CC BY
85
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ
DOI: 10.14515/monitoring.2021.6.2041
А. А. Азаров, Е. В. Бродовская, А. Б. Шатилов
ГРАЖДАНСКИЙ АКТИВИЗМ РОССИЙСКОЙ МОЛОДЕЖИ В ЦИФРОВОЙ СРЕДЕ КАК ПРЕДИКТОР АКТИВНОСТИ ОФЛАЙН: РЕЗУЛЬТАТЫ МАССОВОГО ОПРОСА И МУЛЬТИАГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Правильная ссылка на статью:
Азаров А. А., Бродовская Е. В., Шатилов А. Б. Гражданский активизм российской молодежи в цифровой среде как предиктор активности офлайн: результаты массового опроса и мультиагентного моделирования//Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 6. С. 296—318. https://doi.org/10.14515/ monitoring.2021.6.2041. For citation:
Azarov A. A., Brodovskaya E. V., Shatilov A. B. (2021) Civic Activism of Russian Youth in the Digital Environment as a Predictor of Offline Activity: Results of a Population Survey and Multi-Agent Modeling. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 6. P. 296-318. https://doi.org/10.14515/monitoring.2021.6.2041. (In Russ.)
ГРАЖДАНСКИЙ АКТИВИЗМ РОССИЙСКОЙ МОЛОДЕЖИ В ЦИФРОВОЙ СРЕДЕ КАК ПРЕДИКТОР АКТИВНОСТИ ОФЛАЙН: РЕЗУЛЬТАТЫ МАССОВОГО ОПРОСА И МУЛЬТИАГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
АЗАРОВ Артур Александрович — кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник Центра политических исследований, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0003-3240-597X
БРОДОВСКАЯ Елена Викторовна — доктор политических наук, профессор Департамента политологии, директор Центра политических исследований, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-5549-8107
ШАТИЛОВ Александр Борисович — кандидат политических наук, профессор Департамента политологии, декан Факультета социальных наук и массовых коммуникаций, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-4776-0934
Аннотация. Статья посвящена проблеме влияния социально-медийных коммуникаций на гражданский и политический активизм молодежи, составляющей ядро российской интернет-аудитории. Исследование направлено на определение сценариев развития гражданской и политической мобилизации в России. Авторы определяют
CIVIC ACTIVISM OF RUSSIAN YOUTH IN THE DIGITAL ENVIRONMENT AS A PREDICTOR OF OFFLINE ACTIVITY: RESULTS OF A POPULATION SURVEY AND MULTI-AGENT MODELING
Artur A. AZAROV 1 — Cand. Sci. (Tech.), Leading Researcher at the Center for Political Studies E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0003-3240-597X
Elena V. BRODOVSKAYA1 — Dr. Sci. (Polit.), Professor of the Politology Department, Director of the Center for Political Studies
E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-5549-8107
Alexander B. SHATILOV 1 — Cand. Sci. (Polit.), Professor at the Politology De-partmnet, Dean of the Faculty of Social Sciences and Mass Communications E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-4776-0934
1 Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
Abstract. The paper regards the influence of social and media communications on the civic and political activism of young people who make up the core of the Russian Internet audience. The study is aimed at identifying scenarios for the development of civic and political mobilization in Russia. The authors define the basic types of civic activism of Russian
базовые типы гражданского активизма российской молодежи офлайн и онлайн («акторы», «вовлеченные», «кликтивисты», «выключенные»), а также строят математическую модель, учитывающую соотношение между ними, их ценностные портреты и доминирующие интернет-стратегии. Работа основана на данных массового опроса населения и методах мультиагентного моделирования.
В результате применения мультиагентного моделирования разработана типология агентов, состоящая из пяти групп, описаны основные функции, которые реализует каждый агент, а также параметры, по которым эти агенты объединяются в одну группу; составлена развернутая схема взаимодействия агентов и описаны алгоритмы их взаимодействия в зависимости от внешних факторов; представлены способы перехода агентов из группы в группу.
Установлено, что масштаб, направленность и конвенциональность деятельности коллективных акторов в условиях их мобилизации посредством цифровых коммуникаций зависят от способности агентов (лидеров общественного мнения, контекстнообусловленных лидеров общественного мнения, вовлеченных и др.) меняться ролями и средами, обеспечивая тем самым силу «слабых связей».
Ключевые слова: цифровые коммуникации, социальные медиа, социальные сети, гражданский активизм, цифровой активизм, политическая мобилизация, молодежь, мультиагентное моделирование, лидер общественного мнения, вовлеченные, кликтивисты
youth in offline and online environments (active citizens, involved citizens, clicktiv-ists, inactive citizens) and build a mathematical model that takes into account the relationship between different types, their personal value portraits, and dominant Internet strategies. The empirical part of the study bases on data from a mass population survey and methods of multi-agent modeling.
Multi-agent modeling allowed to develop a system of agents consisting of five groups, to reveal the main functions of individual agents, and the parameters by which these agents are combined into one group. Basing on these results, the authors constructed a detailed scheme of the interaction of agents, described the algorithms of the agents' interaction depending on external factors, and presented methods of transferring agents from one group to another.
The authors established that the scale, direction, and conventionality of the activities of collective actors in the context of their mobilization through digital communications depend on the ability of agents (public opinion leaders, contextual public opinion leaders, involved, etc.) to change roles and environments, thereby strengthening interpersonal ties.
Keywords: digital communications, social media, social networks, civic activism, digital activism, protest activity, political mobilization, youth, multi-agent modeling, opinion leader, involved, clicktivists
Благодарность. Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета.
Acknowledgments. The article was prepared based on the results of research carried out at the expense of budgetary funds on the state order of the Financial University.
Постановка проблемы
Важным аспектом проблемного поля исследований гражданского активизма в России является специфика модели взаимоотношений между государством и гражданским обществом. Поколения, сформировавшиеся в постсоветский период, усвоили образец противостояния и борьбы между государством и гражданским обществом, что находит отражение в установках «цифровых граждан» [Лаврикова, 2016]. Ситуация подкрепляется тем, что в интернет-пространстве наибольшую активность, как правило, демонстрируют лидеры общественного мнения оппозиционного толка. В ходе дальнейшего развития российской политической системы государственным структурам и институтам гражданского общества предстоит сложная, долгосрочная, системная совместная работа по созданию условий для формирования партнерской модели гражданской активности у новых поколений россиян. В противном случае триггеры-события и триггеры-действия, опираясь на цифровую инфраструктуру контркультур в онлайн-среде, будут усиливать деструктивный потенциал гражданской активности.
В последние годы социологи фиксируют значительное увеличение гражданской активности представителей поколений миллениалов и 7, составляющих ядро российской интернет-аудитории: каждый третий молодой россиянин имеет опыт объединения усилий с другими для реализации гражданских инициатив; каждый четвертый хотел бы включиться в совместные действия с другими гражданами [Домбровская, 2020]. Существенное влияние на формирование установок гражданского активизма оказывают социальные медиа, на основе которых происходит развитие гражданских инфраструктур (платформ, лидеров мнений, партнерских сетей, комьюнити, интернет-культур и т. д.), выполняющих функции рекрутинга граждан, атрикулирования и агрегирования интересов, мобилизации ресурсов. Каждый десятый носитель культуры гражданского активизма в России демонстрирует высокий протестный потенциал [Бродовская, Пырма, Домбровская, 2020; Домбровская, Бродовская, 2020; Бродовская, Домбровская, Карзубов, 2020]. При этом наблюдается типичная для постмодернистских обществ ситуация, при которой оппозиционность и готовность к несанкционированным действиям не являются следствием неудовлетворенности исключительно материальным статусом.
Теоретические основы работы
Основные проблемные линии исследования гражданского активизма в зарубежной и отечественной литературе связаны со следующими вопросами:
— природа социальной и политической мобилизации;
— граница между гражданским и политическим активизмом;
— трансформация гражданской и политической активности в цифровую эпоху;
— модальность гражданского активизма и выбор модели взаимодействия с органами власти;
— конверсия гражданской активности в политическое участие;
— сопряжение реальных и цифровых практик гражданского активизма и др.
Природа социальной и политической мобилизации объясняется в теориях
общественных движений прежде всего способностью к самоорганизации [Scott, Marshall, 2009; Deric, 2011].
Сопряжение гражданского активизма с социальным действием [Hoffer, 2011] в качестве индикаторов данного вида поведения позволяет выделить организованные действия коллективных акторов, нацеленных на улучшение социальных условий. Исходя из этого, в качестве одного из признаков определения сопричастности респондентов к гражданскому активизму мы рассматриваем такую характеристику, как наличие опыта объединения усилий с другими гражданами для решения общих социально значимых задач.
Вопрос о границе между гражданским и политическим активизмом образует еще одну линию проблемного поля темы исследования. Необходимо отметить, что современные исследователи не противопоставляют гражданский и политический активизм [Brian, 2007]. Тенденция к размыванию границ между социальным, гражданским и политическим видами участия обозначена и в исследованиях российских авторов [Никовская, Скалабан, 2017].
Трансформация гражданской и политической активности в цифровую эпоху находится в центре внимания ряда ученых. Выделение интернет-активизма в качестве новой модели гражданского активизма встречается в работах Р. К. Гарета [Garrett, 2006], E. Андуизы, М. Кантиджоча и А. Галлего [Anduiza, Cantijoch, Gallego, 2009]. Исследователи обозначают дуализм влияния социальных медиа на активность граждан. С одной стороны, социальные сети способствуют повышению активности, а с другой — приводят к появлению распространенных онлайн-форм политически неэффективного активизма. При этом исследователи утверждают, что различие между слактивизмом и активизмом становится все более размытым [Cabrera, Matias, Montoya, 2017].
Проблема модальности гражданского активизма и выбора модели взаимодействия с органами власти находит отражение как в зарубежных, так и в отечественных исследованиях. В частности, Дж. С. Милошевич-Дордевик и И. Р. Зезельдж [Milosevic-Dordevic, Zezelj, 2017] разделяют гражданский активизм с точки зрения его модальности на две большие группы: активизм мягкого типа, подразумевающий проявление гражданских действий через высказывание собственного мнения и способности убеждать, и активизм жесткого типа, требующий больших усилий для разрешения социальных проблем методами сбора петиций, проведения собраний и митингов. Российские исследователи выделяют две традиции гражданского участия. Первая направлена на организацию внешнего давления и определена как совокупность механизмов включения граждан в процесс выработки, принятия и оценки политических решений, согласование интересов государства и общества [Какабадзе и др., 2011]. Вторая ориентирована на вну-
треннюю самоорганизацию и понимается как способы вовлечения в деятельность гражданского общества, добровольное выдвижение и воплощение гражданских инициатив по улучшению качества жизни [Петухов, 2012].
Нерешенными остаются вопросы конверсии гражданского активизма в политическое участие и сопряжение реальных практик гражданского активизма с цифровыми. По мнению Д. Эрл, Т. Махер и Т. Эллиот [Earl, Maher, Elliott, 2017], в цифровую эпоху молодые люди политически активны и интенсивно участвуют в своей собственной политической социализации, что очевидно при рассмотрении участия молодежи в протесте.
Задачей представленного исследования на уровне методологии и методики является синтез подходов и методов традиционной политической социологии и технологий построения цифровых двойников процесса гражданской и политической активности в современной России для сценарного прогнозирования масштаба, направленности и конвенциональности деятельности коллективных акторов в условиях их мобилизации посредством цифровых коммуникаций.
Методология исследования
Сетевой подход
Основой сетевого анализа являются не данные участников, такие как пол, возраст, политические или религиозные предпочтения, а взаимодействие акторов, рассматриваемое в качестве средства объяснения поведения индивидов и показателей реализации их политических действий. Сетевой анализ включает две важные составляющие: перечень объектов, называемых узлами, позициями или акторами, и перечень взаимоотношений, возникающих среди этих объектов (связи, звенья и т. д.) [Knoke, 1990]. Базируясь на социологическом инструментарии, сетевая методология трансформирует метафорическое понимание положения акторов в среде социальных отношений в более точный инструмент политической науки [Emirbayer, Goodwin, 1994].
Новый институционализм в социологической версии
Методология нового институционализма в его социологической версии направлена не столько на анализ функциональности институтов в цифровой среде, сколько на исследование вовлеченности пользователей в социально-медийные потоки, создаваемые политическими и социальными акторами [Scott, 2008; Douglas, 1986]. Новый институционализм в социологической версии обращает внимание исследователей на взаимосвязь между государством и обществом, делает акцент на моделях взаимоотношений внутри частного и государственного секторов и между ними [Marsh, 1998; Rhodes, 1995].
Междисциплинарность представленного исследования воплощается в применении совокупности теорий, концепций и методологических подходов социальной информатики и социального компьютинга к анализу гражданской активности молодежи, в число которых входят:
— концепции и методики, связанные с применением Big Data в политических исследованиях, в частности, концепция «гибридной медиа-системы» Э. Чедвика [Chadwick, 2013], согласно которой цифровые следы, оставленные в результате
любой онлайн-активности, могут создать многомерный снимок микро- и макро-уровневых детерминант социального поведения;
— теория, методология и методика социальных рекомендательных систем, позволяющая учитывать в принципах сбора социальных данных в интернете характер, плотность и архитектуру связей между онлайн-пользователями новых медиа [Tuzhilin, Adomavicius, 2005].
Методика исследования
Эмпирической основой работы являются данные Всероссийского опроса молодежи в формате онлайн-анкетирования. Выборочную совокупность исследования составили 1600 респондентов в возрасте от 15 до 29 лет, выборка репрезентативна по полу, возрасту (в интервалах 15—19, 20—24 и 25—29 лет) и федеральным округам РФ. Расчет квот по представленности обозначенных групп осуществлялся на основе данных Росстата от 02.07.2020 г. Процедура онлайн-анкетирования реализовывалась через пять наиболее популярных в России социальных сетей: «ВКонтакте», «Одноклассники», Facebook, Instagram, Twitter.
База данных была обработана в статистическом пакете SPSS Statistics 26.0 с применением осевого, кросс-табуляционного, корреляционного, кластерного видов анализа и многомерного шкалирования. Первые три типа обработки данных применялись для определения базовых параметров типологизации и шкалирования данных исследования. Кластерный анализ респондентов, сегментированных по специфике проявления гражданского активизма в онлайн- и офлайн-средах, осуществлен с помощью методики К-средних (K-means cluster analysis for SPSS Statistics 26.0), предполагающей установление центров кластеров, то есть средних значений переменных — параметров типологии. Такими параметрами служили интенсивность проявления различных гражданских установок молодых россиян, их активностей в онлайн- и офлайн-среде, гражданских ценностей, оппозиционного потенциала.
Многомерное шкалирование было использовано для графического отображения взаимосвязей между особенностями кластеров российской молодежи, сгруппированных по специфике проявления гражданского активизма, и особенностей жизненных ценностей, реализуемых представителями разных кластеров.
Мультиагентное моделирование в социально-медийной среде позволило дополнить и объективизировать данные анкетирования по определению молодежи — агентов гражданского активизма в онлайн-пространстве. В основе формирования математической модели лежат данные, полученные в ходе онлайн-анкетирования. Авторы проводят типизацию пользователей по нескольким критериям, а затем сопоставляют данные о потенциале гражданского и политического активизма молодежи, принявшей участие в онлайн-опросе, контент их социальных аккаунтов и специфику их онлайн-активности. Это позволило создать мультиагентную модель, отражающую структуру воздействия наиболее влиятельных акторов социально-медийной среды на мобилизацию гражданской и политической активности молодых российских интернет-пользователей.
Результаты исследования
Сегментирование российской молодежи по сформированности установок гражданского активизма
Сегментирование российской молодежи позволило выявить наиболее востребованные форматы гражданского участия, а также доминирующие в сознании молодежи гражданские ценности и установки. На рис. 1 показано распределение российской молодежи по кластерам, выделенным по особенностям проявления ими гражданского активизма. По результатам кластеризации выделены четыре базовых типа гражданского активизма российской молодежи: «акторы», «вовлеченные», «кликтивисты» и «выключенные». В структуре типа «акторы» можно выделить два подсегмента акторов: «лояльные» и «оппозиционные».
«Лояльные акторы» (25,6 %). Данный кластер состоит из молодежи, имеющей опыт в координации общественных инициатив. Характеризуя его черты, отметим, что основном представители данного типа довольны положением дел в своей жизни, но выражают опасение в отношении ситуации в стране. Представителей типа «лояльные акторы» больше остальных волнует кризис морали и нравственности; это молодежь, осознающая важность проблемы социальной аномии. «Лояльные акторы» вполне конвенциональны и конструктивны, они имеют более выдержанную в сравнении с другими кластерами позицию о значимости соблюдения Конституции и законов РФ, а также чаще, чем остальные типы молодежи, считают, что нужно соблюдать все законы страны в полной мере. Респонденты, включенные в этот кластер, уверены, что для обеспечения защиты своих гражданских прав и свобод допустимо использовать только законные средства. «Лояльные акторы» проявляют гражданскую активность главным образом в сфере решения
1 Источник к рис. 1—7: данные, полученные по результатам эмпирического исследования авторов.
социально-экономических проблем. Однако никакая причина не может побудить их участвовать в несанкционированной акции.
«Лояльные акторы» высоко оценивают свою информированность о ключевых общественных организациях и движениях России. Чаще всего они не проявляют интереса к политическим партиям и проектам, а также больше ориентированы на гражданскую активность как на объединение усилий людей ради общего блага, чем на политическую — как на организацию акций по выдвижению требований к власти.
Представители этого типа выступают за необходимость противодействия со стороны властей и правоохранительных органов несанкционированным акциям протеста, осознают ценность социального порядка, стабильности государства и устойчивости общественного развития. В этой группе доминирует альтруистическая мотивация участия в гражданской активности: быть лидером гражданских инициатив им важно с точки зрения получения возможности помочь людям, а также самореализоваться.
Рис. 2. Многомерное шкалирование ценностей: «лояльные акторы»
Среди представителей данного кластера больше всего тех, кто считает самыми незащищенными правами в РФ право на принятие участия в управлении государством (53 %) и право на личное обращение к органам власти (58,8 %). Более 79 % представителей данного типа не состоят в цифровых сообществах электоральной направленности. 40,6 % «лояльных акторов» подписаны на актуальные политические ресурсы органов государственной власти. Довольно высока среди представителей данного типа доля граждан, организующих группы волонтеров/ добровольцев для участия в мероприятиях политического характера (7,6 %).
Электоральные предпочтения «лояльных акторов» довольно противоречивы: 19,7 % принадлежащих к этому типу являются сторонниками «Единой России», 31,2 % предпочли бы при возможности проголосовать «против всех». «Лояльные акторы» чаще всего координируют или присоединяются к организациям, работающим в сфере экологических проблем (39,7 %) и защиты животных (25,4 %).
Чаще всего кластер «лояльных акторов» представлен молодыми женщинами 25—29 лет с высшим образованием, проживающими в Уральском, Сибирском и Южном федеральных округах, со снижающимся уровнем материального достатка. Ценностный портрет данного типа отражен в таких духовных ориентирах, как «честно прожить жизнь» и «иметь интересную работу» (см. рис. 2).
«Оппозиционные акторы» (12,6%). Отличительной чертой данного кластера является резкое рассогласование между оценкой ситуации в стране и в своей жизни. При довольно неплохом уровне материального достатка и оптимистичных взглядах на финансовое будущее, «оппозиционные акторы» чаще всего дают весьма низкие оценки состоянию дел в стране в целом. Это указывает на очевидное проявление известного феномена «бунта сытых». Выполняя макросоциальные функции гражданских лидеров, они больше других обеспокоены проблемами бедности в российском обществе.
«Оппозиционные акторы» — наиболее политизированная часть опрошенной молодежи России; они чаще остальных вовлекают единомышленников в экологические и политические проекты или акции. Представители данного типа заявляют, что часть прав можно не соблюдать (к таким правам относятся воинская служба, забота об историческом наследии, частично—уплата налогов). Данный кластер — это представители ценности технократии (их ориентиры: развитие, технологии, прогресс). «Оппозиционные акторы» — это наиболее неконвенциональная часть молодежи, готовая принять участие в несанкционированных акциях протеста как онлайн, так и офлайн.
Чаще всего мотивацией лидерства становится решение общей социальной задачи, поэтому если таково будет общее решение общественного объединения, «оппозиционные акторы» примут участие в организации несанкционированной акции.
Представители данного кластера существенно чаще, чем молодежь отнесенная к другим типам, понимают гражданскую активность как политическую, то есть проецируют ее на сферу борьбы с властью и за власть (для сравнения: 22 % «оппозиционных акторов» ассоциируют проявления гражданской активности с выдвижением политических требований, тогда как в среднем лишь 5,8 % респондентов остальных кластеров придерживаются аналогичной точки зрения).
«Оппозиционные акторы» намного более активно выражают опасение в связи с незащищенностью целого ряда прав в РФ: право на свободу мысли и слова (79,6 %), право на свободу убеждений (45,6 %), право на свободу объединения (39,4 %), право проводить мирные собрания, митинги, демонстрации (68,2 %), право избирать и быть избранным (49,9 %). Характерно, что совокупно 100 % представителей данного кластера убеждены в возможности применения незаконных средств для обеспечения защиты своих гражданских прав и свобод.
Среди «оппозиционных акторов» чаще, чем среди представителей остальных кластеров, встречаются «технократы», ориентированные на политические цен-
ности прогресса, технологий, развития. «Оппозиционные акторы» чаще других типов участвуют в работе цифровых сообществ электоральной направленности (22,6 % против 4,4 % в среднем по остальным кластерам). 35,7 % «оппозиционных акторов» подписаны на актуальные политические ресурсы органов государственной власти, а 62,4 % — предпочитают регулярно знакомиться с материалами оппозиционных политических сил.
С точки зрения электоральных предпочтений в кластере «оппозиционных акторов» доминируют симпатии к политической партии «Яблоко» (23,2 %), вдвое меньше его представителей отдают предпочтение КПРФ (11,3 %), в то же время 18 % «оппозиционеров» готовы отдать свои избирательные голоса в пользу «Единой России». Чаще всего представители данного кластера участвуют в объединениях политической (54,8 %) и экологической (48,1 %) направленности.
Рис. 3. Многомерное шкалирование ценностей: «оппозиционные акторы»
Данный тип молодежи представлен в основном молодыми мужчинами в возрасте 20—24 года со средним общим образованием из Приволжского и СевероЗападного федерального округов. Их ценностные ориентиры довольно прагматичны: «попасть в элиту общества и иметь много свободного времени» (см. рис. 3).
«Вовлеченные» (23,4%). Данный тип молодежи имеет сходные черты как с первым, так и со вторым кластерами. С «лояльными акторами» эту группу роднит конструктивность и готовность к конвенциональным форматам гражданской активности, с «оппозиционными акторами» — низкая оценка ситуации в стране, озабоченность проблемами коррупции и взяточничества. «Вовлеченные» в большей степени ориентированы на гражданскую активность, чаще всего не готовы
участвовать в политических проектах или акциях, нацелены на партнерскую модель взаимодействия власти и гражданского общества.
Представители данного кластера демонстрируют уверенность в важности соблюдения всех законов РФ в полной мере, они, скорее всего, не примут участия в несанкционированных акциях, но чаще других готовы участвовать в проектах по сохранению культуры и развитию системы здравоохранения.
«Вовлеченные» чаще представителей остальных кластеров заявляют о незащищенности в РФ права на свободу информации (56,2 %). Молодежь, принадлежащая к данному кластеру, чаще остальных выбирает такие ценности, как равенство, справедливость, государство (29,2 %). 68,8 % представителей этого типа не состоят в цифровых сообществах электоральной направленности. 27,4 % «вовлеченных» подписаны на актуальные политические ресурсы органов государственной власти, 43,6 %—имеют подписку на ресурсы оппозиционных политических сил.
«Вовлеченные» в среднем втрое чаще представителей остальных кластеров имеют опыт модерирования онлайн сообществ политического толка (10,6 %). 28,3 % респондентов данного типа дистанцируются от всех политических сил и предпочли бы голосовать «против всех», лишь 10,8 % из них являются сторонниками «Единой России»; остальные представители этого кластера в большинстве своем демонстрируют неопределенность в электоральных установках. «Вовлеченные» — это чаще всего участники экологических акций (41,4 %) и объединений, созданных вокруг проблем сохранения и развития культуры (24,1 %).
Рис. 4. Многомерное шкалирование ценностей: «вовлеченные»
Их мотивация гражданской активности — общая задача по достижению блага. В составе этой группе доминируют молодые люди и девушки моложе 20 лет
из Северокавказского, Северо-Западного и Приволжского федеральных округов, получающие высшее образование, имеющие прагматические установки на собственный бизнес и достижение положения богатого человека (см. рис. 4).
«Кликтивисты» (14,9%). Характерным свойством «кликтивистов» является их удовлетворенность ситуацией в стране и в своей жизни, они оптимистичны в оценке положения дел в России и в своей семье. У них более размыта артикуляция социальных проблем, чем у представителей остальных кластеров, прежде всего их беспокоят проблемы бедности и коррупции, а также состояние окружающей среды — как личной проблемы.
Кластер «кликтивисты» демонстрирует наиболее противоречивые позиции в связи с определением меры важности соблюдения законов в разных сферах общественной жизни. К примеру, абсолютное большинство представителей данного типа уверены в необходимости соблюдения законов в сфере защиты Отечества; в то же время законы прохождения воинской службы, с точки зрения доминирующей части «пассивных», можно не соблюдать. «Кликтивисты» фактически игнорируют социально-медийные призывы принять участие в протестных акциях, выключены из гражданской и политической повестки.
Отметим, что 76,2 % «кликтивистов» считают, что для обеспечения защиты своих гражданских прав и свобод можно использовать только законные средства. Среди «кликтивистов» гораздо более, чем среди других типов, распространены социал-демократические ценности справедливости, социального государства, благосостояния (23,3 %). «Кликтивисты» игнорируют возможности подписки как на новости органов власти, так и на материалы оппозиционных политических сил. Представители этой группы отличаются неопределенностью электоральных предпочтений и не участвуют в работе общественных организаций и движений.
Рис. 5. Многомерное шкалирование ценностей: «кликтивисты»
Кластер представлен преимущественно женщинами в возрасте 20—29 лет, имеющими среднее общее или высшее образование и проживающими в Центральном, Северокавказском и Сибирском федеральных округах; их ценностная доминанта — семейные ориентиры (см. рис. 5).
«Выключенные» (23,5%). Данный кластер более остальных беспокоят проблемы собственной жизни: наиболее выражено отношение к вопросам, связанным с их личными трудностями (см. рис. 6), это микросоциалы, ориентированные на заботу о себе и своем ближайшем окружении, мало нацеленные на решение общих социальных задач.
Рис. 6. Соотношение значимости для «выключенных» личных и общественных проблем, в %
В целом «выключенные» ориентированы конструктивно, однако чаще представителей других кластеров проявляют готовность откликнуться на социально-медийные призывы принять участие в гражданских акциях. Вместе с тем их обязательное условие — эти собрания должны быть исключительно санкционированными. «Выключенные» вдвое чаще проявляют готовность участия в гражданских инициативах онлайн, чем офлайн, это так называемая «армия кликтивистов».
Среди «выключенных» наблюдается значительно большее распространение сторонников популистских ценностей: счастья, мира и процветания (для сравнения: среди «оппозиционных акторов» приверженцев данных ценностей 2,9 %, среди «кликтивистов» — 12,8 %). Представители данного типа выражают еще меньший интерес к политике, чем «кликтивисты». Для «выключенных» характерна полная
неопределенность в электоральных предпочтениях и игнорирование возможности участия в общественных объединениях.
Данный кластер составляют преимущественно девушки моложе 20 лет, проживающие в Сибирском и Центральном федеральных округах, со стабильным материальным положением; они более других ориентированы на ценность счастливой семьи и материального достатка (см. рис. 7).
Рис. 1. Многомерное шкалирование ценностей: «выключенные»
иметь интересную работу;
хорошее образование;
счастливая семья;
надежные друзья;
честно прожить свою жизнь;
заниматься любимым делом, творчеством;
иметь много свободного собственный бизнес; ® времени-
иметь доступ ко власти;
быть богатым человеком;
побывать во многих странах сделать карьеру; мира;
Резюмируя итоги кластеризации российской молодежи по типу гражданского активизма, отметим, что наименее численно представленные типы гражданского активизма — это «лояльные акторы» и «кликтивисты». Отличительной чертой «оппозиционных акторов» служит их большая в сравнении с другими кластерами ориентированность на оппозиционные взгляды и готовность участвовать в политической активности, связанной с выдвижением требований к власти.
Относительно невысокая распространенность «выключенных» в среде российской молодежи может объясняться теми изменениями в возможностях реализации гражданской субъектности, которые произошли в связи с развитием онлайн-форматов социальной активности. Фактически тотально вовлеченная в интернет-коммуникацию российская молодежь демонстрирует высокую степень гражданского активизма. Вместе с тем в России все же остается статистически значимая доля молодого поколения, выключенная из гражданской и политической повестки.
Фактически равновесные группы составляют кластеры «лояльных акторов», «вовлеченных» и «кликтивистов» (по четвертой доле от всей совокупности опрошенных). Для них характерны в целом конвенциональные, конструктивные уста-
новки на взаимодействие с властью в процессе решения социальных проблем, а их отличия связаны с интенсивностью вовлеченности в формы гражданского активизма. «Лояльные акторы» — это молодежь с высоконравственной позицией и ориентиром на выполнение морального долга перед обществом, способная координировать усилия единомышленников в процессе реализации социальных инициатив. «Вовлеченные» — это представители молодого поколения, имеющие значительный опыт участия в работе общественных объединений, но не ориентированные на выполнение лидерских обязанностей. «Кликтивисты» — чаще всего та часть молодежи, которая, будучи вовлеченной в гражданскую и частично в политическую повестки, предпочитает «кликтивистскую», зрительскую активность и не готова к реальному объединению усилий с другими гражданами для решения общих социальных проблем.
Анализ гражданского активизма молодежи методом агентного имитационного моделирования
Одним из методов расчета возможных эффектов от изменения политики работы в группах и сообществах в социальных сетях является сценарное моделирование. Широкое использование этого математического аппарата показывает его сравнительно высокую эффективность. Так, указанные методы используются при моделировании социально-экономических и государственных процессов, а также при оценке различных проектов в этой области [Абрамов, 2018; Писарева, 2019; Ксенофонтов, 2020; Русина, Карпычева, 2017].
В основе мультиагентного подхода лежат природные явления и системы взаимодействия биологических организмов. Изучение поведения разнообразных групп живых существ дало основания полагать о наличии у них «квазиинтеллекта», благодаря которому особи обмениваются информацией о найденной пище или приближающейся опасности. При этом сама особь может не обладать достаточно развитыми умственными способностями. В науке это называется проявлением эмерджентного интеллекта. Это значит, что не обязательно все свойства, которыми обладает система, могут быть присущи ее элементам.
При прогнозировании гражданского активизма молодежи в России методом агентного имитационного моделирования необходимо учитывать факторы масштаба, характера и направленности вовлеченности в цифровые и реальные практики исследуемых объектов. Исходя из таких характеристик, могут быть выделены названные ниже метаагенты.
Лидеры общественного мнения (далее—ЛОМы). Типы агентов, обладающих существенными ресурсами для влияния на аудиторию. Данные агенты зачастую имеют несколько аккаунтов в различных социальных сетях («ВКонтакте», Facebook, Instagram, TikTok, каналы в Telegram и др.). Кроме того, как правило, у них достаточно ресурсов для привлечения дополнительной аудитории через заказ статей, контекстную рекламу, инициацию петиций и общественных движений, результаты которых могут переходить из онлайн-среды в офлайн. Данные агенты соответствуют классу «акторы» в соответствии с разработанной выше классификацией.
Контекстно обусловленные ЛОМы. Это тип пользователей, которые смогли привлечь аудиторию — прежде всего на протестных событиях, имеющих свои корни
в офлайн-среде (пример — строительство церкви в сквере в Екатеринбурге). Такие пользователи сравнительно быстро набирают популярность, но эта популярность формируется только за счет протекающих событий. Затем они либо теряют ее, либо поддерживают большей радикализацией своего контента (пример — группы районных городских активистов, критикующих властные структуры на постоянной основе, зачастую вне рамок действующего правового поля). Данные агенты также соответствуют классу «акторы» в соответствии с разработанной выше классификацией.
Вовлеченные. Пользователи социальных сетей, имеющие активную позицию, часто комментирующие новости, участвующие в обсуждениях, подписанные на множество сообществ. Зачастую осуществляют репосты новостей групп или аккаунтов ЛОМов на своих персональных страницах, участвуют в офлайн активностях. Данные агенты соответствуют классу «вовлеченные» в соответствии с разработанной выше классификацией.
Кликтивисты. Пользователи социальных сетей, имеющие активную позицию, часто комментирующие новости, участвующие в обсуждениях, подписанные на множество сообществ. Однако они лишь в редких случаях осуществляют репосты новостей групп и аккаунтов ЛОМов на своих персональных страницах, не участвуют в офлайн-активностях. Данные агенты соответствуют классу «кликтивисты» в представленной выше классификации.
Выключенные. Пользователи социальных сетей, которые в основном используют социальные сети для общения. Вместе с тем они могут быть подписаны на различные сообщества, имеющие политический окрас.
Необходимо отметить, что агенты могут перемещаться между категориями метаагентов под влиянием внешних обстоятельств. Такой переход между категориями метаагентов с соответствующим дополнением функциональности возможен при достижении пороговых значений по уровню восприятия контента и уровню вовлеченности в процесс его продвижения — эти параметры учитываются при рассмотрении алгоритмов работы агентов.
Большое количество взаимосвязей между агентами обусловлено тем, что метаагенты взаимодействуют друг с другом, принимая решения в зависимости от влияния внешних факторов. Опишем подробнее некоторые алгоритмы взаимодействия агентов:
— ЛОМ Вовлеченные
Тип связи: двусторонняя.
Влияние агента ЛОМ на вовлеченного агента очевидно, поскольку ЛОМ влияет на свою аудиторию, а активность вовлеченного агента обусловлена информацией, которая получена от ЛОМа. Обратная связь образуется, потому что вовлеченные агенты составляют аудиторию ЛОМов, благодаря чему изменяются такие параметры, как количество групп, объем аудитории и генерируемый контент. При этом дополнительным параметром является уровень гомофилии сообществ ЛОМа: данный показатель варьируется от отсутствия какой-либо модерации общения до высшей степени деспотизма, когда сообщения, генерируемые участниками сообщества, информация в которых отличается от мнения ЛОМа, удаляются, а разместившие их участники удаляются из сообщества.
— ЛОМ Кликтивисты Тип связи: двусторонняя.
Влияние агента ЛОМ на агента-кликтивиста возникает, поскольку ЛОМ формирует действия кликтивиста — он строит свою деятельность на основании полученных данных. Обратная связь создается на основании опросов и частных бесед, которые проводит ЛОМ или его представители (вовлеченные агенты) с агентами-кликтивистами. Исходя из этого, может меняться количество групп, объем аудитории и генерируемый контент.
Применение описанных моделей позволяет строить оценки распространения различной информации. Сценарное моделирование развития ситуации при разных входных данных дает возможность применять различные стратегии противодействия некоторым видам деструктивной гражданской активности молодежи или, наоборот, усиливать привлекательность тех или иных видов активности для разных категорий населения.
Реализация сценарного моделирования
Сценарное моделирование было проведено при рассмотрении нескольких вариантов входных данных. Под входными данными понимается поддержка различных видов увеличения активности ЛОМов, относящихся к разным видам гражданского активизма: протестная активность и активность, направленная на поддержание текущего государственного строя. При этом каждый вид активности также может быть представлен несколькими подвидами. Например, продвижение различных тематик социальной направленности может носить как конструктивный, так и деструктивный характер. Одной из особенностей, заложенных в сценарное моделирование, является возможность использования «скрытых» носителей повестки гражданского активизма. Так, в модель закладывались возможности формирования различных групп по интересам, целью которых является создание плотно связанного сообщества единомышленников, объединенных какой-либо тематикой, не имеющей прямого отношения к проявлениям гражданской активности, и затем «переключения» этих групп путем проведения ряда специально подготовленных и заранее спланированных мероприятий.
Два основных сценария, показавших наиболее существенное различие в результатах моделирования, описаны ниже.
Сценарий 1. Входные данные: существенная активность сил, нацеленных на деструктивное развитие гражданской активности молодежи, низкая активность провластных сил, нацеленных на конструктивное развитие гражданской активности молодежи. Результаты имитационного моделирования: активное развитие сообществ в социальных сетях, публикующих новости о необходимости изменения текущего государственного строя, законов. Вырастает количество ЛОМов и контекстно обусловленных ЛОМов, количество вовлеченных растет незначительно, в то время как количество кликтивистов существенно растет за счет групп выключенных. При этом можно предположить, что протестная активность, отраженная в социальных сетях, имеет среднюю вероятность перехода в офлайн-среду. Наиболее вероятным представляется развитие «болотного», а не «белорусского» сценария, то есть длительная подготовка протестной активности в онлайн-среде,
краткосрочный всплеск протестной активности в офлайн-среде и затем — быстрое затухание протестов. При этом всплески активности будут очень сильными.
Сценарий 2. Входные данные: средняя активность сил, нацеленных на деструктивное развитие гражданской активности молодежи, высокая активность про-властных сил, нацеленных на конструктивное развитие гражданской активности молодежи. Результаты имитационного моделирования: активное развитие сообществ в социальных сетях, публикующих новости о преимуществах политики, реализуемой государством. Вырастает количество ЛОМов, количество вовлеченных значительно увеличивается, при этом количество кликтивистов не показывает существенного роста. В то же время появляются группы, являющихся «скрытыми» протестными группами. В случае возникновения офлайн-активностей возникает большое количество контекстно обусловленных ЛОМов, но протесты имеют слабое развитие в офлайн-среде, в основном они развиваются по «хабаровскому» сценарию, когда протесты носят систематический, но слабо выраженный характер.
Заключение
В условиях усиления внешнего информационного давления и активизации внутренних внесистемных сил в современной России формируются предпосылки для реализации эффекта «волны», при котором рост протестного потенциала достигает своего максимума и актуализируется под влиянием событий-триггеров. Молодые россияне с высоким потенциалом активности и опытом координации гражданских инициатив составляют почти 40 % от численности всей российской молодежи, то есть каждый третий представитель молодого поколения не просто объединял свои усилия с другими гражданами, но и выступал в качестве драйвера реализации гражданской инициативы.
Базовым результатом реализации массового опроса является кластеризация российских пользователей социальных медиа и выделение базовых типов гражданской и политической активности, отражающих наличие у них опыта совместной с другими гражданами социально значимой деятельности. Выделенные типы были учтены в рамках осуществления агентно-ориентированного подхода при построении цифровых двойников процесса гражданской и политической активности в современной России. При этом произведенная ценностная дифференциация типов гражданской и политической активности позволила заложить в модель цифровых двойников потенциал их интеграции и дезинтеграции в условиях мобилизации посредством цифровых коммуникаций.
Результаты мультиагентного моделирования позволили сформулировать следующие выводы:
— первыми на протестную мобилизацию откликнутся «оппозиционные» акторы: с одной стороны, их доля невелика (12,6 %), вместе с тем, даже вне процесса активной мобилизации, представители данного кластера демонстрируют черты, присущие прекариату, среди которых: деструктивность, неконвенциональность, эгоцентричность;
— активность и опыт по координации гражданских инициатив «лидеров-критиков» потенциально могут на время притянуть к ним «лояльных акторов» и часть «вовлеченных» молодых россиян;
— учитывая конструктивность и конвенциональность установок большинства представителей кластеров «лояльных акторов» и «вовлеченных», такие массовые протесты будут иметь «мирный» и затяжной характер (как в Хабаровске или Республике Беларусь летом-осенью 2020 г.);
— на фоне «мирного» протеста осложняется противодействие радикальным деструктивным действиям, в информационном освещении настроенные радикально мимикрируют под конвенционалов;
— резервом протестной мобилизации также являются «кликтивисты», ведомые и легко вовлекаемые «оппозиционными акторами» и/или «вовлеченными».
Значимым результатом исследования является синтез подходов и методов традиционной политической социологии и технологий построения цифровых двойников процесса гражданской и политической активности в современной России для сцени-рования и прогнозирования масштаба, направленности, конвенциональности деятельности коллективных акторов в условиях их мобилизации посредством цифровых коммуникаций. В работе построена модель взаимодействия цифровых двойников акторов, выделенных на основе массового опроса и обладающих мобилизационным потенциалом в отношении пользователей социальных медиа, вовлеченных в информационные потоки гражданской и политической активности. Установлено, что масштаб, направленность и конвенциональность деятельности коллективных акторов в условиях их мобилизации посредством цифровых коммуникаций зависят от способности агентов (лидеров общественного мнения, контекстно обусловленных лидеров общественного мнения, вовлеченных и др.) меняться ролями и средами обеспечивать тем самым силу «слабых связей». Из разнообразных вариантов таких обменов формируются конкретные сценарии конверсии гражданской активности в политическое участие, цифрового поведения в реальные практики.
Список литературы (References)
Абрамов В. И. Совершенствование политики государственных закупок в развитии наукоградов: агент-ориентированное моделирование и сценарный анализ // Актуальные проблемы экономики и права. 2018. Т. 12. № 1. С. 5—18. http://dx.doi. org/10.21202/1993-047X.12.2018.1.5-18.
Abramov V. I. (2018) Improving the Policy of Public Procurements for Development of Science Cities: Agent-Oriented Modeling and Scenario Analysis. Actual Problems of Economics and Law. Vol. 12. No. 1. P. 5—18. http://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.12.2018.1.5-18 (In Russ.)
Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Карзубов Д. Н. Цифровые сообщества гражданских и политических активистов в России: интегрированность, управление и мобилизационный потенциал // Вестник Московского государственного областного университета. 2020. № 4. С. 3—27. https://dx.doi.org/10.18384/ 2224-0209-2020-4-1043.
Brodovskaya E. V., Dombrovskaya A. Y., Karzubov D. N. (2020) Digital Communities of Civil and Political Activists in Russia: Integration, Governance and Mobilization Potential. Bulletin of the Moscow Region State University. No. 4. P. 3—27. https:// dx.doi.org/10.18384/2224-0209-2020-4-1043 (In Russ.)
Бродовская Е. В., Пырма Р. В., Домбровская А. Ю. Гражданский активизм молодежи России: структура ролей, факторы формирования установок, триггеры роста про-тестного потенциала // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2020. Т. 10. № 6. С. 39—48.
Brodovskaya E. V., Pyrma R. V., Dombrovskaya A. Yu. (2020) Civil Activism of Youth in Russia: The Structure of Roles, the Formation of Attitudes Factors, Triggers of Protest Potential Growth. Humanities and Social Sciences. Bulletin of the Financial University. Vol. 10. No. 6. P. 39—48. (In Russ.)
Домбровская А. Ю. Гражданский активизм молодежи в современной России: особенности проявления в онлайне- и офлайн-средах // Власть. 2020. № 2. С. 51—58. https://doi.org/10.31171/vlast.v28i2.7134.
Dombrovskaya A. Y. (2020) Civil Activism of Youth in Modern Russia: Features of its Manifestation in Online and Offline Environments. The Authority. Vol. 28. No. 2. P. 51— 58. https://doi.org/10.31171/vlast.v28i2.7134 (In Russ.)
Домбровская А. Ю., Бродовская Е. В. Особенности вовлеченности российской молодежи в информационные потоки гражданского и политического активизма: результаты автоматизированной социально-медийной аналитики // Гражданин. Выборы. Власть. 2020. № 4. С. 48—67.
Brodovskaya E. V., Dombrovskaya A. Yu. (2020) Peculiarities of the Involvement of Russian Youth in the Information Flows of the Civil and Political Activism: Results of Automated Social and Media Analytics. Citizen. Elections. Power. No. 4. P. 48—67. (In Russ.)
Какабадзе Ш. Ш., Зайцев Д. Г., Звягина Н. А., Карастелев В. Е. Институт гражданского участия: проверка деятельностью субъектов. // Полис. Политические исследования. 2011. № 3. С. 88—108.
Kakabadze Sh. Sh., Zaytzev D. G., Zvyagina D. G., Karastelyov V. G. (2011) The Institution of Civil Participation: Checking up by the Entities Activity. Polis. Political Studies. No. 3. P. 88—108. (In Russ.)
Ксенофонтов Д. М. Сценарное моделирование эпидемиологических эффектов экономической политики // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2020. № 18. С. 542—565.
Ksenofontov D. M. (2020) Scenario Modeling of the Epidemiological Effects of Economic Policy. Institute for Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences Scientific Proceedings. No. 18. P. 542—565. (In Russ.)
Лаврикова А. А. Стратегии политического участия в контексте регулирования взаимодействий в системе «Власть—общество» // Известия ТулГУ. Гуманитарные науки. 2016. № 4. С. 28—35.
Lavrikova A. A. (2016) Strategies for Political Participation in the Context of Regulating Interactions in the «Power—Society» System. Bulletin of TulSU. Humanitarian sciences. No. 4. P. 28—35. (In Russ.)
Никовская Л. И., Скалабан И. А. Гражданское участие: особенности дискурса и тенденции реального развития // Полис. Политические исследования. 2017. № 6. С. 43—60. https://doi.org/10.17976/jpps/2017.06.04.
Nikovskaya L. I., Skalaban I. A. (2017) Civic Participation: Features of Discourse and Actual Trends of Development. Polis. Political Studies. No. 6. P. 43 60. https:// doi.org/10.17976/jpps/2017.06.04 (In Russ.)
Петухов В. В. Гражданское общество и гражданское участие // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2012. № 1. С. 23—26. Petukhov V. V. (2012) Civil Society and Civic Participation. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 1. P. 23—26. (In Russ.)
Писарева О. М. Вопросы адаптации математического инструментария сценарного моделирования в цифровой среде многоуровневого стратегического управления // Управленческие науки. 2019. № 3. С. 17—27. https://doi.org/ 10.26794/2304-022X-2019-9-3-17-27.
Pisareva O. M. (2019) Adaptation of Mathematical Tools for Scenario Modeling in a Digital Environment of Multilevel Strategic Management. Management Sciences. No. 3. P. 17—27. https://doi.org/10.26794/2304-022X-2019-9-3-17-27 (In Russ.)
Русина А. Н., Карпычева О. В. Моделирование сценарных условий прогнозирования кадровой потребности экономики региона // Экономика труда. 2017. Т. 4. № 4. С. 309—322. http://doi.org/10.18334/et.4.4.38469. Rusina A. N., Karpycheva O. V. (2017) Modeling of Scenario Conditions for Forecasting the Personnel Needs of the Region's Economy. Labor Economics. Vol. 4. No. 4. P. 309— 322. http://doi.org/10.18334/et.4A38469 (In Russ.)
Anduiza E., Cantijoch M., Gallego A. (2009) Political Participation and the Internet. A Field Essay. Information, Communication and Society. Vol. 12. No 6. P. 860—878. https://doi.org/10.1080/13691180802282720.
Brian M. (2007) Activism, Social and Political: In: Anderson G. L., Herr K. G. (eds.) Encyclopedia of Activism and Social Justice. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. P. 19—27.
Cabrera N. L., Matias C. E., Montoya R. (2017) Activism or Slacktivism? The Potential and Pitfalls of Social Media in Contemporary Student Activism. Journal of Diversity in Higher Education. Vol. 10. No. 4. P. 400—415. https://doi.org/10.1037/dhe0000061.
Chadwick A. (2013) The Hybrid Media System. Politics and Power. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof: oso/9780199759477.001.0001.
Deric Sh. (2011) Political Sociology: Oppression, Resistance, and the State. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
Douglas M. (1986) How Institutions Think. New York, NY: Syracuse University Press.
Earl J., Maher T. V., Elliott T. (2017) Youth, Activism, and Social Movements. Sociology Compass. Vol. 11. No. 4. https://doi.org/10.1111/soc4.12465.
Emirbayer M., Goodwin J. (1994) Network Analysis, Culture and the Problem of Agency. American Journal of Sociology. Vol. 99. No. 6. P. 1411—1454.
Garrett R. K. (2006) Protest in an Information Society: A Review of Literature on Social Movements and New Icts. Information, Communication & Society. Vol. 9. No. 2. P. 202—224. https://doi.org/10.1080/13691180600630773.
Hoffer E. (2011) The True Believer: Thoughts on the Nature of Mass Movements. New York, NY: Harper Collins.
Knoke D. (1990) Political Networks. The Structural Perspective. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Marsh D. (ed.) (1998) Comparing Policy Networks. Milton Keynes, UK: Open University Press.
Milosevic-Dordevic J.S., Zezelj I. L. (2017) Civic Activism Online: Making Young People Dormant or More Active in Real Life? Computers in Human Behavior. Vol. 70. P. 113— 118. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.12.070.
Rhodes R. A.W. (1995) The Institutional Approach. In: Marsh D., Stoker G. (eds.) Theories and Methods in Political Science. London, UK: Macmillan. P. 42—57.
Scott J., Marshall G. (2009) «Social movements»: A Dictionary of Sociology. Oxford, UK: Oxford University Press.
Scott R. (2008) Institutions and Organizations. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
Tuzhilin A., Adomavicius G. (2005) Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State of the Art and Possible Extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Vol. 17. No. 6. P. 734—749. https:// doi.org/10.1109/TKDE.2005.99.
