CC BY
33
DOI: 10.15593/2224-9354/2021.3.11 УДК 316.62
Л.А. Сабурова, Г.А. Благодатский, В.В. Стажилов, П.В. Вантрусов
ФАКТОРЫ СОЦИАЛЬНОЙ МОБИЛИЗАЦИИ В ИНТЕРНЕТ-СООБЩЕСТВАХ
Рассматривается проблема оценки мобилизационного потенциала интернет-коммуникаций с точки зрения оценки возможностей группы влиять на солидарные действия ее участников. Подчеркивается, что в существующих исследованиях, как отечественных, так и зарубежных, большее внимание уделяется механизмам массовой мобилизации пользователей интернета, особенно политической, чем специфике мобилизации посредством онлайн-сообществ. На основе результатов статистического анализа интеграционной динамики сообществ мобилизационного типа по показателям объема и структуры коммуникаций, объема и структуры информационного контента, объема и структуры солидарных действий в социальных сетях «ВКонтакте» и «Facebook» выдвигается предположение об отсутствии статистически надежной связи мобилизационного потенциала с объемом сообщества, объемом внешних и внутренних коммуникаций сообщества, использованием в коммуникации мультимедийных инструментов, информационной активностью лидеров группы. При этом фиксируется определенная отрицательная связь между показателями информационной и мобилизационной активности сообщества, в частности, между количеством самостоятельных репостов со стороны участников информации сообщества и количеством репостов в ответ на просьбу о репосте, а также между показателями структуры информационного контента (по долям использования внешних источников информации, объему основной информации в постах) и готовностью к солидарным действиям. Положительные связи уровня солидарных действий наблюдаются с такими показателями, как вовлеченность участников в обсуждение информации (длина и количество комментариев), доля информации от имени группы. Делается вывод о вероятном влиянии на мобилизационный потенциал сообщества уровня групповой идентичности и о потенциальном противоречии в реализации сообществом информационной и мобилизационной функции.
Ключевые слова: мобилизационный потенциал, онлайн-сообщество, информационная и мобилизационная функции, солидарные действия, групповая идентичность.
Введение. Мобилизация пользователей в интернет-среде в последние десятилетия является феноменом, вызывающим активный интерес со стороны исследователей цифровой социальной реальности. Однако чаще в литературе последних лет мобилизация изучается в контексте политических процессов.
© Сабурова Л.А., Благодатский Г.А., Стажилов В.В., Вантрусов П.В., 2021
Сабурова Людмила Альбертовна - канд. филос. наук, доцент, ст. науч. сотрудник Института философии и права УрО РАН (ИФИП УрО РАН), Удмуртское отделение, е-mail: [email protected].
Благодатский Григорий Александрович - канд. техн. наук, доцент кафедры «Информационные системы», ФГБОУ ВО «Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова», е-mail: [email protected].
Стажилов Владимир Валерьевич - магистр компьютерных наук, Технический университет Молдовы, руководитель отдела исследований и разработок в компании «Cyber Whale», е-mail: [email protected].
Вантрусов Павел Викторович - аспирант Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем ФГАОУ ВО «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова» (САФУ), e-mail: [email protected].
Об особых возможностях политической мобилизации посредством интернета в западной и российской литературе стали говорить после серии революций и переворотов на Ближнем Востоке, которые часто называют «твиттерными» [1, с. 28], в отечественной - после активных протестов 2011-2012 гг. [2]. Очевидно, что в этом контексте мобилизация чаще всего рассматривается как массовый процесс [3]. Большое внимание уделяется так называемым манипуля-тивным практикам в «новых медиа» [4]. Наиболее часто изучаются такие аспекты мобилизации, как механизмы массовой протестной мобилизации, роль информационных факторов в протестных движениях [5], условия эффективной политической мобилизации [6].
Однако многие исследователи, как зарубежные, так и отечественные, настаивают на том, что не следует упрощенно подходить к онлайн-мобилизации как к однозначно более сильному инструменту как политической, так и социальной мобилизации, поскольку эти гипотезы не всегда подтверждаются эмпирическими данными соответствующих исследований [7]. Более того, некоторые сравнительные эмпирические исследования вообще ставят под сомнение особую роль интернета в изменении поведении людей. В частности сравнительные исследования использования традиционных и онлайн-инструментов мобилизации показывают, что онлайн-мобилизация, обладая гораздо большим потенциалом распространения информации и увеличения готовности действовать, не дает прироста в самих реальных действиях людей [8, с. 421].
В связи с этим наиболее перспективными в отношении изучения онлайн-мобилизации являются исследования, которые фокусируют свое внимание не на массовой мобилизации в интернете вообще, а на мобилизации в рамках сообществ, в том числе онлайн-сообществ. Именно сообщества в интернете, как и в реальном мире, обладают большим мобилизационным потенциалом, по мнению исследователей, в силу действия таких факторов, как чувство общности [9], сплоченность и доверие [10].
Все эти и схожие по тематике исследования показывают, что в онлайн-мобилизации большую роль играет не только и не столько информационный фактор, сколько социальные механизмы, связанные с функционированием сообществ. Следовательно, при изучении мобилизации в интернет-среде необходимо прежде всего обратить внимание на особенности мобилизационного потенциала онлайн-сообществ, его отличий от мобилизационного потенциала сообществ традиционного типа, построенных на личных связях и отношениях, поскольку, как полагают многие исследователи, интернет-социальность является абсолютно иной формой социального бытия по сравнению с реальным миром, существует автономно [11, с. 401; 12]. В связи с этим для понимания особенностей онлайн-мобилизации следует особое внимание обращать на специфику интеграции пользователей в устойчивые сообщества, связанную, прежде всего, с сетевой природой интеграции [13] и спецификой формирования
в этих сообществах мобилизационного потенциала, который в самом общем виде может быть описан как степень готовности членов сообщества к действиям, предлагаемым другими участниками и/или лидерами этого сообщества.
В литературе уже достаточно устойчивым стало выделение таких особенностей онлайн-сообществ, как децентрализация и отсутствие иерархии [14], дисперсия и релятивизация авторитетов, организационная гибкость [15], постоянное изменение, динамичность системы взаимодействий [16]. Безусловно, эти особенности «цифровой интеграции» не могут не влиять на специфику мобилизации в онлайн-группах по сравнению с офлайн-сообществами. И особый интерес в этом контексте представляет специфика мобилизации в сообществах, которые изначально создаются как мобилизационные, т.е. как группы людей, объединяющихся для решения каких-то общих практических задач. И поскольку, как уже упоминалось, онлайн-сообщества в большей степени, чем традиционные (офлайн) группы, характеризуются постоянной изменчивостью, важно отследить и проанализировать, каким образом изменяется и мобилизационный потенциал сообщества, и в целом - интеграционные процессы в рамках подобных сообществ.
Методология исследования. Объектом эмпирического исследования динамики онлайн-интеграции были выбраны именно группы мобилизационного типа, т.е. группы, предполагающие в качестве основного или промежуточного результата общения совершение неких практических совместных либо согласованных действий. Несмотря на то, что под это определение подпадают также «паблики» коммерческих либо политических организаций, которые также ставят задачи изменения практического поведения, они не включаются в объект исследования, поскольку предполагают иные, нежели чисто сетевые и горизонтальные механизмы интеграции, и формируют асимметричные формы коммуникативной и мобилизационной активности. Таким образом, в число сообществ мобилизационного типа включаются только те сообщества, которые объединяют людей для решения каких-то общих практических задач: соседской взаимопомощи, благотворительности, защиты прав в профессиональной или иной сфере, решения экологических проблем, защиты и продвижения каких-то конкретных идей или ценностей и т.д.
Для того чтобы избежать экстраполяции уже существующих теоретических представлений о поведении сообществ на принципиально новую, как нам представляется, предметную область и подойти к изучению интеграции виртуальных сообществ в социальных сетях как к предмету, с большой долей вероятности обладающему собственной природой и механизмами функционирования, в эмпирической части исследования был использован подход «обоснованной теории» («grounded theory»), позволяющий индуктивными методами выявлять связи и закономерности в социальных процессах, представляющихся новыми либо мало исследованными [17]. Сущность подхода состоит в том, что
концепты и гипотезы вырабатываются по мере непосредственного наблюдения, фиксации и накопления фактов, по мере поиска общих и особенных характеристик протекания социальных процессов. На первом этапе исследования четырьмя наблюдателями независимо друг от друга в течение 3 месяцев осуществлялось сплошное наблюдение поведения пользователей 12 сообществ мобилизационного типа в социальных сетях «ВКонтакте» и «Facebook». По географическому охвату, количественному составу, возрасту группы, виду тематики отбор групп строился по принципу достижения максимального разнообразия. В частности, в выборку входили группы, ориентированные на общероссийское, региональное и локальное представительство; группы, связанные узкопрагматическими темами и задачами на уровне региона или места жительства («Жители Тимирязевского района», «Поборы в школах РТ»), отстаивающие права профессиональных групп на общероссийском уровне («Профсоюз медработников "Действие"», «Профсоюз "Университетская солидарность"»), защищающие права сексуальных меньшинств на международном уровне («Альянс гетеросексуалов и ЛГБТ за равноправие»), продвигающие инновационные способы социального поведения («Зеленый паровоз»), группы, объединенные общим хобби или профессиональными проектами («Лига Ижевского Свояка», «Библиотеки - пространства развития»), группы, образующиеся вокруг благотворительных проектов локального и межрегионального масштаба («Лыжи мечты в Ижевске», «Все вместе (благотворительный фонд)», вокруг общих профессионально-экспертных задач («Сообщество адвокатов»). Все группы имеют статус открытых.
На втором этапе все признаки, выделенные наблюдателями в качестве значимых для описания изменений в группе и возможных причин/факторов этих изменений, через процедуру парных сравнений были оценены с точки зрения веса факторов в общей динамике интеграции и объединены в иерархическую модель методом Саати [18]. Нижний уровень иерархии образовали индикаторы для измерения всех признаков, описывающих такие характеристики динамики сообществ, как объем внутренних и внешних коммуникаций, особенности лидерства, особенности состава групп, социокультурные характеристики (цели, ценности, специфические дискурсы), мобилизационный потенциал, сплоченность и др. [19].
Количественные измерения динамики изучаемых групп по всем переменным сформированной эмпирической модели производились частично в автоматизированном, частично в ручном режиме (для слабо формализуемых признаков). Автоматизация измерений была достигнута благодаря возможностям высокоуровневого языка программирования Python [20]. Для социальной сети «ВКонтакте» была разработана программа, которая, используя официальное API (application programming interface), позволила получать публичную информацию о материалах сообществ из базы данных vk.com с помощью http-
запросов к специальному серверу сайта [21]. Для проведения необходимых количественных измерений сообществ социальной сети <^асеЬоок» также был разработан Python-скрипт, в основе которого использовались инструменты для автоматизации действий веб-браузера - Selenium WebDriver. Обработка и первичный анализ данных производился с помощью языка программирования структурированных запросов SQL и библиотеки языка Python для обработки и анализа данных Pandas. Для визуализации и построения сетевых графов использовались библиотеки Matplotlib и NetworkX. Всего автоматически были изучены данные о поведении 8 групп. По социальной сети «ВКонтакте» за все время их существования - от 3 до 8,5 лет, по социальной сети «Facеbook» -в период c осени 2020 г.
Статистический анализ полученных данных мог быть произведен только на массиве данных, полученных автоматизированным путем. В связи с этим в анализ не были включены некоторые значимые переменные, которые могут описывать динамику мобилизационного потенциала непосредственно, такие как количество успешных действий сообщества за отрезок времени, количество инструкций и указаний по поводу практических действий, количество участников, вовлеченных в практические действия и некоторые другие. Поэтому на данном этапе анализа мы можем пользоваться лишь косвенными данными о мобилизационных возможностях сообщества.
В частности, одним из косвенных показателей мобилизационного потенциала онлайн-сообщества является готовность членов группы реагировать на просьбы других членов группы. Наиболее очевидным индикатором этой готовности является действие репоста в ответ на просьбу о ре посте. Поэтому именно эта переменная была принята как зависимая в корреляционно-регрессионном анализе модели интеграции, а также эта переменная была включена в факторный анализ полученных данных.
Основные результаты. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что готовность участников группы действовать в ответ на просьбы хотя бы в минимальной степени, в виде репоста нужной группе информации, с наиболее надежной степенью положительно коррелируют (1) с количеством постов с просьбой о репосте, (2) с количеством комментариев на один пост, (3) со средней длиной комментариев, (4) с количеством участников группы, (5) с долей постов от имени группы, (6) количеством постов со ссылками на внешние источники. Отрицательные корреляции наблюдаются с такими переменными, как (1) количество постов от имени группы, (2) средняя длина поста, (3) доля постов со ссылками на внешние источники, (4) количество репостов (табл. 1).
Стандартизованные коэффициенты: в - коэффициент, показывающий на какую часть величины своего среднего квадратичного отклонения изменится в среднем значение результативного признака при изменении факторного признака на величину его среднеквадратического отклонения при фиксированном
на постоянном уровне значении остальных независимых переменных [22]; ^ - коэффициент Стьюдента для одной выборки, позволяет проверить гипотезу о равенстве выборочного среднего некоторому заданному числу. Статистика критерия имеет ¿-распределение Стьюдента с (п - 1) степенью свободы [23]. Уровень надежности (1 - а) показывает, на каком уровне значимости а выборочный коэффициент Стьюдента ^ совпадает с табличным значением коэффициента Стьюдента [24].
Таблица 1
Результат корреляционно-регрессионного анализа массива данных по выходной переменной «Количество репостов по отношению к просьбам о репосте»
Переменная Стандартизованные коэффициенты в Г Уровень надежности
Количество постов с просьбой о репосте 0,438 4,71 1
Количество комментариев на 1 пост 0,159 2,866 0,996
Средняя длина комментария 0,173 1,684 0,907
Количество постов от имени группы -0,569 -1,532 0,874
Количество участников 0,282 1,53 0,873
Средняя длина поста -0,084 -1,432 0,847
Доля постов от имени группы 0,116 1,301 0,806
Количество постов со ссылками 0,159 1,284 0,8
Доля постов со ссылками -0,066 -1,23 0,781
Количество репостов -0,3 -1,217 0,776
Количество мотивационных постов 0,082 0,726 0,532
Количество комментариев на 1 участника -0,1 -0,634 0,474
Количество авторов в ленте 0,071 0,6 0,451
Количество репостов на 1 пост -0,028 -0,549 0,417
Возраст группы -0,056 -0,456 0,351
Количество уникальных постов -0,056 -0,429 0,332
Количество комментариев 0,422 0,417 0,323
Количество упоминаний участников на 1 комментарий 0,032 0,412 0,319
Количество постов с картинками или фото -0,095 -0,359 0,28
Количество всех комментариев -0,047 -0,352 0,275
Количество упоминаний членов группы 0,104 0,343 0,268
Количество лайков на 1 участника 0,035 0,257 0,202
Доля комментариев с хештегами 0,012 0,22 0,174
Количество лайков 0,06 0,162 0,129
Количество постов (с упоминаниями участников) -0,181 -0,156 0,124
Количество просмотров 0,071 0,11 0,087
Количество просмотров на 1 участника -0,02 -0,032 0,025
Доля постов с картинками -0,002 -0,029 0,023
Доля мотивационных постов -0,001 -0,025 0,02
Количество комментариев с хештегами 0,001 0,014 0,011
Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что большинство количественных характеристик внутригрупповых коммуникаций слабо связаны с мобилизационным потенциалом группы. В большей степени на мобилизационный потенциал влияют ее структурные особенности. Обобщая данные, можно выделить три такие структурные особенности:
1. Степень вовлеченности участников группы в содержательное обсуждение тематики (индикаторы - длина и количество комментариев новостных сообщений), в отличие от формальной коммуникационной активности (лайки, репосты, просмотры). Сама эта вовлеченность в обсуждение является показателем уровня личной заинтересованности участников в коммуникации, актуальности нахождения в группе.
2. Структура основного контента по критерию авторства. Чем выше доля постов от имени группы, тем выше мобилизационный потенциал. Возможно, доля постов от имени группы усиливает групповую идентичность и, как следствие, то самое «чувство общности», которое ответственно за переход от моральной поддержки к действию.
3. Структура основного контента по критерию источника информации. Чем выше доля использования внешних источников и, следовательно, ниже доля собственного контента, тем ниже готовность участников реагировать на просьбы о действии. Доля импортированного контента из внешних источников является показателем информационной направленности в функционировании группы и ее администраторов. И чем более выражена эта направленность, тем менее выражена мотивация к солидарным действиям участников. Отчасти это подтверждается и наличием отрицательной связи количества репостов в ответ на просьбы о репосте и количества репостов вообще.
Наличие определенного функционального напряжения между информационной и мотивационной функциями онлайн-сообществ подтверждается также и результатами факторного анализа данных о динамике интеграции в изучаемых группах.
Факторный анализ показал, что, во-первых, количество репостов в ответ на просьбу и частота любых репостов в пересчете на один пост оказываются компонентами одного укрупненного фактора - объема внешних (исходящих) коммуникаций участников («внешняя экспансия группы»). Во-вторых, сами эти две переменные оказываются связаны с этим фактором противоположным образом: количество индивидуальных решений о репосте связано с групповой экспансией отрицательным образом, а количество репостов в ответ на просьбу - положительным (табл. 2).
Таблица 2
Укрупненные факторы динамики интеграции*
Независимые переменные Номер укрупненного фактора
1 2 3 4 5 6
Объем внутренних коммуникаций Структура контента Количество акторов Инфор-мацион-ный охват Самовыражение участников Внешняя экспансия группы
Лайки на одного участника 0,914
Комментарии на 1 участника 0,89
Количество постов с просьбой о репосте 0,831
Количество уникальных постов 0,629 -0,493
Просмотры на одного участника 0,463 0,363
Упоминаний на одни ком-мент 0,335
Возраст группы -0,81 0,396
Доля постов от имени группы -0,766 -0,337
Средняя длина комментария 0,74 0,494
Доля постов с картинками 0,738
Доля комментариев с хеш-тегами 0,456
Количество авторов в ленте 0,901
Количество участников -0,42 0,811
Доля постов со ссылками 0,808
Комментарии на 1 пост 0,807
Средняя длина поста -0,309 0,651
Доля мотивационных постов -0,651
Количество репостов по отношению к просьбам о репосте 0,766
Количество репостов на 1 пост -0,487
*Метод выделения факторов - метод главных компонент.
Таким образом, среди количественных показателей, описывающих объем и структуру функционирования сообществ мобилизационного типа, мобилизационный потенциал, косвенно описываемый готовностью солидарно реагировать на просьбы сообщества/отдельных участников, оказывается практически не связанным с объемом и структурой коммуникаций, с объемом контента и мотивирующими усилиями лидеров (количеством мотивирующих постов).
Но при этом фиксируется статистически значимый уровень связи мобилизационного потенциала с вовлеченностью участников в жизнь сообщества и авторством основного контента (как по источнику информации, так и по презентуемому авторству). Если использовать терминологию описания интеграции в традиционных (оффлайновых) группах, все эти значимые признаки проявляют степень выраженности групповой идентичности, как внешней (преобладание контента не от отдельных участников или лидеров, а от лица группы), так и внутренней (вовлеченность участников, активное реагирование на события).
Формирующийся через групповую идентичность мобилизационный потенциал группы в определенной степени оказывается в обратной связи с ее информационным потенциалом, проявляющимся в активном «экспорте» и «импорте» контента со стороны отдельных участников. Солидарное (от имени группы, с собственным авторством) производство контента и его солидарный «импорт» (репост в ответ на просьбу о репосте, а не по индивидуальному желанию) выше там, где ниже индивидуальная информационная активность участников.
Этот факт частично подтверждает уже упоминаемые выводы некоторых исследователей об отсутствии связи между сетевым принципом распространения информации и мобилизационными возможностями сообществ в интернете. Более того, можно выдвинуть гипотезу о том, что информационно-коммуникационная функция онлайн-сообществ в определенной степени препятствует реализации мобилизационной функции. Иначе говоря, информационная насыщенность общения в онлайн-группах в большей степени работает на распространение информации, чем на мобилизацию к действию. Отчасти это может быть интерпретировано как противоречие «облегченной социальности» цифровых коммуникаций и необходимостью принятия ответственности, которая «облегченной социальностью» не предусматривается [25, с. 183]. Таким образом, мобилизационные возможности интернет-сообществ оказываются в большей степени зависимыми от офлайн-взаимодействий, социальных ролей и привычных габитусов, нежели от сетевых особенностей интернет-коммуникаций.
Ограничения и вопросы для дальнейшего изучения. Как уже упоминалось, полная база данных по изучаемым группам за весь период их существования технически могла быть собрана только через автоматизированный сбор. На данном этапе исследования часть показателей собирается и анализируется вручную в силу сложности квантификации ряда признаков, важных для понимания интеграции. К таким признакам относятся социокультурные характеристики сообщества - особенности целей, ценности, актуальность тематики, соответствие тематике глобальным и национальным трендам, специфичность языка группы и т.д. Также пока не формализованы для автоматического сбора такие параметры, как степень внешней и внутренней конфликтности сообщества. Не исключено, что сбор большего количества данных этой категории позволит расширить представления о факторах, влияющих на мобилизационный потенциал.
Вторым ограничением для интерпретации результатов в качестве надежных и достоверных является использование косвенного показателя мобилизационного потенциала - репосты в ответ на просьбу о репосте. Прямые признаки реализации мобилизационного потенциала, такие как участие пользователей в совместных мероприятиях, количество успешных практических действий сообщества, также собираются в настоящее время в ручном режиме. При накоплении достаточно большого массива данных о практических действиях группы анализ факторов этой практической активности может показать иные результаты.
И наконец, техническим ограничением, которое не может быть преодолено в рамках данного проекта, является невозможность проверить влияние социально-демографического состава группы на ее мобилизационный потенциал. В силу ограничений доступа к персональным аккаунтам, вводимых сетью (Facebook, в частности) либо самими участниками, отследить действие этого фактора не представляется возможным. В перспективе для оценки этого фактора необходимо использовать иные методы сбора данных.
Статья подготовлена при поддержке РФФИ «Построение прогнозных моделей динамики развития интернет-сообществ», проект 19-011-00761, а также при поддержке ИжГТУ им. М. Т. Калашникова, № БГА/20-28-09.
Список литературы
1. Труевцев К.М. «Арабская весна» - ход, акторы, технология и промежуточные итоги // Полития. - 2012. - № 1. - С. 21-32.
2. Ильичева Ю.А. Мобилизационные технологии: сущность, предпосылки возникновения, основные инструменты и средства // Электронный научный журнал «Медиаскоп». - 2013. - № 2. - URL: http://www.mediascope.ru/node/1335 (дата обращения: 22.03.21)
3. Яницкий О.Н. Массовая мобилизация: проблемы теории // Социологические исследования. - 2012. - № 6. - С. 3-12.
4. Зуев А.С., Федянин Д.Н. Модели управления мнениями агентов в социальных сетях // Проблемы управления. - 2011. - № 2. - С. 37-45.
5. Шерстобитов А.С., Брянов К.А. Технологии политической мобилизации в социальной сети «ВКонтакте»: сетевой анализ протестного и провласт-ного сегментов // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики: в 2 ч. -Тамбов: Грамота, 2013. - № 10 (36). - Ч. I. - C. 196-202.
6. Шарапов Р.И. Условия политической мобилизации в сети Интернет // Социодинамика. - 2017. - № 10. - С. 1-8.
7. Кныжова З., Суслов И. Потенциал и перспективы политической мобилизации в интернет-пространстве: обзор эмпирических исследований в мировом и российском контексте // Власть. - 2019. - Т. 27, № 5. - С. 59-66.
8. The Potential of Internet Mobilization: An Experimental Study on the Effect of Internet and Face-to-Face Mobilization Efforts / M. Hooghe, S. Vissers, D. Stolle, V.-A. Maheo // Political Communication. - 2010. - No. 27 (4). - Р. 406-431.
9. Wang Kevin Y. Sense of Community and Political Mobilization in Virtual Communities: The Role of Dispositional and Situational Variables // Scholarship and Professional Work - Communication. - 2010. - Vol. 115. - URL: https:// digitalcommons.butler.edu/ccom_papers/115 (accessed 29 March 2021).
10. Ярская В., Пашинина Е., Медведев К. Социальная сплоченность виртуальных сообществ в фокусе качественных методов онлайн-исследования [Электронный ресурс] // Вестник СГТУ. - 2014. - № 1 (77). - URL: https://cyber-leninka.ru/article/n/sotsialnaya-splochennost-virtualnyh-soobschestv-v-fokuse-kaches-tvennyh-metodov-onlayn-issledovaniya (дата обращения: 30.03.2021).
11. Boellstorff T. Coming of Age in Second Life: An Anthropologist Explores the Virtually Human. - Princeton University Press, 2008. - 344 p.
12. Miller D. Artefacts and the meaning of things // Companion encyclopedia of anthropology, ed. by T. Ingold. - London; New York: Routledge, 1994. -P. 396-420.
13. Алексеева А. Кастельс: Наша жизнь - гибрид виртуального и физического пространства: Из интервью М. Кастельса корреспонденту РИА Новости А. Алексеевой 22.06.2012 // Социальные сети и виртуальные сетевые сообщества: сб. науч. тр. / РАН ИНИОН; Центр социал. науч.-информ. исслед. - М., 2013. - C. 43-56.
14. Benkler Y. The Wealth of Networks: How Social Production Transforms Markets and Freedom. - New Haven; London: Yale University Press, 2006. - 528 p.
15. ^цельно-коммуникативные технологии формирования информационного общества в Удмуртии / И.А. Латыпов, Е.Ю. Обидина, О.П. Соколова, Л.А. Сабурова, С.И., Платонова А.И. Карманчиков. - Ижевск: Удмуртский университет, 2015. - 212 c.
16. Гладченко И.А. Новые подходы к изучению мобилизации в сетевых сообществах // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Гуманитарные и общественные науки. - 2019. - Т. 10, № 2. - С. 30-43.
17. Strauss A., Corbin J. Basics of Qualitative Research. Technics and Procedures for Developing Grounded Theory. - SAGE Publications, Inc., 1998. - 312 p.
18. Построение иерархической модели показателя интеграции интернет-сообществ / Г.А. Благодатский, С.В. Вологдин, М.М. Горохов, А.М. Пономарев // Интеллектуальные системы в производстве. - 2019. - Т. 17, № 4. - С. 78-87.
19. Internet communities' integration index hierarchical model / G. Blagodatsky, M. Gorokhov, A. Ponomarev, L. Saburova // European Proceedings of Social and Be-
havioural Sciences EpSBS / Krasnoyarsk Science and Technology. - City Hall. -Krasnoyarsk, 2020. - Р. 466-479.
20. Python Programming Language. - URL: https://www.python.org/ (дата обращения: 13.04.2021).
21. Знакомство с API ВКонтакте [Электронный ресурс]. - URL: https:// vk.com/dev/first_guide (дата обращения: 13.04.2021).
22. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика: справ. для инж. и науч. работников. - М.: Физматлит, 2006. - 816 с.
23. Student. The probable error of a mean // Biometrika. - 1908. - № 6 (1). -P. 1-25.
24. Кремер Н.Ш. Эконометрика: учеб. и практ. для вузов. - М.: Юрайт, 2020. - 308 с.
25. Сабурова Л.А. «Ничего личного»: феномен «облегченной социальности» в цифровых коммуникациях // Публичное/частное в современной цивилизации: материалы XXII рос. науч.-практ. конф. (с междунар. участием) / под ред. Л.А. Закс [и др.]. - М., 2020. - С. 75-78.
References
1. Truevtsev K.M. "Arabskaia vesna" - khod, aktory, tekhnologiia i promez-hutochnye itogi ["Arabian Spring" - move, actors, technology and intermediate results]. Politia, 2012, no. 1, pp. 21-32.
2. Il'icheva Iu.A. Mobilizatsionnye tekhnologii: sushchnost', predposylki vozni-knoveniia, osnovnye instrumenty i sredstva [Mobilization technologies: Essence, background of origin, major tools and means]. MediaScope, 2013, no. 2, available at: http://www.mediascope.ru/node/1335 (accessed 22.03.2021).
3. Ianitskii O.N. Massovaia mobilizatsiia: problemy teorii [Mass mobilization: Problems of theory]. Sotsiologicheskie issledovaniia, 2012, no. 6, pp. 3-12.
4. Zuev A.S., Fedianin D.N. Modeli upravleniia mneniiami agentov v sot-sial'nykh setiakh [Models of managing agents' opinions in social networks]. Problemy upravleniia, 2011, no. 2, pp. 37-45.
5. Sherstobitov A.S., Brianov K.A. Tekhnologii politicheskoi mobilizatsii v sotsial'noi seti "Vkontakte": setevoi analiz protestnogo i provlastnogo segmentov [Political mobilization technologies in the social network "Vkontakte": Network analysis of protest and pro-regime segments]. Part I. Istoricheskie, filosofskie, politi-cheskie i iuridicheskie nauki, kul'turologiia i iskusstvovedenie. Voprosy teorii i prak-tiki, 2013, no. 10 (36), pp. 196-202.
6. Sharapov R.I. Usloviia politicheskoi mobilizatsii v seti Internet [The conditions of political mobilization in the Internet]. Sotsiodinamika, 2017, no. 10, pp. 1-8.
7. Knyzhova Z., Suslov I. Potentsial i perspektivy politicheskoi mobilizatsii v internet-prostranstve: obzor empiricheskikh issledovanii v mirovom i rossiiskom
kontekste [The potential and prospects of political mobilization in the Internet space: A review of empirical research in the global and Russian context]. Vlast', 2019, vol. 27, no. 5, pp. 59-66.
8. Hooghe M., Vissers S., Stolle D., Maheo V.-A. The potential of internet mobilization: An experimental study on the effect of internet and face-to-face mobilization efforts. Political Communication, no. 27 (4), pp. 406-431.
9. Wang K.Y. Sense of community and political mobilization in virtual communities: The role of dispositional and situational variables. Scholarship and Professional Work, Communication, 2010, vol. 115, available at: https://digitalcom-mons.butler.edu/ccom_papers/115 (accessed 29.03.2021).
10. Iarskaia V., Pashinina E., Medvedev K. Sotsial'naia splochennost' virtual'nykh soobshchestv v fokuse kachestvennykh metodov onlain issledovaniia [Social cohesion of virtual societies in the focus of qualitative online study methods]. Vestnik Sara-tovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2014, no. 1 (77), available at: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnaya-splochennost-virtualnyh-soobschestv-v-fokuse-kachestvennyh-metodov-onlayn-issledovaniya (accessed 30.03.2021).
11. Boellstorff T. Coming of age in second life: An anthropologist explores the virtually human. Princeton University Press, 2008, 344 p.
12. Miller D. Artefacts and the meaning of things. Companion encyclopedia of anthropology. Ed. T. Ingold. London, New York, Routledge, 1994, pp. 396-420.
13. Alekseeva A. Kastel's: Nasha zhizn' - gibrid virtual'nogo i fizicheskogo prostranstva: Iz interv'iu M. Kastel'sa korrespondentu RIA Novosti A. Alekseevoi 22.06.2012 [Castells: Our life is a hybrid of virtual and physical space: From an interview with M. Castells to the RIA Novosti correspondent A. Alekseeva 06/22/2012]. Sotsial'nye seti i virtual'nye setevye soobshchestva. Moscow, RAS, INION, Center for Social Scientific and Informational Research, 2013, pp. 43-56.
14. Benkler Y. The wealth of networks: How social production transforms markets and freedom. New Haven and London, Yale University Press, 2006, 528 p.
15. Latypov I.A., Obidina E.Iu., Sokolova O.P., Saburova L.A., Platonova S.I., Karmanchikov A.I. Sotsial'no-kommunikativnye tekhnologii formirovaniia infor-matsionnogo obshchestva v Udmurtii [Social and communication technologies for the formation of an information society in Udmurtia]. Izhevsk, Udmurt University, 2015, 212 p.
16. Gladchenko I.A. Novye podkhody k izucheniiu mobilizatsii v setevykh soobshchestvakh [New approaches for studying mobilization in network communities]. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPbGPU, 2019, vol. 10, no. 2, pp. 30-43.
17. Strauss A., Corbin J. Basics of qualitative research. Technics and procedures for developing grounded theory. SAGE Publications, 1998, 312 p.
18. Blagodatskii G.A., Vologdin S.V., Gorokhov M.M., Ponomarev A.M. Pos-troenie ierarkhicheskoi modeli pokazatelia integratsii internet-soobshchestv [Devel-
opment of the hierarchical model of Internet communities' integration index]. In-tellektual'nye sistemy vproizvodstve, 2019, vol. 17, no. 4, pp. 78-87.
19. Blagodatsky G., Gorokhov M., Ponomarev A., Saburova L. Internet communities' integration index hierarchical model. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS, Krasnoyarsk, 2020, pp. 466-479.
20. Python Programming Language. Available at: https://www.python.org (accessed 13.04.2021).
21. Znakomstvo s API VKontakte [Meet API VKontakte]. Available at: https://vk.com/dev/first_guide (accessed 13.04.2021).
22. Kobzar' A.I. Prikladnaia matematicheskaia statistika. Spravochnik dlia inzhenerov i nauchnykh rabotnikov [Applied mathematical statistics. Handbook for engineers and scientists]. Moscow, Fizmatlit, 2006, 816 p.
23. Student. The probable error of a mean. Biometrika, 1908, no. 6 (1), pp. 1-25.
24. Kremer N.Sh. Ekonometrika [Econometrics]. Moscow, Iurait, 2020, 308 p.
25. Saburova L.A. "Nichego lichnogo": fenomen "oblegchennoi sotsial'nosti" v tsifrovykh kommunikatsiiakh ["Nothing personal": The phenomenon of "lightweight sociality" in digital communications]. Publichnoe/chastnoe v sovre-mennoi tsivilizatsii. Proc. 22nd Russian Acad. Conf. Eds. L.A. Sachs et al. 2020, pp. 75-78.
Оригинальность 79 %
Получено 13.04.2021 Принято 05.05.2021 Опубликовано 30.09.2021
L.A. Saburova, G.A. Blagodatsky, V.V. Stazhilov, P.V. Vantrusov
FACTORS OF SOCIAL MOBILIZATION IN INTERNET COMMUNITIES
This article evaluates the mobilization potential of internet communications by assessing a group's ability to influence joint actions of its members. It is emphasized that in most studies, both domestic and foreign, attention is drawn more to the mechanisms of mass mobilization of Internet users, especially political ones, than to the specifics of mobilization through online communities. Our statistical analysis of the integration dynamics of mobilization-type communities in terms of the amount of communications and their structure, the volume and structure of information content, the scale and structure of joint actions in VKontakte and Facebook social networks yielded some regularities. For instance, there is no statistically reliable connection between the mobilization potential and the size of the community, the amount of external and internal communications, the use of multimedia tools in communication and the informational activity of the group leaders. A negative relation has been found between the indicators of information and mobilization activity of the community, in particular, the number of voluntary reposts of users, and the number of requested reposts. A negative relation has also been observed between indicators of information content structure (the use of external information sources, the amount of basic information in the posts) and readiness for joint actions. As for joint actions, a positive relation has been discovered with such indicators as involvement of participants in a discussion (length and number of comments) and in-
formation sharing on behalf of the group. Two general conclusions are a. the level of group identity has apparent effects on the mobilization potential of the community, b. there is a potential contradiction in a community's performing its information and mobilization function.
Keywords: mobilization potential, online community, information and mobilization functions, solidarity actions, group identity.
Lyudmila A. Saburova - Candidate of Philosophical Sciences, Senior Researcher, Udmurt Branch of the Institute of Philosophy and Law, the RAS Ural Branch, Izhevsk, Russia, e-mail: [email protected].
Grigory A. Blagodatsky - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Information Systems Department, Izhevsk State Technical University, Izhevsk, Russia, e-mail: [email protected].
Vladimir V. Stazhilov - MS of Computer Science, Technical University of Moldova, Head of R&D at Cyber Whale, e-mail: [email protected].
Pavel V. Vantrusov - Postgraduate Student, Higher School of Information Technologies and Automated Systems, Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov, Arkhangelsk, Russia, e-mail: [email protected].
Received 13.04.2021 Accepted 05.05.2021 Published 30.09.2021
