ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ИНТЕРЕСА ЖИТЕЛЕЙ США К ТЕРРОРИСТИЧЕСКИМ АКТАМ: ЗАВИСИТ ЛИ ОНА ОТ ПОЛИТИЧЕСКИХ ВЗГЛЯДОВ? Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

ПОЛИТИЧЕСКИЙ И ГРАЖДАНСКИЙ ПРОТЕСТ

DOI: 10.14515/monitoring.2022.1.2019

О. Г. Подлипская

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ИНТЕРЕСА ЖИТЕЛЕЙ США К ТЕРРОРИСТИЧЕСКИМ АКТАМ: ЗАВИСИТ ЛИ ОНА ОТ ПОЛИТИЧЕСКИХ ВЗГЛЯДОВ?

Правильная ссылка на статью:

Подлипская О. Г. Длительность интереса жителей США к террористическим актам: зависит ли она от политических взглядов?//Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2022. № 1. С. 5—21. https://doi.org/10.14515/ monitoring.2022.1.2019. For citation:

Podlipskaia O. G. (2022) Duration of the Public Attention to Terrorist Attacks in the United States: Does It Depend on Political Opinion? Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 1. P. 5-21. https://doi.org/10.14515/monitoring.2022.1.2019. (In Russ.)

ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ИНТЕРЕСА ЖИТЕЛЕЙ США К ТЕРРОРИСТИЧЕСКИМ АКТАМ: ЗАВИСИТ ЛИ ОНА ОТ ПОЛИТИЧЕСКИХ ВЗГЛЯДОВ?

ПОДЛИПСКАЯ Ольга Геннадьевна — кандидат физико-математических наук, исполнитель проекта №20-11-20059, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Москва, Россия E-MAIL: podlipskaya.og@phystech.edu https://orcid.org/0000-0002-0029-2475

Аннотация. В работе исследуется динамика общественного внимания к террористическим актам, произошедшим в США в 2012—2020 гг., в зависимости от политических предпочтений населения штата. Из 7 включенных в рассмотрение террористических атак 5 были совершены радикальными исламистами, одна — правым экстремистом, одна не имела политической направленности. В качестве независимой переменной используется процент голосов,полученный республиканским кандидатом в данном штате на выборах, ближайших к дате события (рассматриваются выборы 2020, 2016 и 2012 гг.). Изучается динамика количества онлайн-запросов, сделанных на тему конкретного теракта пользователями из данного штата в поисковой системе Google. Данные получены с помощью сервиса Google Trends. В качестве меры спада интереса к событию используется отношение числа запросов в первые два дня после события, к числу запросов в четвертый и пятый дни. Исходная гипотеза исследования состоит в том, что теракт, совершенный правым экстремистом, будет дольше удерживать общественное внимание в демократических штатах, а теракт радикальных исламистов — в республи-

DURATION OF THE PUBLIC ATTENTION TO TERRORIST ATTACKS IN THE UNITED STATES: DOES IT DEPEND ON POLITICAL OPINION?

Olga G. PODLIPSKAIA1—Cand. Sc. (Ph.-M.), Researcher in the Project No. 20-1120059

E-MAIL: podlipskaya.og@phystech.edu https://orcid.org/0000-0002-0029-2475

1 Keldysh Institute for Applied Mathematics (Russian Academy of Science), Moscow, Russia

Abstract. The paper examines the dynamics of public attention to the terrorist acts that took place in the United States in 2012-2020, depending on the political preferences of the population of the state. Of the 7 terrorist attacks included in the review, 5 were committed by radical Islamists, one by a right-wing extremist, and one had no political orientation. The independent variable is the percentage of votes received by a Republican candidate in a given state in the elections closest to the date of the event (2020, 2016, and 2012 elections are considered). The author studies the dynamics of the number of online requests made on the topic of a particular terrorist attack by users from a given state in the Google search engine. The data was collected using the Google Trends service. The ratio of the number of requests on the first two days after the event to the number of requests on the fourth and fifth days is used as a measure of the decline in interest in the event. The initial hypothesis of the study is that a terrorist attack by a right-wing extremist will hold public attention longer in Democratic states, and a terrorist attack by radical Islamists in Republican states. The results confirmed the first part of the hypothesis, but were ambiguous with respect to the

канских. Результаты подтвердили первую часть гипотезы, однако оказались неоднозначными в отношении второй части. Внимание к исламистским терактам удерживалось дольше в демократических штатах (в меньшей мере, чем для теракта правого экстремиста), однако для четырех из рассмотренных в работе терактов корреляция внимание с политической позицией штата оказалась статистически незначимой. Теракт, не имеющий политической направленности, значимо дольше удерживал общественное внимание в республиканских штатах. Таким образом, по спаду общественного внимания теракты дифференцируются в первую очередь не по линии «исламистские — расистские», а по линии «политически мотивированные — не политически мотивированные». Возможное объяснение полученных результатов состоит в том, что демократы более склонны к обсуждению политических вопросов в целом.

Ключевые слова: разовое событие, спад интереса, терроризм, штаты США, поисковые запросы, корреляция

Благодарность. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 20-11-20059 «Математические модели, теория игр и эмпирический анализ в исследовании информационных противоборств в социуме») в Институте прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН.

second part. Attention to Islamist attacks lingered longer in democratic states (to a lesser extent than for a terrorist attack by a right-wing extremist), but for four of the terrorist attacks considered in the work, the correlation of attention with the political position of the state turned out to be statistically insignificant. The attack, which had no political orientation, held public attention in the Republican states much longer. Thus, according to the decline in public attention, terrorist attacks are differentiated primarily not along the line «Islamist—racist», but along the line «politically motivated — not politically motivated». A possible explanation is that Democrats are generally more inclined to discuss political issues.

Keywords: interest in a one-time event, declining interest, states of the USA, search requests, correlation

Acknowledgments. This research is supported by the Russian Science Foundation under grant No. 20-11-20059 carried out at the Keldysh Institute for Applied Mathematics of RAS.

Введение

В современном мире ежедневно формируются масштабные потоки различной информации: каждый день происходит множество событий, формирующих новостные поводы. В новостях обычно освещаются самые знаковые сюжеты — катастрофы (как техногенные, такие как крушения самолетов, так и природные,

такие как извержения вулканов), различные политические события (выборы, перевороты) и т. д. В контексте исследований интереса населения к прошедшим событиям возникает вопрос: как долго держится общественное внимание к различным новостным поводам? Возможно, его динамика зависит от личных предпочтений индивидов, их социального статуса, положения в обществе, политических взглядов, предыдущего жизненного опыта? Ответы на эти вопросы могут лечь в основу подходов к формированию информационной повестки телевизионных каналов и других масс-медиа, ориентированных на конкретные группы людей. То, как быстро угасает интерес к какому-то событию, позволит решить, стоит ли тратить ресурсы на его дополнительное освещение.

В данной работе в качестве исследуемых новостных поводов выбраны террористические акты, совершенные в США в 2013—2020 гг. Автор рассматривает интерес жителей различных штатов США к этим событиям в зависимости от того, насколько республиканской или демократической является территория. Исходная гипотеза работы состоит в том, что теракт, совершенный правым экстремистом, дольше удерживает общественное внимание в демократических штатах, а теракты радикальных исламистов — в республиканских. Логика данного предположения заключается в том, что присутствие в информационной повестке террористической атаки, совершенной правым экстремистом, является благоприятным для демократов.

Статья имеет следующую структуру. В первом разделе приведен обзор литературы по исследуемой теме, затем — описание авторского методологического подхода и основных результатов работы. Последние разделы посвящены выводам исследования и их обсуждению.

Обзор литературы

Актуальность изучения информационных процессов, теории повестки, динамики интереса населения к различным событиям подтверждается большим числом опубликованных по этой теме научных работ.

Одна из общих проблем, возникающих при изучении пропаганды и информационных войн — это вопрос о том, какова будет реакция общественного мнения на ту или иную информацию. Это относится не только к оценке информационного факта аудиторией, но и к динамике его присутствия в общественной дискуссии. Соответственно, возникает ряд прикладных вопросов, требующих проведения эмпирических исследований, в том числе с использованием методов математического моделирования. К ним относятся, в частности, изучение методов распространение информации в онлайн-пространстве [Ре1:гоч Lebedev, 2018] и влияние этих процессов на протестную активность [АкИгетепко, Ре1:гоч 2020]. В работе [Ре1:гоч Lebedev, 2018] рассматривается флешмоб «632305222316434» и дается объяснение, почему кривая зависимости числа постов в твиттере от времени несимметрична: до пика она возрастает круче, чем убывает после него; это связано с откладыванием написания поста пользователями. В работе [АкИгетепко, Ре1:гоч 2020] исследуется связь протестной активности и репрессий, которые она провоцирует. Авторы показывают, что ужесточение репрессивных мер приводит к более выраженному разделению между успешным и неудавшимся протестом. Также

подчеркивает важность интенсивности репрессивной реакции правительства на протесты: чем более непропорциональна эта реакция, тем менее стабильной становится ситуация. Последнее означает, что протест будет либо подавлен, либо станет чрезвычайно массовым, но вряд ли останется умеренным. Общий вывод работы состоит в следующем: подавление протеста снижает предсказуемость его дальнейшего развития.

Роли информации в современном мире, и, как следствие, роли медиасреды в глобализации посвящены статьи [Pronchev, Proncheva, Goncharova, 2019; Vasenina, Lipatova, Pronchev, 2019]. В работе [Pronchev, Proncheva, Goncharova, 2019] говорится о том, что в настоящее время важнейшим драйвером управления медиасредой являются процессы глобализации, а в качестве ключевой меры противодействия информационным угрозам авторы предлагают повышение уровня образования пользователей как в естественнонаучной, так и в гуманитарной сферах. В работе [Vasenina, Lipatova, Pronchev, 2019] анализируются особенности общественно-политической активности российской молодежи. Развитие интернет-технологий способствует появлению новых социальных виртуальных сред, влияющих на общественно-политическую активность представителей молодых поколений. В качестве эмпирической основы исследования в этой работе использован авторский социологический опрос. По результатам исследования констатируется в целом положительное отношение к социально-политическому сегменту российского общества. Мотивация молодых людей к участию в общественной жизни формируется на основе интереса к политике и их уверенности в возможности влиять на политические события. При оценке активности молодежи можно отметить ярко выраженную пассивную позицию, связанную с общим недоверием к политическому процессу.

Теория повестки была впервые предложена в работах [McCombs, Shaw, 1972; McCombs, Stroud, 2014]. Позже она получила развитие и была в том числе приложена к вопросам влияния повестки на исход информационного противоборства в случае, когда СМИ могли воздействовать на мнение индивидов, изменяя долю каждого из актуальных вопросов в структуре своих информационных потоков [Proncheva, 2020; Petrov, Proncheva, 2020b]. В связи с этим исследование структуры повестки становится важным с прикладной точки зрения и рассматривается в ряде статей (например, [Petrov, Proncheva, 2020a; Neuman et al., 2014]). В некоторых работах (например, [Henry, Gordon, 2001]) проводится оценка влияния повестки на интерес населения к рассматриваемым вопросам.

Другое направление академической работы — это анализ общественного внимания к событиям конкретных и специфических типов. Например, достаточно популярной темой для исследований (с разных точек зрения) является терроризм и преступность в США. Так, книга [King, Jacobson, 2017] посвящена анализу характера убийств в зависимости от того, какой группы населения оно коснулось: дети, женщины, пожилые и т. д. В частности, показано, что убийства детей вызывают больший ажиотаж в обществе.

Терроризм нередко исследуется с точки зрения его освещения в СМИ. Например, в работе [Pelled et al., 2021] проводится сравнительный анализ внимания новостных агентств к различным террористическим актам (различающимся по характе-

ристикам жертв, террористов и контекста). Авторы показывают, что освещение в новостях оказывается тем масштабнее, чем больше нечернокожих жертв (это подтверждается также, например, работами [Neely, 2015; Gruenewald, Pizarro, Chermak, 2009]), при этом смерть детей активнее освещается в умеренных СМИ, а в консервативных СМИ не делается акцент на наличие права на оружие в США. В работе [Kearns, Betus, Lemieux, 2019] ставится вопрос, почему «мусульманский терроризм» получает большее освещение в СМИ. Утверждается, что религия преступника является самым важным фактором, предсказывающим содержание новостной повестки, в то время как тип цели преступника, его арест и смертность во время инцидента также влияют на освещение. Авторы изучают освещение новостей LexisNexis Academic и CNN.com обо всех террористических актах в США в период с 2006 по 2015 гг. и показывают, что атаки мусульманских преступников с учетом типа цели, смертельных исходов и ареста получали в среднем на 357 % больше масштабное освещение, чем другие нападения. Различия в освещении событий в разрезе религии преступника может объяснить, почему представители общественности склонны бояться «мусульманского террориста», игнорируя при этом другие угрозы; более репрезентативное освещение могло бы помочь привести общественное восприятие в соответствие с реальностью.

Проблеме исламского терроризма посвящена также работа [Powell, 2011]. В ней обсуждается, что террористы-мусульмане представлены в повестке иначе, чем все прочие, что усиливает страх населения перед «другими» с каждым террористическим актом. В работе [Parham-Payne, 2014] говорится о том, что террористические акты с участием этнических и расовых меньшинств зачастую преподносятся в СМИ сквозь призму недостатков, присущих определенной расе.

Наконец, в литературе можно найти работы, посвященные общественному вниманию к этой проблеме. Например, в статье [McClure, 2014] показано, что люди склонны проявлять больше интереса к протестам, в которых были человеческие жертвы. В качестве эмпирических данных были взяты данные из Google Trends 1, как и в настоящем исследовании. В то же время динамика общественного внимания к прошедшему событию и, в частности, характер его спада по мере удаления от новостного повода в академических работах до настоящего момента практически не исследовались.

Описание методологического подхода

В работе [Mikhailov et al., 2018] была построена модель, позволяющая делать сравнительный анализ реакции населения на прошедшее разовое политическое событие. Однако ее авторы сделали предположение о характере спада интереса, которое применимо не во всех ситуациях. В настоящей работе в качестве меры сравнения реакции общества на некоторое событие берется отношение числа запросов, сделанное в поисковой системе Google в первые два дня после события и в 4—5 дни после события. Данные собирались с помощью библиотеки pytrends Python 2, которая позволяет автоматически извлекать данные из сервиса Google

1 Сервис Google Trends. URL: https://trends.google.ru/trends/?geo=RU (дата обращения: 25.07.2021).

2 Библиотека Python Pytrends. URL: https://github.com/GeneralMills/pytrends (дата обращения: 25.07.2021).

Trends. Полученные временные ряды были без каких-либо модификаций использованы для дальнейшего анализа.

Автор рассматривает крупнейшие теракты, совершенные в США после 2011 г., в соответствии со списком, представленным на странице в Википедии 3. Из этого перечня были исключены атаки в виде рассылки писем со спорами сибирской язвы и с рицином, поскольку указанные события не являются разовыми, а также стрельба в синагоге Питтсбурга, не вызвавшая общественного внимания, достаточного (в терминах количества запросов) для исследования. В итоге рассматривались следующие теракты, произошедшие в США с 2013 по 2020 гг.:

1) взрыв на Бостонском марафоне (15 апреля 2013 г.) (далее обозначается как Boston);

2) массовое убийство в городе Эль-Пасо (3 августа 2019 года) (далее—El Paso);

3) массовое убийство в Орландо (12 июня 2016 г.) (далее — Orlando);

4) массовое убийство в Сан-Бернардино (2 декабря 2015 г.) (далее — San Bernardino)

5) теракт в Нью-Йорке (31 октября 2013 г.) (далее — New York)

6) стрельба в Чарлстоне (17 июня 2015 г) (далее — Charleston)

7) террористический акт в Нэшвилле (25 октября 2020 г) (далее — Nashville).

Эти теракты классифицируются по своему характеру следующим образом:

— исламистские теракты: Boston, Orlando, San Bernardino, New York, Charleston;

— теракт, совершенный на расовой почве: El Paso;

— теракт, совершенный не на политической почве: Nashville.

Последний акт был совершен душевнобольным человеком, по сообщениям СМИ 4, проводившим время, «охотясь за инопланетными формами жизни в близлежащем государственном парке», и выражавшим веру в ряд антинаучных теорий, таких как теория заговора рептилий [Radford, 2021].

В отношении каждого из терактов рассматривалась зависимость отношения числа запросов, сделанных в поисковой системе Google в первые два дня после события и в четвертый-пятый дни после события, к доле избирателей, голосовавших за республиканцев на ближайших к нему выборах. Данные о числе запросов собирались с помощью сервиса Google Trends, который предоставляет не абсолютные, а нормированные данные: значение 100 присваивается дню, в который было совершено наибольшее число запросов, значение 50 — дню, в который было совершено в два раза меньше запросов, чем в тот день, и т. д. Данные о выборах были взяты с официальных сайтов американских новостных агентств 5. При дальнейшем исследовании числа запросов в каждом штате учитывался процент республиканцев в нем.

3 Список терактов в США. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Террористические_акты,_совершённые_в_ США (дата обращения: 25.07.2021).

4 Deliso M., Katersky A., Margolin J., Date J. (2020). Nashville Latest: FBI Investigating Man's Properties, Remains Tied to Explosion. ABC News. December 26, 2020. URL: https://abcnews.go.com/US/nashville-latest-authorities-investigating-500-tips-rv-explosion/story?id=74916083 (дата обращения: 25.07.2021).

5 Presidential Results//CNN Politics. 2020. URL: https://edition.cnn.com/election/2020/results/president#mapmode= lead (дата обращения: 25.07.2021); 2016 Presidential Elections Results//New York Times. 2016. URL: https://www. nytimes.com/elections/2016/results/president (дата обращения: 25.07.2021); 2012 Unites States Presidential Election//Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/2012_United_States_presidential_election (дата обращения: 25.07.2021).

Полученные данные представляют собой временные ряды, в котором каждым суткам соответствует значение показателя, пропорциональное количеству запросов и нормированное на 100 (значение показателя, равное 100, соответствует дню с максимальным количеством запросов из данного штата за данный день; сутки считаются от 0 до 24 часов по местному времени). Для получения этих данных в случае каждого теракта с помощью библиотеки pytrends подсчитывалось число запросов по штату в период, начинающийся за три дня до совершения теракта и заканчивающийся через два недели после события. Для исследования реакции на взрыв на Бостонском марафоне исследовалось ключевое слово «Boston», с массовым убийством в Эль-Пасо ассоциируется ключевое слово «El Paso», с массовым убийством в Орландо—«Orlando», с массовым убийством в Сан-Бернардино—«San Bernardino», с терактом в Нью-Йорке—«New York», со стрельбой в Чарльстоне — «Charleston», с террористическим актом в Нэшвилле — «Nashville». Таким образом, в качестве ключевого слова всегда использовалось название того места, где произошло событие. Подсчет запросов по каждому событию начинается за три дня до самого события для демонстрации относительно низкой распространенности запросов по каждому ключевому слову; это позволяет убедиться в том, что фоновым шумом можно пренебречь 6.

Ниже на рисунке 1 приведены примеры описанных временных рядов для штата Айдахо (для иллюстрации были выбраны данные по массовым убийствам в Орландо и Сан-Бернардино). Дальнейший анализ временных рядов происходил в той же программе.

Рис. 1. График зависимости нормированного числа запросов, касающихся терактов в Орландо и Сан-Бернардино, сделанных жителями штата Айдахо

Временные ряды для штата Айдахо

120

■3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Orlando San Bernardino

Код, использованный для извлечения данных и построения временных рядов, доступен по ссылке.

Результаты и выводы работы

В Приложении 1 представлены проценты республиканцев на выборах 2020, 2016 и 2012 гг. по каждому из штатов США, а в Приложении 2 — отношения числа запросов в первые два дня к числу запросов в 4—5 дни после событий.

На рис. 2 ниже представлены графики, где по оси абсцисс отмечен процент голосов, поданных за республиканского кандидата в конкретном штате на выборах, ближайших к дате события, а по оси ординат—отношение числа запросов за первые два после теракта к числу запросов за 4—5 дни.

Рис. 2. График зависимости скорости спадания интереса к каждому из рассмотренных терактов от процента республиканцев в конкретном штате

В табл. 3 представлены коэффициенты корреляции Пирсона между скоростью сокращения интереса к выбранным событиям и поддержкой республиканских кандидатов в штатах США. Коэффициент корреляции Пирсона показывает величину линейной корреляции между двумя рядами. Этот коэффициент принимает значения от -1 до 1, и коэффициент 1 соответствует полной положительной линейной связи, а коэффициент -1 — полной отрицательной. В качестве входных данных были взяты скорости спада интереса к прошедшему теракту (описание методики расчета скорости см. выше) в каждом штате и процент республиканцев в этом же штате; корреляция считалась по данным, приведенным в Приложениях 1 и 2 к статье.

Таблица 1. Характеристики линейной корреляции скорости сокращения интереса к терактам и поддержки республиканских кандидатов в штатах США

Событие Характер теракта Коэффициент корреляции p-value

El Paso Расизм 0,3644 0,008

Boston Исламизм 0,199 0,162

New York Исламизм 0,259 0,067

Orlando Исламизм 0,185 0,193

San Bernardino Исламизм -0,0883 0,537

Charleston Исламизм -0,1613 0,258

Nashville Прочее -0,4258 0,0018

Из табл. 1 видно, что для четырех терактов (Boston, Orlando, San Bernardino, Charleston) не наблюдается статистически значимой связи между скоростью сокращения интереса пользователей поисковой системы Google к произошедшим событиям с тем, насколько республиканским является каждый штат (см. значения p-value в табл. 1). Для трех терактов (El Paso, New York и Nashville) эта связь является статистической значимой, при этом для двух терактов (El Paso, New York) коэффициент связи положительный, а для одного (Nashville) — отрицательный.

Таким образом, статистически значимая зависимость спада интереса социума к прошедшему теракту и политических предпочтений жителей штатов США наблюдается лишь для трех из семи рассмотренных событий. При этом жители республиканских штатов быстрее теряют интерес к политизированным терактам, а жители демократических штатов — к терактам, не имеющим политического окраса.

Список литературы (References)

Akhremenko A., Petrov A. (2020) Modeling the Protest-Repression Nexus. Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020, October 22—24 (MACSPro 2020). P. 79—86. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2795/ paper1.pdf.

Gruenewald J., Pizarro J., Chermak S. M. (2009) Race, Gender, and the Newsworthiness of Homicide Incidents. Journal of Criminal Justice. Vol. 37. No. 3. P. 262—272.

Henry G. T., Gordon C. S. (2001) Tracking Issue Attention: Specifying the Dynamics of the Public Agenda. Public Opinion Quarterly. Vol. 65. No. 2. P. 157—177. https://www. doi.org/10.1086/322198.

Kearns E. M., Betus A. E., Lemieux A. F. (2019) Why Do Some Terrorist Attacks Receive More Media Attention Than Others? Justice Quarterly. Vol. 36. No. 6. P. 985—1022. https://www.doi.org/10.1080/07418825.2018.1524507.

King D. M., Jacobson S. H. (2017) Random Acts of Violence? Examining Probabilistic Independence of the Temporal Distribution of Mass Killing Events in the United States.

Violence and Victims. Vol. 32. No. 6. https://www.doi.org/10.1891/0886-6708. VV-D-16-00039.

McClure K.N. (2014) When Do People Pay Attention? Violence and Non-violence in Political Movements and the Differential Media Attention Provided. Critical Studies on Terrorism. Vol. 7. No. 3. P. 394—410. https://www.doi.org/10.1080/17539153 .2014.954821.

McCombs M., Stroud N. J. (2014) Psychology of Agenda-Setting Effects: Mapping the Paths of Information Processing. Review of Communication Research. Vol. 2. No. 1. P. 68—93.

McCombs M.E., Shaw D. L. (1972) The agenda-setting function of mass media. Public opinion quarterly. Vol. 36. No 2. P. 176—187.

Mikhailov A. P., Petrov A. P., Pronchev G. B., Proncheva O. G. (2018) Modeling a Decrease in Public Attention to a Past One-Time Political Event. Doklady Mathematics. Vol. 97. No. 3. P. 247—249.

Neely C. L. (2015) You're Dead — So What?: Media, Police, and the Invisibility of Black Women as Victims of Homicide. East Lansing, MI: Michigan State University Press. https://doi.org/10.1177%2F0094306116671949kk.

Neuman W. R., Guggenheim L., Jang S. M., Bae S. Y. (2014) The Dynamics of Public Attention: Agenda-Setting Theory Meets Big Data. Journal of Communication. Vol. 64. P. 193—214.

Parham-Payne W. (2014) The Role of the Media in the Disparate Response to Gun Violence in America. Journal of Black Studies. Vol. 45. No. 8. P. 752—768.

Pelled A., Lukito J., Foley J., Zhang Y., Sun Z., Pevehouse J., Shah D. (2021) Death Across the News Spectrum: A Time Series Analysis of Partisan Coverage Following Mass Shootings in the United States Between 2012 and 2014. International Journal of Communication. Vol. 15.

Petrov A. P., Lebedev S. A. (2019) Online Political Flashmob: the Case of 632305222 316434. Computational Mathematics and Information Technologies. No. 1. P. 17—28. https://www.doi.org/10.23947/2587-8999-2019-1-1-17-28.

Petrov A., Proncheva O. (2020a) Identifying the Topics of Russian Political Talk Shows. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2795. P. 79—86.

Petrov A. P., Proncheva O. G. (2020b) Modeling Position Selection by Individuals during Informational Warfare with a Two-Component Agenda. Mathematical Models and Computer Simulations. Vol. 12. No. 2. P. 154—163.

Powell K. A. (2011) Fm 9/11. Communication Studies. Vol. 62. No. 1. P. 90—112. https://www.doi.org/10.1080/10510974.2011.533599.

Pronchev G. B., Proncheva N. G., Goncharova I. V. (2019) Modern Management of Media Environment: Negative Effects for the Society of Today. Journal of Environmental Treatment Techniques. Vol. 7. No. 4. P. 836—840.

Proncheva O. (2020) A Model of Propaganda Battle with Individuals' Opinions on Topics Saliency. Proceedings of 2020 13th International Conference Management of Large-Scale System Development, MLSD 2020.

Radford B. (2021). Nashville Christmas Bomber: An Alien and Lizard-People Conspiracy Theorist. Skeptical Inquirer. Vol. 45. No. 2. P. 5—6.

Vasenina I. V., Lipatova M. E., Pronchev G. B. (2019) Particularities of Social and Political Activity of Russian Young People in Virtual Social Environments. Espacios. Vol. 40. No. 35. P. 1—16.

Приложение 1

Поддержка республиканцев в соответствии с результатами президентских выборов в США в 2020, 2016 и 2012 гг., %

Штат Республиканцы (выборы 2020 г.) Республиканцы (выборы 2016 г.) Республиканцы (выборы 2012 г.)

ID 64 59 65

IA 53 51 46

AL 62 62 61

AK 53 51 55

AZ 49 48 54

AR 62 61 61

WY 70 68 69

WA 39 37 41

DC 5 4 7

VT 31 30 31

VA 44 44 47

WI 49 47 46

HI 34 30 28

DE 40 42 40

GA 49 50 53

WV 69 68 62

IL 41 38 41

IN 57 57 54

CA 34 32 37

KS 56 56 60

KY 62 63 60

CO 42 43 46

CT 39 41 41

LA 59 58,1 58

MA 32 33 38

MN 45 45 45

MS 58 58 55

MO 57 58 54

MI 48 47 45

MT 57 56 55

ME 44 45 41

Штат Республиканцы (выборы 2020 г.) Республиканцы (выборы 2016 г.) Республиканцы (выборы 2012 г.)

MD 32 34 36

NE 58 59 60

NV 48 46 46

NH 45 47 46

NJ 41 41 41

NY 38 37 35

NM 44 40 43

OH 53 51 48

OK 65 65 67

OR 40 39 42

PA 49 48 47

RI 39 39 35

ND 65 63 58

NC 50 50 30

TN 61 61 59

TX 52 52 57

FL 51 49 49

SD 62 62 58

SC 55 55 55

UT 58 45 73

Приложение 2

Отношение числа запросов в первые два дня к числу запросов в 4—5 дни

Штат El Paso Boston New York Orlando San Bernardino Charleston Nashville

ID 8,1 2,0 2,7 3,8 4,8 13,9 2,8

IA 9,1 1,6 2,6 4,3 8,3 6,4 4,2

AL 6,8 1,8 1,4 2,5 9,7 5,7 5,2

AK 6,0 1,8 1,8 2,0 10,0 10,0 5,6

AZ 5,3 1,9 1,9 3,2 5,7 5,9 3,5

AR 5,7 1,8 2,3 3,7 7,1 3,3 3,6

WY 28,8 2,0 1,7 6,6 7,2 4,4 1,9

WA 6,3 2,0 2,4 3,8 6,6 5,0 3,6

DC 9,3 1,7 1,1 2,8 14,5 3,7 9,3

VT 5,8 1,4 0,4 2,1 2,7 10,0 4,1

VA 6,6 1,6 1,3 3,3 4,9 3,1 4,5

WI 5,8 2,0 1,6 3,6 5,7 5,1 3,3

HI 4,3 2,3 2,4 5,6 7,8 7,6 6,4

DE 4,9 2,3 1,6 4,5 10,5 10,0 3,5

GA 9,1 1,7 1,7 2,9 6,4 4,4 3,4

WV 5,9 1,8 1,7 5,3 2,0 1,5 4,2

IL 7,1 1,8 2,0 3,6 7,7 3,7 4,0

IN 7,8 1,9 2,3 3,5 5,6 6,0 3,9

CA 7,1 2,0 1,9 3,5 5,6 3,9 3,6

KS 15,9 1,5 2,2 3,0 11,0 3,5 3,6

KY 15,6 1,8 1,7 3,6 9,8 2,6 4,6

CO 4,9 1,8 1,5 3,5 5,9 3,6 4,5

CT 4,7 1,3 0,8 3,6 4,6 5,6 3,2

LA 7,0 1,5 1,4 2,7 4,1 4,9 3,4

MA 8,2 1,2 1,3 4,0 8,1 3,7 4,1

MN 9,5 2,0 1,3 4,0 5,0 4,3 3,5

MS 25,8 2,0 2,6 3,2 11,1 3,8 4,0

MO 10,1 2,0 1,8 3,5 5,6 2,9 3,5

MI 6,2 1,7 1,6 4,1 6,9 5,5 3,7

MT 5,2 2,3 2,0 4,0 2,5 2,8 2,2

ME 4,6 1,4 1,3 3,8 10,0 1,3 6,0

MD 6,9 1,6 1,5 3,4 7,4 3,6 3,3

Штат El Paso Boston New York Orlando San Bernardino Charleston Nashville

NE 8,1 1,8 1,7 3,3 8,3 4,4 2,6

NV 8,5 2,4 2,3 4,0 4,4 3,0 3,0

NH 3,9 1,5 1,2 4,4 18,4 14,9 4,7

NJ 6,1 1,5 1,1 3,5 6,9 5,2 3,0

NY 5,6 1,6 1,0 3,4 6,1 4,1 3,5

NM 2,6 2,2 1,4 3,7 8,5 23,0 3,1

OH 8,0 1,8 1,9 3,7 6,6 3,7 4,0

OK 7,5 1,9 2,6 3,0 13,1 6,3 4,4

OR 6,2 1,9 1,6 3,9 6,6 2,6 3,6

PA 5,8 1,7 1,4 3,6 7,1 3,2 3,7

RI 7,2 1,3 1,3 3,3 18,3 10,0 3,5

ND 16,0 2,3 11,7 5,4 10,0 3,1 5,1

NC 6,9 1,7 1,6 3,7 4,6 3,1 3,7

TN 6,7 1,6 1,6 3,5 8,1 3,7 2,7

TX 3,0 1,9 2,1 3,3 6,4 4,0 3,7

FL 7,1 1,7 1,5 2,3 7,5 4,1 4,8

SD 10,1 2,7 3,5 3,5 10,0 1,4 3,3

SC 9,1 1,5 1,7 4,1 12,2 2,2 4,6

UT 6,6 1,7 1,6 4,3 7,2 4,9 3,7