CC BY
28О чем мы на самом деле шутим: количественный анализ анекдотов 2017 года
Александра Сергеевна архипова01 121 01
) ALEXANDRA.ARKHiPOVA@GMAiL.COM
ОКСЮ: 0000-0001-8853-0003
дарья александровна радченко1' 21
) DARYA_RADCHENKO@MAiL.RU
ОГСЮ: 0000-0002-9298-7783
Сергей Владимирович белянин21
) ROBiSPREl0@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0002-0809-1352
анна андреевна кирзюк11
) KiRZYUK@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0002-4946-2148
Дмитрий юрьевич доронин21
) DEMETRA2@MAiL.RU
ORCiD: 0000-0003-3002-8074
елена федоровна югай21
) LETA.UGAY@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0001-8612-1361
[1] Московская высшая школа социальных и экономических наук, Россия, Москва
[2] Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Россия, Москва
[3] Российский государственный гуманитарный университет, Россия, Москва
Почему одни события вызывают вал анекдотов и шуток в соцсетях, а другие — нет? Как устроена фольклорная реакция в интернете? Для ответа на эти вопросы исследователи из группы «Мониторинг актуального фольклора» собрали корпус интернет-шуток, которыми пользователи соцсетей реагировали на различные социально-политические события 2017 года, и разработали методику количественного анализа, позволяющую измерить «силу» реакции и описать ее динамику. Фольклорная реакция оценивается по нескольким показателям, вычисляемым по особым формулам, в частности: коэффициент интенсивности, коэффициент активности и коэффициент дискуссионности. Исходя из того, что наиболее сильная реакция возникает в ответ на наиболее значимые и травматичные для аудитории события, авторы составляют своего рода «Рейтинг общественного недовольства-2017»,
Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 16-06-00286 «Мониторинг актуального фольклора: база данных и корпусный анализ») при Московской высшей школе социальных и экономических наук.
Коллектив авторов выражает сердечную благодарность Ирине Козловой и Марии Волковой за помощь в работе и рецензенту за ценные замечания.
где первые позиции занимают коррупционные скандалы, споры вокруг исторической памяти и актуализация стереотипов Холодной войны. Авторы приходят к выводу, что чисто политические или политико-экономические темы мало интересуют фольклор. Исключением являются коррупционные скандалы (их бурно и в течение длительного времени обсуждают носители самых разных точек зрения) и шутки, возникающие вокруг выборов в муниципальные депутаты. Пользователи социальных сетей, массово распространяющие такие анекдоты, используют их как оружие против умолчаний, которыми окружаются факты коррупции и реальные процедуры смены власти. Волнуют пользователей и ситуации, когда подвергаются переоценке нормы повседневного поведения, в первую очередь, гендерные и возрастные.
Ключевые слова: интернет-фольклор, фольклорная реакция, анекдот, количественный анализ
Для ЦИТИРОВАНИЯ стдтьи:
Архипова, А. С., Радченко, Д. А., Белянин, С. В., Кирзюк, А. А., Доронин, Д. Ю., Югай Е. Ф. (2018). О чем мы на самом деле шутим: количественный анализ анекдотов 2017 года. Фольклор и Антропология ГОРОДА, /(1), 180-202.
What we really joke about: a quantitative analysis of 2017 anecdotes
aleksandra s. arkhipova111- 121 131
) ALEXANDRA.ARKHiPOVA@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0001-8853-0003
daria a. radchenko11- [21
) DARYA_RADCHENKO@MAiL.RU
ORCiD: 0000-0002-9298-7783
sergey v. belyanin21
) ROBiSPRE10@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0002-0809-1352
anna a. kirzyuk[11 [21
) KiRZYUK@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0002-4946-2148
dmitry yu. doronin21
) DEMETRA2@MAiL.RU
ORCiD: 0000-0003-3002-8074
elena f. yugai[21
) LETA.UGAY@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0001-8612-1361
[1] Moscow School of Soqal and Economy Sqences, RussiA, Moscow
[2] RuSSiAN PRESiDENTiAL ACADEMY OF NATiONAL ECONOMY AND PuBLiC ADMiNiSTRATiON, RuSSiA, MOSCOW
[3] RussiAN State UNiVERSiTY for the HuMANiTiEs, RussiA, Moscow
Why do some events result in a storm of anecdotes and jokes on the social networks while other do not? What is the mechanics of folklore reaction on the Internet? To answer these questions, the Monitoring of Current Folklore research group collected a corpus of jokes on the Internet that Internet users reacted to various social and political events of 2017 with and developed a method of quantitative analysis allowing to evaluate the "force" of the reaction and describe its dynamics. Folklore reaction is evaluated according to several criteria calculated by specific
formulae, e.g.: intensity rate, activity rate and debatability rate. Given that the strongest reaction results from the events most important and traumatic for the audience, the authors compile a certain "Rating for public unrest 2017" with top places occupied by corruption scandals, arguments over historical memory and actualization of Cold War stereotypes. The authors conclude that politics and economics per se are of limited interest to folklore, except corruption scandals (which result in heated long-term disputes among people of literally every stance) and jokes about local elections. Social network users who transmit such jokes use those as a weapon against failures to mention corruption and real electoral situation; they are also concerned a lot about re-evaluation of everyday behavioral norms, first and foremost those related to gender and age.
Keywords: Internet folklore, folklore reaction, anecdote, quantitative analysis
To CiTE THiS ARTiCLE;
ARKHiPovA, A., Radchenko, D., BELYANiN, S., KiRZYUK, A., DoRONiN, D., YuGAi, E. (2018). What we really joke about;
A QUANTiTATiVE ANALYSiS oF 2017 ANECDoTES. URBAN FOLKLORE & ANTHROPOLOGY, /(1), 180-202. (iN RuSSiAN).
|Всем нам в той или иной степени знакомо такое явление — после того, как в поле зрения медиа попадает какая-то новость, наши френдленты вдруг заполняются шутками на тему этой новости. Некоторые из них мы лайка-ем, некоторые репостим, а некоторые обсуждаем в комментариях, иногда экс-промтомпорождаяновые и новыешутки.Таквозникаетсетевойюмористический фольклор. Например, через несколько часов после того, как в США началось расследование предполагаемого влияния «русских хакеров» на президентские выборы, в социальных сетях с огромной скоростью стали распространяться шутки на эту тему: «Не бывает плохих американских президентов, бывают хорошие русские хакеры». За первую неделю репосты шуток о хакерах были сделаны почти четырьмя тысячами пользователей. Такую стремительную и бурную реакцию вызывают и многие другие события, среди которых фильмы, коррупционные скандалы, выборы. Но любое ли событие вызывает сильную фольклорную реакцию?
Наш ответ — нет. Существуют некие закономерности, в соответствии с которыми фольклорная реакция на одни события будет бурной и короткой, а на другие — анормально длинной. В этой статье мы выясняем эти закономерности и пытаемся понять, от чего зависит наше желание запостить анекдот в ответ на новость.
Что мы анализируем? Анекдот как разговор и альтернативный комментарий
Содержание понятия «фольклор» исторически изменчиво. Представление о том, что изучают фольклористы, значительно изменилось за последние 100 лет. Мы, исследовательская группа «Мониторинг актуального фольклора», называем «фольклорными» анонимные структурированные тексты, вербальные или визуальные, которые распространяются устно или письменно «горизонтальным путем» (а не благодаря усилиям властных институтов) и могут варьироваться при передаче. Если некий Вася Петров запостил шутку на злобу дня, то его друзья могут скопировать ее к себе на страницу или внести какие-то изменения в текст. Гипотетическое авторство Васи Петрова не является ключевым фактором для существования шутки и будет забыто через несколько этапов передачи текста.
Вопрос, над решением которого бьются почти все фольклористы — почему люди начинают распространять фольклорные тексты? Для это существует некий «раздражитель» — и для разных фольклорных текстов он будет разным. Одни современные нарративы возникают и распространяются под влиянием некоторых внутренних факторов жизни сообщества. Причины их возникновения лежат в устройстве социальных связей внутри сообщества и в традиционных представлениях о том, как эти связи следует поддерживать. Такой фольклор, как правило, не зависит от СМИ. Так, например, сейчас жители деревень и небольших городов восточной части Вологодской области активно пересказывают друг другу свои сны с участием покойных родственников.
Другие же тексты городского фольклора (слухи, легенды, анекдоты, демотива-торы и т. д.) возникают в ответ на другой раздражитель, предлагаемый медиа. Триггером для их распространения становится какое-нибудь событие, вызывающее недовольство аудитории1. И хотя люди могут реагировать текстами разных типов, в данной статье мы анализируем только юмористические тексты двух типов, описанных ниже2.
Когда мы произносим слово «анекдот», часто добавляя прилагательные «советский» или «постсоветский», то мы обычно имеем в виду короткий текст, включающий в себя краткую экспликацию ситуации и вопрос-ответ. Как правило, ответ, который является последней строкой анекдота, дает возможность двойного прочтения предыдущей информации, что и вызывает смех.
Армянское радио спрашивают [краткая экспликация]:
— Что такое «смешанные чувства»?
— Это когда ваша теща падает в пропасть на вашем же новом «мерседесе».
Такие анекдоты активно появляются и сейчас как реакция на медийные события, однако в большом проценте случаев при этом используется старая советская модель анекдота. Так, например, в ноябре 2017 года школьник из города Новый Уренгой произносит в Бундестаге очень короткую речь, в которой говорит о том, что многие солдаты вермахта не хотели воевать. Сочувствие немцам в речи «мальчика Коли», как его немедленно назвали в СМИ, было воспринято как отрицание итогов войны и чуть ли не реабилитация нацизма. Немедленно возникает дискуссия об исторической памяти, о том, как надо или не надо преподавать историю. Среди прочих шуток, возникающих на эту тему, появляется и такой диалоговый текст:
Сталин звонит Берии:
— Лаврентий... я тут посмотрел репортаж о мальчике Коле из Нового Уренгоя. Записывай.
Учителя истории — на Таймыр, пусть оленям историю читает. Директора школы — в истопники в Магадан, пожизненно. Мэра города и председателя гороно — в «командировку по
сталинским местам» без права переписки.
— Понял, товарищ Сталин. А с мальчиком что?
— Мальчика — наградить.
— Не понял, товарищ Сталин.
— Наградить. Выдать почетную грамоту. Столько врагов народа сдал.
■ 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
1 В наших исследованиях понимание понятия «события» не совсем совпадает с общепринятым. Например, необычная для лета длительная холодная погода в июне и июле 2016 года вызвала бурное обсуждение и, как следствие, бурную фольклорную реакцию (волну шуток в интернете), поэтому в нашей терминологии «холодное лето» является событием. И наоборот, то, что является событием с точки зрения СМИ (например, переговоры о разоружении наркокартелей в Колумбии), не является событием для нас, поскольку не вызывает фольклорную реакцию в русскоязычном сегменте Интернета.
2 Здесь и далее мы имеем в виду исключительно вербальные тексты, не принимая в расчет визуальные высказывания (демотиваторы, «фотожабы», «гифки»).
Однако сейчас такие диалоговые анекдоты оказались в меньшинстве. Гораздо шире распространены юмористические тексты иной структуры. В них нет ни диалогов, ни персонажей с устойчивым набором характеристик. Такие юмористические тексты «в одну строку» отсылают к некоторой ситуации диалога — мы можем его реконструировать, но сам диалог в тексте не представлен, в отличие от традиционного анекдота: поэтому мы называем их one-liner jokes. On-liner jokes представляют собой комментарий, альтернативный или оппозиционный по отношению к точке зрения, высказанной каким-либо властным институтом. Например, после выборов президента США в ноябре 2016 года распространилась информация о том, что на их результаты повлияло вмешательство «русских хакеров», взломавших американские компьютеры. В СМИ появляются заголовки такого типа: «Русские хакеры хакнули американские компьютеры во время выборов». Немедленно возникает комментарий пользователя: «Ха, а еще русские хакеры взломали лед на Чудском озере в 1242 году». Этот текст может распространяться в социальных сетях отдельно от оригинального текста, но чтобы понять его «соль», мы должны понимать, что это ответ на какое-то медийное высказывание, более того, мы должны знать само это высказывание.
Несмотря на то что шутки в одну строку (one-liner jokes) и привычные диалоговые анекдоты различны по своей структуре, в этом исследовании мы исследуем оба типа и для простоты понимания называем их просто «анекдотами». On-liner jokes в нашем корпусе большинство (отчасти этот факт связан с ограничением количества знаков в Twitter^). Они хорошо распространяются в первые часы после события — и таким образом создают заметный альтернативный комментарий к медийной репрезентации события.
Когда мы говорим о «медиазависимости» юмористических текстов, мы имеем в виду только то, что медийные сообщения о том или ином событии становятся триггером фольклорной реакции, но совсем не хотим сказать, что реакция пользователей всецело зависит от СМИ и направляется ими. Пользователи социальных сетей, распространяющие шутки, — отнюдь не безвольные объекты влияния медиа. Антропологи и фольклористы хорошо знают, что носители культуры (потенциальные авторы и распространители текстов) сами «создают» события, выбирая из множества явлений окружающего мира наиболее важный для них предмет для обсуждения. Никто не может заставить людей начать шутить на тему, которая не кажется им смешной, или, наоборот, перестать шутить о событии, которое вызывает вал анекдотов и острот.
Проиллюстрируем тот факт, что динамика реакции СМИ и фольклорной реакции не всегда совпадают, на одном примере. После сообщения 23 августа 2017 года вице-губернатора Петербурга о бакланах, которые якобы испортили крышу стадиона "Зенит-Арена", возникает множество шуток (типичный пример: «В стране нарисовалась третья беда — бакланы»). Причем сначала (это хорошо видно на Графике 1) пользователям социальных сетей потребовалось время для интерпретации события и формулирования своего критического отношения к нему, поэтому фольклорная реакция не поспевала за медийной. После того, как аудитория выработала общее мнение по поводу высказывания вице-губернатора и стала массово высмеивать это высказывание как нелепую попытку прикрыть коррупцию, отказ журналистов от освещения темы не имел уже никакого влияния на фольклорную реакцию: люди продолжали распространять анекдоты о бакланах, даже не получая дополнительного стимула от СМИ.
репосты шуток публикации в СМИ
График 1. Реакция СМИ и фольклорная реакция на сообщение о бакланах на крыше стадиона «Зенит-Арена» (по дням)
Почему возникает юмористическая реакция?
Представим себе, что Вася Иванов, активный пользователь соцсетей, хочет осудить пенсионную реформу, но по каким-то причинам не только не выходит на митинг против нее, но и не пишет на своей странице никаких прямых высказываний. Вместо этого он репостит смешной демотиватор или острый анекдот о повышении пенсионного возраста — и это тоже действие, в основе которого лежит неприятие текущей ситуации.
Фольклорный текст не возникает просто так, «на пустом месте», его задача — выразить под маской «общеупотребительного клише» то, что ты сам проговорить не можешь: «Одна из функций фольклора состоит в обеспечении социально санкционированной отдушины для выражения того, что не может быть проговорено более привычным, прямым образом. Тревоги и страхи находят выход именно в анекдотах, сказках, песнях, пословицах, детских играх, жестах и т. п. Если бы человек точно знал, что он делает, рассказывая анекдот своему начальнику либо жене (или если бы начальник либо жена знали, что он делает), анекдот, вероятно, перестал бы служить психологической отдушиной. А человек нуждается в таких отдушинах. Именно поэтому фольклор всегда будет существовать, и, кстати, именно поэтому всегда будет появляться новый фольклор, необходимый людям, чтобы справиться с новыми тревогами и страхами» [Дандес 2003: 75].
Такие свойства фольклора, как многозначность и анонимность, позволяют выразить то, что по разным причинам невозможно высказать напрямую. Вместо того, чтобы критически высказаться в присутствии начальника в его адрес (или в присутствии его подчиненных, которые теоретически могут донести на тебя), можно рассказать за его спиной анекдот о глупом боссе, даже не вполне отдавая себе отчет, почему надо поступить именно так. Тем не менее «выигрыш» рассказчика заключается в том, что он не сказал эту мысль напрямую,
а предоставил слушателям самостоятельную возможность перенести ее на образ начальника. В случае каких-либо претензий он легко может сказать «но это же всего лишь шутка» и тем самым обезопасить себя. В такой гипотетической ситуации полезным окажется второе свойство фольклора — анонимность: возможность сослаться на чужое авторство, передачу с «чужого голоса», снижает уровень собственной ответственности рассказчика. Так, в позднесо-ветский период многие советские люди рассказывали уничижительные анекдоты про Брежнева и КПСС, но не выходили протестовать против политического режима (кстати, именно поэтому многие современные политические активисты оппозиционного толка призывают отказаться от репостов анекдотов в сети, считая их замещением прямого протеста). Фольклорный юмористический текст делал комфортным пребывание советского человека в ситуации, где сама идея «борьбы с режимом» выглядела крайне нелепой [Юрчак 2014: 542-552]. Подобным же образом антрополог Джеймс Скотт объясняет распространение в среде североамериканских рабов сказок о братце Кролике, который неизменно побеждает своих могущественных врагов с помощью хитрости. С одной стороны, эти сказки представляют собой невинные рассказы про животных, а с другой — символически утверждают господство «слабых» над «сильными». Согласно Скотту, исполнение таких текстов является формой непрямого проговаривания желания мести: оно может озвучиваться прямо (в узком закрытом кругу), но на публике (где опасность возрастает) будет кодироваться в сюжеты о слабом и хитром кролике, который всегда побеждает своего сильного антагониста [Scott 1990: 18-19].
Другое преимущество фольклорной реакции перед прямым высказыванием заключается в ее быстроте и привлекательности. Возможность упаковать комментарий «на злобу дня» в стереотипные модели ускоряет возможность отреагировать. Вместо того, чтобы мучительно придумывать новый текст, можно взять актуальный сюжет и поместить его в известную структуру (например, чтобы пошутить о Путине, использовать модель старого советского анекдота об Андропове). Такая «пересборка» в дальнейшем способствует наилучшему запоминанию текста и содержащихся в нем смыслов.
Наконец, смеховая реакция увеличивает удовольствие от восприятия и передачи текста и стимулирует к дальнейшей его трансляции, а также способствует складыванию групповой идентичности за счет символического снижения статуса «другого». Вернемся к нашему примеру о подчиненном, который хотел пошутить над глупым начальником. Предположим, он рассказал коллегам шутку о дураке-боссе, которую те сочли удачной (бурно смеялись). Смех здесь можно рассматривать как своего рода «коллаборационный акт»: слушатели продемонстрировали одобрение рассказанному тексту и таким образом согласились с его содержанием. Символический статус начальника оказался снижен дважды — самим фактом осмеяния и тем, что это осмеяние было поддержано публично и коллективно3. Этот пример отчасти объясняет, почему в современной российской ситуации общественное недовольство (против реформ, социально-экономических реалий, отдельных высказываний и жестов политиков) часто находит выход в юмористических текстах, более или менее удачных. Такие тексты позволяют распространителю не только привлечь внимание к проблеме, но и символически унизить статус персоны или группы, против которых они направлены, а также укрепить собственную групповую идентичность.
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
3 Именно поэтому человеку, глубоко вовлеченному в историю Холокоста (например, через семейную историю), очень трудно будет смириться с ситуацией, когда в его присутствии рассказываются анекдоты про евреев в Освенциме: те, кто засмеялись, окажутся по другую сторону от тех, кто оказался объектом шутки.
Можно ли изучать общественное мнение через фольклор?
Если фольклор реагирует на событие, и его распространение не санкционируется никакими организациями, то значит ли это, что такие тексты могут является «барометром общественного мнения»? Положительный ответ на этот вопрос предполагает, что собирание фольклора и изучение путей его распространения выявит «подлинное» мнение «народа». Долгое время анализ фольклорной реакции существовал как область прикладного анализа, которым занимались не столько академические ученые, сколько полицейские структуры. Так было, например, в Париже накануне Великой французской революции [Дарнтон 2016] и в советской России, где, начиная с середины 1920-х и до 1950-х годов тексты, бытующие в устной коммуникации (слухи, анекдоты, песенные куплеты и т. д.) служили для карательных органов едва ли не главным источником для оценки массовых настроений [Архипова, Неклюдов 2010; Архипова, Кирзюк 2016]. Но даже сейчас юмор может служить своего рода «барометром» общественного недовольства: не случайно многие онлайн-СМИ публикуют подборки шуток из Twitter на злобу дня наравне с серьезными аналитическими статьями.
Академический интерес к устным или письменным текстам, рождающимся «здесь и сейчас» как реакция на определенное событие, появляется ближе к концу XX века: исследуются сначала устные городские тексты, а затем, с появлением современных медиа, в том числе сетевых, — тексты, циркулирующие в этой новой среде. В 2002 году американский фольклорист Билл Эллис один из первых указал на то, что распространение анекдотов о катастрофах и потрясениях (на примере шуток об атаке на башни-близнецы 2001 года), не стохастично, а следует определенным закономерностям [Ellis 2002]. В 2004 году появляется резонансная статья Рассела Фрэнка [Frank 2004], который доказывает, что юмористическая реакция (совокупность шуток о событии — newslore) возникает после каждого значимого политического и социального потрясения. Дальнейшие исследования (за последние 20 лет) свелись к вопросу о выявлении закономерностей в юмористической реакции и к обсуждению вопроса о том, от чего она зависит. Исследованием жизненного цикла фольклорной реакции при помощи качественных методов занимался Саймон Броннер. Он собрал у студентов и проанализировал шутки о самоубийстве Роберта Дуайера4, обвиненного в коррупции, и сделал вывод о существовании двух волн шуток, реагирующих на событие [Bronner 1988]. Во время первой волны (до 5 дней после события) распространялись тексты простой структуры — вопрос-ответ, с помощью которых пользователи «интерпретировали» самоубийство. Вторая волна длилась не менее месяца, и в это время носители традиции конструировали тексты, использующие отсылки к другому событию — падению «Челленджера».
Однако в отсутствие постоянного мониторинга изучение актуального фольклора неизбежно сводится к набору слабо связанных между собой case studies. Чтобы изменить ситуацию и понять системные закономерности, которые способствуют возникновению фольклорной юмористической реакции в современных медиа, необходимо не просто анализировать отдельные случаи, но создать инструмент, который можно применять при анализе каждого всплеска реакции. Бруно Латур писал о фоторужье Этьена-Жюля Маре, которое 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
4 Роберт Дуайер — американский политик, обвиненный в коррупции и застрелившийся во время телевизионной пресс-конференции в 1987 году.
изменило представление о движении людей и животных, сделало наглядным и доступным для анализа быстрые динамические изменения, о которых раньше можно было только догадываться [Latour, Yaneva 2008]. Всем, кто изучает реакцию людей на события, новые медиа и актуальный фольклор, тоже нужно такое «фоторужье».
В 2007 году Дарья Радченко показала, что основной объем юмористических текстов-«реагентов» приходится на первые дни или даже часы с момента медийной презентации события [Радченко 2007], а потом подтвердила (вместе с соавторами) этот результат при количественном анализе постов в первые дни декабрьских политических протестов 2011 года [Радченко, Писаревская, Ксенофонтова 2012]. С 2014 года мониторинг фольклорной реакции на регулярной основе стал одной из основных целей нашей исследовательской группы. Мы проводим количественные замеры популярности фольклорных текстов в ежедневном режиме в течение всего периода реакции на то или иное событие (такой период может составлять, в зависимости от масштаба события, от двух-трех дней до нескольких недель). Как мы это делаем — мы расскажем в следующем разделе.
Метрики соцсетей как источник данных
В 2005 году Генри Дженкинс, наблюдая за современным типом человеческого взаимодействия, вводит термин «партисипаторная культура». В такой коммуникации актор заинтересован в производстве контента и управлении им, в том числе, путем невербального выражения своей позиции [Jenkins et al. 2005]. Если мы посмотрим с этой точки зрения на социальные сети, то мы увидим, что кроме собственно сообщения (текста) есть множество способов взаимодействия с ним. Основными формами обратной связи являются «лайк» (размещение знака одобрения — в некоторых сетях есть также отдельные знаки неодобрения, удивления и т. п. — под текстом), «комментарий» (размещение собственного контента под текстом; чаще встречаются вербальные комментарии, но в определенных условиях могут возникать комментарии в форме изображений, видео и т. п.) и «репост» (возможность автоматически скопировать информацию и разместить ее в другом месте, иногда — частично отредактировав).
Большие массивы данных, возникающие в результате такой активности, уже на ранней стадии развития социальных сетей вызвали интерес прикладных исследователей (рекламных агентств, маркетологов, специалистов по связям с общественностью и т. п.), поскольку они легко переводятся в количественные показатели (или «метрики») и позволяют оценить отношение целевой аудитории к тому или иному бренду, политическому кандидату, новости. Тем не менее количественная оценка таких показателей нередко производится формально, без учета социального контекста и тех смыслов, которые пользователи вкладывают в лайк и репост. Лайки нередко описываются как выражение «одобрения» информации — хотя таким образом исследователь ставит себя в сложное положение, если, например, лайк поставлен под сообщением о катастрофе — одобряют ли пользователи гибель людей или коммеморативный текст, оказывается неясным. Поставленные под одним и тем же текстом лайки могут быть средством выразить не только одобрение, но и поддержку, солидарность, симпатию или даже выступать в роли фатического высказывания,
поддерживающего связи в социальных сетях5. Более того, в разных коммуникативных средах могут возникать принципиально различные культуры пользования «социальными кнопками» [Gerlitz, Не1то^ 2011] — внешне одинаковые «лайки» на УоиШЬе и в социальной сети «Одноклассники» совершенно не обязательно означают одно и то же, равно как и лайки в русскоязычном и, например, эстонском сегменте интернета.
Учитывая перечисленные недостатки, исследовательская группа «Мониторинг актуального фольклора» разработала собственный подход для работы с метриками, основанный на оценке типа «вовлеченности» [Гофман 2000]. Наиболее пассивной формой реакции является лайк (вне зависимости от содержания), поскольку требует минимум усилий от пользователя (нажатие всего одной кнопки) и несет минимум социальных рисков для него: факт выставления лайка практически никогда не отражается на собственной странице пользователя. Более активную форму реакции представляет из себя репост: хотя он также не требует значительных усилий, в этом случае мы не просто соглашаемся с высказыванием, но и повторяем его от своего собственного лица, беря на себя соответствующие социальные риски. Наконец, комментарий свидетельствует, что пользователь настолько задет текстом, что готов вербализовать свою позицию согласия/несогласия с ним и, возможно, отстаивать ее в дискуссии с другими — то есть не только готов к противодействию, но и прилагает усилия для создания собственного текста.
Число лайков, таким образом, в определенной степени отражает пассивный интерес аудитории к тексту; число репостов — готовность к активному распространению текста; число комментариев — его дискуссионность.
Как эти метрики можно использовать? Например, группа под руководством Лимор Шифман из Еврейского университета в Иерусалиме использует метрики лишь для выявления наиболее востребованных текстов (например, количество поисковых запросов по каждому мему, соотношение позитивных и негативных лайков, сумма лайков и репостов) [Segev et а1. 2015: 423], но не интересуется динамикой их распространения. В результате исследователь может рассказать, какие мемы вообще были популярны, но не может понять, почему их популярность меняется.
Нас же интересует именно динамика фольклорной реакции, алгоритм которой мы пытаемся выявить с помощью этих метрик. Чтобы понять, на что пользователи социальных сетей обращают больше внимания и где находятся «болевые точки» общественного недовольства, недостаточно просто сопоставить абсолютное число лайков или репостов разных текстов, поскольку оно зависит от объема аудитории конкретных аккаунтов, распространяющих эти тексты. К тому же общее число лайков или репостов не покажет, спадает ли реакция на второй день (и значит, недовольство было не очень сильным) или, наоборот, тянется две недели (а значит, тема анекдотов — постоянная болевая точка).
О том, как мы это делаем — в следующем разделе.
II III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ ММ III MIN
5 В количественном анализе метрик важно, кроме того, учитывать, что один пользователь может поставить всего один лайк под каждым воспроизведением текста, но может создавать технически не ограниченное число его репостов, а также вступать в длительные дискуссии по его поводу, иногда насчитывающие сотни комментариев каждого участника.
База данных для корпусного анализа
Подход, который используется группой «МАФ» при количественном исследовании онлайн-текстов6, весьма близок к широко применяемому в лингвистике методу корпусного анализа, который предполагает создание конечного репрезентативного корпуса текстов, размеченных по нескольким формальным параметрам7. Именно эта методика отличает проект «МАФ» от большинства исследований современного фольклора, которые ограничены качественными методами и не дают возможности оценить масштабы востребованности текстов среди русскоязычной интернет-аудитории.
Для создания целостного корпуса, отражающего формы «фольклорной реакции» на актуальные события, отбираются вербальные, визуальные и мультимедийные тексты следующих жанров, бытующих как в face-to-face коммуникации, так и в интернете: городские легенды, слухи, анекдоты, пародии, круговые письма, демотиваторы, фотомонтажи («фотожабы»), аудио- и видеоколлажи и т. д. Сбор, обработка и анализ таких фольклорных текстов в системе мониторинга происходят в несколько этапов8.
Первичный сбор текстов проводится путем постоянного мониторинга групп, сообществ, пабликов в социальных сетях, посвященных обсуждению общественно-политических событий. После возникновения события, которое генерирует значимую реакцию (несколько десятков текстов или репостов варианта текста за 2-4 часа), к перечню групп, стандартно отслеживаемых «МАФ», добавляются группы/паблики, тематически связанные с содержанием события (например, если событие произошло в определенном городе/регионе, будут привлекаться локальные ресурсы).
После этого осуществляется поиск по ключевым словам, связанным с тематикой события, по базе данных «Интегрум. Соцмедиа». Этот ресурс позволяет определить динамику и характер распространения мемов и неологизмов, демографический профиль распространителей и локальную специфику бытования неологизмов. Кроме того, сервис позволяет выявить новые тексты, распространяемые в социальных сетях. Основным ограничением этого сервиса является временной промежуток, в рамках которого осуществляется поиск: системе доступны кэши социальных сетей в пределах от недели до месяца, однако она сохраняет результаты предыдущих запросов9.
■ 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
6 Разработка методологии количественного анализа фольклорной реакции принадлежит Дарье Радченко.
7 В идеале корпус репрезентирует естественные лингвистические и культурные процессы. Например, для исследований процессов, происходящих в русском языке с XVIII по XXI век, лингвисты уже десять лет используют «Национальный корпус русского языка», в котором различные типы текстов (литература, публицистика, поэзия, устная речь и т. д.) представлены в определенных пропорциях.
8 Подробное описание методологии см. [Архипова, Радченко и др. 2017].
9 Отдельная задача при проведении исследования — формулирование поисковых запросов (проблема описана, в частности, в работах [Алексеевский 2009; Ахметова 2011]). Наиболее адекватным представляется поиск по ключевым словам, который может быть ограничен по языку текста, дате размещения в Интернете и т. п. Для выявления максимального количества вариантов и количественного анализа трансмиссии фольклорного текста необходим также поиск по отдельным ключевым фрагментам текста. Как правило, сетевые тексты достаточно легко членятся на смысловые элементы, не превышающие длину стандартного поискового запроса. Это может быть, например, элемент перечня или пуант анекдота. Сопоставляя частотность, с которой отдельные элементы текста встречаются в разных вариантах, можно выделить ключевые элементы, которые с высокой вероятностью будут присутствовать даже в максимально сокращенных вариантах. В качестве следующего шага предпринимается поиск по каждому из ключевых элементов, причем оптимален в этом случае строгий поиск по фразе.
39,7%
1 день 2 деньЗ день 4 день 5 день б день 7 день В день 9 день 10 11 12 13 14 15 16 17 !Я 19 20
день день день день день день день день день день день
График2. Динамика фольклорной реакции на события по дням (средние значения за 2017 год)
Получаемые данные не являются исчерпывающими — в кэш поисковых систем попадает значительно менее 100% репостов. Такая проблема достоверности характерна для автоматизированной статистики, предлагаемой любыми поисковыми машинами10. Поэтому об уровне популярности того или иного текста или группы текстов мы можем судить лишь на уровне трендов (сопоставляя различные тексты или различные периоды), но не можем оценивать популярность текстов в абсолютном выражении.
Собранные тексты помещаются в базу данных, где фиксируется первое обнаруженное воспроизведение каждого текста, размеченное по нескольким показателям. В 2017 году было проведено количественное исследование «фольклорной реакции» по 44 социальным и политическим событиям: свыше 2800 фольклорных текстов (анекдотов, демотиваторов, юмористических комментариев и т. д.), репост которых в социальных сетях был суммарно осуществлен 471 812 раз. Перечень событий 2017 года, фольклорную реакцию на которые мы изучали, см. в Таблице 1.
II III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ III ММ ММ III MIN
10 Кроме того, огромный сегмент интернета в принципе недоступен для индексации, поскольку информация находится на сайтах/личных страницах, закрытых для внешнего (незарегистрированного) пользователя. Кроме того, для поискового робота недоступны или частично доступны данные отдельных соцсетей (например, Facebook). Необходимо учитывать высокую вероятность неполной индексации удаленных и скрытых записей, а также высокий уровень спама — автоматически сгенерированных записей, созданных для влияния на рейтинги. Наконец, база любой отдельно взятой поисковой системы не охватывает всего открытого сетевого пространства. Тем не менее технические возможности инструментария позволяют хорошо охватить наиболее популярные в России сервисы —«Odnoklassniki», «Vkontakte», «Twittei». По данным WEB-Index за февраль 2018 года, дневная аудитория в Вконтакте достигает 23 млн человек, Odnoklassniki — 9 млн, а Facebook — только 5 млн. В наш мониторинг не попадают нишевые сервисы, аудитория которых не имеет решающего значения для формирования повестки.
Таблица 1.
Перечень проанализированных событий
2017 года
Дата Событие Содержание события Количество уникальных текстов Количество воспроизведений
05.01.17 Русские хакеры В международной прессе русских хакеров обвиняют во вмешательстве в выборы в США 107 12 121
20.01.17 Инаугурация Трампа 20 января 2017 года состоялась инаугурация 45-го президента США — Дональда Трампа 70 13 746
07.02.17 Гомеопатия Комиссия РАН по борьбе с лженаукой опубликовала меморандум о том, что эффективность гомеопатических лекарств не доказана. В соцсетях происходит обсуждение гомеопатии 114 2 757
15.02.17 Трамп и Крым Дональд Трамп отказался признать Крым территорией России 70 11 614
20.02.17 Смерть Чуркина Умер постоянный представитель РФ при ООН Виталий Чуркин 75 10 603
06.03.17 Диана Шурыгина В социальных сетях проводилась травля жертвы изнасилования Дианы Шурыгиной 175 61 225
23.04.17 Выборы во Франции В СМИ активно обсуждалось возможное вмешательство России в президентские выборы во Франции 52 5 129
23.04.17 Рейхстаг Министр обороны Сергей Шойгу заявляет о планах построить в парке «Патриот» копию Рейхстага для тренировок участников военно-патриотического движения школьников «Юнармия» 35 6 799
16.05.17 Реновация Мэр Москвы Сергей Собянин объявил о начале программы реновации, по программе предполагался снос десятков жилых домов 226 17 762
18.05.17 Усманов и Навальный Алишер Усманов опубликовал видеообращение, в котором обвинил Навального в клевете 52 16 930
24.05.17 Запрет «Telegram» Роскомнадзор заявил о возможном запрете мессенджера «Telegram», если его создатели не предоставят российским властям ключи шифрования 10 1 296
26.05.17 Мальчик и «Гамлет» Десятилетнего мальчика задержали за чтение монолога Гамлета на Арбате, полиция обвинила мальчика в попрошайничестве 33 11 336
07.06.17 Речь Путина Волну шуток вызвал вопрос Оливера Стоуна о том, готов ли Путин принять душ на подводной лодке рядом с гомосексуалистом, и ответ Путина 29 3 812
12.06.17 12 июня 2017 Митинг против коррупции, организованный Алексеем Навальным. Акции прошли в 154 городах 87 40 101
15.06.17 Прямая линия Путина Ежегодное выступление В. В. Путина, где граждане могут задать вопросы президенту 151 32 410
Дата Событие Содержание события Количество уникальных текстов Количество воспроизведений
22.06.17 Мокрый Медведев 22 июня прошла церемония возложения цветов президентом и премьером к Могиле Неизвестного солдата. Внимание пользователей социальных сетей привлек вымокший под дождем Дмитрий Медведев 40 5 843
27.06.17 Вирус «Петя» На Украине был зафиксирован вирус-вымогатель «Петя»: вирус блокирует доступ к данным и требует триста долларов за разблокировку 12 4 540
15.07.17 Иван Грозный Путин заявил, что Иван Грозный не убивал своего сына — это придумали в Ватикане, чтобы насадить на Руси католичество 68 2 552
17.07.17 Свадьба судьи Свадьбу Елены Хахалевой, дочери краевого судьи в Краснодаре, оценили приблизительно в 2 млн долларов 48 9 611
03.08.17 Елизавета Пескова Елизавета Пескова посетила судоремонтный завод в Севастополе, где заявила, что в первую очередь этой отрасли необходим PR 39 4 808
07.08.17 Путин и щука Были опубликованы фотографии рыбалки Владимира Путина в Тыве 43 4 391
21.08.17 Бакланы На стадионе «Зенит-Арена» во время первого матча протекла крыша, вице-губернатор Санкт-Петербурга объяснил это тем, что морские бакланы разрушили целостность покрытия 41 10 348
22.08.17 Серебренников Режиссер Кирилл Серебренников был помещен под домашний арест по обвинению в хищении 68 млн рублей, выделенных государством на поддержку театрального проекта «Платформа» 76 15 932
25.08.17 Бастрыкин СМИ опубликовали материал о главе следственного комитета Александре Бастрыкине, который пишет стихи под псевдонимом Станислав Струневский 10 265
06.09.17 Сардельки Навального В московском аэропорту трое неизвестных накинули на плечи Алексею Навальному связку сарделек 23 96
06.09.17 Колбаски Сечина Сечин обвинил бывшего министра финансов в получении взятки 22 1 371
06.09.17 Фильм «Матильда» В прокат вышел фильм Алексея Учителя «Матильда» о романе Николая II и балерины Матильды Кшесинской 44 7 947
09.09.17 Зарядье Парк «Зарядье» закрыли через несколько дней после торжественного открытия из-за кражи редких растений 14 980
10.09.17 Муниципальные депутаты В московские муниципалитеты прошло несколько оппозиционных кандидатов в результате муниципальных выборов 36 2 466
21.09.17 Путин и «Яндекс» Путин посетил компанию «Яндекс» 29 1 594
07.10.17 Митинги 7/10 В 79 городах России прошли митинги против коррупции, организованные Алексеем Навальным 51 12 579
07.10.17 День рождения Путина Владимиру Путину исполнилось 65 лет 37 11 845
Дата Событие Содержание события Количество уникальных текстов Количество воспроизведений
07.10.17 «Путинбургер» Телеканал «Россия» показал поддельный сюжет о бургере, якобы приготовленном в честь дня рождения Путина в одном из нью-йоркских ресторанов 19 2 383
10.10.17 Незнайка Сотрудники полиции обвинили блогера из Краснодара в разжигании ненависти к социальной группе за публикацию цитаты из книги «Незнайка на луне» 28 13 320
12.10.17 Секс-скандал Голливудского продюсера Харви Вайнштейна и актера Кевина Спейси обвинили в сексуальных домогательствах 69 5 621
12.10.17 Новые банкноты ЦБ РФ ввел в оборот новую купюру номиналом в 200 рублей с изображением памятника затопленным кораблям в Севастополе 12 1 848
18.10.17 Собчак в президенты Ксения Собчак заявила о выдвижении своей кандидатуры на пост президента РФ 89 14 319
30.10.17 Биоматериалы Путин на заседании Совета по правам человека выразил беспокойство по поводу того, что иностранные организации собирают биоматериал россиян 170 21 108
14.11.17 Доказательства Минобороны Минобороны опубликовало скриншоты из мобильной игры в качестве неоспоримого доказательства сотрудничества ИГ и США в Сирии 60 8 025
27.11.17 Мальчик из Уренгоя Николай Десятниченко, школьник из Нового Уренгоя, с трибуны Бундестага призвал к сочувствию к немецким солдатам 199 48 692
05.12.17 Нейтральный флаг Международный олимпийский комитет не допустил российскую команду до 0лимпиады-2018, в результате российские спортсмены были вынуждены выступать под нейтральным флагом 64 9 499
11.12.17 Меркаптан Жители нескольких районов Москвы жаловались на странный запах, синоптики связали его с выбросом меркаптана 11 980
ИТОГО 2664 471 812
Как выглядит типичная фольклорная реакция?
Эмпирические данные, полученные группой «МАФ» за три года непрерывного мониторинга, показывают, что при отсутствии дополнительных стимулов в течение периода реакции (например, связанных с основным событием новостных поводов или появлением типологически схожих событий) динамика фольклорной реакции удовлетворяет степенному закону11: в среднем, 79-80% репостов делается в течение первых трех дней фольклорной реакции, остальные репосты образуют «длинный хвост» распределения (График 1). Причем в 75% случаев пик
■ 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
11 Распределение по всему обследованному массиву удовлетворяет модели y=1/(a+bx^c), где а=2.91, b=2.95, c=2.33.
реакции (наибольшее количество репостов фольклорных текстов) возникает в первый или второй день (с равной вероятностью), и лишь в 15% случаев — в третий день. Иными словами, фольклорная реакция на событие возникает почти всегда сразу и с большой вероятностью будет длиться не более трех дней. Такую реакцию мы называем «типичной». Но самое главное — из нее бывают исключения. Дальше речь пойдет об исключениях из этого правила.
Коэффициент интенсивности фольклорной реакции
Если мы знаем, что типичная фольклорная реакция на событие длится три дня, то более долгую жизнь текста мы можем рассматривать как один из показателей «силы реакции». Если пользователи распространяют анекдоты по поводу одного и того же события дольше трех дней (но при этом дополнительные новостные поводы отсутствуют), это значит, что событие является достаточно травматичным для аудитории.
Поэтому нам нужен коэффициент, показывающий, насколько реакция на то или иное событие отклоняется от расчетного. За основу была взята та самая округленная сумма репостов фольклорных текстов за три дня — 80%12. Коэффициент интенсивности реакции (0к) — это разница между расчетным значением суммы репостов за три дня и реальным значением суммы репостов за три дня, нормированная на сумму репостов:
О = @иМ1:п*0.8^иМ1:3) / SUM1:n
Коэффициент позволяет сравнивать фольклорную реакцию на разные события по критерию их интенсивности (График 3).
Отрицательные значения коэффициента показывают, что обсуждение события сосредоточено в течение первых дней реакции, тексты генерируются немедленно после события, а аудитория, заинтересованная в событии, плотно связана и быстро исчерпывается, поэтому интерес к нему быстро пропадает. Такой тип реакции мы назовем «всплесковым».
Положительные значения коэффициента указывают, что либо (а) событие обсуждается с более или менее стабильной интенсивностью в течение всего периода реакции, либо (б) привносится некий дополнительный фактор: например, возникает новая аудитория или новая волна интереса. Этот тип реакции мы назовем «стабильным».
В 2017 году события типа коррупционных и политических скандалов, выборов, а также оппозиционная политическая активность (например, использование Министерством обороны кадров из видеоигры для доказательства сотрудничества США с ИГИЛ или выборы в муниципальные депутаты) вызывают, как правило, фольклорную реакцию по типу «всплесков»: пользователи бурно распространяют анекдоты, но в течение краткого времени.
Фольклорная реакция с положительным коэффициентом интенсивности возникает в ответ на совсем другие события. Обсуждения политик памяти, градостроительной активности, дискуссии на гендерные темы (в том числе разоблачения Харви Вайнштейна) вызывают множество шуток. На первом по популярности месте — анекдоты, посвященные дискуссии о возможном запрете
I ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ I
12 Ср. степенной закон («правило») Парето, в котором 80% проявлений признака связано с 20% потенциальных носителей этого признака.
фильма «Матильда»: «2117 год. Фильм "Алина" снят с проката по требованию православной общественности».
Все перечисленные явления воспринимаются как значимые — они связаны с прошлым, традицией, сохранением памяти, воспроизведением базовых культурных конвенций. Изменение культурных или исторических конвенций вызывает желание «сражаться» за то, что человек считает нужным сохранить, и убеждать других в своей правоте — в том числе с помощью юмора.
Встречаются и некоторые исключения. В ряде случаев шуточная реакция на острую тему памяти оказывается краткой, потому что основной формой реакции становится вполне серьезная дискуссия. Так, выступление Коли Десятни-ченко из Нового Уренгоя в Бундестаге о немецких военнопленных вызвали не только краткий всплеск шуток, но и бурную дискуссию о том, что на самом деле является священным для россиян и каким образом допустимо это священное защищать.
График3. Два типа динамики фольклорной реакции: «всплесковые» (отрицательные значения индекса) VS «стабильные» (положительные значения индекса)
Коэффициент активности фольклорной реакции
Как было сказано выше, пользователь может реагировать на событие активно (репостами) и пассивно (лайками). Зависит это от того, насколько он готов публично подтвердить оценку события, данную в тексте, принять на себя ответственность за его содержание и донести его до других пользователей. Соотношение между пассивной реакцией (лайки) и активной (репосты) у первичного текста в цепочке распространения мы называем коэффициентом активности фольклорной реакции:
Q = N / N
^a REPOSTS ' LIKES
Чем больше коэффициент активности, тем больше аудитория репостила фольклорные тексты, не просто соглашаясь с их содержанием, но и приглашая других их прочитать.
Среди множества фольклорных реакций на события 2017 года (График 4) наименьшее значение показателя — 0.09 — демонстрируют тексты о скандале, связанном с предполагаемым изнасилованием Дианы Шурыгиной: аудитория с удовольствием лайкает тексты, в которых высмеивается жертва и ее предполагаемые меркантильные интересы («Мама говорит, чтоб стать знаменитостью, нужно очень трудиться, вот Шурыгина на одну вписку сходила и без всяких усердий знаменитость»), но не видит в этом проблему, с которой надо бороться, вовлекая максимальное количество людей.
Максимальные значения коэффициента активности показывают реакция на темы «Вирус "Петя"» (1.05), «Рейхстаг» (1.04), «Выборы муниципальных депутатов» (1.02).
В первом случае репосты шуток о компьютерном вирусе на Украине распространялись по двум причинам. Одна часть людей оказалась обеспокоена опасностью заражения компьютеров: «Говорят, в сети какой-то вирус гуляет. Мы авторитетно заявляем, что у нас все дылфвк]Ъ]кЬк]%Ьлорол%&дддЛОлоиН1к] [qqq». Другая высмеивала политическую ситуацию Украины в анекдотах, построенных на совпадении названия вируса с именем президента Порошенко: «Вирус "Петя" был придуман хакерами в помощь Петру Порошенко, который устал разъезжать по миру и клянчить деньги для украинской незалеж-ности». Носители обеих точек зрения нуждались в солидаризации — либо для того, чтобы предупредить распространение угрозы, либо для того, чтобы высказать презрение к Украине.
История с копией Рейхстага, которую министр обороны построил для праздничной игры в подмосковном парке «Патриот», стала для некоторых пользователей примером кощунства: «Только представьте, как завизжали бы власти России, построившей копию Рейхстага, если бы в Германии для тренировок построили копию Кремля!». Другие увидели в этом знак наступления фашизма: «Когда в парке "Патриот" строишь Рейхстаг, важно уметь остановиться и не построить целиком Третий Рейх». Темы, связанные с фашизмом и Великой Отечественной войной, крайне болезненны, поэтому в каждом подобном случае пользователи стремились солидаризироваться через репосты юмористических текстов.
Массовый репост шуток о процессе выборов в муниципальные депутаты произошел на фоне разговора о «замалчивании выборов». Локальные власти
обвинялись в том, что они специально не упоминают о выборах в СМИ и в политической рекламе, чтобы снизить явку и тем самым не дать пройти оппозиционным депутатам. Именно поэтому оппозиционно настроенные пользователи стремились максимально распространить анекдоты о выборах — чтобы проинформировать как можно большее количество людей.
График4. Коэффициент активности при обсуждении событий 2017 года
Коэффициент дискуссионности
Если лайк в общем вице — скорее выражение оцобрения/поццержки, то содержание комментариев к посту может быть самым разным. Комментарий может стимулировать несогласие уже не с самим текстом, а с выражением позиции по его поводу. Как правило, число комментариев к тексту на порядок ниже числа лайков — хотя бы потому, что лайк является менее труцо-затратной формой реакции. Если же соотношение обратное, то есть число комментариев не ниже или выше числа лайков, это означает, что тема или конкретный текст настолько серьезно задевает аудиторию, что пассивно выразить свое отношение оказывается недостаточным (График 5). Поэтому мы вводим коэффициент дискуссионности Qa — отношение между числом лай-ков и числом комментариев.
Q =N / N
^a COMMENTS ' LIKES
Этот коэффициент показывает общественное несогласие по поводу данной темы. Фольклорная реакция, с большим отрывом лидирующая по этому критерию, вызвана арестом режиссера Кирилла Серебренникова, который был обвинен в растрате бюджетных средств. Дело в том, что «дело Серебренникова» вызвало в российском обществе — и даже внутри либерально-демократической оппозиции — прямо противоположную реакцию. Одни говорили о том, что растрата была в реальности, и недоумевали, почему они должны сочувствовать режиссеру («только потому, что он свой?»), а другие — выражали однозначную поддержку и считали арест за растрату лишь способом посадить «неудобного режиссера». Это привело к тому, что
в комментариях к шуткам на эту тему высказывалась противоположные мнения, в результате чего коэффициент дискуссионности резко поднялся. Например, в посте, где была опубликована шутка «Россия сегодня — это когда воруют миллиарды на строительстве "Зенит-Арены", а судят театрального режиссера», появляется 104 комментария, выражающих противоположные точки зрения. Их носители вступают в дискуссию, либо поддерживая позицию, высказанную в шутке («Воруют бакланы, а сажают режиссеров. Очень тонкая связь...»), либо оппонируя ей («миллионы, выходит, можно воровать, если ты — режиссер?»).
График5. Дискуссионные и недискуссионные темы фольклорной реакции в 2017 году
«Рейтинг общественного недовольства» за 2017 год
Повторим банальное утверждение: анекдоты высмеивают то, чего люди боятся, или то, что их раздражает. Сведение вместе данных, полученных по трем вышеперечисленным показателям (интенсивность, активность и дискуссионность), создает своего рода «Рейтинг общественного недовольства». Теперь мы знаем, какие медийные события из 44 оказались наиболее болезненными и дискуссионными в 2017 году.
Внимание СМИ в течение 2017 года привлекало множество событий, в том числе политические митинги и выступления президента. Однако наиболее устойчивой и дискуссионно напряженной является фольклорная реакция совсем не на те события, которые привлекают большее внимание в СМИ.
Таблица 2. Топ-4 событийных триггеров фольклорной реакции (темы, имеющие наиболее высокие значения по трем коэффициентам)
Интенсивность Активность Дискуссионность
1 Фильм «Матильда» Вирус «Петя» Серебренников
2 Секс-скандал Рейхстаг Колбаски Сечина
3 Русские хакеры Муниципальные депутаты Фильм «Матильда»
4 Бакланы Мальчик и «Гамлет» Муниципальные депутаты
Мы видим, что стабильно-интенсивная циркуляция фольклорных текстов, сопровождающаяся бурными дискуссиями, возникает в случаях, когда событие задевает/травмирует идентичность и связано с политикой памяти. В числе наиболее стабильных и одновременно наиболее дискуссионных оказывается реакция на фильм «Матильда».
Охотно пользователи реагируют шутками в том случае, когда событие-триггер связано с «экспортными» стереотипами о русских, восходящих к картине мира времен Холодной войны. Пользователи социальных сетей высмеивают эти стереотипы и одновременно гордятся своей причастностью к всемогущим «русским хакерам» и разрушительным русским вирусам.
Волнуют пользователей и ситуации, когда подвергаются переоценке нормы повседневного поведения, в первую очередь, гендерные и возрастные, включая вопрос о возможности применения насилия к несовершеннолетнему. Поэтому столь длительной и активной становится фольклорная реакция на голливудский скандал вокруг Харви Вайнштейна или на задержание полицейскими десятилетнего мальчика, который читал на Арбате монолог Гамлета.
Наш анализ позволяет не только описать и классифицировать уже известные нам случаи фольклорной реакции, но и делать осторожные прогнозы на будущее. Глядя на Рейтинг-2017, где наиболее длительную реакцию (и немалое количество дискуссий) вызывает фильм «Матильда», мы можем с большой долей вероятности утверждать, что, если через пару лет выйдет фильм, скажем, о любовной жизни Сталина, он вызовет такую же длинную волну шуток и масштабную «войну анекдотов».
Чисто политические или политико-экономические темы мало интересуют фольклор. Исключением являются коррупционные скандалы (их бурно и в течение длительного времени обсуждают носители самых разных точек зрения) и шутки, возникающие вокруг выборов в муниципальные депутаты. Пользователи социальных сетей, массово распространяющие такие анекдоты, используют их как оружие против умолчаний, которыми окружаются факты коррупции и реальные процедуры смены власти.
Литература
Алексеевский, М. Д. (2009). «Что мне водка в летний зной...»: проблемы текстологии фольклора в Интернете. В А. С. Каргин (Ред.). Интернет и фольклор, 71-89. Москва: ГРЦРФ.
Архипова, А. С., Кирзюк, А. А. (2016). Лайк, репост, арест: фольклор в суде советском и современном. Шаги/Steps, 2(4), 251-264.
Архипова, А. С., Неклюдов, С. Ю. (2010). Фольклор в закрытом обществе. Новое литературное обозрение, 2010(101), 84-103.
Архипова, А. С., Радченко, Д. А, Титков, А. С, Волкова, М. Д., Кирзюк, А. А. (2017). Мониторинг актуального фольклора-2016: методы и результаты. Москва: Дело.
Ахметова, М. В. (2011). Поиск в Интернете как метод выявления регионального распределения фольклорных текстов (на примере детских дразнилок). В А. В. Пигин (Сост., отв. ред.). «Мудрости бо ти имя подадеся...»: Сборник статей к юбилею проф. С. М. Лойтер, 218-230. Петрозаводск: Издательство КГПА.
Гофман, И. (2000). Представление себя другим в повседневной жизни. Москва: КАНОН-пресс-Ц, Кучково поле.
Дандес, А. (Авт.), Архипова, А. (Сост.). Фольклор. Семиотика и/или психоанализ: Сборник статей. М.: Восточная литература.
Дарнтон, Р. (2016). Поэзия и полиция. М.: Нов. лит. обозрение.
Радченко, Д. А., Писаревская, Д. Б., Ксенофонтова, И. В. (2012). Логика виртуального протеста: неделя после выборов-2011. Антропологический форум, 2012(16), 108-127.
Радченко, Д. А. (2007). Сетевой фольклор как способ осмысления актуальной реальности: специфика и жизненный цикл. В А. С. Каргин, А. В. Костина (Сост.). Folk-Art-Net: новые горизонты творчества. От традиции к виртуальности, 63-75. М.: ГРЦРФ.
Юрчак, А. (2014). Это было навсегда, пока не кончилось. Последнее советское поколение. М.: Нов. лит. обозрение.
Bronner, S. J. (1988). Political Suicide: The Budd Dwyer Joke Cycle and the Humor of Disaster. Midwestern Folklore, 14(2), 81-89.
Ellis, B. (2002). Making A Big Apple Crumble: The Role of Humor in Constructing a Global Response to Disaster. New Directions in Folklore, 2002(6). Retrieved from https://scholarworks. iu.edu/journals/index.php/ndif/article/view/19883
Frank, R. (2004). When the going gets tough, the tough go photoshopping: September 11 and the newslore of vengeance and victimization. New Media & Society, 6(5), 633-658.
Gerlitz, C., Helmond, A. (2013). The Like Economy: Social Buttons and the Data-Intensive Web. New Media & Society, 15(8), 1348-1365.
Jenkins, H., Puroshotma, R., Clinton, K., Weigel, M., Robison, A. J. (2005). Confronting the challenges of participatory culture: media education for the 21st century. Retrieved from http://www.newme-dialiteracies.org/wp-content/uploads/pdfs/NMLWhitePaper.pdf.
Latour, B., Yaneva, A. (2008). Give me a gun and I will make all buildings move: An ANT's view of architecture. In R. Geiser (Ed.). Explorations in architecture: Teaching, Design, Research, 80-89. Basel: Birkhäuser.
Scott, J. (1990). Domination and the arts of resistance: hidden transcripts. New Haven: Yale University Press.
Segev, E., Nissenbaum, A., Stolero, N., Shifman, L. (2015). Families and networks of internet memes: The relationship between cohesiveness, uniqueness, and quiddity concreteness. Journal of computer-mediated communication, 20(4, 1stJuly), 417-433.
References
Akhmetova, M. V. (2011). Poisk v Internete kak metod vyyavleniya regional'nogo raspredeleniya fol'klornykh tekstov (na primere detskikh draznilok) [Search on the Internet as a method of identifying regional distribution of folklore texts (on the example of children's teasers)]. In A. V. Pigin (Comp., ed.). "Mudrosti bo ti imya podadesya..." ["Wisdom of the name of the podosdy..."]: Collection of articles for the jubilee of prof. S. M. Loiter, 218-230. Petrozavodsk: Publishing house of the Karelian State Pedagogical Academy. (In Russian).
GOflbKflOP l/l AHTPOnO^Or^a rOPOflA T.I. № 1. 2018
Alekseevskii, M. D. (2009). "Chto mne vodka v letniy znoy...": problemy tekstologii fol'klora v Internete ["What is vodka to me in the summer heat...": problems of the textology of folklore on the Internet.]. In A. S. Kargin (Ed.). Internet i fol'klor [Internet and Folklore], 71-89. Moscow: Gosudarstvennyy Respublikanskiy Tsentr Russkogo Fol'klora. (In Russian).
Arkhipova, A. S., Kirzyuk, A. A. (2016). Layk, repost, arest: fol'klor v sude sovetskom i sovremennom [Like, repost, arrest: folklore in the Soviet and modern court]. Shagi/Steps, 2(4), 251-264. (In Russian).
Arkhipova, A. S., Neklyudov, S. Yu. (2010). Fol'klor v zakrytom obshchestve [Folklore in a closed society]. Novoe literaturnoe obozrenie [New Literary Observer], 2010(101), 84-103. (In Russian).
Arkhipova, A. S., Radchenko, D. A, Titkov, A. S, Volkova, M. D., Kirzyuk, A. A. (2017). Monitoring aktual'nogo fol'klora-2016: metody i rezul'taty [Monitoring of current folklore-2016: methods and results]. Moscow: Delo. (In Russian).
Bronner, S. J. (1988). Political suicide: The Budd Dwyer joke cycle and the humor of disaster. Midwestern folklore, 14(2), 81-89.
Darnton, R. (2016). Poeziya i politsiya [Trans. from Darnton, R. (2010). Poetry and the Police: Communication Networks in Eighteenth-Century Paris. Cambridge: Harvard University Press]. Moscow: Novoe literaturnoe obozrenie. (In Russian).
Dundes, A. (Author), Arkhipova A., (Compl.) (2003). Fol'klor: semiotika i/ili psikhoanaliz: sbornik statey [Folklore: semiotics and/or psychoanalysis: a collection of articles]. Moscow: Vostochnaja literature. (In Russian).
Ellis, B. (2002). Making a big apple crumble: The role of humor in constructing a global response to disaster. New Directions in Folklore, 2002(6). Retrieved from https://scholarworks.iu.edu/ journals/index.php/ndif/article/view/19883
Frank, R. (2004). When the going gets tough, the tough go photoshopping: September 11 and the newslore of vengeance and victimization. New Media & Society, 6(5), 633-658.
Gerlitz, C., Helmond, A. (2013). The like economy: social buttons and the data-intensive web. New Media & Society, 15(8), 1348-1365.
Goffman, E. (2000). Predstavleniyesebya drugim v povsednevnoy zhizni [Trans. from Goffman, E. (1959). The presentation of self in everyday life. Garden City, N.Y.: Doubleday]. Moscow: KANON-press-C, Kuchkovo pole. (In Russian).
Jenkins, H., Puroshotma, R., Clinton, K., Weigel, M., Robison, A. J. (2005). Confronting the challenges of participatory culture: media education for the 21st century. Retrieved from http://www. newmedialiteracies.org/wp-content/uploads/pdfs/NMLWhitePaper.pdf.
Latour, B., Yaneva, A. (2008). Give me a gun and I will make all buildings move: An ANT's view of architecture. In R. Geiser (Ed.). Explorations in architecture: Teaching, Design, Research, 80-89. Basel: Birkhauser.
Radchenko, D. A. (2007). Setevoy fol'klor kak sposob osmysleniya aktual'noy real'nosti: spetsifika i zhiznennyy tsikl [Network folklore as a way of understanding actual reality: specificity and life cycle]. In A. S. Kargin, A. V. Kostina (Compl.). Folk-Art-Net: novyye gorizonty tvorchestva. Ot traditsii k virtual'nosti [Folk-Art-Net: new horizons of creativity. From tradition to virtuality], 63-75. Moscow: Gosudarstvennyy Respublikanskiy Tsentr Russkogo Fol'klora. (In Russian).
Radchenko, D. A., Pisarevskaya, D. B., Ksenofontova, I. V. (2012). Logika virtual'nogo protesta: nedelya posle vyborov-2011 [The logic of virtual protest: a week after the election-2011]. Antropologicheskiiforum [Forum for Anthropology and Culture], 2012(16), 108-127. (In Russian).
Scott, J. (1990). Domination and the arts of resistance: hidden transcripts. New Haven: Yale University Press.
Segev, E., Nissenbaum, A., Stolero, N., Shifman, L. (2015). Families and networks of internet memes: The relationship between cohesiveness, uniqueness, and quiddity concreteness. Journal of computer-mediated communication, 20(4, 1stJuly), 417-433.
Yurchak, A. (2014). Eto bylo navsegda, poka ne konchilos'. Posledneye sovetskoye pokoleniye [It was forever, until it was over. The last Soviet generation]. Moscow: Novoe literaturnoe obozrenie. (In Russian).
