CC BY
13
УДК 32.019.51
КРОСС-СЕТЕВОЙ ФАКТОР ПОЛИТИЧЕСКОГО ДИСКУРСА ВИРТУАЛЬНЫХ СООБЩЕСТВ*
Д. С. Мартьянов
Санкт-Петербургский государственный университет,
Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9 Г. В. Лукьянова
Санкт-Петербургский государственный университет,
Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9
В статье рассматриваются вопросы трансформации онлайновой коммуникации в связи с переходом от платформ, основанных на технологии Веб 2.0, к «невебовским» платформам. Рассматривается феномен «смерти Веба» и динамика тенденций развития онлайновой коммуникации. В качестве кейса для эмпирического исследования выбран дискурс политизированных виртуальных сообществ социальной сети «ВКонтакте» и мессендже-ра Telegram в условиях специальной военной операции (СВО). Авторы анализируют технологические аспекты трансформации онлайновых медиа и фактор кибербалканизации. Основываясь на теории М. Маклюэна, авторы выделяют медийный, институциональный, аудиторный, сообщественный и дискурсивный факторы формирования интернет-коммуникации как компоненты анализа кросс-сетевого влияния на интернет-дискурс. Медийный фактор связан с технологией медиа, институциональный дискурс задает контекст «правил коммуникации», аудиторный фактор связан с социально-демографической спецификой потребления интернет-контента, сообщественный фактор предполагает выбор гомогенного или гетерогенного типа коммуникации, дискурсивный — определяет идеологические рамки обсуждений политических вопросов. Авторы применяют анализ лексического разнообразия и кластерный анализ для сообществ «ВКонтакте» и Telegram. Продемонстрировано большее лексическое разнообразие социальной сети «ВКонтакте». Выявлены особенности политической коммуникации на данных платформах в условиях СВО. Выделены тематически противопоставленные кластеры интернет-дискурса. Сделаны предположения о факторах кластерного распределения. Произведен дискурс-анализ комментариев более ста виртуальных сообществ и сделаны выводы о гомогенности и диалогичности дискурса, идентичности аудитории виртуальных сообществ. Выявлена специфика идентификации политических «врагов» в контексте кросс-платформенного анализа. Сделаны выводы о перспективах исследований по данной теме.
Ключевые слова: виртуальные сообщества, политический дискурс, социальные сети, мессенджеры, социальные медиа, публичная сфера, эхокамера, специальная военная операция.
* Исследование выполнено в рамках проекта № 122101100040-8 «Особенности современного политического дискурса и механизмы взаимодействия в виртуальных сообществах ВКонтакте и Telegram», реализуемого в Институте научной информации по общественным наукам РАН по итогам отбора научных проектов, поддержанных Министерством науки и высшего образования РФ и Экспертным институтом социальных исследований.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2023
https://doi.org/10.21638/spbu23.2023.207
ГАЛАКТИКА «ИНТЕРНЕТОВ»
Старого интернета, существовавшего на стыке настоящего и прошлого веков, уже не существует. Единое сетевое пространство, воплощавшее в себе торжество глобализации, в настоящий момент все больше напоминает лоскутное одеяло, сегментированное в правовом, идеологическом [Martyanov, Bykov, 2017], геополитическом [Cattaruzza et al., 2016; Van Alstyne, Brynjolfsson, 2005; Williams, 2007], культурно-языковом [Мартьянов, 2013a], технологическом и т. п. измерениях. Запущенное легкой оговоркой Дж. Буша-младшего словечко «интернеты» все более емко отражает суть происходящего. На фоне устоявшихся в научной литературе мифов о пришествии Веба 3.0 стала очевидной все меньшая связь интернета с браузерами, поисковиками с их традиционном функционалом, которые и ассоциировались со словом «веб». В 1997 г культовый журнал "Wired" декларировал «радикальное будущее медиа за пределами Интернета», а в 2010 г уже констатировал очевидный факт — «Веб мертв. Да здравствует интернет!».
Веб 2.0 получил совершенное иное продолжение, нежели предрекали (и по инерции продолжают это делать) идеологи Веб 3.0. И хотя оно не имеет прямого отношения непосредственно к «вебу», тенденция следует именно по вектору, заложенному пресловутым «2.0». «Закрытые силосные башни» контента — определение социальных сетей от «отца веба» Т. Бернерса-Ли [Berners-Lee, 2010] — в еще большей степени стали символом за пределами всемирной паутины — в специализированных программах (в первую очередь в приложениях), которые способствовали дальнейшей фрагментации глобальной сети.
Технологические изменения наслаиваются на аспекты, связанные с вопросами регулирования интернета. В западной научной литературе разграничение полномочий по регулированию тесно связано с концептами «сплинтернет» и «кибербалканизация». Они оформляют то, что мы назовем «институциональным фреймом» коммуникации и о чем расскажем ниже. Использование концепта «кибербалканизация» характерно для научных работ в последние 15 лет. В середине 2000-х годов этот термин использовался в научных статьях для обозначения сетевой сегрегации или атомизации — коммуникативного обособления отдельных групп от других [Van Alstyne, Brynjolfsson, 2005; Williams, 2007]. Современное понимание кибербалканизации связано с управлением интернетом. Главным образом обращается внимание на проблемы и перспективы глобальной политической сегрегации интернета в связи с возросшей ролью национальных государств в регулировании онлайновой коммуникации [Cattaruzza et al., 2016].
Процесс кибербалканизации далек от завершения. Напротив, он обнаруживает новые измерения. В этом контексте все более значимым становится платформенное разделение киберпространства.
ПЛАТФОРМА ЕСТЬ СООБЩЕНИЕ
Если для веба, созданного Бернерсом-Ли, была характерна относительно недолгая жизнь маленьких «немассовых» по сегодняшним меркам сайтов, успешно сосуществовавших друг с другом, то уже Веб 2.0 подарил напряжен_ 245
ПОЛИТЭКС 2023. Том 19, № 2
ную конкуренцию настоящих сетевых «империалистов» — социальных сетей и подобных им платформ. Выход за пределы браузера, бывшего универсальным и объединяющим технологическим средством, «спрятал» интернет в пространство мессенджеров — среду, структурированную по другим принципам и требующую иной маршрутизации. Очевидна как смена пространства, так и трансформация технических средств, формирующих его. Ключевым элементом анализа в связи с этим должна выступить сама платформа, соединяющая технологический и пространственный компоненты.
Фактор платформы оказывается заметным на целом ряде уровней: собственно медийном (по принципу Medium is the message), институциональном (предполагающем включенность данного сегмента киберпространства в формируемые законами и устоявшимися нормами «правила игры»), аудиторном (воплощающемся в весьма специфической, отличной от других аудитории — как пользователей в целом, так и активных, формирующих контент участников), сообщественном (предполагающем конкретные практики коллективной коммуникации, ориентированные либо на одностороннее воздействие с элементами одобрения и неодобрения, либо на делиберативные практики), дискурсивном (воплощающемся в доминировании того или иного дискурса). Отдельный фактор, который оказывает влияние на формирование ресурса, но далеко не всегда обусловлен самой платформой, — это собственно фактор конкретного медиаиздания, деятельность которого может носить межплатформенный, трансмедийный характер.
МЕДИЙНЫЙ ФАКТОР
Тема влияния формата медиа на его содержание была выражена в классической формуле М. Маклюэна «Средство есть сообщение». Приводя в качестве нетривиального примера электрический свет, Маклюэн отмечает, что «именно средство коммуникации определяет и контролирует масштабы и форму человеческой ассоциации и человеческого действия» [Маклюэн, 2003, с. 12]. Электрический свет упраздняет «временные и пространственные факторы человеческой ассоциации, создавая глубинное вовлечение точно так же, как это делают радио, телеграф, телефон и телевидение» [Маклюэн, 2003, с. 12]. Выделение такого фундаментального фактора, как средство коммуникации, в ключевую переменную в наши дни является общеобязательным. Скорость трансформации медиа иллюстрируется непредсказуемостью вектора их развития, что было характерно для перехода от одной эпохи интернета к другой.
В свое время эпоха Веб 2.0 очень ярко проиллюстрировала перемены в интернет-коммуникации, которые перекликались с идеей Маклюэна об устной, печатной и «электрической» культурах. Появление сервисов вроде YouTube трансформировало интернет из требующего максимального внимания «холодного» медиа (по определению Маклюэна) в превращающее пользователя в более пассивного «зрителя» «горячее» медиа.
Существенные сдвиги произошли и в самих текстовых медиа. Разница между «закрытыми» «социальными сетями» и сравнительно «открытым»
Twitter* подчеркивалась еще Т. Бернерсом-Ли. Однако при этом текстовый Twitter* в гораздо большей степени способствовал детекстуализации интернета, переходу от лонгридов к коротким сообщениям, зачастую наполненным эмоциями и лишенным глубокого объяснения, выступая в роли более «холодного» медиа. Наши прежние исследования интернета показали, что такой стиль общения, в значительной степени передавшийся общению в мессенджерах, распространился и на сайты «довебдванольного» формата [Мартьянов, 2013b].
Многообразие интернет-платформ, использующих совершенно разные технологии, требует более пристального рассмотрения того, как меняются отдельные параметры коммуникации в зависимости от той среды, которая формируется этими платформами.
ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЙ ФАКТОР
Помимо сугубо технологических аспектов многомиллионные по аудитории платформы тесно связаны и с институциональной средой, в которой они выступают и как объект, и как субъект воздействия.
Обычно статус интернет-платформ как субъектов институционального конструирования рассматривается сквозь призму «дилеммы модератора» [Мартьянов, Мартьянова, 2019]. Модератор, обладающий легитимным правом исключения из коммуникации тех, кого он маркирует как нарушителей, является частным лицом либо представителем частной структуры, но при этому он имеет право регулировать свободу высказываний. Статус регулятора публичной сферы оспаривается как в рамках общественного обсуждения, научной дискуссии [Langvardt, 2018], так и в политической практике. Причиной этому в первую очередь является не столько сам факт регулирования коммуникации, сколько возможность селективной модерации. Достаточно ярким примером последней является Дональд Трамп, который сам в 2017 г. забанил в своем аккаунте семь пользователей Twitter*, но был вынужден их разблокировать через год в соответствии с решением суда, поскольку хотя страница и была его личной, но он занимался на ней публичной политической деятельностью. Хорошо известно и продолжение истории, связанное с событиями вокруг «штурма Капитолия», в результате которых сам президент был забанен не только в Twitter*, но и в целом ряде других ресурсов.
Существует довольно большое количество примеров, когда частные интернет-платформы вступали в борьбу за «сетевой суверенитет» как с государственными деятелями, так и с целыми странами. Одним из уже классических примеров является противостояние компании Google и китайских властей. Ключевым в этой истории стал 2010 г., когда Google отказался продолжать цензурировать результаты поиска, в результате чего компании пришлось уйти с китайского рынка. Резонансным вышло и противостояние российских властей и мессен-джера Telegram в 2018 г., произошедшее также в связи с невозможностью согласовать единые «правила игры».
* Заблокирован Роскомнадзором на территории РФ.
Институциональный фактор оказывает существенное влияние на другие аспекты коммуникации, поскольку он не только определяет поведение пользователей, но и ограничивает отдельные группы и ресурсы, что часто связано с политическими и идеологическими причинами. В свою очередь это оказывает влияние на формирование дискурса и аудитории платформы.
АУДИТОРИАЛЬНЫЙ ФАКТОР
В 2018 г в результате исследования, в котором мы использовали факторный анализ для интерпретации данных полученных в результате социологического опроса 2518 студентов, нами было выявлено четыре фактора, касающихся использования ими различных интернет-платформ [Martyanov, Lukyanova, Lagu-tin, 2019].
Оставляя за рамками сам факт того, что действительно аудитории даже таких казалось бы близких по функционалу ресурсов, как классические социальные сети, могут очень сильно отличаться друг от друга, обратим внимание на то, что эти аудитории будут различаться не только по базовым социально-демографическим показателям, но и по выраженности тех или иных политических взглядов и моделей политического поведения.
СООБЩЕСТВЕННЫЙ ФАКТОР
Если фактор аудитории связан с параметрами составляющих ее индивидов, то сообщественный фактор характеризует коммуникативные практики, которые сложились в той или иной группе. Крайними выражениями этих коммуникативных практик будут выступать «публика» и «сообщество» или, как бы сказал Ф. Тённис, gesellschaft и gemeinschaft. Если для «публик» более характерна рациональная («городская») коммуникация и гетерогенность, то для сообще-ственной (или общинной) коммуникации характерны гомогенность и эмоциональность. Прообразом этих моделей коммуникации в современных теориях являются концепции публичной сферы Ю. Хабермаса [Habermas, 1991] и эхо-камеры К. Санстейна [Sunstein, 2009].
ДИСКУРСИВНЫЙ ФАКТОР
В недавнем нашем исследовании мы выявили [Lukyanova, Martyanov, Volko-va, 2022], что фактор паблика (т. е. формируемые на разных платформах одной и той же «редакцией» повестка дня и содержание) может оказывать более заметное влияние, чем фактор платформы. Так, по результатам кластерного анализа комментариев вигилантских сообществ и каналов «ВКонтакте» и YouTube у медиа «СтопХам» и «Сорок сороков» был обнаружен схожий дискурс, в то время как у ряда других медиа фактор платформы оказывал более существенное воздействие.
Разумеется, принципиальная разница между подачей материалов во «ВКонтакте» и на YouTube сказывается и на содержании, что может искажать данные.
В связи с этим в настоящем исследовании был проведен как кластерный анализ постов медиа, так и дискурс-анализ комментариев с целью выявления степени лояльности аудитории, ее гомогенности и ряда других параметров с учетом разных платформ.
ДИЗАЙН ИССЛЕДОВАНИЯ
Выборка включила три блока сообществ в социальной сети «ВКонтакте» и мессенджера Telegram. В нее попали только наиболее популярные открытые сообщества, предоставляющие возможность комментировать публикуемые посты. Объем выборки определялся факторами распространенности каналов и сообществ на анализируемых платформах. Первый блок составили 30 сообществ медиаресурсов: пять из них представляют наиболее популярные ме-диасообщества сети «ВКонтакте», выбранные из категории «СМИ» — государственный телеканал, информационное агентство, сообщество ведущей газеты и два онлайновых СМИ (российское и зарубежное). Еще пять представляют наиболее популярные сообщества Telegram, полученные при помощи сервиса tgstat.ru. Для усиления сравнительного компонента было выбрано по десять сообществ «ВКонтакте» и Telegram, представляющих наиболее популярные медиа — пять на основе популярных сообществ «ВКонтакте» и пять на основе популярных медиасообществ Telegram.
Второй блок составили 50 сообществ политических акторов. Десять из них — сообщества органов государственной власти (по два «ВКонтакте» и Telegram и по три сообщества, дублирующихся на этих платформах), которые редко оставляют возможность обратной связи. Пятнадцать сообществ представляют индивидуальные политические акторы («лидеры») — государственные деятели, публичные политики и «лидеры мнений» (два — «ВКонтакте», три — Telegram, десять «пересекающихся» сообществ). Пятнадцать сообществ представляют политические партии. Поскольку в Telegram политические партии редко представляют возможность комментирования, то пропорция представленности сильно искажена: пять партий «ВКонтакте», две — в Telegram и восемь пересекающихся сообществ. Еще десять сообществ представляют непересекающиеся неофициальные политические сообщества, представляющие спектр идеологических групп (по пять на каждой платформе).
Третий блок представляют непересекающиеся сообщества, посвященные главной теме 2022 г. — специальной военной операции. По ключевым словам были отобраны наиболее популярные сообщества «ВКонтакте» (15 единиц) и Telegram (15 единиц).
Общая выборка составила 110 сообществ1. Однако в процессе работы над исследованием ряд сообществ удалил ранее оставленные комментарии,
1 vk.com/mid; vk.com/spravo_ross; vk.com/mchs_russia; vk.com/er_ru; vk.com/drugoross;
vk.com/kprf; vk.com/party.newpeople ; vk.com/vladimir_vladimirovichp; vk.com/miheevpolitolog; vk.com/evgeniy_roizman; vk.com/azarovlife; vk.com/club15175514; vk.com/club21758; vk.com/ rus_eco; vk.com/strana_rus; vk.com/club60940385; vk.com/russiatv; vk.com/ria; vk.com/kpru;
часть сообществ была заблокирована на территории Российской Федерации либо возникли другие обстоятельства, сделавшие невозможным сбор данных. В связи с этим «стройность» выборочной совокупности была нарушена. Дискурс-анализ комментариев был произведен только по 105 сообществам. Машинный анализ — по 97 сообществам. Временной диапазон исследования — с 1 января 2022 г. по 30 ноября 2022 г. Собранные данные составили корпусы постов и комментариев политизированных сообществ.
АНАЛИЗ ПОСТОВ СООБЩЕСТВ
Прежде чем рассмотреть дискурсивные характеристики аудиторий «ВКон-такте» и Telegram, необходимо выявить особенности фактора медиаизданий. Для этого мы произвели частотный анализ текста постов всех сообществ, вошедших в выборку (рис. 1).
Дискурсивное пространство виртуальных политизированных сообществ во многом строится вокруг конфликта России и Украины. Примечательно, что рядом с ними расположилось сочетание слов «весь», «год», «время» и «страна». Единственными главами государств, наиболее часто упоминаемыми в публикациях, ожидаемо, стали президенты России и Украины. Среди других участников, вовлеченных в конфликт, выделяются «США», «Германия», «Запад», «Европа» и «Китай».
В дискурсивном поле присутствует оппозиции «русский — украинский», а также «наш — ваш» с количественным преобладанием «наш», что может служить признаком конфронтационного дискурса и индикатором поляризации общественного мнения.
Контекст источника данных (по большей части новостные посты в телеграм-каналах и на платформе «ВКонтакте») подразумевает документальный стиль
vk.com/izvestia; vk.com/lentaru; vk.com/xinhuanews; vk.com/glavnovosti18; vk.com/latests_news; vk.com/poslednovostii; vk.com/novostnaya_lenta_vk; vk.com/sof_ru; vk.com/russia_desant; vk.com/ ombuds_war; vk.com/coldwar20; vk.com/trimv; vk.com/3mvru; vk.com/infowarfare; vk.com/anti-maydaninfo; vk.com/info_war_antimrakobesie; vk.com/public211239924; vk.com/public212459013; vk.com/evgenyponasenkov; vk.com/anatolijsharij; vk.com/club118104170; vk.com/mercenary_tactics; vk.com/duma; vk.com/liberal_democratic_party; vk.com/o.a.kuvshinnikov; vk.com/nstarikov_club; vk.com/1tv; vk.com/rbc; vk.com/tsargradtv; vk.com/rt_russian; vk.com/lentach; vk.com/mlkhaz-in; vk.com/minkultury_rf; vk.com/onfront; vk.com/lpr_vk?ysclid=l8p0gpmlqf374098585; vk.com/ partrost; vk.com/limarenko_official; vk.com/gennadiy_zyuganov; vk.com/readovkanews; vk.com/ toportg; vk.com/kommersant; vk.com/tvduma; vk.com/nws_ru; t.me/+Vi2Qfhp6fbNhZDNi; t.me/ nemorgenshtern; t.me/+7W2WZ9ZFhapmMTRi; t.me/+3ZqKVSCAiUplZWU6 ; t.me/Ateobreaking; t.me/ru2ch_news; t.me/vlast_Zh; t.me/megabitch; t.me/alfatg; t.me/etosher; t.me/SakharovChannel; t.me/RKadyrov_95; t.me/nevzorovtv; t.me/RVvoenkor; t.me/boris_rozhin; t.me/slvn_pomet; t.me/ bazhenovteam; t.me/orda_mordora; t.me/golosmordora; t.me/rusich_army; t.me/souzmaterey; t.me/ mpartisans; t.me/zubleo; t.me/stopwar2022inua; t.me/warfakes; t.me/SBelkovskiy; t.me/MarkFeygin; t.me/duma_gov_ru; t.me/ldpr_party; t.me/KuvshinnikovLive; t.me/nstarikovru; t.me/news_1tv; t.me/ rbc_news; t.me/tsargradtv; t.me/rt_russian; t.me/oldlentach; t.me/s/khazinml; t.me/s/mincultrussia; t.me/onf_front; t.me/s/libertarian_party; t.me/rostpart; t.me/limarenko_official; t.me/s/zyuganov; t.me/readovkanews; t.me/+Equp8t--7Uc0YTcy; t.me/kommersant; t.me/dumatv; t.me/nwsru
ждать нужно
дсмбасс ф£гь связь
..и таи сипа
видеть почему
ВЗЯТЬ
вместе кроме авшпя
понимать решать
писать
помощь вопрос военный самый.
каждый результат
находиться -о «
оказываться . fits § российский I I | 1|
место однако
день CR заявлять ^
организация - »
сообщать vj реВЯЬк HaU#_5
весь о
дело
t
ш ф
s
мир||1 i ^»xll«'
I
¡к
в
запад гермамия
£ |
!
дом
итог 6а»
ИДТИ европа
база идея
цель
ответ
ПЮ1
страна время
слово
часть сшг1& НОВЫЙ
город русскии именно считать оставаться большой
roflQ_gJi
^ о о
S*!«. ыр §■
£ 5 8g g. g
СО t <8 .=
Is i® ; •? m ¿9- g. S
° s
t £
CD О
fi 1 8 I
® г
эг
s
Ш
о
образ либо
просто
регион
называть Москва лицо число нид давать машина отмечать помогать ч ранее думать \ начинать ,ыс власть данные
получать Начина рассказывать
происходить всу
женщина компания хотеть
то«о государство подробно
должный „,
например ситуация
Рис. 1. Облако слов проанализированных постов сообществ «ВКонтакте» и Telegram
изложения, что подчеркивается использованием глаголов «рассказывать», «сообщать», «отмечать», «заявлять», «говорить».
В дискурсивном пространстве доминирует милитаристский дискурс, маркерами которого являются средства описания военных действий: «военный», «помощь», «план», «удар», «война», «сторона», «солдат», «мир», «группа», «взять», «победа», «цель», «противник», «сила», «база», «бой», «часть», «Донбасс», «ВСУ», «нацист». Необходимо отметить и подвижность дискурса политизированных сообществ: от информационных сообщений он эволюционирует к убеждающим, направленным на пробуждение эмоционального сопереживания пострадавшим через описание ужасов войны: «дом», «удар», «женщина», «улица», «город», «фото», «видео», «простой», «житель», «ребенок», «потеря», таким образом формируя у аудитории сочувствие к «простым» людям.
Стоит отметить, что преобладание именно слов военного контекста может указывать не только на то, что тема является центральной в дискурсивном поле, но и на очевидную близость сообществ в выборе лексических средств выражения.
Лексическое разнообразие. Одним из маркеров сложности текста считается его лексическое разнообразие (коэффициент ТТЯ), что означает «вариа-
тивность, богатство, многообразие, диапазон словарного запаса, реализуемого в тексте» [Казачкова, Галимова, 2021].
Таблица. 1. Лексическое разнообразие политизированных сообществ «ВКонтакте» и Telegram
Сообщество Vk TTR Сообщество Tg TTR
ruseco 0,88 zubleo 0,66
sofru 0,83 rostpart 0,63
miheevpolitolog 0,75 libertarian 0,59
partrost 0,70 piratepartyru 0,52
coldwar20 0,66 onffront 0,49
vladimirvladimirovichp 0,60 dumatv 0,47
duma 0,55 zyuganov 0,47
rusmaximalist 0,51 sovfedofficial 0,43
onfront 0,51 ldpr 0,43
tvduma 0,50 stopwar2022inua 0,43
Сравнивая значения коэффициента TTR политизированных сообществ «ВКонтакте» и Telegram, необходимо отметить, что разнообразие используемой в сообществах «ВКонтакте» лексики выше, чем в Telegram, хотя именно Telegram ориентирован в первую очередь на передачу текстовой информации (табл. 1). Подобные результаты можно объяснить, с одной стороны, тем, что коэффициент TTR чувствителен к длине текстов (и, как правило, посты в Telegram длиннее публикаций в «ВКонтакте», что снижает значение коэффициента). С другой стороны, полученные результаты могут служить косвенным показателем единства дискурсивного пространства в выборе лексических форм, но с вариациями в артикулируемой политической позиции.
Кластерный анализ. В первую очередь, обращают на себя внимание два максимально дистанцированных друг от друга кластера (рис. 2). В первый вошли сообщества «РБК» и «Коммерсант», представленные на обеих платформах, а также «Комсомольская правда» («ВКонтакте») и сообщество «Экономика, политика, общество, управление. Форум Школы экспертов» («ВКонтакте»). Во втором кластере находятся «Readovka» («ВКонтакте» и Telegram) и сообщества в Telegram «Царьград», «RT» и «Colonelcassad». Подобное разделение во многом можно объяснить тематикой публикуемых материалов.
В одних фокус смещен на проведение СВО, в других — на темы, связанные с экономикой и политикой в целом. В то же время можно предположить, что подобное разделение обусловлено в том числе и платформенным фактором. Например, сообщество телеканала «Царьград» («ВКонтакте») не только не попало в один кластер с его версией в Telegram, но и предельно отдалено от него. Подобную разделенность изначально «пересекающихся» сообществ можно заметить и у сообществ «Топор», «NEWs.ru/Новости», «Первый канал». При этом
Рис. 2. Кластерный анализ постов сообществ «ВКонтакте» и Telegram
в остальных случаях попавшие в выборочную совокупность парные сообщества остаются вместе, т. е. содержание публикаций в них не различается.
Можно выделить еще один кластер, который составляют несколько подгрупп, ориентированных на освещение событий на Украине и занимающих про-российскую позицию:
— «War News Military НОВОСТИ Война Украина ДНР ЛНР», «Юрий Подоляка, Михаил Онуфриенко резервный канал», «Третья мировая война» и сообщество Николая Старикова, представленные во «ВКонтакте»;
— Новостные агрегаторы в Telegram — «Ateobreaking», «Ньюсач/Двач», «NEWs.ru/Новости»;
— Сообщество Николая Старикова, «Голос Мордора», «Операция Z: Военкоры Русской Весны» в Telegram;
— «Война на Украине. Новости ДНР, ЛНР. Антимайдан», «Другая Россия», «Информационная война/Антимракобесие» во «ВКонтакте».
Политизированные сообщества, такие как «Анатолий Шарий | Новости | Украина | Sharij.net» («ВКонтакте»), «Соловьиный помёт» (Telegram), «Нет войне» (Telegram), занимающие проукраинскую позицию, образовывают отдельный кластер. Примечательно, что в этот же кластер попадает телеграм-канал Маргариты Симонян, что сигнализирует о схожести выбора лексических средств для обличения противников. Отдельную группу составляют сообщества Либертарианской партии РФ (Telegram, «ВКонтакте»), Пиратской партии (Telegram), сообщество радикальных социалистов «Максималист» («ВКонтакте»), общественного деятеля Л. Зубанова (« Зубанов Нетвойне», Telegram), а также «Холодная война 2.0» («ВКонтакте»).
Необходимо отметить, что если для медиа тема СВО является стержневой и формирует основу их дискурса, то «институциональные» и «персонализированные» сообщества публичных политиков образуют иное дискурсивное пространство. Близость дискурсов демонстрируют оба сообщества Губернатора Вологодской области О. А. Кувшинникова, ВК-сообщество «Единая Россия» и официальный телеграм-канал Минэкономразвития РФ. Необходимо отметить и плотное расположение большинства сообществ, транслирующих официальный политический дискурс:
— Органов государственной власти, таких как Росмолодежь, МЧС РФ, Совет Федерации, Государственная Дума, ОНФ;
— Политических партий — Партия «Новые люди», ЛДПР.
— Индивидуальных политических акторов: А. Ю. Дрозденко, Г А. Зюганов.
ДИСКУРС-АНАЛИЗ КОММЕНТАРИЕВ
Дискурс-анализ комментариев проводился «вручную». Для этого были отобраны имеющие разную тематику посты с наибольшим количеством комментариев за 2022 г., после чего в каждом из них была закодирована по ряду критериев информация о ходе дискуссии в комментариях. Для анализа использовались первые 100 комментариев (либо все комментарии, если их было меньше 100). Каждую дискуссию кодировали как минимум три эксперта, после чего их оценки сводились в общую таблицу.
В число критериев, по которым оценивались сообщества, вошли: гомогенность сообщества, легитимация объекта обсуждения, диалогичность дискурса, поддержка администрации сообщества, критерии групповой идентичности, общая оценка дискурса сообщества, тематики обсуждения и другие.
Соотнесение результатов кластерного анализа с результатами дискурс-анализа не выявило каких-либо заметных тенденций, которые бы подтверждали разрыв или сближение в содержании новостного дискурса сообществ с дискурсом комментаторов. Однако это может быть объяснено тем, что качественный «ручной» дискурс-анализ не позволяет выявить неочевидные расхождения, которые вскрываются при машинном анализе на большом объеме постов.
В связи с этим произведем характеристику дискурс-анализа сообществ «ВКонтакте» и Telegram в целом, что позволит выявить общие тенденции не на уровне отдельных медиаизданий, а на уровне платформ в целом.
Таблица. 2. Сопряженность по критериям «Идентичность» и «Платформа»
Идентичность Платформа Итого
ВКонтакте Telegram
отсутствует 5 6 11
«граждане» 95 76 171
женщины 0 1 1
Запад и западники 2 12 14
зеленые 0 2 2
левые 3 1 4
националисты 1 0 1
пацифисты 0 1 1
потребители 0 1 1
правые 2 0 2
феминистки 0 2 2
Итого 108 102 210
Таблица. 3. Сопряженность по критериям «Враг» и «Платформа»
Враг Плат« орма Итого
ВКонтакте Telegram
отсутствует 24 17 41
армия 1 3 4
власть 18 25 43
внутренний враг 11 8 19
война 0 2 2
Запад 10 11 21
мужчины 0 2 2
Россия 1 4 5
Украина 34 24 58
элита 1 2 3
Итого 108 102 210
Для анализа идентичности политизированных сообществ мы произвели оценку по двум критериям — характеристика групповой идентичности через преобладание того или иного дискурса, а также оценка дискурса через маркеры «врага», которые доминируют в дискуссии. Для большинства обсуждений характерна общегражданская идентичность, однако более часто такую идентичность эксперты фиксировали у дискуссий сообществ «ВКонтакте» (95 постов), в то время как в дискуссиях каналов Telegram такая идентичность фиксировалась реже (76 постов) (табл. 2).
Таблица. 4. Сопряженность по критериям «Гомогенность» и «Платформа»
Оценка гомогенности (1 — гомогенный, 5 — гетерогенный) Плат« орма Итого
ВКонтакте Telegram
1 26 35 61
2 3 4 5 48 43 91
15 7 22
17 12 29
2 5 7
Итого 108 102 210
В контексте анализа «врагов» интересна тенденция выделения «внутренних врагов», самыми частыми среди которых являются известные люди, выступившие против специальной военной операции или с критикой российской государственности в целом. Но интерес представляет и то, что зачастую патриотический дискурс направлен против «власти», представители которой выступают своего рода «внутренним врагом». Немного чаще «внутренние враги» обнаруживались в сети «ВКонтакте», чем в мессенджере Telegram (табл. 3). Это свидетельствует о поляризации коммуникации в условиях специальной военной операции.
Индикатором поляризации аудитории мог бы выступить критерий гомогенности сообщества (тип «эхокамеры» должен встречаться чаще, чем тип «публичной сферы»). Экспертный анализ показал, что гомогенность преобладает как в «ВКонтакте», так и (в чуть большей степени) в Telegram (табл. 4.).
При этом следует отметить, что гетерогенность аудитории в условиях СВО, как правило, означает вовсе не формирование классической «публичной сферы», а скорее формирование дискурса «гражданской войны» в комментариях. Этот дискурс характеризуется повышенной эмоциональностью, большим количеством оскорблений и переходом на личности. Поэтому доминирование типа «эхокамер» свидетельствует о попытке аудиторий и администраций сообществ сохранить эффективную коммуникацию (свидетельством чего является массовое агрессивное «затыкание» оппонентов и большое количество удаленных постов, которые, как правило, становятся первыми в ветке сообщений). Это говорит о том, что институциональные ограничения формируются в Telegram больше на уровне каналов, что «компенсирует» меньшее количество ограничений блокирования сообществ на уровне платформы.
Исключением служат сообщества, которые не касаются темы СВО и формируют дискурс в непривычной для данного периода «повседневной» манере, касающейся обсуждения обывательских, «потребительских», узкоспециальных вопросов.
Анализ дискурса политизированных сообществ «ВКонтакте» и Telegram фиксирует предсказуемо более радикальный дискурс Telegram. Мессенджер содержит большее количество откровенно русофобского (в том числе с широким
Таблица 5. Сопряженность по критериям «Дискурс» и «Платформа»
Дискурс Плат« >орма Итого
ВКонтакте Telegram
западнический 6 8 14
критический 12 19 31
левый 1 0 1
либеральный 0 1 1
лоялистский 1 1 2
националистический 1 0 1
нейтральный 1 0 1
обывательский 22 13 35
патриотический 52 41 93
пацифистский 1 2 3
потребительский 0 1 1
противоречивый 6 5 11
русофобский 1 7 8
феминистический 1 3 4
энваронменталистский 3 1 4
Итого 108 102 210
Таблица 6. Сопряженность по критериям «Диалогичность» и «Платформа»
Оценка диалогичности Плат« орма Итого
(1 — сильный, 5 — слабый) ВКонтакте Telegram
1 45 43 2 9 9 12 30 2 32 26 57 73 4 41 35
2
3
4
5
Итого 108 102 210
участием украинских комментаторов), западнического, критического дискурса и меньшее количество как патриотического, так и обывательского дискурса (табл. 5). Отсутствие «жесткой институционализации» на уровне платформы приводит к радикализации дискурса, но (на основе данной выборки) не приводит к увеличению «точек соприкосновения» двух сторон, так как гетерогенной коммуникации в Telegram в целом меньше, чем в «ВКонтакте».
Дискурс-анализ выявил, что «ВКонтакте» представляет из себя гораздо более диалогичную среду, чем Telegram (табл. 6). Причины этого легко объясняются особенностями устройства ветвей обсуждений на разных платформах, так как «ВКонтакте» объединяет цитирующие сообщения в отдельную ветку, в то время как Telegram такой возможности не предоставляет.
Таблица. 7. Сопряженность по критериям «Дискурс» и «Тема обсуждения»
Дискурс Количество постов Общее количество
об СВО постов
западнический 10 14
критический 22 31
левый 0 1
либеральный 1 1
лоялистский 1 2
националистический 1 1
нейтральный 0 1
обывательский 13 35
патриотический 78 93
пацифистский 3 3
потребительский 0 1
противоречивый 5 11
русофобский 6 8
феминистический 1 4
энваронменталистский 0 4
Итого 141 210
Важным вмешивающимся фактором, который мог повлиять на исследование, стал дискурс специальной военной операции.
Анализ показал (табл. 7), что тема СВО является фундаментальным фактором формирования патриотического дискурса. Подавляющее число патриотических обсуждений связано именно с этой темой. СВО является также и фактором «западнического» (имеется в виду соотнесение себя с противоположной стороной конфликта, т. е. коллективным Западом) и русофобского дискурса. С учетом того, что тема СВО (в широком смысле, касающемся не только самой операции, но и событий, связанных с ней) является доминирующей в российской политической коммуникации, важно отметить, что этот фактор сейчас в значительной степени перекрывает остальные, что вызывает проблемы выявления силы других факторов. Таким образом, дискурсивный фактор, как и институциональный, работает на двух уровнях — зависимом от медийного уровне конкретного паблика и на метауровне, оказывающем влияние на другие факторы.
ВЫВОДЫ
Кросс-сетевой анализ представляет собой сложную процедуру, требующую учета множества факторов — институционального, аудиториального, сообще-ственного, дискурсивного. Данные факторы следует рассматривать как взаи-
моопределяющие, так как тот же институциональный фактор может как выступать подчиненным по отношению к медийному, так и отчасти определять его. Это же на примере СВО как мощного фактора конструирования повестки дня можно сказать и о дискурсивном факторе.
Несмотря на то что сейчас определяющее влияние на политизированную коммуникацию оказывает специальная военная операция, эмпирический анализ выявил ряд аспектов, которые показывают влияние платформы как важного фактора коммуникации.
Так, выявлено, что фактор платформы оказывает влияние на содержание постов медиаизданий, что было показано на примере кластерного анализа — «повторяющиеся» сообщества, адаптированные для разных платформ, могут оказываться в разных кластерах интернет-дискурса в зависимости от платформы.
Платформа оказывает влияние на коллективную идентификацию аудитории и дискурс «врага». Очевиден фактор платформы для формирования монологических и диалогических моделей коммуникации.
В ходе исследования мы столкнулись с рядом проблем, которые повлияли на его результаты. Это касается, например, состава выборки (в условиях СВО многие сообщества блокируются, закрываются от неподписчиков, стирают собственные комментарии).
На перспективу следует сделать акцент в дискурс-анализе не на анализе всех сообществ (хотя он и дал комплексное представление о политическом дискурсе на разных платформах), а исследовать сообщества более точечно, исходя из «типичных» и «девиантных» кейсов.
Литература
Казачкова М. Б., Галимова Х. Н. Лексическое разнообразие текста как параметр сложности текстов // Вестник Марийского государственного университета. 2021. Т. 15, № 3. С. 384390. https://doi.org/10.30914/20l2-6l83-2021-15-3-384-390
Маклюэн Г. М. Понимание Медиа: Внешние расширения человека / пер. с англ. В. Николаева; закл. ст. М. Вавилова. М.: КАНОН-пресс-Ц, 2003. 4б2 с.
Мартьянов Д. С. Лингвистический сепаратизм и этническое сознание в контексте управления Интернетом // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. 2013а. № б-1 (32). С. 113-115.
Мартьянов Д. С., Мартьянова Н. А. Селективная модерация в условиях виртуальной публичной сферы // Социодинамика. 2019. № 12. С. l4-85. https://doi.org/10.251Зб/2409-l144.2019.12.31l59
Мартьянов Д. С. Репрезентации политических партий в сети Интернет: Векторы развития // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета культуры и искусств. 2013b. № 3 (1б). С. 154-1бб.
Berners-Lee T. Long Live the Web: a Call for Continued Open Standards and Neutrality // Scientific American. 2010. Vol. 303, no. 4 (Dec.). P. 5б-б1.
Cattaruzza A., Danet D., Taillat S., Laudrain A. Sovereignty in cyberspace: Balkanization or democratization // 201б International Conference on Cyber Conflict (CyCon US). IEEE, 201б. P. 1-9.
Habermas J. The Structural Transformation of the Public Sphere: An Inquiry into a category of Bourgeois Society. Cambridge, MA: MIT Press, 1991. 301 p.
Langvardt K. Regulating Online Content Moderation // Georgetown Law Journal. 2018. Vol. 106, no. 5. P. 1353-1388.
Lukyanova G. V., Martyanov D. S., Volkova A. V. Value Determinants of Digital Vigilante's Communication Strategies // 2022 Communication Strategies in Digital Society Seminar (ComSDS). 2022. P. 224-227. https://doi.org/10.1109/ComSDS55328.2022.9769100
Martyanov D., Bykov I. Ideological segregation in the Russian cyberspace: Evidences from St. Petersburg // Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 745. P. 259-269.
Martyanov D., Lukyanova G., Lagutin O. Is Cross-Network Segregation a Factor of Political Behavior and Political Identification in the Russian Student Community? // DTGS 2019, Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1038: Digital Transformation and Global Society / ed. by D. Alexandrov, A. Boukhanovsky, A. Chugunov, Y Kabanov, O. Koltsova, I. Musabirov. P. 165-176.
Sunstein C. R. Republic.com 2.0. Princeton: Princeton University Press, 2009. 236 p. Van Alstyne M., Brynjolfsson E. Global village or Cyber-Balkans? Modeling and measuring the integration of electronic communities // Management Science, 2005. Vol. 51, no. 6. P. 851-868. https://doi.org/10.1287/mnsc.1050.0363
Williams, D. The Impact of Time Online: Social Capital and Cyberbalkanization // CyberPsychol-ogy & Behavior. 2007. Vol. 10, no. 3. P. 398-406.
Мартьянов Денис Сергеевич — канд. полит. наук, доц.; dsmartyanov@mail.ru
Лукьянова Галина Владимировна — канд. полит. наук; g.lukiyanova@spbu.ru
Статья поступила в редакцию: 17 января 2022 г;
рекомендована к печати: 7 марта 2023 г
Для цитирования: Мартьянов Д. С., Лукьянова Г. В. Кросс-сетевой фактор политического дискурса виртуальных сообществ // Политическая экспертиза: ПОЛИТЭКС. 2023. Т. 19, № 2. С. 244-262. https://doi.org/10.21638/spbu23.2023.207
CROSS-PLATFORM FACTOR IN POLITICAL DISCOURSE OF VIRTUAL COMMUNITIES*
Denis S. Martyanov
St. Petersburg State University,
7-9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation; dsmartyanov@mail.ru
Galina V. Lukyanova
St. Petersburg State University,
7-9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation; g.lukiyanova@spbu.ru
The article deals with the transformation of online communication in connection with the transition from platforms based on Web 2.0 technology to "non-Web" platforms. The phenomenon of "the death of the Web" and the dynamics of trends in the development of online communication are considered. We have chosen the discourse of politicized virtual communities of the vk.com social network and the Telegram messenger in the context of a special military operation as a case for empirical research. In this paper we analyze the technological aspects of online media
* The study has been carried out within the framework of the research project no. 1221011000408 "Features of the modern political discourse and interaction mechanisms in virtual communities on VKontakte and Telegram", realized in the Institute of Social Sciences of the Russian Academy of Sciences, in accordance with the results of the selection of research projects, sponsored by the Russian Ministry of Science and Higher Education and the Expert Institute of Social Sciences.
transformation and the cyberbalkanization factor. Based on the theory of M. McLuhan, we highlight the media, institutional, audience, community and discursive factors in the formation of cybercommunication as components of the analysis of cross-network influence on the Internet discourse. The media factor is associated with media technology, the institutional discourse sets the context of the "rules of communication", the audience factor is associated with the socio-demographic specifics of Internet content consumption, the community factor involves the choice of a homogeneous or heterogeneous type of communication, and the discursive factor determines the ideological framework for discussions of political issues. We apply lexical diversity analysis and cluster analysis for the vk.com and Telegram communities. The results of this study show a greater lexical diversity of the social network vk.com. The features of political communication on these platforms in the conditions of special military operation are revealed. Thematically opposed clusters of cyberdiscourse are highlighted. Assumptions about the cluster distribution factors are made. A discourse analysis of the comments of more than 100 virtual communities was made and conclusions were drawn about the homogeneity and dialogic nature of the discourse, the identity of the audience of virtual communities. The specificity of identifying political "enemies" in the context of cross-platform analysis is revealed. Conclusions are drawn about the prospects for research on this topic.
Keywords: virtual communities, political discourse, social networks, instant messengers, social media, public sphere, echo chamber, special military operation.
References
Berners-Lee T. Long Live the Web: a Call for Continued Open Standards and Neutrality. Scientific American, 2010, vol. 303, no. 4 (Dec.), pp. 56-61.
Cattaruzza A., Danet D., Taillat S., Laudrain A. Sovereignty in cyberspace: Balkanization or democratization. 2016 International Conference on Cyber Conflict (CyCon US). IEEE, 2016, pp. 1-9.
Habermas J. The Structural Transformation of the Public Sphere: An Inquiry into a category of Bourgeois Society. Cambridge, MA: MIT Press, 1991. 301 p.
Kazachkova M. B., Galimova K. N. Lexical diversity of the text as a parameter of the complexity of educational text. Vestnik of the Mari State University, 2021, vol. 15, no. 3, pp. 384-390. (In Russian) Langvardt K. Regulating Online Content Moderation. Georgetown Law Journal, 2018, vol. 106, no. 5, pp. 1353-1388.
Lukyanova G. V., Martyanov D. S., Volkova A. V. Value Determinants of Digital Vigilante's Communication Strategies. 2022 Communication Strategies in Digital Society Seminar (ComSDS). 2022, pp. 224-227. https://doi.org/10.1109/ComSDS55328.2022.9769100
Martyanov D. S. Linguistic separatism and ethnic consciousness in the internet management context. Istoricheskie, filosofskie, politicheskie iiuridicheskie nauki, kul'turologiia iiskusstvovedenie. Voprosy teorii i praktiki, 2013a, vol. 32, no. 6-1, pp. 113-115. (In Russian)
Martyanov D. S. Representations of political parties on the Internet: Vectors of development. Vestnik Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo universiteta kul'tury i iskusstv, 2013b, vol. 16, no. 3, pp. 154-156. (In Russian)
Martyanov D. S., Martyanova N. A. Selective moderation in a virtual public sphere. Sotsiodinamika, 2019, no. 12, pp. 74-85. https://doi.org/10.25136/2409-7144.2019.12.31759 (In Russian)
Martyanov D., Bykov I. Ideological segregation in the Russian cyberspace: Evidences from St. Petersburg. Communications in Computer and Information Science, 2017, vol. 745, pp. 259269.
Martyanov D., Lukyanova G., Lagutin O. Is Cross-Network Segregation a Factor of Political Behavior and Political Identification in the Russian Student Community? Communications in Computer and Information Science, 2019, vol. 1038: Digital Transformation and Global Society, ed. by D. Alexandrov, A. Boukhanovsky, A. Chugunov, Y Kabanov, O. Koltsova, I. Musabirov, pp. 165176.
Mcluhan M. Understanding Media: The Extensions of Man. Moscow: KANON-press-Ts Publ., 2003. 462 p. (In Russian)
Sunstein C. R. Republic.com 2.0. Princeton: Princeton University Press, 2009. 236 p. Van Alstyne M., Brynjolfsson E. Global village or Cyber-Balkans? Modeling and measuring the integration of electronic communities, Management Science, 2005, vol. 51, no. 6, pp. 851-868. https://doi.org/10.1287/mnsc.1050.0363
Williams D. The Impact of Time Online: Social Capital and Cyberbalkanization. CyberPsychology & Behavior, 2007, vol. 10, no. 3, pp. 398-406.
Received: January 17, 2022
Accepted: March 7, 2023
For citation: Martyanov D. S., Lukyanova G. V. Cross-platform factor in political discourse of virtual communities. Political Expertise: POLITEX, 2023, vol. 19, no. 2, pp. 244-262. https://doi.org/10.21638/spbu23.2023.207 (In Russian)
