping: The role of ingroup-outgroup differences in
causal attribution for behavior //The Journal of Social Psychology. –
1977. – Т. 101. – №. 2. – С. 255-266.
159.
Takhteyev Y., Gruzd A., Wellman B. Geography of Twitter networks
//Social Networks. – 2012. – Т. 34. – №. 1. – С. 73-81.
160.
Tarrow S., Tollefson. Power in movement: Social movements, collective
action and politics. – Cambridge : Cambridge University Press, 1994. –
С. 3-4.
161.
Tse H-M. An ethnography of social network in cyberspace: The
facebook phenomenon //The Hong Kong Anthropologist. – 2008. – Т. 2.
– С. 53-76.
162.
Turkle S. Alone together: Why we expect more from technology and less
from each other. – Basic Books, 2012.
163.
Ugander J. et al. The anatomy of the facebook social graph //arXiv
preprint arXiv:1111.4503. – 2011.
145
164.
Vaquero L. M., Cebrian M. The rich club phenomenon in the classroom
//Scientific reports. – 2013. – Т. 3.
165.
Viswanath B. et al. On the evolution of user interaction in facebook
//Proceedings of the 2nd ACM workshop on Online social networks. –
ACM, 2009. – С. 37-42.
166.
Vesnic-Alujevic L. Political participation and web 2.0 in Europe: A case
study of Facebook //Public Relations Review. – 2012. – Т. 38. – №. 3. –
С. 466-470.
167.
Wasserman S., Faust K. Social network analysis: Methods and
applications //New York: Cambridge University. – 1994.
168.
Watts D. J., Dodds P. S., Newman M. E. J. Identity and search in social
networks //science. – 2002. – Т. 296. – №. 5571. – С. 1302-1305.
169.
Wellman B. et al. Does the Internet increase, decrease, or supplement
social
capital?
Social
networks,
participation,
and
community
commitment //American behavioral scientist. – 2001. – Т. 45. – №. 3. –
С. 436-455.
170.
Welser H. T. et al. Visualizing the signatures of social roles in online
discussion groups //Journal of social structure. – 2007. – Т. 8. – №. 2. –
С. 1-32.
171.
Weng L. et al. Competition among memes in a world with limited
attention //Scientific Reports. – 2012. – Т. 2.
172.
Williams C. B., Girish J. Social networks in political campaigns:
Facebook and the congressional elections of 2006 and 2008 //new media
& society. – 2013. – Т. 15. – №. 1. – С. 52-71.
173.
Yang J., Leskovec J. Patterns of temporal variation in online media
//Proceedings of the fourth ACM international conference on Web search
and data mining. – ACM, 2011. – С. 177-186.
146
Приложения
Приложение 1.
Гайд для полуформализованных интервью с участниками протестного движения.
1.Биографический блок
- Определение социально-демографических данных респондента.
- Когда Вы начали участвовать в протестных акциях? По какой причине? Что
заставило Вас принять участие в акции «Оккупай»? Как долго Вы планируете
оставаться на площади?
2. Роль социальных онлайн-сетей при организации протеста
- Через какие коммуникационные каналы Вы получаете информацию об
общественной, экономической и политической ситуации?
- Пользуетесь ли Вы интернетом? Насколько часто? Используете ли Вы
социальные онлайн-сети? Какие?
- Для каких целей Вы используете социальные онлайн сети: общение с друзьями,
получение информации, поиск единомышленников, что-либо еще?
- Как Вы полагаете, социальные онлайн-сети являются важным инструментом
самоорганизации участников?
147
Приложение 2.
Форма анкеты в сервисе Google-Docs для онлайн-опроса среди участников
протестной группы в социальной сети Facebook и Вконтакте
148
149
150
Приложение 3.
Гайд для полуформализованных интервью с участниками протестных сообществ
в социальных онлайн-сетях.
1.Биографический блок
- Определение социально-демографических данных респондента. (Верификация с
данными опроса).
- Насколько активно Вы принимаете участие в протесте? Когда Вы начали
участвовать в протестных акциях? По какой причине?
2. Практика использования социальных онлайн-сетей
- Почему Вы решили присоединиться к социальной онлайн-сети
Facebook/Вконтакте? Участвуете ли Вы с Twitter? Почему Вы решили к ним
присоединиться?
- Насколько активно Вы используете социальные онлайн-сети?
- Доверяете ли Вы информации, получаемой из социальных онлайн-сетей?
- Для каких целей Вы чаще всего используете социальные онлайн-сети?