CC BY
14
Вестн. Моск. ун-та. Серия 12. Политические науки. 2023. Т. 1. № 1. С. 24-49. Lomonosov Political Science Journal, Vol. 1, No. 1, 2023, pp. 24-49.
DOI: 10.55959/MSU0868-4871-12-2023-1-1-24-49
Научная статья / Research paper
Е.В. Бродовская
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
(Москва, Россия)
М.А. Давыдова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
(Москва, Россия)
М. Младенович
Белградский университет (Белград, Сербия)
МОБИЛИЗАЦИЯ ПОЛИТИЧЕСКОГО ПРОТЕСТА В РОССИЙСКОМ СЕГМЕНТЕ СОЦИАЛЬНЫХ МЕДИА (2021): ТРИГГЕРЫ, АУДИТОРИЯ, КАНАЛЫ КОММУНИКАЦИИ1
В статье представлены результаты политического исследования, цель которого заключается в определении масштаба, мобилизационного потенциала, социальной базы и технологий цифровых коммуникаций про-тестно-ориентированного информационного потока в российском сегменте социальных медиа накануне единого дня голосования 2021 г. Когнитивное картирование, реализованное в исследовании, позволило выявить содержательные характеристики информационного потока. Киберметрический анализ сделал возможным определение динамических и структурных характеристик информационного потока, уточнение гендерной и возрастной специфики вовлеченных в него пользователей, а также выявление количественных характеристик активности ключевых сообществ, формирующих протестные дискурсы. Метод социальных графов позволил охарактеризовать структуру взаимодействия оппозиционных и протестных сообществ Telegram в 2021 г. В процессе реализации ивент-анализа были зафиксированы ключевые пики роста динамики пользовательской активности вокруг протестных событий и дискурсов. На этой основе удалось выделить триггеры, используемые для вовлечения пользователей в протестные информационные потоки: выборный процесс, деятельность правоохранительных органов, осуществление вакцинации, социально-экономические проблемы. Кроме этого, были типологизи-рованы сообщества, формирующие протестный информационный поток: сообщества — агрегаторы протестов, сообщества — новостные агрегато-
1 Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 20-18-00274), Национальный исследовательский институт «Высшая школа экономики».
ры, сообщества локальной аналитики. В результате исследования выявлена доминирующая модель массовой протестной мобилизации в анализируемый период: первичный триггер — вторичный триггер — офлайн-протест.
Ключевые слова: политическая мобилизация, политический протест, триггеры, цифровые коммуникации, когнитивное картирование, киберме-трический анализ, социальные графы.
Для цитирования: Бродовская Е.В., Давыдова М.А., Младенович М. Мобилизация политического протеста в российском сегменте социальных медиа (2021): триггеры, аудитория, каналы коммуникации // Вестник Московского университета. Серия 12. Политические науки. 2023. Т. 1. № 1. С. 24-49. DOI: 10.55959/М8Ш868-4871-12-2023-1-1-24-49.
E.V. Brodovskaya
Financial University under the Government of the Russian Federation (Moscow, Russia)
M.A. Davydova
Financial University under the Government of the Russian Federation (Moscow, Russia)
M. Mladenovic
University of Belgrade (Belgrade, Serbia)
MOBILIZATION OF POLITICAL PROTEST IN THE RUSSIAN SEGMENT OF SOCIAL MEDIA (2021): TRIGGERS, AUDIENCE, COMMUNICATION CHANNELS
The article presents the results of applied political research, the purpose of which is to determine the scale, mobilization potential, social base, and digital communication technologies of protest-oriented information flow in the Russian segment of social media on the eve of the Single Voting Day of2021. The cognitive mapping implemented in the study made it possible to identify the meaningful characteristics of the information flow. The social media analysis made it possible to determine the dynamic and structural characteristics of the information flow, the gender and age specifics of the users involved in it, as well as quantitative characteristics of the activity of key communities forming protest information flows. The method of social graphs revealed the structure of interaction between the opposition and protest communities of Telegram in 2021. The event analysis carried out during the study made it possible to fix the key peaks of growth in the dynamics of user activity around protest events and discourses. On this basis, it was possible to identify the triggers
used to involve users in protest information flows (elections, law enforcement agencies, vaccination, socio-economic problems), typologize the communities forming the protest information flow (protest aggregator communities, news aggregator communities, local analytics communities), and model of mass protest mobilization (primary trigger — secondary trigger — offline protest).
Key words: political mobilization, political protest, triggers, digital communications, cognitive mapping, social media analysis, social graphs.
For citations: Brodovskaya, E. V., Davydova, M. A., and Mladenovic, M. "Mobilization of Political Protest in the Russian Segment of Social Media (2021): Triggers, Audience, Communication Channels," Lomonosov Political Science Journal, Vol. 1, No. 1, 2023, pp. 24-49. (In Russ.) DOI: 10.55959/MSU0868-4871-12-2023-1-1-24-49.
Постановка проблемы
Выборы депутатов Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации в 2021 г. — ключевое событие политического сезона в силу того, что от условий и результатов их реализации во многом зависит завершение большого электорального цикла в 2024 г.
Внимание к социально-медийной мобилизации политического протеста накануне единого дня голосования (ЕДГ) 2021 г. в России связано с несколькими обстоятельствами. Во-первых, пролонгированные массовые протесты 2020 г. в Российской Федерации и Республике Беларусь способствовали наращиванию цифровой инфраструктуры мобилизации в социальных медиа2.
Во-вторых, пандемия и сопровождающие ее негативные процессы сформировали ковид-пессимистичную стратегию поведения у каждого четвертого россиянина3.
В-третьих, динамичное совершенствование технологий цифровых коммуникаций и снижение уровня доминирования социальных сетей «ВКонтакте» и «Одноклассники», рост востребованности Telegram и TikTok4.
2 Бродовская Е.В., Давыдова М.А., Еремин Е.А. Пролонгированные политические протесты в России и в Республике Беларусь летом — осенью 2020 года: референтность российской аудитории социальных медиа // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2021. № 1. С. 6-13.
3 Кертман Г. Новый образ жизни (НОЖ). Таблица с полными результатами опроса 1 // к-ФОМ. 2020. 5 июня. URL: https://covid19.fom.ru/post/novyj-obraz-zhizni-nozh-opros-1
4 Бродовская Е.В., Никулин Е.Р., Давыдова М.А. Массовые политические протесты в Республике Беларусь летом — осенью 2020 года: причины возникновения, социальная база, цифровая инфраструктура // Журнал политических исследований. 2021. № 1. С. 23-35.
В-четвертых, внедрение дистанционного электронного голосования (ДЭГ) в шести субъектах федерации зачастую сопровождалось тиражированием дискурсов недоверия в отношении надежности результатов5.
В-пятых, серьезное внешнее информационное давление, направленное на делегитимизацию выборов задолго до их старта и завершения6.
Основной исследовательский вопрос связан с определением масштаба, мобилизационного потенциала, социальной базы и технологий цифровых коммуникаций протестно-ориентированного информационного потока в российском сегменте социальных медиа накануне ЕДГ 2021 г.
Теоретико-методологическая основа исследования
Теоретико-методологическая основа исследования построена на зарубежных теориях, концепциях, подходах.
На современном этапе мобилизация понимается как преднамеренная интенсификация коммуникаций в социальных медиа для информирования аудитории о социальных / политических проблемах и о способах давления для их решения7. Исследователи подчеркивают, что активация личных социальных связей является основным актом мобилизации и может иметь эффект умножения, который трансформирует масштаб и форму определенного политического действия в процессе цифровой коммуникации8.
Ряд исследователей обосновывает преимущественно позитивное влияние цифровых коммуникаций, связывая последние с расширением форм участия в гражданской и политической жизни. В частности, Я. Теохарис с соавторами выделяют в качестве положительных такие политические функции цифровых медиа, как ведение блога, чтение онлайн-новостей и политическая дискуссия в интернете. С их точки зрения, данные онлайн-действия стимулируют общение с должностными лицами, включенность в волонтерство
5 Осипова О.С., Багдасарова Р.А., Лукушин В.А. Современные медиа как инструмент совершенствования диалога власти и общества // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2021. № 1. С. 20-28.
6 Об этом говорили участники круглого стола «Выборы в Госдуму-2021: технологии по подрыву легитимности», организованного ТАСС 22 сентября 2021 г. (ТАСС. URL: https://tass.ru/press/14229).
7 Bennett L.W., Segerberg A. The Logic of Connective Action: Digital Media and the Personalization of Contentious Politics. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
8 Earl J., Kimport K. Digitally Enabled Social Change: Activism in the Internet Age. Cambridge: MIT Press, 2011.
и вовлеченность в протесты. Кроме этого, была обнаружена связь между присоединением к политическим группам, подписанием петиций и автономными политическими действиями, прежде всего молодых пользователей9.
Дж. Слоам утверждает, что наблюдается переход молодого поколения от традиционных форм политического участия (членства в партиях, участия в выборах и др.) к альтернативным формам, таким как онлайн-подписание петиций, присоединение к бойкотам и протестам, участие в демонстрациях10.
Исследования Т. Дж. Джоста, М. Лангера, М. Мецгера, Дж. На-глера, Дж. Стерлинг, А.Дж. Такера и других в этой области показали, что информация, необходимая для координации мероприятий протеста (наличие транспорта, явка участников, присутствие полиции), быстро и эффективно распространяется через каналы социальных сетей. При этом платформы социальных сетей передают эмоциональные и мотивационные сообщения как в поддержку протестной активности, так и против нее: к ним относятся сообщения, в которых подчеркиваются нравственное негодование, проблемы социальной справедливости и лишений, а также идеологические вопросы11.
Одной из ключевых проблем в современных исследованиях является объяснение природы конверсии различных форм политического участия в реальной и цифровой средах. Так, в своем исследовании Дж. Кан и Б. Бойер определяют влияние активности, основанной на дружбе (FD) и заинтересованности (ГО), на выбор стратегии политического участия в реальной и цифровой средах. Исследователи приходят к заключению, что онлайн-активность типа FD приводит к более позднему вовлечению в онлайн-политику, тогда как онлайн-активность типа ГО чаще приводит к политической активности в офлайне. Активность типа ГО в сочетании с обширными социальными сетями, как правило, способствует интенсификации политического участия в онлайн-формате. Для пользователей обоих типов включение в обширные социальные онлайн-сети с большим
9 Boulianne S., Theocharis Y. Young People, Digital Media, and Engagement: A Metaanalysis of Research // Social Science Computer Review. 2018. Vol. 38. No. 1. P. 111-127.
10 Sloam J. Diversity and Voice: The Political Participation of Young People in the European Union // The British Journal of Politics and International Relations. 2016. Vol. 18. No. 3. P. 521-537.
11 Jost T.J., Barbera P., Bonneau R. et al. How Social Media Facilitates Political Protest: Information, Motivation, and Social Networks // Advances in Political Psychology. 2018. Vol. 39. No. 1. P. 85-118.
количеством слабых связей способствует увеличению уровня политической офлайн-активности12.
Масштабирование вовлеченности в цифровые коммуникации поставило перед исследователями задачу применения новых методов и инструментов, позволяющих работать с массивами цифровых следов. Например, в исследовании поляризации аудитории социальной сети Facebook13 применялась сплошная выборка: 721 млн пользователей и 69 млрд дружеских ссылок14. Чаще всего мы имеем дело с комбинированием сплошной и целевой выборок15. А также со стремлением авторов компенсировать недостатки применения больших данных в политических исследованиях триангуляцией методов16, при которой социально-медийный анализ дополняется методами традиционной социологии и инструментальной когни-тивистики17.
Существенную роль в политической мобилизации выполняет содержание информационных потоков, формируемое посредством различных технологий и механизмов. В рамках дискурсной теории Э. Лакло и Ш. Муфф формирование значений происходит через социальный мир. Авторы определяют дискурс как структурное единство между элементами, меняющими идентичность в результате практики артикуляции. Э. Лакло и Ш. Муфф рассматривают политику как борьбу дискурсов за достижение гегемонии. Социальные задачи политического дискурса — это внушение объекту информационно-психологического воздействия политически правильных действий в контексте определенных событий или явлений. Политически
12 Kahne J., BowyerB. The Political Significance of Social Media Activity and Social Networks // Political Communication. 2018. Vol. 35. No. 3. P. 470-493.
13 Facebook — проект Meta Platforms, Inc., которая признана экстремистской организацией и деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации.
14 Backstrom L., Boldi P., Rosa M. et al. Four Degrees of Separation // WebSci'12: Proceedings ofthe 4th Annual ACM Web Science Conference / Eds. N. Contractor, B. Uzzi. New York: The Association for Computing Machinery, 2012. P. 33-42.
15 Градосельская Г.В. Сетевые измерения в социологии. М.: Новый учебник,
2004.
16 Бродовская Е.В., Тюков Н.А. Методология и методика прикладного политического исследования гражданского активизма в социальных медиа современной России // Власть. 2020. № 2. С. 199-204.
17 Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю., Лихачева Э.В. и др. Специфика использования айтрекеров в сочетании с фокусированным интервью при аттестации сетевого контента // Человеческий капитал. 2021. № 1. С. 73-82.
дискурс нацелен на убеждение и побуждение к действиям, а не на описание (т.е. референцию)18.
Концепция критического дискурс-анализа по Н. Фэрклоу19, Т.А. ван Дейку20 и Р. Водаку21 исходит из медийной действительности общества, определяя информационное воздействие как процесс манипуляции, целенаправленное введение аудитории в заблуждение и внушение определенных установок для идеологического подчинения. Т.А. ван Дейк пишет, что дискурс — это коммуникативное событие, которое происходит в процессе коммуникативного действия в конкретном временном и пространственном контексте.
Одним из направлений социального конструктивизма является дискурсивная психология, ориентированная на объяснение психологических явлений в рамках социального взаимодействия, которое реализуется через язык. Дискурс — это конструкция, создаваемая из лингвистического материала. Фактически дискурсивная психология сосредоточена на изучении того, как люди в повседневной деятельности сообщают и объясняют события и действия, характеризуют их участников, управляют последствиями. Объект дискурсивной психологии — личность, выраженная в установках и убеждениях, находящих отражение в речи и текстах. В соответствии с идеями Р. Харре22, источником познания человека выступает обыденный язык личности в социальных и культурных контекстах. Д. Поттер и М. Ветерелл23 определяют ключевые положения дискурсивной психологии на основании трех принципов: дискурс, основанный на словах, конструирует социальный мир; дискурс направлен на социальные действия; дискурсивные действия определяются институциональным, коммуникативным и риторическим контекстами. Отсюда психологические дискурсы формируются, ориентируются и воспринимаются в процессе социального взаимодействия, в свою очередь, личность формирует идентичность в социальной среде через познание мира как набора языковых символов.
18 Laclau E., Mouffe Ch. Hegemony and Socialist Strategy. Towards Radical Democratic Politics. 2nd ed. London; New York: Verso, 2001.
19 Fairclough N. Critical Discourse Analysis. London: Longman, 1995.
20 Дейк Т. ван. Дискурс и власть: Репрезентация доминирования в языке и коммуникации. М.: Либроком, 2013.
21 Fairclough N., WodakR. Critical Discourse Analysis // Discourse Studies: A Mul-tidisciplinary Introduction / Ed. T. van Dijk. Vol. 2. London: Sage, 1997. P. 258-284.
22 Harre R. The Second Cognitive Revolution // American Behavioral Scientist. 1992. Vol. 36. No. 1. P. 5-7.
23 Potter J., Edwards D., Wetherell M. A Model of Discourse in Action // American Behavioral Scientist. 1993. Vol. 36. No. 3. P. 383-401.
Методология исследования построена на новом для политических исследований подходе (predictor mining), направленном на извлечение смыслов из цифровых информационных потоков. Данная междисциплинарная область возникла на пересечении исследований искусственного интеллекта, теории баз данных, прикладной статистики и других подходов, а также системы методов выявления в цифровых информационных потоках ранее недоступных данных для моделирования и прогнозирования социально-политических
24
процессов24.
Методика
Методика исследования строилась на гибридной стратегии, сочетающей количественные и качественные методы. Основу исследования составили: когнитивное картирование, киберметрический анализ, метод социальных графов.
На первом этапе исследования было применено когнитивное картирование, которое позволило выявить структуру рассуждения и основные дискурсы. Данный метод позволил решить несколько дополнительных задач: типологизировать информационные потоки и сформировать словарь поисковых запросов для киберметрического анализа.
Алгоритм применения данной методики включил в себя следующие этапы: отбор кейсов для анализа, обоснование изучаемых источников информационных потоков и построение выборки — были отобраны оппозиционные и протестные сообщества в Telegram, рассматривались публикации на срединной неделе каждого месяца, глубина январь — июнь 2021 г. Выбор данной платформы для анализа контента обосновывается спецификой политики конфиденциальности, реализуемой площадкой, которая позволяет эффективно использовать ее для распространения неконвенционального контента по оппозиционной и протестной тематике.
На втором этапе была составлена матрица когнитивного картирования, в которую вошли следующие переменные: тема публикации; наличие инструкций (определяется содержанием в публикации конкретной программы действий); наличие акторов, таких как представители органов государственной власти, оппозиции, иностранных государств, гражданского общества, лидеры общественного мнения и другие; мобилизующие приемы, заключающиеся в конкретных
24 Азаров А.А., Бродовская Е.В., Бубнов А.Ю. и др. Predictor Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга // Труды СПИИРАН. 2013. № 3. С. 136-161.
призывах к проявлению различных форматов политической активности, например, участию в массовых акциях, подписанию петиций, саботированию выборов; степень конвенциональности — определяется соответствием / несоответствием нормативно-правовым актам; прием ценностного воздействия (определяется использованием эмоциональных или рациональных аргументов для воздействия на аудиторию публикации); прием формирования дискурса (построен на анализе технологий манипуляции, которые используются автором сообщения для воздействия на восприятие событий пользователями25); ссылки на другие сообщества, что позволяет исследовать структуру оппозиции; триггеры, которые были сформулированы переменной с открытым внесением и впоследствии закодированы; речевые паттерны, используемые для подготовки к реализации следующего этапа исследования — киберметрического анализа. Первичный датасет составил 600 публикаций сообществ оппозиционного и протестного типа в Telegram.
На втором этапе был реализован киберметрический анализ. На основании словаря поисковых запросов, который был получен в результате когнитивного картирования, была сформулирована рубрика для сервиса автоматизированной социально-медийной аналитики IQBuzz. Далее осуществлялась выгрузка интернет-контента через указанный сервис. Глубина выгрузки январь — июль 2021 г. В результате выгрузки был сформирован отчет, содержащий количественные данные о специфике аудитории данных информационных потоков, а также создана база данных выгруженных сообщений для содержательного анализа информационного потока. Датасет составил 800 тыс. сообщений.
Третий этап исследования основан на применении метода социальных графов. На первом этапе был отобран пул сообществ, генерирующих протестные и оппозиционные информационные потоки. Пул составил 20 сообществ. Через применение парсеров Telegram удалось выявить группу протестных и оппозиционных сообществ, которые осуществляют взаимодействие в различных форматах. Датасет составил не менее 90 протестных Telegram-каналов. Для визуализации структуры связей данных сообществ была использована программа Gephi.
25 Доценко Е.Л. Психология манипуляции: феномены, механизмы и защита. М.: ЧеРо: Издательство Московского университета, 1997; Кара-Мурза С.Г. Манипуляция сознанием. М.: Алгоритм, 2000; Лебедева М.М. Технология ведения переговоров. М.: Аспект пресс, 2010.
Содержательные характеристики протестного
информационного потока 2021 г.
2021 г. в Российской Федерации ознаменован электоральным циклом, связанным с избирательной кампанией депутатов в Государственную Думу VIII созыва. Выборы 2021 г. являются мощнейшим событием-триггером, которое использовалось со стороны контрэлит для мобилизации политических протестов, способствуя дестабилизации ситуации в стране. Развитие подобного сценария можно было наблюдать в Республике Беларусь в 2020 г.: основным триггером протестной мобилизации стали президентские выборы, а точнее, их результаты. Белорусское руководство столкнулось с пролонгированными акциями протеста, которые находились в активной фазе с августа по ноябрь 2020 г. Хотя в настоящее время политическая ситуация стабилизировалась, в социальных медиа наблюдается активность оппозиционно настроенных граждан.
Опыт Республики Беларусь, информационные потоки российской оппозиции и внешнее информационное давление сформировали условия для политической дестабилизации и подготовки россиян к активному участию в массовых акциях протеста. Для определения особенностей формирования оппозиционного и протестного информационных потоков в социальных медиа России в 2021 г. было реализовано когнитивное картирование, которое позволило получить данные о содержательных и технологических особенностях формирования протестно-ориентированного контента.
На основании результатов когнитивного картирования удалось выявить ключевые триггеры, используемые модераторами Те^гаш-каналов для вовлечения пользователей в оппозиционные информационные потоки. Наиболее часто применяемым оппозиционным и протестным триггером стали действия правоохранительных органов, к которым относятся такие структуры, как полиция, Росгвардия, ОМОН, а также органы судебной системы26 (рис. 1). Использование данного триггера сопровождается трансляцией сюжетов, связанных с применением представителями правоохранительных органов силовых методов демобилизации протестов. Подобный контент с применением манипулятивной технологии дегуманизации активно распространялся в ходе массовых акций протеста в январе и апреле 2021 г., позволяя «обесчеловечивать» органы правопорядка на основании использования ими силовых
26 Суды недели 12-16 апреля // Telegram: ОВД-Инфо. 2021. 12 апреля. URL: https://t.me/ovdinfo/8813
методов в отношении протестующих. В непротестные периоды модераторы протестных сообществ транслировали сюжеты об арестах и судебных делах представителей оппозиции и гражданского общества, утверждая незаконность данных действий, их заказной характер, а также системный характер борьбы действующей власти с оппозиционно настроенными гражданами27. Подобная повестка может способствовать снижению доверия к органам правопорядка, а также восприятию организаторов протестов как жертв.
Вопросы, связанные с вакцинацией28 и ограничениями, вызванными пандемией, также используются как оппозиционный триггер. Дискурсы об обязательной вакцинации29 и ковидных ограничениях стали основой для формирования недовольства в обществе, вос-принимаясь как попытки ограничить свободу граждан. В данном случае оппозиция прибегает к технологии солидаризации с теми, кто столкнулся со сложностями вынужденной адаптации в условиях пандемии.
Мы зафиксировали активное применение триггеров, связанных с электоральной повесткой, наполнение которых было основано на утверждении безальтернативности выборов30, потенциальных фальсификациях, а также на идее о необходимости голосования за
31
независимых оппозиционных кандидатов31 и кандидатов «умного голосования». В условиях снижения уровня доверия к органам государственной власти и недовольства политикой действующих парламентских партий дискурсы, связанные с необходимостью протестного голосования, находили отклик у части аудитории, а также становились источником для формирования и поддержания оппозиционных установок. Дополнительным условием усиления доверия данному триггеру становилась позиция иностранных акторов, утверждающих отсутствие доверия российским выборам, возможность фальсификаций, а также критику за недопуск оппозиционных кандидатов.
27 Прокурор (об обещании ФБК помочь с выплатой штрафов) // Telegram: Команда Навального. 2021. 9 июня. URL: https://t.me/teamnavalny/7545
28 У нас свои четыре вакцины. Это разве не возможность выбора? // Telegram: Команда Навального. 2021. 15 июля. URL: https://t.me/teamnavalny/7735
29 Обязательная вакцинация и ревакцинация... // Telegram: Ateo. 2021. 7 июля. URL: https://t.me/AteoGo/23774
30 Как воровские власти оставили россиян без выбора // Telegram: Протестная Россия. 2021. 8 июня. URL: https://t.me/pr_russia/29541
31 Поддержите независимого кандидата! // Telegram: Ateo. 2021. 13 июля. URL: https://t.me/AteoGo/23722
На основании эмоциональной стереотипизации модераторы протеста масштабно применяли триггеры, основанные на деятельности32 или заявлениях представителей органов государственной власти33. Использование упрощенных образов, наполненных эмоциональными оценками, было направлено на усиление дистанцирования граждан от органов государственной власти и снижение уровня доверия.
Особым триггером выступила и информационная повестка, формируемая иностранными государствами34, связанная как с оценкой политической ситуации, так и с комментариями относительно конкретных событий: нахождение в тюрьме оппозиционера А.А. Навального, методы противодействия несогласованным акциям протеста, потенциальная фальсификация выборов и непризнание их
35
итогов35.
[Щ] Правоохранительные органы | | Covid-19 / Вакцинация
| | Выборы ||::|::] Иностранные государства
Социальная сфера ggg Органы государственой власти
|"j~| Оппозиция [■;■;[ Другое
Рис. 1. Триггеры в протестных информационных потоках России 2021 г., в %
Необходимо отметить то, что в большинстве проанализированных публикаций отсутствуют инструкции и прямые указания к действиям. Мы предполагаем, что в период неактивной фазы протестной активности основная задача релевантных сообществ — подкрепление протестных и оппозиционных потоков, поддержание
32 Депутат из Марий Эл Владимир Кожанов заявил ветеранам труда в поселке Сернур, что «когда встречаешь начальника — надо поклониться и не ссориться» // Telegram: Ватное болото. 2021. 11 августа. URL: https://t.me/vatnoeboloto/2893
33 Посмотрите, как «заместитель министра просвещения» проигрывает сражение с русским языком, пытаясь объяснить суть «положения об осуществлении просветительской деятельности» // Telegram: Ватное болото. 2021. 1 мая. URL: https://t.me/vatnoeboloto/2225
34 ЕС резко раскритиковал ход выборов в России в «атмосфере запугивания» // Telegram: Протестная Россия. 2021. 20 сентября. URL: https://t.me/pr_russia/31078
35 Грузия не признает проведенные в Крыму выборы в Госдуму — МИД // Telegram: Раньше всех. Ну почти. 2021. 21 сентября. URL: https://t.me/bbbreaking/100443
негативного информационного фона, который потенциально, в период актуализации протестной повестки, при появлении ярких триггеров, может обеспечить оперативный выход пользователей из онлайн-активности в офлайн.
Модераторы протестных и оппозиционных сообществ, формируя контент, обращаются к технологиям, построенным на управлении восприятием ситуации. Например, около трети публикаций можно охарактеризовать как неконвенциональные. Чередование элементов конвенциональности и неконвенциональности создает эффект разнообразия контента. При этом высокая степень конвенциональности информационного потока свидетельствует о том, что модераторы протестного и оппозиционного контента стремятся к формированию у аудитории лояльности именно к мирным протестным действиям.
Для закрепления формирующихся протестных и оппозиционных установок модераторы протестов использовали в превалирующем числе публикаций смешанные приемы ценностного воздействия. Их основное содержание заключается в сочетании рациональных и аффективных приемов (рис. 2). Данная стратегия позволяет осуществлять пролонгированное формирование протест-ных установок, не зависящее от конкретной событийной повестки. Кроме того, применение данной технологии позволяет осуществлять воздействие через два канала восприятия: эмоции и разум.
Характеризуя основные приемы формирования протестных установок, в первую очередь следует выделить ценностное подчинение (39,6 % публикаций), построенное на трансляции универсальных ценностей, идей, которые одобряются всеми, что способствует солидаризации пользователей с установками, транслируемыми сообществом36. Помимо этого, достаточно часто использовалась эмоциональная стереотипизация (25 0% публикаций), способствующая трансляции эмоциональной негативно нагруженной оценки в отношении оппонентов, событий и политических решений37. В ряде случаев применялись приемы рациональной стереотипизации (15 % публикаций), заключающейся в подаче в яркой форме простой оценки ситуации, подтверждаемой конкретными статистическими данными или результатами исследований. Данная технология позволяет закреплять конкретные схемы в восприятии политических
36 Сегодня в Хабаровске на полгода продлили домашний арест Алексею Ворсину, которого обвиняют по «дадинской» статье // Telegram: Команда Навального. 2021. 6 июля. URL: https://t.me/teamnavalny/7683
37 Детей, победивших на олимпиаде, награждают кетчупом и майонезом // Telegram: Ватное болото. 2021. 4 июня. URL: https://t.me/vatnoeboloto/2457
акторов, институтов, решений38. Рациональная стереотипизация позволяет воздействовать на когнитивные составляющие восприятия пользователя, тем самым предлагая псевдорациональный вариант восприятия ситуации. Технология дегуманизации (11 % публикаций) (рис. 3) преимущественно используется для формирования дискурсов, связанных с действиями правоохранительных органов и представителей судебной системы. Данная технология построена на «обесчеловечивании» действий представителей правоохранительных органов, что ведет к снижению доверия к данным органам, выстраиванию дистанции между гражданами и данными институ-тами39.
Рис. 2. Содержательные характеристики протестного информационного потока
России 2021 г., в %
38 Выкладываем все открытые материалы дела о признании ФБК и штабов Навального экстремистскими организациями! // Telegram: Leonid Volkov. 2021. 23 июня. URL: https://t.me/leonid_volkov/2620
39 В СИЗО и колониях пытают и избивают заключенных... // Telegram: ОВД-Инфо. 2021. 1 июля. URL: https://t.me/ovdinfo/10348
40%
35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%
H Ценностное подчинение D Ценностное камуфлирование
Ш Примитивизация И Дегуманизация
^ Эмоциональная стереотипизация Ц] Рациональная стереотипизация Я Метод «общего вагона»
Рис. 3. Технологии формирования протестного контента в информационных потоках России 2021 г.
При формировании информационных потоков особую роль выполняют политические акторы, вокруг которых выстраивается информационная повестка. Согласно результатам исследования, модераторы анализируемых сообществ чаще всего апеллируют к образу представителей правоохранительных органов, действия и заявления которых репрезентуются с позиции осуждения (рис. 4). Можно отметить четкую тенденцию гипертрофии образа жертвы в лице представителей оппозиции: сначала это «больной» заключенный под стражу оппозиционер А.А. Навальный, его семья, которая ожидает отца и мужа, далее — задержанные модераторы региональных сообществ «Команда Навального»40, после — не допущенные к выборам «независимые» кандидаты. Основное содержание информационного потока об оппозиции сводится к формированию лояльности по отношению к ней, а также трансляции образов без-альтернативности системы.
В результате когнитивного картирования также был сформирован словарь поисковых запросов (рис. 5). В словаре поисковых запросов выделяются несколько ключевых дискурсов: недовольство действующей властью, недовольство партией «Единая Россия», не-
40 Здесь и далее упоминается Telegram-канал «Команда Навального» — ресурс Фонда борьбы с коррупцией, который признан экстремистской организацией и деятельность которого запрещена на территории Российской Федерации.
доверие выборам, несогласие с политикой в области борьбы с пандемией СОУГО-19.
3%
6%
21%
11%
ч31%
28%
НИ Органы государственной власти П Правоохранительные органы НИ Граждане НИ Оппозиция
□ ЛОМы НИ Международные акторы
Рис. 4. Социальные и политические акторы, вовлеченные в протестные информационные потоки
Рис. 5. «Облако» ключевых слов протестного информационного потока 2021 г.
В целом анализ содержания протестных и оппозиционных информационных потоков демонстрирует массированное использование мобилизационных технологий, которые направлены не просто на вовлечение пользователей в данные сообщества, но на формирование у аудитории четких установок приверженности идеям и программам оппозиции.
Динамические и структурные особенности протестного
информационного потока 2021 г.
На основании киберметрического анализа удалось получить данные, характеризующие динамику и структуру протестного информационного потока. Несмотря на то что активная фаза избирательной кампании стартовала летом 2021 г., на протяжении всего года протестные дискурсы, связанные с выборами, активно использовались и распространялись в цифровой среде. Первый пик пользовательской активности относится к протестным событиям января 2021 г. в поддержку оппозиционера А.А. Навального, в рамках которых уже применялись дискурсы не только об освобождении оппозиционера, но и о необходимости проведения честных выборов, важности протестного голосования и поддержки оппозиционных кандидатов.
Пик в марте связан с несколькими повестками: годовщина оппозиционного митинга на Манежной площади 3 марта 1991 г., пул ярких заявлений депутатов Государственной Думы, партийные законодательные инициативы, актуализация вопросов пандемии. После этого выраженный рост числа сообщений в информационном потоке отмечается с июля, когда актуализируются кейсы о недопуске «независимых» кандидатов, активизируются политические партии, появляются дискурсы о потенциальной фальсификации и отсутствии реальной партийной конкуренции.
В целом результаты киберметрического анализа, характеризующие динамику исследуемого информационного потока, ярко демонстрируют его направленность на пролонгированное воздействие для трансформации установок пользователей в контексте электорального цикла (рис. 6). Протестные и оппозиционные потоки 2021 г. подчинены дискурсам, связанным с выборами в Государственную Думу, формирующим негативное отношение к электоральным практикам.
Переходя к характеристикам пользователей, вовлеченных в про-тестные информационные потоки, можно отметить следующие особенности. Мужчины в большей степени вовлечены в контент, связанный с протестной проблематикой в процессе выборов (62 %).
При этом ситуация не отличается от традиционного уровня вовлеченности в политические дискурсы. Подобное соотношение мужчин и женщин может сказываться на степени радикальности суждений, а в случае перехода онлайн-активности в офлайн и на радикальности действий. При этом белорусский сценарий мобилизации массовых протестов демонстрирует, что постепенно происходит рост вовлеченности женской аудитории в протестную проблематику.
12000
10000
8000
6000
4000
2000
о
01.01.21 01.03.21 01.05.21 01.07.21 01.09.21
Рис. 6. Динамика протестного информационного потока о выборах в Государственную Думу Федерального Собрания Российской Федерации
2021 г.
Основной группой — получателем сообщений протестного характера выступила возрастная группа в диапазоне 36-45 лет (рис. 7). Вовлечение именно этой группы во многом объясняется совокупностью триггеров и дискурсов, используемых модераторами протест-ного контента. Вопросы, связанные с политическим устройством, социальной справедливостью, коррупцией, соотносятся с социальным опытом данной возрастной группы. Воздействие на указанную группу-мишень обуславливается необходимостью переориентации ее представителей на поддержку «независимых кандидатов» через формирование отрицательного образа парламентских партий и органов государственной власти.
Отмечается высокая степень активности пользователей, осуществляемая посредством таких онлайн-форматов, как комментарии, записи в социальных сетях, посты. Приведенные данные позволяют
Протесты в поддержку оппозиционера А. Низального, январь
Годовщина митинга на Манежной площади 10.03.1991
Протесты в поддержку оппозиционера А.
Информационная кампания о недоверни выборам
выделить различные уровни вовлечения пользователей в протестные информационные потоки. В частности, высокая степень коммента-рийной активности (66 % информационного потока) свидетельствует о том, что существенная часть пользователей проявляет устойчивый интерес по отношению к протестной проблематике. Обозначенная группа не только следит за новостной повесткой в протестных сообществах, но и активно вовлекается в ее формирование через активность в комментариях. Следующий формат активности — это записи в социальных сетях и посты. Группу пользователей, которые делают репосты и публикации записей о протестах, можно охарактеризовать как лояльных оппозиции, так как они не только обсуждают формируемую модераторами протестных сообществ повестку, но и реализуют символическую «повторную покупку» (термин из концепции «лояльности бренду»). Лояльных оппозиции пользователей можно разделить на две группы: первые распространяют на своих страницах публикации других сообществ (26 % информационного потока), вторые самостоятельно генерируют контент, связанный с выборами (8 % информационного потока).
Старше 65 0%
56-65 15%
26-35 16-25 Младше 16
26%
8%
0%
3% 5%
9%
10% 15% 20% 25% 30%
Рис. 7. Возрастные характеристики пользователей, вовлеченных в протестные информационные потоки, связанные с выборами в Российской Федерации в 2021 г.
В ходе реализации когнитивного картирования и киберметри-ческого анализа был выявлен основной сценарий, используемый оппозицией для протестной мобилизации граждан. Данный сценарий позволяет обеспечивать оперативную мобилизацию граждан за короткий промежуток времени. Важным этапом его реализации является релевантный для аудитории информационного потока подбор триггеров и дискурсов. Обращаясь к протестным событиям января 2021 г. в Российской Федерации, необходимо отметить, что
первичным триггером протестной активности стали события, связанные с возвращением оппозиционера А.А. Навального в Россию и его последующим задержанием. После этого первичный триггер подкреплялся судебным заседанием, а также постановлением суда о заключении Навального под стражу. «Спусковым крючком» для последующих протестов 23 января 2021 г. становится выход фильма Фонда борьбы с коррупцией. Фильм становится для аудитории Рунета одновременно триггером, мемом и темой для обсуждения во множестве социальных сетей. Так, в дальнейшем, в течение нескольких дней до 23 января, протестные сообщества «Команда Навального» активно занимались формулированием инструкций о проведении протестных акций в разных городах. Кроме того, свою поддержку ситуации с Навальным оказывали и лидеры общественного мнения: актеры, режиссеры, исполнители и блогеры. Особая роль в первичной мобилизации протеста принадлежала сервису TikTok, консолидировавшему протестные дискурсы и распространяющему их среди пользователей. После первой протестной акции 23 января 2021 г. вторичная мобилизация россиян происходила на базе тех же триггеров, дополняемых дискурсами о негуманности силовиков, а также игнорированием властью протестов и масштабным участием в массовых акциях различных социально-демографических групп, что тиражировалось в оппозиционных информационных потоках.
Структура сетевого взаимодействия протестных
сообществ, генерирующих информационные потоки
Особую роль в модерации информационных потоков в 2021 г. сыграла структура связей оппозиционных и протестных сообществ в социальных медиа. На основании анализа активности основных протестных и оппозиционных сообществ в Telegram, которые занимались модерацией релевантных информационных потоков, был построен социальных граф, отражающий структуру сетевых связей оппозиционных и протестных сообществ. Социальный граф демонстрирует несколько важных тенденций. Во-первых, можно заметить активное применение приема взаимных репостов целого пула сообществ, связанных с оппозиционером А.А. Навальным. Внутренняя сеть оппозиционных сообществ — «Команда Навального», «Максим Резник», «Олег Степанов. Команда» — это аккаунты членов команды оппозиционера, также не допущенные к выборам в Государственную Думу 2021 г. Также в эту внутреннюю сетку входит сообщество «Leonid Volkov» (одного из функционеров «Команды Навального»). Внутренняя сетка представлена региональными подразделениями
сообщества, а также структурами, ответственными за отдельные направления мобилизации. Подобная разветвленная внутренняя сетка направлена на взаимный переток подписчиков, вариативное воздействие на разные группы пользователей по социально-демографическому и региональному принципам, а также возможность оперативной модерации и координации действий в различных регионах. Кроме того, она позволяет маневрировать в ситуациях блокировки аккаунтов силовыми структурами в связи с экстремистской деятельностью организаций, агитирующих за неконвенциональные формы политической и гражданской активности.
Во-вторых, мы зафиксировали разветвленную сетку внешних связей, которая в основном представлена сообществами, формирующими оппозиционный контент: «Апология протеста», «NEXTA», «NEXTA Live», «Протесты в мире», «Команда 29», «Ротонда», «Накипело» и др. Подобная структура коммуникаций позволяет взаимодействовать с различными аудиториями, обеспечивая переток подписчиков, а также способствует формированию устойчивых связей с лояльными к оппозиционным дискурсам пользователями (рис. 8). Подобная разветвленная сетевая структура создает условия для выстраивания эффективной системы коммуникации, направленной на оперативное информирование оппозиционно настроенных пользователей о текущей повестке, их мобилизацию и перевод он-лайн-активности в офлайн под воздействием протестных триггеров.
Рис. 8. Структура сетевого взаимодействия оппозиционных и протестных сообществ в Telegram 2021 г.
Заключение
Во-первых, в современных условиях сценарно-протестная мобилизация осуществляется в соответствии со следующими этапами: применение первичного триггера, построенного на смешанных приемах ценностного воздействия, который позволяет подключать к протестным действиям оппозиционно и протестно настроенных граждан; вторичные триггеры применяются для мобилизации новых, традиционно не вовлеченных в протестную активность через лидеров общественного мнения, дискурсы, построенные на применении силового воздействия органами правопорядка. Подобный сценарий позволяет охватывать различные группы пользователей, обеспечивать оперативную мобилизацию, а также способствует организации нескольких волн протестов, что усложняет процесс их демобилизации. В рамках текущего электорального цикла данная модель непосредственно привязана к единому дню голосования, который оппозиционные группы рассматривали как ключевое событие-триггер.
Во-вторых, отмечается расширение пула триггеров, применяемых оппозиционными модераторами для формирования информационных потоков. Контрэлиты осуществляют пролонгированную протестную мобилизацию пользователей непосредственно перед выборами в Государственную Думу Федерального Собрания Российской Федерации. Протестная мобилизация осуществляется на основании таких триггеров, как активность политических партий, выборы, заявления представителей органов государственной власти, ограничения в связи с пандемией СОУГО-19, социально-экономические проблемы, действия правоохранительных органов.
В-третьих, протестный информационный поток российских социальных медиа в 2021 г. характеризуется использованием смешанных приемов формирования дискурса. При этом большинство публикаций не содержит инструкций и программ действий. Основная задача данных цифровых потоков — это пролонгированное воздействие на пользователей с целью укрепления установок о нелегитимности, безальтернативности, потенциальной возможности массовых фальсификаций, а также подготовка пользователей к протестной мобилизации, основанием для которой должны стать «нелегитимные» выборы в Государственную Думу 2021 г.
В-четвертых, происходит взросление аудитории, подверженной направленному воздействию протестных и оппозиционных потоков. Ключевой является возрастная группа в диапазоне 36-45 лет. Целевая направленность протестных информационных потоков
на данный сегмент пользователей связана с необходимостью их включения в протестное голосование. Лояльность к протестной повестке пользователей возрастной группы 26-35 лет была подтверждена в ходе протестов в Хабаровске в 2020 г. и январских протестов в 2021 г.
В-пятых, система коммуникаций оппозиционных сообществ построена по двум основным направлениям. Внутренние коммуникации между взаимосвязанными оппозиционными структурами. Их основная задача — обмен протестными дискурсами по актуальной событийной повестке, обеспечение динамичности информационного потока и создание условий для невозможности блокировки всех аккаунтов со стороны правоохранительных органов. Второе направление — внешнее, оно нацелено на выстраивание взаимодействий самостоятельных оппозиционных цифровых сообществ. Подобные коллаборации способствуют перетоку лояльных протестным дискурсам подписчиков между цифровыми сообществами, позволяя выстраивать взаимодействие сообществ с референтными группами. В целом подобная модель коммуникации нацелена на формирование полноценной разнонаправленной сетевой структуры, позволяющей обеспечивать масштабную первичную протестную мобилизацию, перевод онлайн-активности в офлайн и управление протестными акциями.
ЛИТЕРАТУРА
Азаров А.А., Бродовская Е.В., Бубнов А.Ю. и др. Predictor Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга // Труды СПИИРАН. 2013. № 3. С. 136-161.
Бродовская Е.В., Давыдова М.А., Еремин Е.А. Пролонгированные политические протесты в России и в Республике Беларусь летом — осенью 2020 года: референтность российской аудитории социальных медиа // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2021. № 1. С. 6-13.
Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю., Лихачева Э.В. и др. Специфика использования айтрекеров в сочетании с фокусированным интервью при аттестации сетевого контента // Человеческий капитал. 2021. № 1. С. 73-82.
Бродовская Е.В., Никулин Е.Р., Давыдова М.А. Массовые политические протесты в Республике Беларусь летом — осенью 2020 года: причины возникновения, социальная база, цифровая инфраструктура // Журнал политических исследований. 2021. № 1. С. 23-35.
Бродовская Е.В., Тюков Н.А. Методология и методика прикладного политического исследования гражданского активизма в социальных медиа современной России // Власть. 2020. № 2. С. 199-204.
Градосельская Г.В. Сетевые измерения в социологии. М.: Новый учебник, 2004.
Дейк Т. ван. Дискурс и власть: Репрезентация доминирования в языке и коммуникации. М.: Либроком, 2013.
Доценко Е.Л. Психология манипуляции: феномены, механизмы и защита. М.: ЧеРо: Издательство Московского университета, 1997.
Кара-Мурза С.Г. Манипуляция сознанием. М.: Алгоритм, 2000.
Лебедева М.М. Технология ведения переговоров. М.: Аспект пресс, 2010.
Осипова О.С., Багдасарова Р.А., Лукушин В.А. Современные медиа как инструмент совершенствования диалога власти и общества // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2021. № 1. С. 20-28.
Backstrom L, Boldi P., Rosa M. et al. Four Degrees of Separation // WebSci'12: Proceedings of the 4th Annual ACM Web Science Conference / Eds. N. Contractor, B. Uzzi. New York: The Association for Computing Machinery, 2012. P. 33-42.
Bennett L. W., Segerberg A. The Logic of Connective Action: Digital Media and the Personalization of Contentious Politics. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
Boulianne S., Theocharis Y. Young People, Digital Media, and Engagement: A Metaanalysis of Research // Social Science Computer Review. 2018. Vol. 38. No. 1. P. 111-127.
Earl J., Kimport K. Digitally Enabled Social Change: Activism in the Internet Age. Cambridge: MIT Press, 2011.
Fairclough N. Critical Discourse Analysis. London: Longman, 1995.
Fairclough N., Wodak R. Critical Discourse Analysis // Discourse Studies: A Mul-tidisciplinary Introduction / Ed. T. van Dijk. Vol. 2. London: Sage, 1997. P. 258-284.
Harre R. The Second Cognitive Revolution // American Behavioral Scientist. 1992. Vol. 36. No. 1. P. 5-7.
Jost T.J., Barbera P., Bonneau R. et al. How Social Media Facilitates Political Protest: Information, Motivation, and Social Networks // Advances in Political Psychology. 2018. Vol. 39. No. 1. P. 85-118.
Kahne J., Bowyer B. The Political Significance of Social Media Activity and Social Networks // Political Communication. 2018. Vol. 35. No. 3. P. 470-493.
Laclau E., Mouffe Ch. Hegemony and Socialist Strategy. Towards Radical Democratic Politics. 2nd ed. London; New York: Verso, 2001.
Potter J., Edwards D, Wetherell M. A Model of Discourse in Action // American Behavioral Scientist. 1993. Vol. 36. No. 3. P. 383-401.
Sloam J. Diversity and Voice: The Political Participation of Young People in the European Union // The British Journal of Politics and International Relations. 2016. Vol. 18. No. 3. P. 521-537.
REFERENCES
Azarov, A. A., Brodovskaia, E. V., Bubnov, A. Iu. et al. "Predictor Mining: primen-enie metodov intellektual'nogo analiza dannykh v zadachakh sotsial'nogo komp'iutinga," Trudy SPIIRAN, No. 3, 2013, pp. 136-161.
Backstrom, L., Boldi, P., Rosa, M. et al. "Four Degrees of Separation," WebSci '12: Proceedings of the 4th Annual ACM Web Science Conference, eds. N. Contractor, and B. Uzzi. New York: The Association for Computing Machinery, 2012, pp. 33-42.
Bennett, L. W., and Segerberg, A. The Logic of Connective Action: Digital Media and the Personalization of Contentious Politics. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
Boulianne, S., and Theocharis, Y. "Young People, Digital Media, and Engagement: A Meta-analysis of Research," Social Science Computer Review, Vol. 38, No. 1, 2018, pp. 111-127.
Brodovskaia, E. V., and Tiukov, N. A. "Metodologiia i metodika prikladnogo politicheskogo issledovaniia grazhdanskogo aktivizma v sotsial'nykh media sovremen-noi Rossii," Vlast', No. 2, 2020, pp. 199-204.
Brodovskaia, E. V., Davydova, M. A., and Eremin, E. A. "Prolongirovannye politicheskie protesty v Rossii i v Respublike Belarus' letom — osen'iu 2020 goda: referentnost' rossiiskoi auditorii sotsial'nykh media," Gumanitarnye nauki. Vestnik Finansovogo universiteta, No. 1, 2021, pp. 6-13.
Brodovskaia, E. V., Dombrovskaia, A. Iu., Likhacheva, E. V. Et al. "Spetsifika ispol'zovaniia aitrekerov v sochetanii s fokusirovannym interv'iu pri attestatsii setevogo kontenta," Chelovecheskii kapital, No. 1, 2021, pp. 73-82.
Brodovskaia, E. V., Nikulin, E. R., and Davydova, M. A. "Massovye politicheskie protesty v Respublike Belarus' letom — osen'iu 2020 goda: prichiny vozniknoveniia, sotsial'naia baza, tsifrovaia infrastruktura," Zhurnalpoliticheskikh issledovanii, No. 1, 2021, pp. 23-35.
Dijk, T. van. Diskurs i vlast': Reprezentatsiia dominirovaniia v iazyke i kommuni-katsii. Moscow: Librokom, 2013.
Dotsenko, E. L. Psikhologiia manipuliatsii: fenomeny, mekhanizmy i zashchita. Moscow: CheRo: Izdatel'stvo Moskovskogo universiteta, 1997.
Earl, J., and Kimport, K. Digitally Enabled Social Change: Activism in the Internet Age. Cambridge: MIT Press, 2011.
Fairclough, N. Critical Discourse Analysis. London: Longman, 1995.
Fairclough, N., and Wodak, R. "Critical Discourse Analysis," Discourse Studies: A Multidisciplinary Introduction, Vol. 2, ed. T. van Dijk. London: Sage, 1997, pp. 258-284.
Gradosel'skaia, G. V. Setevye izmereniia v sotsiologii. Moscow: Novyi uchebnik,
2004.
Harre, R. "The Second Cognitive Revolution," American Behavioral Scientist, Vol. 36, No. 1, 1992, pp. 5-7.
Jost, T. J., Barbera, P., Bonneau, R. et al. "How Social Media Facilitates Political Protest: Information, Motivation, and Social Networks," Advances in Political Psychology, Vol. 39, No. 1, 2018, pp. 85-118.
Kahne, J., and Bowyer, B. "The Political Significance of Social Media Activity and Social Networks," Political Communication, Vol. 35, No. 3, 2018, pp. 470-493.
Kara-Murza, S. G. Manipuliatsiia soznaniem. Moscow: Algoritm, 2000.
Laclau, E., and Mouffe, Ch. Hegemony and Socialist Strategy. Towards Radical Democratic Politics. 2nd ed. London; New York: Verso, 2001.
Lebedeva, M. M. Tekhnologiia vedeniiaperegovorov. Moscow: Aspekt press, 2010.
Osipova, O. S., Bagdasarova, R. A., and Lukushin, V. A. "Sovremennye media kak instrument sovershenstvovaniia dialoga vlasti i obshchestva," Gumanitarnye nauki. Vestnik Finansovogo universiteta, No. 1, 2021, pp. 20-28.
Potter, J., Edwards, D., and Wetherell, M. "A Model of Discourse in Action," American Behavioral Scientist, Vol. 36, No. 3, 1993, pp. 383-401.
Sloam, J. "Diversity and Voice: The Political Participation of Young People in the European Union," The British Journal of Politics and International Relations, Vol. 18, No. 3, 2016, pp. 521-537.
ОБ АВТОРАХ
Елена Викторовна Бродовская — доктор политических наук, профессор департамента политологии факультета социальных наук и массовых коммуникаций, главный научный сотрудник центра политических исследований Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (Ленинградский просп., д. 49, 125993, Москва, Россия), e-mail: [email protected].
Мария Александровна Давыдова — лаборант-исследователь Центра политических исследований Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (Ленинградский просп., д. 49, 125993, Москва, Россия), e-mail: [email protected].
Мирослав Младенович — доктор политических наук, профессор факультета безопасности Белградского университета (Студентски трг, д. 1, 11000, Белград, Сербия), e-mail: [email protected].
ABOUT THE AUTHORS
Elena Viktorovna Brodovskaya — Doctor of Political Science, Professor, Department of Political Science of the Faculty of Social Sciences and Mass Communications, and Chief Researcher, Center for Political Studies, Financial University under the Government of the Russian Federation (49 Leningradsky prospect, Moscow 125993, Russia), e-mail: [email protected].
Maria Alexandrovna Davydova — Research Assistant, Center for Political Studies, Financial University under the Government of the Russian Federation (49 Leningradsky prospect, Moscow 125993, Russia), e-mail: [email protected].
Miroslav Mladenovic — Doctor of Political Science, Professor, Security Department, University of Belgrade (1 Studentski trg, 11000 Belgrade, Serbia), e-mail: m.mladenovic@fb .bg.ac.rs.
