Научная статья на тему 'БАЗОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ТРАНСФОРМАЦИИ МАССОВЫХ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОТЕСТОВ В РФ (2020–2021 ГГ.)'

БАЗОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ТРАНСФОРМАЦИИ МАССОВЫХ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОТЕСТОВ В РФ (2020–2021 ГГ.) Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
461
116
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
политический протест / протестные установки / политическая мобилизация / информационные потоки / политический дискурс / социальные медиа / триггеры / социально-медийный анализ / political protest / protest attitudes / political mobilization / information flows / political discourse / social media / triggers / social media analysis

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Бродовская Елена Викторовна, Давыдова Мария Александровна, Донцов Александр Андреевич, Хардикова Анна Сергеевна

Анализируются механизмы и технологии мобилизации протестных настроений и конвертация стратегий политического поведения коллективных акторов в современной России. Эмпирическое исследование построено на комбинации таких методов прикладного политического исследования, как когнитивное картирование, социально-медийный анализ, ивент-анализ. На основе анализа двух кейсов массовых политических протестов в РФ 2020-2021 гг. выявлены тенденции трансформации протестной активности россиян, прежде всего, под влиянием политической мобилизации в цифровых медиа. В результате исследования, реализованного исследователями Лаборатории аналитики больших данных ВОФ "Дигория 2021", выявлены следующие тенденции: технологизация протестов и повышение уровня их неконвенциональности; изменение архитектуры и акторов управления протестами онлайн; "взросление" аудитории, вовлеченной в протестную повестку и активность; масштабирование протестов, их выход за границы столичных регионов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям , автор научной работы — Бродовская Елена Викторовна, Давыдова Мария Александровна, Донцов Александр Андреевич, Хардикова Анна Сергеевна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

BASIC TRENDS IN THE TRANSFORMATION OF MASS POLITICAL PROTESTS IN THE RUSSIAN FEDERATION (2020-2021)

The article is devoted to the analysis of mechanisms and technologies for the mobilization of pro-test moods and the conversion of strategies of political behavior of collective actors in modern Russia. The empirical research is based on a combination of such methods of applied political research as cognitive mapping, social and media analysis, and event analysis. Based on the analysis of two cases of mass political protests in the Russian Federation in 2020 2021, trends in the transformation of protest activity of Russians, primarily under the influence of political mobilization in digital media, are revealed. As a result of the research carried out by the researchers of the Big Data Analytics Laboratory at the Digoria 2021 Institute, the following trends were identified: technologization of protests and increasing the level of their unconventionality; changes in the architecture and actors of online protest management; "growing up" of the audience involved in the protest agenda and activity; the scale of protests, their expansion beyond the borders of the capital regions.

Текст научной работы на тему «БАЗОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ТРАНСФОРМАЦИИ МАССОВЫХ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОТЕСТОВ В РФ (2020–2021 ГГ.)»

УДК 328

DOI: 10.24412/2071-6141 -2021-2-45-58

БАЗОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ТРАНСФОРМАЦИИ МАССОВЫХ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОТЕСТОВ В РФ (2020-2021 ГГ.)

Е.В. Бродовская, М.А. Давыдова, А.А. Донцов, А.С. Хардикова

Анализируются механизмы и технологии мобилизации протестных настроений и конвертация стратегий политического поведения коллективных акторов в современной России. Эмпирическое исследование построено на комбинации таких методов прикладного политического исследования, как когнитивное картирование, социально-медийный анализ, ивент-анализ. На основе анализа двух кейсов массовых политических протестов в РФ 2020-2021 гг. выявлены тенденции трансформации про-тестной активности россиян, прежде всего, под влиянием политической мобилизации в цифровых медиа. В результате исследования, реализованного исследователями Лаборатории аналитики больших данных ВОФ "Дигория 2021", выявлены следующие тенденции: технологизация протестов и повышение уровня их неконвенциональности; изменение архитектуры и акторов управления протестами онлайн; "взросление" аудитории, вовлеченной в протестную повестку и активность; масштабирование протестов, их выход за границы столичных регионов.

Ключевые слова: политический протест, протестные установки, политическая мобилизация, информационные потоки, политический дискурс, социальные медиа, триггеры, социально-медийный анализ.

Постановка проблемы

Массовые политические протесты в Российской Федерации 2020 -2021 гг. представляют собой яркие примеры мобилизации протестных настроений посредством управления информационными потоками в социальных медиа. Вместе с тем потенциал влияния цифровых коммуникаций, как правило, раскрывается в ситуации, при которой сформировались внутренние системные условия для обеспечения конвертации онлайн-активности в реальные политические практики. Так, кейс пролонгированных протестов в Хабаровске был бы невозможен без сложившейся специфики регионального политического режима, функционировавшего до прихода на губернаторский пост С. Фургала, и особой дальневосточной способности региональных сообществ мобилизоваться и консолидировать усилия. Именно поэтому данный пример остался региональным. Вместе с тем ряд технологий мобилизации протестующих, отработанных в Хабаровске, был применён организаторами массовых протестов в Москве и других крупных городах в январе 2021 года.

Настоящая статья направлена на выявление тенденций мобилизации массовых политических протестов в России, вступившей в электоральный цикл 2021- 2024 гг. От того, как страна пройдет этот цикл, какой будет расстановка политических сил, будет зависеть не только степень во-латильности политического процесса, но и сохранение возможностей поступательного развития суверенного государства.

Теоретико-методологическая основа исследования

Теоретический базис исследования представлен работами и научными положениями, разработанными отечественными и зарубежными учеными, выраженными теориями и концепциями: коллективного поведения (Г. Лебон [1], Г. Ортега-и-Гассет [1]); сетевого взаимодействия (Б. Уэллман [3], С. Грин [4]), политического протеста (А. Обершол [5], Дж. Дженкинс [6]), политической мобилизации (Дж. Маккарти, М. Зальд [7]), «умной толпы» (Г. Рейнгольд [8]).

Современные исследования, посвященные исследованию особенностей политического протеста, могут быть разделены на несколько групп. Первая группа - исследования, концентрирующиеся на изучении характеристик политического протеста (А. Коротаев [9], А.В. Соколов [10]). Вторая группа - исследования, связанные с изучением роли Интернета в про-тестной активности (А.С. Архипова [11], А. Л. Зверев [12]). Третья группа представлена исследованиями, концентрирующимися на анализе российской практики протестов (Е.В. Бродовская, А.Ю. Домбровская [13], А.С. Ахременко [14]). Четвертая группа исследований связана с изучением и применением методов и инструментов, которые позволяют использовать большие данные для анализа поведенческих особенностей в цифровом пространстве (А. Азаров, Е. Бродовская, А. Фильченков [15]).

Методология исследования

Постбихевиоризм.

Особую значимость на современном этапе приобретает концепция подталкивающей информации, практическое воплощение которой связано с таргетированием цифрового контента. Подталкивание подразумевает «любой аспект процесса принятия решения, который побуждает людей изменять свое поведение определенным образом, не внося никаких ограничений в возможности выбора» [16].

Сетевой подход.

Базируясь на социологическом инструментарии, сетевая методология трансформирует метафорическое понимание положения акторов в среде социальных отношений в более точный инструмент политической науки [17].

Predictor Mining.

Predictor Mining — это подход, сфокусированный на извлечении смыслов из цифровых информационных потоков [18].

Методика исследования

Для анализа характера освещения действий правоохранительных органов и протестующих, приемов ценностного воздействия, триггеров в рамках информационного потока был использован метод когнитивного картирования.

Для набора эмпирической базы протестов были отобраны сообщества в социальной сети «ВКонтакте». Выбор сообществ обоснован их ак-

тивной деятельностью в контексте освещения исследуемых протестных акций.

Для анализа количественных характеристик был использован автоматизированный социально-медийный анализ и когнитивное картирование. Осуществление выгрузок в рамках социально-медийного анализа производилось на основании словаря поисковых запросов, сформированного на базе когнитивного картирования. Далее была осуществлена выгрузка социально-медийного контента при использовании сервиса автоматизированного мониторинга социальных медиа IQ Buzz. Итоговый датасет включил 200 тыс. сообщений.

Также в ходе исследования мы использовали ивент-анализ для определения основных триггеров, вокруг которых выстраивается динамика информационного потока. Для проведения ивент-анализа мы использовали сервис Google trends, который позволил установить основные пики интереса в ходе протестов и определить основные триггеры, повлиявшие на интерес со стороны пользователей социальных медиа. Период ивент-анализа для хабаровских протестов: 01.07.2020-01.11.2020 г. Период ивент-анализа для анализа январско-февральских протестов: 15.01.202115.02.2021.

Результаты исследования

Хабаровские протесты, проходящие каждую субботу с 11 июля 2020 г., были вызваны задержанием губернатора Хабаровского края по обвинению в убийствах. Январско-февральские протесты были вызваны задержанием Алексея Навального 18 января и проходили 23 января, 31 января и 14 февраля. Освещение обеих протестных волн имеет общую направленность по характеру освещения действий правоохранительных органов и действий митингующих. В обоих случаях действия митингующих освещаются положительно или нейтрально, что говорит о создании установки о «мирных» протестующих, защищающих свою позицию и не нарушающих правовые нормы (рис. 1). Подобная репрезентация действий протестующих используется также для обеспечения вовлечения большего числа пользователей в протестные информационные потоки. Действия правоохранительных органов в рамках хабаровского кейса оценивались преимущественно нейтрально, что связано с фактическим отсутствием активных действий органов правопорядка, а также с неприменением данными органами силовых методов (рис. 2). В рамках протестов в 2021 году в публикациях большую долю занимают отрицательные дискурсы в отношении органов правопорядка, что обосновывается активным применением правоохранительными органами силовых методов и осуществлением массовых задержаний.

Рис. 1. Характер освещения действий митингующих

Рис. 2. Характер освещения действий правоохранительный органов

В рамках исследуемых кейсов есть существенные различия в контексте используемых триггеров и мобилизационных приемов. Если в информационном поле по хабаровским протестам доминирует аффективный характер воздействия на аудиторию (рис. 3), то в январско-февральских протестах преобладают смешанный и рациональный характер (рис. 4). Связано это с появлением федерального модератора протеста, который занимался мобилизацией граждан для участия в протестах. Данным каналом

стало одно из сообществ «ВКонтакте». Об этом свидетельствует повышенная активность в период протестов (рис. 5). Сообщество для обеспечения протестной мобилизации и формирования положительных установок в контексте отношения к протестным действиям использовало триггеры, среди которых «незаконность действий органов власти», «насильственные действия со стороны правоохранительных органов», «применение силовых методов к женщинам». При этом в январско-февральских протестах прослеживается появление таких дискурсов, как недопустимость страха; а также коррумпированность органов власти. Для подкрепления триггера о коррупционности действующей власти 19 января 2021 года был выпущен видеоролик на платформе YouTube «Дворец для Путина. История самой большой взятки», который активно продвигался модераторами протеста, оппозиционными сообществами и лидерами общественного мнения. Использование данного триггера и публикация данного видеоролика обоснованы широким распространением политического стереотипа. Ролик выступил дополнительным мобилизационным триггером протестной активности, а также подкрепил образ о «коррумпированности действующих представителей органов власти».

3%

^13%

84%

■ Аффективный ■ Смешанный ■ Рациональный

Рис. 3. Характеристики приемов ценностного воздействия по протестам в Хабаровском крае, 2020 г.

15%

25%

60%

■ Аффективный ■ Смешанный ■ Рациональный

Рис. 4. Характеристики приемов ценностного воздействия по протестам в Хабаровском крае

220

16.01 21.01 26.01 31.01 05.02 10.02 15.02

Рис. 5. Количество публикаций в Те^гат-канале за период 15.01.202116.02.2021

В обоих информационных потоках основной мотивацией действий протестующих становится не желание поддержать политического деятеля, а необходимость выразить несогласие с политикой, проводимой действующей властью и существующей политической системой. При этом на первом этапе протесты в Хабаровске были направлены на выражение несогласия с судебным решением относительно бывшего губернатора, но в конце июля происходит трансформация дискурса протестной активности, на первый план выходит проблема центр-регионы. Кроме того, появляются

неконвенциональные обращения к жителям других регионов РФ, которые были направлены на протестную мобилизацию их жителей.

В случае с январско-февральскими протестами мы наблюдаем иную картину. Поскольку протесты проводились по всей России, кроме триггера, связанного с ситуацией вокруг лидеров оппозиции, в регионах проявлялись проблемные дискурсы, связанные с существующими региональными проблемами. Несмотря на то что протесты носили мирный характер, содержательно определенный сегмент сообщений включал в себя радикальные дискурсы, которые формулировались в отношении существующей политической системы, действующих органов власти России.

Задержания Навального и Фургала стали лишь триггером для выражения протестных настроений и неудовлетворенностью качеством жизни, а сами они приобрели роль символов политических протестов. Подтверждается это тем, что максимальный интерес к данным личностям происходит перед политическими протестами (рис. 6), (рис. 7). Пиковыми датами в информационном потоке хабаровского протеста являются: 9 июля (задержание губернатора), 11 июля (протесты в Хабаровске), 18 июля (протесты в Хабаровске), 25 июля (протесты в Хабаровске), 1 августа (протесты в Хабаровске), 12 августа (протесты в Хабаровске), 18 августа (протесты в Хабаровске), 10 октября (жесткий разгон протеста).

1 июля

• Протесты в Хабаровске ■ сент. 11 окт

* Фургал

Рис. 6. Динамика информационного потока о протестах в Хабаровском

крае

Также необходимо отметить повышение интереса 10 октября. Именно в этот день произошел разгон митинга, что говорит о значимости триггеров «насилие» и «насилие над женщинами», что подтверждается динамикой информационного потока вокруг событий с подобными триггерами. Пиковые даты по информационному полю январских протестов приходятся на 17 января (возвращение Навального в Россию и арест в «Шереметьево»), 18 января (судья Химкинского районного суда на выездном заседании в отделе полиции принимает решение о заключении под стражу на 30 дней), 19 января (публикация видеоролика «Дворец для Путина»), 23 января, 31 января, 14 февраля (запланированные митинги) и 2 февраля (замена условного срока реальным по делу «Ив Роше»). При этом стихийный

несанкционированный протест второго февраля не спровоцировал высокий интерес интернет-пользователей.

» Митинг 30 янв. 14 февр

" Навальный

Рис. 7. Динамика информационного потока о январско-февральских

протестах

При рассмотрении половозрастных характеристик аудитории, которая интересовалась протестами в Хабаровске, можно выделить ряд важных характеристик. В протестный информационный поток в Хабаровске в большей степени вовлечены возрастные группы 26-35 и 36-45 лет (рис. 8). При этом традиционно оппозиционно-активная возрастная группа (16-25 лет) слабо вовлечена в информационный поток протеста. Это связано с ключевыми оппозиционными дискурсами, которые сформированы на основании актуальных социально-экономических проблем региона. Данные дискурсы подкрепляются активным использованием стереотипа, базирующимся на идее о том, что существующие социально-экономические проблемы региона связаны с неэффективной политикой федерального центра, который не позволяет региону развиваться самостоятельно. Арест губернатора стал еще одним событием, когда федеральный центр вмешался в дела региона, который послужил катализатором для протеста граждан, недовольных сложившимися отношениями «центр-регионы».

0 5 10 15 20 25 30 35

■ Младше 16 ■ 16-25_И26-35 И36-45

Рис. 8. Возрастные характеристики аудитории информационного потока о протестах в Хабаровске

Социально-демографический портрет участников акции протеста 23 января также подтверждает, что основной возрастной группой, вовлечённой в протест, является молодежь в возрасте 25-35 лет (рис. 9) [19].

Рис. 9. Возраст протестующих в акциях в Москве

Наибольшее количество информации по теме протестов в Хабаровске было предоставлено во «ВКонтакте», «Одноклассниках» и «Твиттере». Это объясняется тем, что «ВКонтакте» является самой популярной социальной сетью в России, «Одноклассники» являются популярной социальной сетью у граждан старше 35, а «Твиттер» популярен у лидеров общественного мнения, что приводит к большому количеству сообщений в данных социальных сетях.

При этом наиболее распространённым типом сообщений являются комментарии, они занимают 75 % информационного потока (рис. 10). Это говорит о высокой заинтересованности и вовлеченности аудитории в обсуждение происходящих событий, связанных с протестными акциями. Записи в социальных сетях составляют 12 %, посты - 11 %, что позволяет характеризовать данный сегмент пользователей как активистов, так как они не только читают и комментируют публикации, связанные с про-тестными событиями, но и самостоятельно формируют контент. Подобная конфигурация вовлеченных и активистов подчеркивает различия пользователей, вовлеченных в протестные информационные потоки.

I

О 10 20 30 40 50 60 70 80

■ Комментарий ■ Записи в Социальной сети

Пост ■ Микроблог

I Сообщение на форуме ■ Новости

Рис. 10. Типы сообщений о протестах в Хабаровске

Заключение

Таким образом, можно выделить тенденции, которые удалось выявить в процессе анализа протестов.

Первая тенденция заключается в появлении полноценных символов протеста. Экс-губернатор выполнял роль символа протеста, который обеспечивал консолидацию жителей региона. Прежде всего это связано с высоким уровнем доверия арестованному губернатору. Кроме того, вокруг него строился протестный дискурс, который дополнялся триггерами жертвенности, а также поднимались вопросы, интересующие население Хабаровска. Навальный же становится символом политических протестов на всероссийском уровне, его образ формируется также через дискурс жертвенности, но в ситуации российских протестов в 2021 году он не становится единственной первоначальной причиной выхода на улицы.

Нужно подчеркнуть, что символы протеста формируют новую практику политического протеста, использование их для выстраивания системы дискурсов и триггеров позволяет обеспечивать масштабное вовлечение представителей различных групп, объединенных положительным отношением к символу или ситуации вокруг него.

Вторая тенденция заключается в повышении неконвенционально-сти протестов. Она просматривается в трансформации дискурса про-тестных акций в Хабаровске и использовании большого пула дискурсов в январских акциях протеста. В результате это приводит к двум последствиям.

Во-первых, это приводит к росту вероятности радикализации митингов. Так, протесты, связанные с поддержкой или критикой конкретных политических деятелей, могут постепенно радикализироваться и сместиться в сторону актуальных социально-экономических проблем и общего

недовольства политической системой, что может повлечь за собой масштабные акции протеста, осуществление демобилизации которых будет усложнено теми дискурсами и триггерами, которые используются для формирования оппозиционных и протестных настроений.

Во-вторых, мобилизация протеста теперь не зависит исключительно от крупных лидеров общественного мнения (ЛОМов). Теперь мобилизовать население могут обычные информационные каналы, а не только крупные ЛОМы. Это в значительной степени усложняет процесс контроля и нейтрализации протеста, так как становится необходимым следить не за одним крупным модератором политического протеста, а сразу за множеством. Также они имеют возможность оперативно распространять инструкции к действиям среди своей аудитории через социальные сети, что приводит к тому, что протестные настроения сохраняются гораздо дольше, что способствует формированию положительной установки в контексте отношения к массовым акциям среди пользователей. Таким образом, региональным властям необходимо создавать пул местных лидеров общественного мнения, которые будут поднимать важные общественные проблемы, но не мобилизовать общество на протесты. Благодаря этому станет возможной частичная нейтрализация оппозиционных лидеров общественного мнения, которые вносят установки о «мирных» протестующих и «жестоких» правоохранителях, а также повышение вовлеченности общества в конвенциональное разрешение общественных проблем.

Третья тенденция заключается в изменении аудитории, вовлечённой в протест. Прежде всего это обосновывается постепенным взрослением аудитории, вовлеченной в политические протесты в начале 2010-х годов. Также это происходит из-за расширения дискурсов протеста с исключительно политической проблематики на социально-экономические проблемы, что больше привлекает взрослую аудиторию. Это приводит к необходимости разрабатывать новые методы нейтрализации информационного потока о митингах, так как взрослое население обладает устойчивыми взглядами и убеждениями, которые нельзя изменить, а также её сложнее переключить с одной повестки на другую. Риск взросления аудитории протеста заключается в социальном статусе данной аудитории. Прежде всего это рабочая сила, которая обеспечивает эффективную работу предприятий в разных сферах. Протесты среди взрослого населения могут приводить к снижению экономических показателей страны, что только повысит про-тестные настроения.

Четвертая тенденция выражается в формировании системы триггеров у пользователей социальных медиа, основанных на «мирных» действиях со стороны митингующих и «жестоких» действиях со стороны органов власти. При этом данная система триггеров основана на эмоциональности, что приводит к формированию конкретного отношения среди аудитории к акторам протеста. Это приводит к снижению доверия населения к правоохранительным органам, что ставит под угрозу общественную безопасность. Также стоит сказать о появлении триггера «не бойтесь», направленного на снижение страха населения в контексте участия в акциях

протеста, что в ближайшей перспективе может привести к увеличению численности протестующих.

Пятая тенденция. Оперативная и эффективная мобилизация большого количества регионов. Теперь модератор протеста делает ставку и на регионы, что выражается в выпуске расследований о политической элите Томской области и Республики Татарстан. Подобные механизмы позволяют масштабировать протесты и создавать внутри них межрегиональный характер. Кроме того, социальные медиа позволяют модерировать протесты из любой точки мира, что делает протест более организованным, а управление им более оптимизированным.

В случае региональных протестов, как в Хабаровске, подобные тенденции могут приводить к тому, что протесты, начавшиеся в одном регионе, могут постепенно переходить на другие из-за поднимаемых социально-политических проблем. При этом стоит отметить, что органы власти пытаются применять новые технологии к нейтрализации митингов. В Хабаровске была использована технология полного игнорирования, что привело к противоречивым результатам. Положительным результатом стало то, что удалось нейтрализовать систему триггеров, которые продвигаются. Благодаря этому удалось избежать мобилизации других регионов во всероссийский протест.

Перспективы исследования

Нам представляется возможным дальнейшее изучение протестов в Российской Федерации, так как количество несанкционированных акций в преддверии трансфера власти в 2024 году либо сохранится на том же уровне, либо увеличится. Политическая нестабильность в период трансфера власти может стать риском для сохранения национальной безопасности России, что требует регулярного мониторинга политических протестов для разработки новых механизмов и технологий противодействия массовым акциям протеста, наполненным новыми характеристиками.

Список литературы

1. Лебон Г. Психология народов и масс. М.: АСТ, 2017. 384 с.

2. Ортега-и-Гассет Х. Восстание масс. М.: АСТ, 2016. 256 с.

3. Wellman B. Network analysis: some basic principles // Sociological Theory. 1983. № 1. С. 158-162.

4. Грин С. 2012. «Твиттер» и протест в России: мемы, сети, мобилизация [Электронный ресурс]. URL: https: //republic.ru/posts/l/791222 (дата обращения: 10.04.2021).

5. Oberschall A. Social conflict and social movements. N.J. : Prentice-Hall, Inc., 1973. 392 p.

6. Jenkins J. S. The Politics of Social Protest. Comparative Perspectives on State and Social Movements. M. : University of Minnesota Press, 1995. 388 p.

7. Zald M. N. Social Movements in an Organizational Society: Collected Essays. N.J. : Transaction, Inc., 1987. 435 p.

8. Рейнгольд Г. Умная толпа: новая социальная революция. М.: Гранд, 2006. 415 с.

9. Эффективность систем глобального мониторинга рисков социально-политической дестабилизации: опыт систематического анализа / Ко-ротаев А. и др. // Социологическое обозрение. 2020. № 2. С. 143-197.

10. Соколов А.В. Сетевой политический протест и выборы // Ком-муникология. 2016. № 4. С. 116-123.

11. «Пересборка митинга»: Интернет в протесте и протест в Интернете / Архипова А. С. и др. // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 1. С. 12-35.

12. Зверев А.Л., Федоров А.П. Социальные сети как инструмент политического манипулирования (на примере организации массовых протестов в Гонконге 2014 г.) // Вестник Бурятского государственного университета. 2015. № 7. С. 149-154.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

13. Технологии организации движения ЭлектрикЕреван — 2015: результаты анализа интернет-контента. / Е. В. Бродовская, А. Ю. Дом-бровская, Н. А. Пономарев, В. Л. Шаповалов, А. В. Новикова // Локус: люди, общество, культуры, смыслы. 2016. № 1. С. 57-67.

14. Ахременко, А.С. Влияние силового подавления протеста на обсуждение протестной акции в социальных сетях // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. № 5. С. 200-225.

15. Стратегии формирования установок протестного поведения в сети Интернет: опыт применения киберметрического анализа (на примере евро-майдана, ноябрь 2013 г.). Часть I. / А. А. Азаров, Е. В. Бродовская, О. В. Дмитриева, А. Ю. Домбровская, А. А. Фильченков // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2014. № 2. С. 63-78.

16. Талер Р., Санстейн К. Nudge. Архитектура выбора. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018. 240 с.

17. Emirbayer M., Goodwin J. Network analysis, culture, and the problem of agency // American journal od sociology. 1994. №6. P. 1411-1454.

18. Predictor Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга // Труды СПИИРАН. № 3. С. 136-161.

19. Социологи обрисовали краткий портрет протестующих в Москве [Электронный ресурс]. URL: https://www.business-gazeta.ru/news/496622 (дата обращения: 10.03.2021).

Бродовская Елена Викторовна, д-р полит. наук, проф., brodovskaya@inbox.ru, Россия, Москва, Финансовый университет при Правительстве РФ; научный руководитель, Россия, Сочи, Лаборатория аналитики больших данных ВОФ молодых политологов «Дигория 2021»,

Давыдова Мария Александровна, студентка, marchikdavydova@mail. ru, Россия, Москва, Финансовый университет при Правительстве РФ; лаборант, Россия, Москва, Центр политических исследований Финансового университета при Правительстве РФ; координатор проекта, Россия, Сочи, Лаборатория аналитики больших данных ВОФ молодых политологов «Дигория 2021»,

Донцов Александр Андреевич, студент, AlexandrDontsov00@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет; стажёр, Россия, Сочи, Лаборатория аналитики больших данных ВОФ молодых политологов «Дигория 2021»,

Хардикова Анна Сергеевна, студентка, as_burkut@,mail.ru, Россия, Москва, Московский педагогический государственный университет; стажёр, Россия, Сочи, Лаборатория аналитики больших данных ВОФ молодых политологов «Дигория 2021»

BASIC TRENDS IN THE TRANSFORMATION OF MASS POLITICAL PROTESTS IN

THE RUSSIANFEDERA TION (2020-2021)

E. V. Brodovskaya, M. A. Davydova, A. A. Dontsov, A. S. Hardikova

The article is devoted to the analysis of mechanisms and technologies for the mobilization of pro-test moods and the conversion of strategies of political behavior of collective actors in modern Russia. The empirical research is based on a combination of such methods of applied political research as cognitive mapping, social and media analysis, and event analysis. Based on the analysis of two cases of mass political protests in the Russian Federation in 2020 - 2021, trends in the transformation ofprotest activity of Russians, primarily under the influence of political mobilization in digital media, are revealed. As a result of the research carried out by the researchers of the Big Data Analytics Laboratory at the Digoria 2021 Institute, the following trends were identified: technologization of protests and increasing the level of their unconventionality; changes in the architecture and actors of online protest management; "growing up" of the audience involved in the protest agenda and activity; the scale of protests, their expansion beyond the borders of the capital regions.

Key words: political protest, protest attitudes, political mobilization, information flows, political discourse, social media, triggers, social media analysis.

Brodovskaya Elena Viktorovna, doctor of political sciences, professor, brod-ovskaya@inbox.ru, Russia, Moscow, Financial University under the Government of the Russian Federation; Research Supervisor, Russia, Sochi, Laboratory of Big Data Analytics of the VOF of Young Political Scientists «Digoria 2021»,

DavydovaMariya Aleksandrovna, student, marchikdavydova@mail.ru, Russia, Moscow, Faculty of Social Sciences and Mass Communications of the Financial University under the Government of the Russian Federation; Laboratory Assistant, Russia, Moscow, Center for Political Research of the Financial University under the Government of the Russian Federation; project coordinator, Russia, Sochi, Laboratory of Big Data Analytics of the Russian Federation of Young Scientists «Digoria 2021»,

Dontsov Aleksandr Andreevich, student, AlexandrDontsov00@yandex.ru, Russia, Tula, Institute of Humanities and Social Sciences of Tula State University; intern, Russia, Sochi, Laboratory of Big Data Analytics of the VOF of Young Political Scientists «Digoria 2021»,

Hardikova Anna Sergeevna, student, as_burkut@,mail.ru, Russia, Moscow, Faculty of Applied Political Science, Moscow State Pedagogical University; Intern, Russia, Sochi, Laboratory of Big Data Analytics, VOF Young Political Scientists «Digoria 2021»

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.