CC BY
32
Политическая лингвистика. 2022. № 1 (91). Political Linguistics. 2022. No 1 (91).
УДК 8П1611'42:8П1611'38:8Г27
ББКШ141.12-51+Ш141.12-55+Ш100.623 ГСНТИ 16.21.27 Код ВАК 10.02.19 (5.9.8)
doi: 10.26170/1999-2629_2022_01_05
Ольга Петровна Малышева1н, Наталья Анатольевна Рябченко2н, Сергей Вячеславович Усков3н
1,2,3 Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия
1 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-8285-0508
2 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-6980-2894
Лингводискурсивный анализ делиберативных практик в онлайн-пространстве: «Единая Россия» — выборы в Государственную думу РФ VIII созыва
АННОТАЦИЯ. Активное внедрение технологий во все сферы социально-политической жизни усиливает опасения экспертов и простых граждан касательно того, что глобальная цифровизация создает благоприятные условия для развития паноптического государства и ослабления основных аспектов демократии и демократического представительства. В подобной ситуации делиберативный подход в решении социально-политических вопросов является залогом снятия напряженности и формирования рационального общественного мнения за счет возможности артикуляции интересов различными социальными группами. Социальные медиа являются оптимальным средством реализации делиберативных практик и обеспечения максимального политического участия граждан. Дискурсивная активность пользователей социальных медиа приводит к формированию общественного мнения, которое определяет содержание цифровой социально-политической повестки, влияющей на установки и когнитивно-поведенческие модели потенциальных избирателей. В статье представлена часть исследования, предметом которого стало делиберативное взаимодействие партий «Единая Россия», КПРФ, ЛДПР и «Справедливая Россия» и электората в дискурсивном пространстве сети Интернет во время электорального цикла 2021 года. На примере дискурсивного взаимодействия партии «Единая Россия» и электората на платформе «Twitter» был апробирован структурно-коммуникативный инструментарий, совмещающий методы Data Science и сетевой лингвистики и позволяющий выявлять акторов, влияющих на развитие дискурсов; определять набор образов, использующихся для (само-)позиционирования определенного актора; определять набор актуальных тем и характер реакций пользователей на определенное событие социально-политической жизни; находить точки пересечения между предвыборными обещаниями партий и ожиданиями электората. С помощью совокупных методов Data Science, методов корпусной лингвистики, лингводискурсивного анализа, авторского программного комплекса «Мониторинг и анализ социальных сетей, сообществ и пользователей в интернет-пространстве» нами был проанализирован релевантный массив сетевых данных. Были сделаны выводы о содержании концептосферного поля «Единая Россия — Сеть», основных тематиках и успешности делиберативного взаимодействия партии «Единая Россия» с электоратом, а также потенциальных дискурсивных угрозах конструктивному диалогу народа и власти.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: делиберативные практики, предвыборный дискурс, предвыборные кампании, электорат, дискурсивные поля, концептосферные поля, лингводискурсивный анализ, политический дискурс, политические партии, Интернет, интернет-пространство, интернет-технологии, интернет-коммуникация, интернет-дискурс, интернет-тексты, социальные сети, интернет-комментарии, интернет-сообщения
БЛАГОДАРНОСТИ: исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ЭИСИ в рамках научного проекта № 21-011-31826 «Делиберативная практика взаимодействия парламентских партий с электоратом: структурно-коммуникативный анализ» (2021).
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Малышева, О. П.Лингводискурсивный анализ делиберативных практик в онлайн-пространстве: «Единая Россия» — выборы в Государственную думу РФ VIII созыва / О. П. Малышева, Н. А. Рябченко, С. В. Усков. — Текст : непосредственный // Политическая лингвистика. — 2022. — № 1 (91). — С. 44-58. — DOI: 10.26170/1999-2629_2022_01_05.
Ol'ga P. Malysheva н, Natal'ya A. Ryabchenko 2H, Sergey V. Uskov 3H
1,2,3 Kuban State University, Krasnodar, Russia
1 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-8285-0508
2 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-6980-2894
Linguo-Discursive Analysis of Deliberative Practices in the Online Space: United Russia - Eighth Convocation State Duma Elections
ABSTRACT. Active introduction of technology into all spheres of socio-political life reinforces the fears of experts and ordinary citizens that global digitalization creates favorable conditions for the development of a panoptic state and the weakening of the main aspects of democracy and democratic representation. In such a situation, the deliberative approach to solving socio-political issues is the key to relieving tension and forming a rational public opinion due to the possibility of
© Малышева О. П., Рябченко Н. А., Усков С. В., 2022
articulation of interests by various social groups. Social media represent optimal means of implementation of deliberative practices and ensure maximum political participation of citizens. The discursive activity of the social media users leads to the formation of public opinion, which determines the content of the digital socio-political agenda that affects the attitudes and cognitive behavioral models ofpotential voters. The article presents part of the study, the object of which is the deliberative interaction between the parties "United Russia ", the Communist Party, the Liberal Democratic Party and "Fair Russia " and the electorate in the discursive space of the Internet during the electoral cycle of2021. Exploring the discursive interaction between the Party "United Russia " and the electorate on the Twitter platform, the authors tested a structural and communicative toolkit that combines the methods of Data Science and network linguistics and allows the researchers to identify the actors influencing the development of discourses; to determine a set of images used for (self-) positioning of a certain actor; to determine a set of urgent topics and the nature of users' response to a certain event of socio-political life; to find points of intersection between the election pledges of the parties and the expectations of the electorate. The authors of the article analyzed a relevant array of network data with the help of the combined methods of Data Science, methods of corpus linguistics, linguodiscursive analysis, and the authored software package "Monitoring and analysis of social networks, communities and users in the Internet space ". Convincing conclusions were drawn about the content of the conceptual sphere "United Russia — Network", the main topics and effectiveness of the deliberative interaction between United Russia and the electorate, as well as about potential discursive threats to the constructive dialogue between the people and the authorities.
KEYWORDS: deliberative practices, pre-election discourse, election campaigns, electorate, discursive fields, conceptospheric fields, linguodiscursive analysis, political discourse, political parties, Internet, Internet space, Internet technologies, Internet communication, Internet discourse, Internet texts, social networks, Internet comments, Internet messages
ACKNOWLEDGMENTS: research is accomplished with financial support of the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) and the Social Research Expert Institute (EISI) within scientific project №21-011-31826 "The deliberative practice of interaction of parliamentary parties with the electorate: structural and communicative analysis" (2021).
FOR CITATION: Malysheva O. P., Ryabchenko N. A., Uskov S. V. (2022). Linguo-Discursive Analysis of Deliberative Practices in the Online Space: United Russia - Eighth Convocation State Duma Elections. In Political Linguistics. No 1 (91), pp. 44-58. (In Russ.). DOI: 10.26170/1999-2629_2022_01_05.
ВВЕДЕНИЕ
Современность характеризуется глобальными вызовами и кардинальной трансформацией отношений между гражданами и государством, основным медиатором в которых на данный момент является онлайн-пространство и цифровые технологии. Инновационные информационно-коммуникационные технологии изменили представления граждан о демократии и легитимности действий правительства, посеяли страх перед паноптическим государством и искусственным интеллектом. Во многом изменился и способ выражения гражданской позиции, отношение к истинности и определению личности «говорящего» — индивида, прямо или опосредованно участвующего в социально-политическом дискурсе в стремлении оказать влияние на принятие политических решений.
До появления цифровых технологий голоса исчислялись по количеству людей, выражающих свою позицию — один человек представлял собой один голос [Anderson, Rainie 2020]. Авторитетность индивида определяла весомость высказываемых им утверждений и масштаб оказываемого влияния на формирование социально-политической повестки, впоследствии определяющей курс развития государства. Глобальная цифровизация, как ответ на социальный запрос и социально-экономические вызовы, привела к тому, что в современном сетевом обществе голоса исчисляются по количеству аккаунтов в социальных медиа, а значи-
мость и масштаб оказываемого влияния определяются широтой охвата аудитории, количеством подписчиков и реакций (лайков, репостов, комментариев, ответов на комментарии). Совокупная дискурсивная активность пользователей онлайн-пространства приводит к формированию цифровой социально-политической повестки, определяющей фокус внимания правительства и общественности, значимые политические решения и направление реализации социальных проектов.
Совокупная дискурсивная активность пользователей онлайн-пространства может рассматриваться с различных точек зрения в зависимости от нескольких факторов: инсти-туционализованности платформы (официальные СМИ, социальные медиа); типа платформы (видеохостинг, мессенджер, форум, платформа социальной сети); преобладающего типа контента: в основном текстовый («ВКонтакте», «Facebook», «Twitter»), в основном аудиовизуальный («Instagram», «Snapchat», «YouTube», «Rutube»).
По данным аналитических агентств, россияне лидируют в Европе по количеству часов использования социальных медиа [Melkadze 2021]. 55 % от общего количества населения используют социальные медиа в среднем 2,5 часа в день. При этом социальные сети являются предпочтительным источником получения информации по сравнению с официальными СМИ: 33 % респондентов выбирают «Twitter», «Faceboook», «ВКонтакте», «Одноклассники», а также «YouTube» и «Rutube», и только 11 % чита-
ют новости на официальных сайтах новостных агентств.
В силу технологических особенностей социальные медиа, в отличие от сайтов крупных информационных агентств, представляют собой рупор общественного мнения и для многих являются источником получения актуальной информации об общественно-политической жизни. Социальные платформы являются площадками, на которых происходит обсуждение актуальных социально-политических вопросов, реализация сетевых гражданских инициатив, а также де-либеративное взаимодействие государства и граждан.
ТЕОРИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Делиберативное взаимодействие государства и граждан изучается с применением различной исследовательской оптики в зависимости от научного направления и целей исследования. Делиберация анализируется с точки зрения теории государства и права, философии, политологии, социологии, лингвистики [Баранова, Купцова 2016; Зайцев 2013]. В исследованиях разбирается философский и сравнительно-исторический аспект дели-беративного взаимодействия [Филяева 2020]; типы социально-политических практик в контексте делиберативной демократии; актуальность делиберации для современной России; легитимизация власти через дели-беративную коммуникацию [Ван Хук 2013]; польза дискурсивного обнаружения общественного блага и политические технологи в структуре делиберативных процессов [Герасимова 2017].
Лингвистический аспект делиберативно-сти разбирается на примере различных типов дискурса — педагогического, политического (парламентский дискурс, интернет-дискурс) в контексте их формирующего влияния на граждан и их когнитивно-поведенческие модели [Цинкерман 2013; Попова 2019; Мисников, Филатова 2019].
Делиберативный подход, или совместное обсуждение социально-политических вопросов, является конструктивной альтернативой общественному договору и залогом формирования рационального общественного мнения, поскольку в результате обсуждения социально-политических вопросов «артикулируются дефициты, испытываемые в жизненном мире различными социальными группами» [Хабермас 2012]. Делибератив-ные практики взаимодействия с гражданами должны приводить к осознанному дискурсу как реализации индивидуальной свободы и права высказывать и защищать собственные интересы в результате обсуждения и аргу-
ментации собственной позиции и, в конечном счете, к достижению консенсуса. В этом отношении онлайн-пространство представляет собой идеальную площадку для открытого и свободного выражения собственной позиции, а социальные медиа являются оптимальным средством реализации делиберативных практик и обеспечения максимального политического участия граждан [Rishel 2011].
В результате обсуждения социально-политических вопросов на платформах социальных медиа происходит не только артикуляция общественных интересов, но и формируется определенное общественное мнение, которое определяет содержание цифровой социально-политической повестки, влияющей на установки и когнитивно-поведенческие модели потенциальных избирателей. Изучение содержания дискурсов и получение информации о доминирующих нарративах и настроениях возможно при извлечении массива данных, накопленных в онлайн-пространстве на платформах социальных сетей, с целью составления веб-корпусов для последующей их обработки и комплексного анализа с использованием сетевого и лингводискурсивного анализа [Fletcher 2007].
Исследование делиберативного взаимодействия государства и граждан в онлайн-пространстве основывается на изучении дискурсивного взаимодействия социально-политических акторов на платформах социальных сетей. Ввиду специфики исследования мы работаем со специализированным типом веб-корпуса — веб-корпусом сообщений и веток комментариев. Данный тип веб-корпуса формируется путем сплошной выгрузки сетевых данных с определенной платформы и включает совокупность массивов данных: тексты сообщений, публикуемых пользователями указанных сетей; динамику пересылки опубликованных сообщений (ретвитов); данные о пользователях, публикующих сообщения; хештеги, используемые пользователями для маркирования и классификации информации в социальных сетях. Специфика веб-корпуса сообщений и веток комментариев состоит в сетевой организации данных и фиксации характера связей между объектами, входящими в корпус. Это позволяет конструировать социальный граф, отражающий структурно-коммуникативную модель взаимодействия сообщений, пользователей, хештегов или частотных слов и сочетаний, анализировать характер и динамику их взаимодействий и делать выводы о доминирующих нарративах, формирующейся системе ценностей, влиятельных
акторах в сетевом дискурсивном пространстве. Таким образом, помимо чисто лингвистических задач (реализация графематиче-ского и лексико-грамматического анализа текста [Liu, Curran 2006]), веб-корпус сообщений и веток комментариев позволяет решать важные социально-политические задачи за счет проведения предиктивной и пре-скриптивной аналитики социально-культурных тенденций, в том числе определяющих трансформации социально-политических систем.
Возникает вопрос о выработке структурно-коммуникативного инструментария анализа практик делиберативного взаимодействия власти с гражданами в онлайн-прос-транстве, позволяющем осуществлять мониторинг дискурсивного взаимодействия социально-политических акторов в онлайн-прос-транстве, своевременно обнаруживать угрозы и нивелировать деструктивные практики, препятствующих делиберации и оптимизации взаимодействия народа и власти.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Делиберативное взаимодействие власти с гражданами в онлайн-пространстве представляет собой дискурсивное взаимодействие пользователей на платформах социальных сетей или сайтах, предполагающих возможность реагирования на информацию (в виде комментария, ответа на комментарий, отметки «нравится» или репоста).
В данном исследовании в качестве методики для анализа делиберативного взаимодействия граждан и государства в онлайн-пространстве было выбрано применение методов Data Science (позволяющих работать с неструктурированными сетевыми данными, к которым относятся данные, выгружаемые с платформ социальных сетей), математического моделирования, реляционной социологии, корпусной лингвистики и лингводискурсивного анализа. Работа с данными проводится в три этапа.
На первом этапе осуществляется определение «точки входа»; выгрузка релевантного блока данных; составление веб-корпуса сетевых лингвистических данных [исследование авторов 2020].
На втором этапе с помощью авторского программного комплекса «Мониторинг и анализ социальных сетей, сообществ и пользователей в интернет-пространстве» [свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018665564; № 2020610498; № 2021610435; № 2021610436] проводится работа с веб-корпусом сетевых лингвистических данных, формирование и обработка датасетов. Программный ком-
плекс, интегрирующий аналитический инструментарий Data Science, Gephi, лексикон VADER и API Twitter, был разработан нашей исследовательской группой для анализа сетевых данных социальных сетей на основе построения аналитических моделей дискурсивных полей. Он позволяет конструировать и представлять визуализации социальных графов (частотных слов и сочетаний, пользователей, сообщений, хештегов, эмоджи); проводить кластерный и реляционный анализ графов; определять степень влияния отдельных пользователей на дискурсивное поле в целом; проводить анализ тональности сообщений и тематическое моделирование дискурсов; выявлять области аномальной активности для проведения детального анализа на третьем этапе исследования.
На третьем этапе проводится описание и интерпретация построенных моделей (социальных графов); лингводискурсивный анализ выявленных во время второго этапа областей аномальной активности; определяется потенциал (конструктивный или деструктивный) дискурсивного поля; определяются типы практик, способствующих развитию определенных дискурсов, конструктивных или деструктивных; делается вывод об эффективности делиберативного взаимодействия в рамках данного дискурсивного поля; проводится предиктивная аналитика вектора трансформации дискурсивного поля (усиление потенциала, размытие, разрыв, поглощение, исчезновение/ослабление потенциала) и возможности инициации социального действия в офлайн.
Конструирование и анализ коммуникативной модели делиберативного взаимодействия с помощью визуализации глобальных дискурсивных полей (состоящих из больших массивов данных, включающих информацию и о взаимосвязи объектов), являющихся отражением дискурсивного взаимодействия пользователей в онлайн-пространстве, позволяет:
- выявлять и составлять карту влиятельных акторов — участников дискурсивного взаимодействия, которые а) способны оказывать на него влияние и оказывают; б) способны, но не влияют на реализацию практик делиберации в современном обществе;
- определять характер взаимодействия участников дискурсивного поля — акторов социально-политического процесса (публичные лидеры мнений, латентные лидеры мнений);
- конструировать и анализировать концеп-тосферные поля и определять набор концептов, использующийся для описания определенных акторов или явлений социаль-
но-политической жизни; определять сопряженность тематик и выявлять скрытые контексты развития нарративов;
- определять вектор социально-культурного развития и трансформации социально-политических систем;
- выявлять точки пресечения и линии разлома между предвыборными обещаниями партий и ожиданиями электората;
- проводить прескриптивную аналитику в отношении публичных или латентных лидеров мнений, демонстрирующих конструктивное или деструктивное дискурсивное поведение.
Мониторинг за изменением вектора развития нарративов в дискурсивных полях за счет анализа коммуникативной модели де-либеративного взаимодействия обеспечивает своевременное реагирование на развитие деструктивных дискурсов и принципиально важен для обеспечения социально-политической стабильности.
РЕЗУЛЬТАТЫ
С целью выявления доминирующих дискурсов и нарративов в цифровой повестке дня, посвященной обсуждению партий-кандидатов на выборах в Государственную думу РФ VIII созыва, выявления содержания и оценки эффективности делиберативного взаимодействия, в марте-июле 2021 г. нашей исследовательской группой был собран массив эмпирических данных. Эмпирическая выборка содержала весь массив сетевых данных, сгенерированных пользователями социальной сети «Twitter» в период с марта по июль 2021 г. Данные послужили основой формирования веб-корпуса сообщений в объеме 152 417 единиц. Веб-корпус сообщений включил 4 подкорпуса: «Единая Россия — Сообщения» (50 000 единиц), «КПРФ — Сообщения» (50 001 единица), «ЛДПР — Сообщения» (21 167 единиц), «Справедливая Россия — Сообщения» (31 249 единиц). Данные каждого подкорпуса подвергнуты частотному анализу, в результате чего было сформировано 4 датасета наиболее частотных слов (ЧС) — «Единая Россия — ЧС», «КПРФ-ЧС», «ЛДПР-ЧС», «Справедливая Россия — ЧС».
Таким образом, точкой входа послужили тип платформы — «Twitter», ключевые слова «Единая Россия», «КПРФ», «ЛДПР» и «Справедливая Россия», попеременно становившиеся ограничительным параметром для выборки, и тип анализируемых данных — сообщения, наиболее частотные слова.
КОНСТРУИРОВАНИЕ КОНЦЕПТОСФЕРНЫХ ПОЛЕЙ
С помощью авторского аналитического программного комплекса и инструмента визуализации и обработки данных ЗврЬ1 мы визуализировали соотношение частотных единиц по каждому датасету для наиболее частотных слов и сконструировали 4 социальных графа, отражающих характер взаимосвязи частотных единиц в дискурсивном поле, посвященном обсуждению действий каждой партии. Графы включили частотные единицы с относительной частотой, большей или равной 1, использованные в сообщениях в совокупности с ключевым словом «Единая Россия», «КПРФ», «ЛДПР» или «Справедливая Россия». Таким образом, мы получили модели концептосферных полей (КП), выявляющих содержание дискурсивных полей (см. рис. 1), создаваемых пользователями в результате обсуждения деятельности четырех исследуемых партий. Данные модели отражают содержание цифровой социально-политической повестки дня, согласно которой формируется представление избирателей об исследуемых партиях и осуществляется делиберативное взаимодействие партий и электората в он-лайн-пространстве.
СТРУКТУРА КОНЦЕПТОСФЕРНЫХ ПОЛЕЙ И МЕТОДИКА ИХ АНАЛИЗА
Разработанная нами методика анализа КП заключается в определении структурных компонентов КП, описании их характеристик и анализе связи и характера распределения узлов в пространстве.
Концептосферное поле (КП) представлено узлами и состоит из центра, ядра, края и периферии. Диаметр узлов (представляющих тематики) отражает степень значимости определенной тематики в определенном дискурсивном поле, модель которого проектируется как граф КП.
Центр КП — часть КП, представленная совокупностью хабов (крупных узлов), расположенных в непосредственной близости к центральному хабу, обозначающему ключевое слово и центральную тематику.
Ядро КП — часть КП, представленная совокупностью узлов, расположенных в поле вплоть до последнего кольца или края окружности, представляющей КП. Узлы, располагающиеся в ядре КП, представляют собой медиальный пласт тематик — совокупность широко обсуждаемых связующих тем и обеспечивающих связь между центральными и периферийными темами.
Рис. 1. КП «Единая Россия — Сеть» КП «КПРФ — Сеть» КП «ЛДПР — Сеть» Р),
«Справедливая Россия — Сеть» (ф
Край КП — это плотная периферийная агрегация узлов, представляющих тематики, опосредованно связанные с центром и отличающиеся большей степенью предметной отдаленности от центральной темы в сравнении с тематиками центра.
Периферия КП — это периферийная агрегация узлов, отличающаяся от края большей дисперсностью распределения и отсутствием предметной связности с тематиками центра.
На основе анализа структуры КП мы выделили ряд параметров, таких как объем тематик (совокупное количество узлов в КП), количество центральных тем (количество хабов — крупных узлов в КП), сбалансированность ядра (равномерность распределения узлов в центре КП), характер распределения узлов в ядре и крае поля (равномерность распределения, наличие лакун, степень кластеризации), а также на периферии. Анализ выделенных структурных компонентов КП является релевантным в силу ряда причин.
Объем тематик, выражающийся в общем количестве узлов КП, отражает широту освещения социально-политической действительности и, соответственно, степень дели-берации в дискурсивном поле.
Количество центральных тем, которое выражается в количестве и диаметре хабов (узлов с большим относительно других узлов поля диаметром), расположенных в ядре в непосредственной близости к центру КП, отражает тематический фокус дискурсивного поля. Незначительное количество центральных хабов свидетельствует о высокой сфокусированности пользователей на ограниченном круге тем, что может быть как целенаправленным поведением, так и произвольно сформировавшейся тенденцией. Втаком случае детальный анализ взаимосвязей центральных тем с другими узлами КП является принципиальным для выявления природы формирования данной тенденции и объяснения ее содержания.
Сбалансированность ядра, которая выражается в равномерном распределении
хабов ядра вокруг центрального хаба поля, соответствующего ключевому слову («Единая Россия», «КПРФ», «ЛДПР», «Справедливая Россия»), отражает дискурсивную сбалансированность в плане обсуждения широкого спектра тематик.
Характер распределения узлов в поле отражает степень тематической близости в контексте изучаемого дискурсивного поля и определяется степенью близости распределения узлов в пространстве. Диффузность в распределении узлов — равномерность распределения узлов по всему спектру концеп-тосферного поля — отражает плавность в освещении социально-политической действительности информационным агентством. Дисперсность, или произвольная рассредо-точенность узлов, отражает непоследовательность развития темы в контексте центральной тематики.
ОПИСАНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ МОДЕЛЕЙ КП
Анализ графов, представляющих визуализацию частотных единиц, составляющих КП «Единая Россия — Сеть», «КПРФ — Сеть», «ЛДПР — Сеть» и «Справедливая Россия — Сеть» (см. рис. 1), показал, что для всех полей характерно диффузное (равномерное), но в разной степени, распределение узлов (тематик). В зависимости от равномерности распределения узлов — от наиболее до наименее равномерного — поля выстроились таким образом: «Справедливая Россия — Сеть» — «Единая Россия — Сеть» — «ЛДПР — Сеть» — «КПРФ — Сеть». При этом КП «Справедливая Россия — Сеть» представлено значительно более меньшим объемом тематик по сравнению с другими полями, что объясняется значительно меньшим количеством сообщений, обсуждающих деятельность партии «Справедливая Россия».
Распределение узлов в КП «Справедливая Россия — Сеть» является наиболее «неестественно» (для неструктурированной системы) равномерным: частотность и характер связей узлов в поле одинаковы. В поле, за исключением центра, в котором наблюдается высокая активность в обсуждении партии «Справедливая Россия» и упоминание полного названия партии — «Справедливая Россия — За правду», таких слов и выражений, как патриоты, Захар Прилепин, Сергей Миронов, Стивен Сигал, выборы в Госдуму, отсутствует значимая кластеризация (скопление) узлов, позволяющая ранжировать значимость определенных тем, составляющих ядро и периферию поля. Край поля представлен узлами,
характер расположения которых показывает, что данные тематики непосредственно связаны с центральной тематикой поля. Это дает основания сделать вывод о том, что тематически данное поле четко очерчено, тенденция к его размытию или интеграцией с другими полями — переход к обсуждению альтернативных тематик — отсутствует. Дискурсивная активность в поле искусственно создается и поддерживается ограниченным кругом заинтересованных пользователей.
Распределение узлов в КП «Единая Россия — Сеть» также достаточно равномерно, но, в отличие от КП «Справедливая Россия — Сеть», узлы в ядре и на краю поля распределены неравномерно: часть поля, в которой представлен блок тематик, связанных с обсуждением Владимира Путина, честности правительства и темы выборов, праймериз, перевешивает блок, посвященный обсуждению формальной стороны политического процесса — деятельности партии и региональных отделений, фракции, депутатов. Периферийная часть поля отличается незначительной кластеризацией узлов, расположенных диаметрально противоположно относительно центральных тематических блоков, что дает основания прогнозировать низкую вероятность перехода обсуждения в другие тематические плоскости, однако не снимает вероятность развития альтернативных тематик, не связанных с центральными блоками КП.
Распределение узлов в КП «ЛДПР — Сеть» достаточно равномерное, однако объем и диаметр центральных узлов, а также узлов ядра, края и периферии, отражающий объем взаимодействий тематик, сообщений, пользователей друг с другом, показывает, что дискурсивная активность в данном поле значительно выше, чем в поле «КПРФ — Сеть» или «Единая Россия — Сеть». Равномерно плотные центр, представленный большим количеством крупных хабов, ядро и край свидетельствуют о нескольких параллельно развивающихся тематических линиях, имеющих одинаково важное значение для пользователей, обсуждающих деятельность ЛДПР. По всей окружности периферии поля визуализируются агрегации узлов, характер связи которых отражает отсутствие их прямой связи с центральной темой поля. Это дает основания прогнозировать отсутствие опасности перехода обсуждения в другие тематические плоскости, но означает высокую вероятность привлечения в дискурсивное поле пользователей, напрямую не интересующихся деятельностью ЛДПР. Дискурсивная активность в рамках наиболее консолидированная и
логичная, отмечаются заинтересованность, отсутствие тематической разнонаправлен-ности/дивергентности.
Распределение узлов в КП «КПРФ — Сеть» достаточно неравномерно, свидетельствует о тематической разбалансиро-ванности. Центр представлен несколькими крупными хабами, характер расположения и связи которых — диаметрально противоположное расположение двух основных кластеров и отдаленность других отдельных хабов друг от друга — говорит о конкурентном антагонизме и тематической несвязности поля. Плотный край поля, представленный большим количеством узлов с низкой частотностью, а также периферия, сформированная кластерами опосредованно связанных с краем узлов, позволяет прогнозировать развитие скорее альтернативных и «околокапээрэфных» дискурсов, нежели чем дискурсов, посвященных обсуждению деятельности партии. Обсуждение деятельности партии связано в первую очередь с конкурентным антагонизмом двух противоборствующих лагерей, а не с естественной активностью пользователей сети.
Для КП поля «ЛДПР» характерно наличие 15 крупных хабов, расположенных в центре поля. В полях «Единая Россия» и «Справедливая Россия» присутствуют 3 и 5 крупных хаба соответственно. В КП «КПРФ» центральные хабы меньше в диаметре и более равномерно распределены в ядре. Это гово-
рит о том, что пользователи, обсуждающие деятельность ЛДПР и КПРФ, затрагивают гораздо более широкий круг тематик по сравнению с пользователями, упоминающими «Единую Россию» и «Справедливую Россию».
МЕТОДИКА АНАЛИЗА ЯДРА КП
Рассмотрим модель ядра КП «Единая Россия — Сеть» и покажем, как нарративы, формирующиеся в ходе дискурсивного взаимодействия, влияют на принятие решений.
Ядро концептосферного поля «Единая Россия — Сеть» (рис. 2) отражает тематический фокус пользователей, формирующих дискурсивное поле «Единая Россия» в измерении «Сеть».
Пользователи связывают образ «Единой России» с политическими акторами (Путин, президент страны, Медведев, партии, депутаты, фракции, кандидатов), событиями общественно-политической жизни страны и политическим участием граждан (выборов, голосование, праймериз, Чукотка), вооруженным конфликтом в Донбассе и ролью Украины (война, гражданская, Донбасса, Украине). Отношение к «Единой России» представлено концептами «нечестность» / «преступление» и выражается в оценочных единицах жуликов, воров, которые связаны с единицей «Россию». Винительный падеж данной единицы показывает пассивную вовлеченность страны в процесс хищения.
Рис. 2. Ядро КП «Единая Россия — Сеть»
Рис. 3. Взаимосвязь узла «чукотка» с объектами ядра концептосферного поля
«Единая Россия — Сеть»
Рис. 4. Взаимосвязь узла «война» с объектами ядра концептосферного поля
«Единая Россия — Сеть»
Взаимосвязь объектов в рамках ядра отражает дополнительные акценты: узлы «россия», «россии», «единая», «партии» связаны со всеми без исключения узлами ядра, что отражает ключевую роль данных концептов в обеспечении связности объектов в рамках концептосферного поля. Однако детальное изучение взаимосвязи объектов графа позволяет выявить кластеризо-ванность объектов — такие узлы, как, например, «чукотка» или «донбассе», имеют
ограниченную сферу взаимосвязанности с другими узлами ядра (см. рис. 3, 4).
Пользователи, вовлеченные в дискурсивное поле и обсуждающие тему Чукотки (узел «чукотка»), не связывают его с вооруженным конфликтом в Донбассе. Однако эта тема поднимается в контексте обсуждения «выборов», «голосования», «госдумы» и «праймериз» и может влиять на решения пользователей в отношении данных аспектов общественно-политической жизни. Выявление нарративов,
характерных для данного дискурсивного поля, возможно при проведении лингводискурсивно-го анализа сообщений.
ЛИНГВОДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ
Анализ сообщений из блока «Единая Россия — Сеть» показал, что сообщения, содержащие наиболее частотные единицы, выявленные при анализе ядра КП, а именно «Единая», «Россия», «партия», составляют 99 % от общего числа сообщений, что составило 49 506 единиц из 50 000. При этом большая часть постов (63 %) — это блоки рекуррентных сообщений. Мы определяем рекуррентные сообщения [Рябченко, Малышева, Катермина, Гнедаш 2021] как идентичные или незначительно модифицированные повторяющиеся сообщения, размещаемые в социальных сетях от имени одного или разных пользователей, целью которых является запуск блоговолн, создание или трансформация имеющихся когнитивных установок для формирования новых паттернов социального действия. Таким образом, высокий процент рекуррентности свидетельствует об активной фазе информационной войны в данном дискурсивном поле.
Лингводискурсивный анализ сообщений позволил разбить посты на две крупные группы в зависимости от прагматической направленности: группа «За» — сообщения, призванные оказать поддержку партии и правительству РФ, укрепить уверенность граждан в государственной власти; и группа «Против» — посты, призванные дискредитировать партию «Единая Россия», правительство, отрицающие сам институт государственной власти.
Сообщения группы «За» подчеркивают достижения партии, внушают гордость за страну, помогают укрепить доверие к президенту и правительству РФ.
При упоминании достижений партии используется определенный логический алгоритм («реализованы» — «в процессе реализации» — «будут реализованы») и структурно-композиционные приемы оформления сообщений, акцентирующие определенные фрагменты, облегающие вычленение и запоминание значимой информации:
Единая Россия инициировала введение нового вида налогового вычета — на спорт. С 2022 года можно будет вернуть часть средств, потраченных на взрослые и детские занятия спортом.
Подробнее о вычете:
1ирзМ.со/21в3Ез52у7
#ЕРотчёт #ЕдинаяРоссия
Мф8/Л.со/г УЬ 811 ОрбЬГ.
Единая Россия помогла отремонтировать и обновить:
—почти 4,5 тысяч школьных спортзалов
—8 тысяч учреждений культуры —более 800 домов культуры и сельских клубов по всей стране —более 170 театров —300 муниципальных библиотек —свыше 600 детских школ искусств и училищ https://t.co/4jSDwRUh5P.
!! Владимир Путин утвердил пакет социальных инициатив партии «Единая Россия» и поручил их реализовать. Среди них:
• Увеличение размера выплат беременным женщинам, которые оказались в трудной жизненной ситуации и встали на учет в ранние сроки.
• Компенсация половины стоимо... 1((рз:/Л.со/и№хЯОдидМ.
Укрепление уверенности граждан в надежности курса партии «Единая Россия» и правительства РФ, разумности действий президента РФ осуществляется за счет: апелляции к моральным ценностям; официальных заявлений в поддержку популярных среди граждан решений; сообщения позиции авторитетного источника (апелляция к авторитету); и обращения к актуальным вопросам экологии, газификации, финансирования многодетных семей, прав избирателей, неравенства регионов:
Элитарность "«Единая Россия» заморозила членство депутата из-за фото с убитыми птицами на Чукотке. Его подозревают в браконьерстве" — поправки Путина в конституцию работают! На самом деле если бы либеральные СМИ не начали писать об этом скандале, то никто бы и не заметил.
Права и мнение избирателей "Единая Россия" выступает единственной политической партией в РФ, проводящей отбор кандидатов на выборы с учетом мнения людей
Это подчеркнул российский президент Владимир Путин в ходе встречи с руководством партии и общественниками, ставшими победителями праймериз 1Нрз:/Л.со/зНзу1Б2гУ.
Газификация "Единая Россия" будет добиваться бесплатного подключения жителей к газу 11Нрз:/Л.со/94ЬМЕГУ9к Мфз:/Л.со/г1СА5уАОрК.
!!"Единая Россия" будет добиваться бесплатного подключения жителей к газу
Наши оппы вам конечно об этом не расскажут.
1ирз:/Л.соА5ЬБУ92С9Я 1Нрз:/Л.со/йо11гАХ8пМ.
Устранение неравенства между регионами
"Единая Россия" будет стремиться к ликвидации неравенства между регионами, заявил Медведев:https://t.co/iYfSQUwkUw https://t.co/sJsWoIXB VA.
Эпидемиологическая обстановка "Единая Россия" отреагировала на новую эпид.обстановку в Москве при планировании съезда, потому что давно очевидно, что для ЕР важны именно люди. Поэтому же взят путь на обновление, реагирование на запросы и на помощь людям.
Экология
Единая Россия проводит стратегическую сессию «Экология». Её участники — депутаты Госдумы, представители органов власти, активисты НКО, профильные эксперты — сформулируют предложения в предвыборную программу партии в области экологической политики. https://t.co/ NbLв4CZvC5.
Правила дорожного движения РФ "Единая Россия" не поддерживает снижение нештрафуемого порога для автомобилистов при превышении скорости с 20 км/ч до 10 км/ч, такие решения должны широко обсуждаться общественностью и экспертами, заявил секретарь генсовета единороссов Андрей Турчак:
https://t.co/O5вIlZMLwS https://t.co/ON96G9Vg6E.
Официальные заявления "Единая Россия" не закончит деятельность как КПСС, заявил Медведев https://t.co/IWNcb3zkfl https://t.co/pH6J3LQMNb.
"Единая Россия" остается главной политической силой РФ, несмотря на рейтинги, считает Песков:
https://t.co/u3HpRmDXgK https://t.co/yjвr2xg0R9.
Сообщения группы «Против» призваны высмеять, оскорбить, дискредитировать правительство, президента и членов партии «Единая Россия» и подорвать доверие граждан к партии «Единая Россия», правительству и президенту, в том числе посредством публикации обличающих материалов, которыми в основном являются статьи новостных агентств, видео или публикации в социальных сетях. Основными тематическими блоками, посредством которых осуществляется дискредитация образа и действий партии «Единая Россия», стали «финансовый вопрос» (экономическая нестабильность, экономическая пропасть между депутатами и простыми людьми, неравномерное распределение благ, финансирование социально незащищенных групп населения, пенсионная реформа, хищение бюджетных средств), «фаль-
сификация» (жульничество, мошенничество, невыполненные обещания по выплатам пособий и газификации, фальсификация результатов праймериз), «права и свободы» (уголовные преследования неугодных власти людей; возможность строительства ГУЛАГа; тенденция к «закрепощению» граждан; экстремистские методы в решении вопросов; неравноправие представителей власти и простых граждан; неправомерные поступки членов партии и депутатов фракции «Единая Россия» (например, браконьерство на Чукотке) и отсутствие наказания). При этом в сообщениях наблюдается пересечение тематик, например, финансового вопроса и фальсификации, которое выражается в теме жульничества, воровства, незаконном отмывании денег.
Финансовый вопрос В Госдуме 450 депутатов. Из них единороссов 315, из которых 18 долларовых миллиардера и 250 долларовых миллионеров. Вот такие сегодня народные избранники! Единая Россия людям в помощь, в трёх словах:
Ашан, редиска, 200р https://t.co/XnzlajVmnL.
"Депутаты отменили указ, отклонив законопроект президента, запрещающий офшорную продажу имущества и компаний в России".
"Единая Россия" не поддержала инициативу, о деофшоризации отечественной экономики".
"не хотят терять схему отмыва подозрительных денег" https://t.co/0mfvU9Vync;
Единая Россия — партия воров, но не жуликов.
Для жульничества мозги нужны....
Фальсификация Единая Россия подделывает результаты даже собственного внутреннего голосования. https://t.co/lghwDPDl06 (фальсификация результатов выборов).
Единая Россия привычно убивает мирных граждан https://t.co/Q7hkNPK5Wz (сокрытие фактов; неправомерные поступки членов партии).
Единая Россия придумала как закрыть путь любым конкурентам в думу. https://t.co/n3nnfSVG9N (нечестная игра).
"Гражданская война" в Украине — это когда первый "глава ДНР" гражданин России Александр Бородай баллотируется в Госдуму РФ от правящей партии "Единая Россия". Конечно же, это доказывает, что Россия не сторона конфликта, и Кремль никак не участвует в войне. https://t.co/ zpG44x5KSx (фальсификация).
"Единая Россия" и "Союз добровольцев Донбасса" подписали соглашение о взаимодействии. Оно предусматривает "сохранение русского мира, русского языка и русского генетического кода", — заявил секретарь Генсовета "едросов" Андрей Турчак. А война в Украине гражданская. Не забывайте! https://t.co/ZVpONvcU3c (фальсификация; война в Донбассе).
Права и свободы Единая Россия планирует взять 350 мест в Думе. Ей нужно 2/3 с + сами понимаете зачем. Чай, не маленькие дети.
Собственно говоря, это не выборы. Это битва за физическое выживание российского народа, и сохранении территориальной целостности страны https://t.co/0nCrGg8oql.
Браконьером, выложившим надпись «Чукотка 2021» трупами полутора сотен гусей, оказался очередной "слуга народа" из Магаданской городской думы Александр Крамаренко от партии "Единая Россия". https://t.co/SyO VdkmBc V.
Для достижения максимального эффекта в сообщениях данной группы используется широкое разнообразие тропов, стилистических приемов (каламбур, оценочная номинация, метафора; ирония, сарказм, гротеск; парцелляция, эллипсис; ссылка на авторитетный источник, апеллирование к псевдофактологической информации) и риторических средств — экспрессивной лексики. Примечательно, что сообщения данной группы можно классифицировать по жанровой принадлежности как сообщения-заголовки, сообщения-лозунги, сообщения-определения, сообщения-шутки, сообщения-сказания, сообщения — риторические вопросы.
Сообщения-заголовки представляют собой заголовок новостной статьи или названия видео на канале видеохостинга, на которую в тексте сообщения дается ссылка:
Единая Россия от 2001 г до наших дней: как нам врали в предвыборных программах https://t.co/EFnAfDbJpS — Навальный LIVE
Единая Россия придумала как закрыть путь любым конкурентам в думу. https://t.co/n3nnfS VG9N — КЛЕВЕР Канал Яндекс Дзен
Сообщения-лозунги содержат призыв к действию с определенным алгоритмом или без него:
Единая Россия сделала из Государственной думы клуб клоунов. В этом году, осенью, её будут массово прокатывать мимо. Не оставайтесь в стороне, пожалуйста, а то они напекут вам таких законов, что и дышать будут не все.
Сообщения-определения чаще других содержат экспрессивную лексику, при этом
частотными стилистическими приемами являются метафора, сарказм, каламбур, оценочная номинация:
"Единая Россия"™ — партия реальных уголовных дел https.VA.co/QEkpRgcDYn.
Единая Россия — это доступная, бюджетная партия.
В смысле, у нее есть доступ к бюджету страны.
Единая Россия — это позор России. Это партия которая хвалит самые высокие в мире зарплаты и пенсии депутатам и чиновникам, относительно зарплат и пенсий своему народу. Партия приспособленцев и чиновников, плюющая на народ.
Единая Россия — партия жуликов и воров. Сегодня это аксиома, а придумал это выражение человек на фото. #СвободуНа-вальному #FreeNavalny 1ирз:/л.со/йт1м0000у
Единая Россия — это плесень, захватившая наш дом. Она разъедает и губит всё живое. «Умное голосование» — это скребок, который очистит Россию от этой мерзости. Посмотрите ролик ФБК о том, как эта гадость ворует наши деньги и 19.09 спустите их в унитаз.
httpз://t.co/PJFKCTFQj9 1ирз://1со/Т8е 6с0ойбИ.
Единая Россия — эта такая печка, в которую нужно бесконечно что-то подкидывать. Чтобы всяким Володиным было теплее и уютнее на своём посту. Вот Проценко сам решил подарить им всё уважение, которое заслужил за жизнь. Что ж, его выбор. Скоро поймёт, что назад забрать ничего нельзя https:VVt.co/nrzQgBuXWE.
Сообщения-шутки чаще всего построены по принципу вопрос-ответ:
— Приведите пример ложного утверждения.
— Единая Россия сама за себя не проголосует;
— «Единая Россия» нас всех обедняет.
— В смысле, объединяет?
— Нет;
— Вот вам майские выходные. Езжайте работать на дачу.
— Но у многих нет дачи!
— Грузовики с лавочками доставят вас на дачи и плантации членов партии Единая Россия.
Рассказчик в сообщениях-сказаниях претендует на роль мудреца, постигшего житейскую мудрость и готового поделиться ею со всем миром. Облекая мысль в форму былины, автор достигает комического эффекта при этом заставляет читателя задуматься о справедливости подмеченных автором фактов:
...и что я имею.вам сказать, дети мои..забирался из своих южных на сво-
ей лоханке аж до северов, и везде люди нищие.. везде горе...только мент какой или чиновник на иномарке грязью обдаст не притормаживая всю эту убогость..Такая, вот она — " единая россия"..
Сообщения — истории из жизни отличаются от сообщений-сказаний стилем повествования и большей конкретизацией:
Единая Россия выступила за бесплатное подключение газа к потребителю.
Мама вчера установила в деревне газовую колонку за 60 000 р
Дождётся до зимы бесплатное подключение или нет?
Метров десять надо трубу провести. Говорят, что подключение стоит около ста тысяч, но это не точно.
так просто, мы выяснили, почему бесплатный газ придет не ко всем и не скоро. https://t.co/zHвp0Ext8b
Сообщения — риторические вопросы: "Единая Россия", оказывается, — "партия социальной направленности", как заявили на съезде ЕР.
А "партия геноцида" у нас тогда как называется?..
!! Членство в партии «Единая Россия» сенатора и экс-губернатора Липецкой области Олега Королева приостановлено по собственному желанию до конца разбирательства.
"Количество членов партии Единая Россия — 2 073 772.
Количество фонарных столбов в Москве — 2 100 000
Думаете это совпаденье?" Укрепление уверенности граждан в надежности курса партии «Единая Россия» и правительства РФ, разумности действий президента РФ осуществляется за счет апелляции к моральным ценностям, официальных заявлений в поддержку популярных среди граждан решений, сообщения позиции авторитетного источника (апелляция к авторитету) и обращения к актуальным вопросам экологии, газификации, финансирования многодетных семей, прав избирателей, неравенства регионов.
Отличительной характеристикой сообщений обеих групп («ЗА» и «ПРОТИВ») является наличие гиперссылок на сторонние ресурсы — сайты новостных агентств, другие твиты, платформы видеохостингов (70 %), а также сопровождение текста фото-или видеоматериалами (49 %).
ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ
Результатом развития инновационных информационно-коммуникационных технологий стало развитие делиберативногого
взаимодействия народа и власти на платформах социальных сетей, идеально подходящих для освещения событий общественно-политической жизни, выражения позиции и защиты своих интересов в результате обсуждения и аргументации.
В качестве структурно-коммуникативного инструментария анализа практик делибера-тивного взаимодействия российских политических партий с электоратом в онлайн-пространстве мы предлагаем использовать совокупные методы сетевой лингвистики и Data Science, а также авторский программный комплекс, позволяющий извлекать, обрабатывать и анализировать сетевые лингвистические данные социальных платформ, конструировать модель делиберативного взаимодействия и делать выводы о ключевых акторах, доминирующих нарративах и концептосфере изучаемых дискурсов.
Результаты проведенного исследования доказывают валидность примененного структурно-коммуникативного инструментария. Анализ модели концептосферного поля «Единая Россия — Сеть» показал, что точками, которые способны инициировать оппозиционные дискурсы, нацеленные на дискредитацию власти, партии, правительства и президента, являются «война», «Донбасса», «гражданская», «Украине», «воров», «жуликов».
Результаты анализа модели КП «Единая Россия — Сеть» были подтверждены и дополнены лингводискурсивным анализом. Было выявлено, что в зависимости от прагматической направленности сообщения можно поделить на два блока «за» и «против». Доминирующими в блоке «за» стали нарративы, подчеркивающие достижения партии и акцентирующие внимание на текущих проектах, популярных в народе инициативах, которые поддерживает партия, а также перспективах развития. В блоке «против» основной упор делается на экономической нестабильности, невыполненных обещаниях и акцентировании неравноправия простых граждан и власти. Образ «Единой России» формируется концептами «нечестность» («преступность», «жульничество», «мошенничество», «воровство», «фальсификация», «хищение», «нечестная игра», «нарушение обязательств»), «шутовство», «слабоумие».
Однако, несмотря на деструктивный характер дискурсов вокруг некоторых проблемных точек, прагматический потенциал всего поля имеет конструктивный потенциал; так, в дискурсивном поле превалируют узлы, служащие точками развития конструктивных дискурсов.
Анализ показал, что делиберативное взаимодействие партии «Единая Россия» и электората обладает чертами агонистического плюрализма, что свидетельствует об успешности данного взаимодействия. Столкновение конструктивных и деструктивных дискурсов, доля которых значительно мала по сравнению с конструктивными, обеспечивает условия, при которых антагонизм противоборствующих акторов приобретает форму дебатов, позволяющих прийти к консенсусу.
Ввиду популярности онлайн-прос-транства как трибуны артикуляции мнений и потребностей среди граждан, использование предложенного структурно-коммуникативного инструментария для определения социально-политической повестки и анализа эффективности делиберативного взаимодействия народа и власти содержит ответ на вызовы современной России в плане обеспечения социально-политической и социально-экономической стабильности.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Баранова, М. В. Взаимодействие социума и властных структур в процессе генезиса делиберативной демократии в современной России / М. В. Баранова, О. Б. Купцова. — Текст : непосредственный // Народ и власть: взаимодействие в истории и современности. — 2016.
2. Хук, Марк Ван. Конституционные суды и делиберативная демократия / Марк Ван Хук. — Текст : непосредственный // Правоведение. — 2013. — № 2 (307).
3. Герасимова, Г. И. Коммуникативное управление в структуре делиберативных процессов / Г. И. Герасимова. — Текст : непосредственный // Стратегические коммуникации в бизнесе и политике. — 2017. — N° 3.
4. Зайцев, А. В. Делиберативная демократия как институциональный диалог власти и гражданского общества /
A. В. Зайцев. — Текст : непосредственный // Социодинами-ка. — 2013. — № 5.
5. Мисников, Ю. Г. Интернет-дискуссия как форма электронного участия: российская специфика / Ю. Г. Мисников, О. Г. Филатова. — Текст : непосредственный // Мониторинг. — 2019. — № 5 (153).
6. Попова, Г. Е. Когнитивно-прагматическая категория релевантности в структуре парламентской и политической коммуникации / Г. Е. Попова. — Текст : непосредственный // Политическая лингвистика. — 2019. — № 1.
7. Рябченко, Н. А. Как пользовательский контент изменил ход предвыборной кампании Д. Трампа? / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева. — Текст : непосредственный // Пользовательский контент в современной коммуникации : сб. мат. I Междунар. науч.-практ. конф. (Челябинск, 22-23 апр. 2021 г.). — Челябинск, 2021.
8. Рябченко, Н. А. Управление политическим контентом в социальных сетях в период предвыборной кампании в эпоху постправды / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева, А. А. Гне-даш. — Текст : непосредственный // Полис: политические исследования. — 2019. — № 2.
9. Рябченко Н. А., Малышева О. П., Катермина В. В., Гне-даш. А. А. Модель коммуникации «говорящий — слушающий» в условиях цифровизации лингвистического поворота: опыт сетевого и лингводискурсивного анализа контента видеохостинга «Youtube» / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева,
B. В. Катермина, А. А. Гнедаш. — Текст : непосредственный // Политическая лингвистика. — 2021. — № 1 (85). —
C. 81-94. — DOI: 10.12345/1999-2629_2021_01_07.
10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018665564 Российская Федерация. Глубокий анализ данных социальной платформы Twitter
(DDAT ver. EN) : № 2018663499 : заявл. 27.11.2018 : опубл. 06.12.2018 / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева. — Текст : непосредственный.
11. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020610498 Российская Федерация. Структурно-реляционный парсинг политического контента : N° 2019666985 : заявл. 19.12.2019 : опубл. 15.01.2020 / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева. — Текст : непосредственный.
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021610435 Российская Федерация. Программа для анализа и визуализации социально-политической коммуникации в mline-пространстве : № 2020667724 : заявл. 25.12.2020 : опубл. 14.01.2021 / Н. А. Рябченко, О. П. Малышева. — Текст : непосредственный.
13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021610436 Российская Федерация. Программа оценки потенциала влияния политического контента : № 2020667728 : заявл. 25.12.2020 : опубл. 14.01.2021 / Н. А. Ряб-ченко, О. П. Малышева. — Текст : непосредственный.
14. Филяева, А. И. Современные теории демократии об урегулировании межэтнических конфликтов: делиберативный подход / А. И. Филяева. — Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Серия 12: Политические науки. — 2020. — № 5.
15. Хабермас, Ю. Ах, Европа. Небольшие политические сочинения. XI / Ю. Хабермас. — Москва : Весь мир, 2012. — Текст : непосредственный.
16. Цинкерман, Т. Н. Коммуникативная специфика интер-претативно-делиберативного стиля педагогического общения / Т. Н. Цинкерман. — Текст : непосредственный // Russian Journal of Education and Psychology. — 2013. — № 4 (24).
17. Anderson, A. Broader thoughts from key experts on the future of democracy at a time of digital disruption / A. Anderson, L. Rainie. — 2020. — 21 Febr. — URL: https://www.pew research. org/internet/2020/02/21/broader-thoughts-from-key-experts-on-the-future-of-democracy-at-a-time-of-digital-disruption/ (date of access: 02.12.2021). — Text : electronic.
18. Fletcher, W. H. Implementing a BNC-compare-able web corpus. Building and exploring web corpora / W. H. Fletcher. — 2007. — URL: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=10.1.1.64.3731 &rep=rep 1 &type=pdf (date of access: 02.12. 2021). — Text : electronic.
19. Melkadze, A. Social media in Russia — Statistics & Facts / A. Melkadze. — 2021. — 18 May. — URL: https://www.statista. com/topics/6281/social-media-in-russia/. — Text : electronic.
20. Liu, V. Web text corpus for natural language processing / V. Liu, J. R. Curran. — Text : unmediated // 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. — 2006, Apr.
21. Rishel, N. M. Digitizing Deliberation / Nicole M. Rishel. — Text : unmediated // Administrative Theory & Praxis. — 2011. — Vol. 33, Iss. 3. — P. 411-432. — DOI: 10.2753/ATP1084-1806330305.
22. Ryabchenko, N. Innovative Approaches in Linguistics: Network Analysis of Linguistic Data / N. Ryabchenko, O. Ma-lysheva. — Text : unmediated // X International Conference Word, Utterance, Text: Cognitive, Pragmatic and Cultural Aspects. European proceedings of Social and Behavioural Sciences. — 2020. — Vol. 86.
23. Ryabchenko, N. A. Understanding the YouTube ecosystem: who shapes opinions and manages reactions? / N. A. Ryabchenko, O. P. Malysheva. — Text : unmediated // Audiovisual e indústrias criativas: presente e futuro. VIII Congreso Internacional de Investigadores Audiovisuales. — Madrid, Spain : Mc Graw Hill Interamericana S.L., 2021. — Libro 2.
REFERENCES
1. Baranova, M. V., & Kuptsova, O. B. (2016). Vzaimo-deystvie sotsiuma i vlastnykh struktur v protsesse genezisa deliberativnoy demokratii v sovremennoy Rossii [Interaction of society and power structures in the process of the genesis of deliberative democracy in modern Russia]. In Narod i vlast': vzaimodeystvie v istorii i sovremennosti (Iss. 3). (In Russ.)
2. Hook, Mark Van. (2013). Konstitutsionnye sudy i delibe-rativnaya demokratiya [Constitutional Courts and Deliberative Democracy]. Pravovedenie, 2(307). (In Russ.)
3. Gerasimova, G. I. (2017). Kommunikativnoe upravlenie v strukture deliberativnykh protsessov [Communicative manage-
ment in the structure of deliberative processes], Strategicheskie kommunikatsii v biznese i politike, 3, (In Russ.)
4, Zaytsev, A, V, (2013), Deliberativnaya demokratiya kak institutsional'nyy dialog vlasti i grazhdanskogo obshchestva [Deliberative democracy as an institutional dialogue of power and civil society], Sotsiodinamika, 5, (In Russ,)
5, Misnikov, Yu, G,, & Filatova, O, G, (2019), Internet-diskussiya kak forma elektronnogo uchastiya: rossiyskaya spetsifika [Internet discussion as a form of electronic participation: Russian specifics],Monitoring, 5(153), (In Russ,)
6, Popova, G, E, (2019), Kognitivno-pragmaticheskaya kate-goriya relevantnosti v strukture parlamentskoy i politicheskoy kommunikatsii [Cognitive-pragmatic category of relevance in the structure of parliamentary and political communication], Political Linguistics, 1, (In Russ,)
7, Ryabchenko, N, A,, & Malysheva, O, P, (2021), Kak pol'zovatel'skiy kontent izmenil khod predvybornoy kampanii D, Trampa? [How did user-generated content change the course of D, Trump's election campaign?], In Pol'zovatel'skiy kontent v sovremennoy kommunikatsii : sb. mat. I Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (Chelyabinsk, 22-23 apr. 2021 g.), Chelyabinsk, (In Russ,)
8, Ryabchenko, N, A,, Malysheva, O, P,, & Gnedash, A, A, (2019), Upravlenie politicheskim kontentom v sotsial'nykh setyakh v period predvybornoy kampanii v epokhu postpravdy [Management of political content in social networks during the election campaign in the era of post-truth], Polis: politicheskie issledovaniya, 2, (In Russ,)
9, Ryabchenko, N, A,, Malysheva, O, P,, Katermina, V, V,, & Gnedash, A. A. (2021). Model' kommunikatsii «govoryashchiy — slushayushchiy» v usloviyakh tsifrovizatsii lingvisticheskogo povorota: opyt setevogo i lingvodiskursivnogo analiza kontenta videokhostinga «Youtube» [Communication Model "Speaker — Listener" in the Context of Digitalization of the Linguistic Turn: Experience of Network and Linguodiscursive Analysis of YouTube Content], Political Linguistics, 1(85), 81-94, DOI: 10,12345/1999-2629_2021_01_07, (In Russ,)
10, Ryabchenko, N, A,, & Malysheva, O, P, (2018), Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2018665564 Rossiyskaya Federatsiya. Glubokiy analiz dannykh sotsial'noy platformy Twitter (DDAT ver. EN) : № 2018663499 : zayavl. 27.11.2018 : opubl. 06.12.2018 [Certificate of state registration of the computer program No, 2018665564 Russian Federation, Deep Data Analysis of Twitter Social Platform (DDAT ver, EN) : No, 2018663499], (In Russ,)
11, Ryabchenko, N, A,, & Malysheva, O, P, (2020), Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2020610498 Rossiyskaya Federatsiya. Strukturno-relyatsionnyy parsing politicheskogo kontenta : № 2019666985 : zayavl. 19.12.2019 : opubl. 15.01.2020 [Certificate of state registration of the computer program No, 2020610498 Russian Federation, Structural-relational parsing of political content : No, 2019666985], (In Russ,)
12, Ryabchenko, N, A,, & Malysheva, O, P, (2021), Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2021610435 Rossiyskaya Federatsiya. Programma dlya analiza i vizualizatsii sotsial'no-politicheskoy kommunikatsii v online-
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ: Малышева Ольга Петровна — кандидат филологических наук, доцент кафедры английской филологии, Кубанский государственный университет; 350040, Россия, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149; e-mail: malysheva_op@mail,ru,
Рябченко Наталья Анатольевна — кандидат политических наук, доцент кафедры социальной работы, психологии и педагогики высшего образования, Кубанский государственный университет; 350040, Россия, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149; e-mail: rrrnatali@mail,ru,
Усков Сергей Вячеславович — аспирант кафедры государственной политики и государственного управления, Кубанский государственный университет; 350040, Россия, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149; e-mail: usv82@mail,ru,
prostranstve : № 2020667724 : zayavl. 25.12.2020 : opubl. 14.01. 2021 [Certificate of state registration of the computer program No. 2021610435 Russian Federation. Program for the analysis and visualization of socio-political communication in the online space: No. 2020667724]. (In Russ.)
13. Ryabchenko, N. A., & Malysheva, O. P. (2021). Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2021610436 Rossiyskaya Federatsiya. Programma otsenki potentsiala vliyaniya politicheskogo kontenta : № 2020667728 : zayavl. 25.12.2020 : opubl. 14.01.2021 [Certificate of state registration of the computer program No. 2021610436 Russian Federation. Political Content Influence Potential Assessment Program : No. 2020667728]. (In Russ.)
14. Filyaeva, A. I. (2020). Sovremennye teorii demokratii ob uregulirovanii mezhetnicheskikh konfliktov: deliberativnyy podkhod [Modern theories of democracy on the settlement of interethnic conflicts: a deliberative approach]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 12: Politicheskie nauki, 5. (In Russ.)
15. Habermas, Yu. (2012). Akh, Evropa. Nebol'shie politicheskie sochineniya. XI [Europe. Small political essays. XI]. Moscow: Ves' mir.
16. Tsinkerman, T. N. (2013). Kommunikativnaya spetsifika interpretativno-deliberativnogo stilya pedagogicheskogo ob-shcheniya [Communicative specificity of the interpretive-deliberative style of pedagogical communication]. Russian Journal of Education and Psychology, 4(24).
17. Anderson, A., & Rainie, L. (2020, Feb. 21). Broader thoughts from key experts on the future of democracy at a time of digital disruption. Retrieved Dec. 2, 2021, from: https://www.pew research.org/internet/2020/02/21/broader-thoughts-from-key-experts-on-the-future-of-democracy-at-a-time-of-digital-disruption/
18. Fletcher, W. H. (2007). Implementing a BNC-compare-able web corpus. Building and exploring web corpora. Retrieved Dec. 2, 2021, from https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi= 10.1.1.64.3731 &rep=rep 1 &type=pdf
19. Melkadze, A. (2021, May 18). Social media in Russia — Statistics & Facts. Retrieved from https://www.statista.com/ topics/6281/social-media-in-russia/
20. Liu, V., & Curran, J. R. (2006, April). Web text corpus for natural language processing. In 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics.
21. Rishel, Nicole M. (2011). Digitizing Deliberation, Administrative Theory & Praxis, 33(3), 411-432. DOI: 10.2753/ ATP1084-1806330305.
22. Ryabchenko, N., & Malysheva, O. (2020). Innovative Approaches in Linguistics: Network Analysis of Linguistic Data. In X International Conference Word, Utterance, Text: Cognitive, Pragmatic and Cultural Aspects. European proceedings of Social and Behavioural Sciences (Vol. 86).
23. Ryabchenko, N. A., & Malysheva, O. P. (2021). Understanding the YouTube ecosystem: who shapes opinions and manages reactions? In Audiovisual e indústrias criativas: presente e futuro (VIII Congreso Internacional de Investigadores Audiovisuales, Libro 2). Madrid, Spain: Mc Graw Hill Interamericana S.L.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS:
Malysheva Ol'ga Petrovna — Candidate of Philology, Associate Professor of Department of English Philology, Kuban State University, Krasnodar, Russia.
Ryabchenko Natal'ya Anatol'evna — Candidate of Political Science, Associate Professor of Department of Social Work, Psychology and Higher School Pedagogy, Kuban State University, Krasnodar, Russia.
Uskov Sergey Vyacheslavovich — Post-Graduate Student of Department of State Policy and Governance, Kuban State University, Krasnodar, Russia
