CC BY
206ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ЖУРНАЛ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК. 2018. Т. 19. № 3. С. 139-162
I ПУБЛИЧНАЯ ПОЛИТИКА
ПОЛИТИЧЕСКИЙ КОНТЕНТ СОЦИАЛЬНЫХ ДВИЖЕНИЙ В ONLINE-ПРОСТРАНСТВЕ СОВРЕМЕННЫХ ГОСУДАРСТВ: МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ПРАКТИКА1
Н.А. Рябченко, В.В. Катермина, А.А. Гнедаш, О.П. Малышева
Рябченко Наталья Анатольевна
E-mail: rrrnatali@mail. ru ■ https://orcid.org/0000-0001-6980-2894 Катермина Вероника Викторовна.
E-mail: veronika. katermina@yandex. ru ■ https://orcid.org/0000-0001-9141-9867 Гнедаш Анна Александровна.
E-mail: anna_gnedash@inbox. ru ■ https://orcid.org/0000-0002-3516-107X Малышева Ольга Петровна.
E-mail: malisheva_83@mail. ru ■ https://orcid.org/0000-0001-8285-0508
Кубанский государственный университет, Ставропольская ул., 149, Краснодар,350040,
Россия.
Аннотация. Online-пространство, характеризующееся как безграничными возможностями коммуникации, так и способами ограничения информационных потоков, в настоящее время является основной площадкой для конструирования и функционирования различных социальных движений, в том числе создания ими политического контента. Данные движения в виду их активной (конструктивной и / или деструктивной) online-и offline-деятельности не могут быть исследованы при помощи классических методов анализа. Цель нашего исследования — разработка гибридной трехступенчатой методологии исследования политического контента, продуцируемого в online-пространстве современными социальными движениями. Авторская методология включает применение структурного сетевого анализа (количественное исследование и моделирование социального движения в виде социального графа), реляционного анализа (качественный анализ сетевых данных смоделированного социального графа), лингводискурсив-ного анализа (анализ смыслов, дискурсов, репертуаров и норм социального движения). Апробация трехступенчатой методологии анализа проведена на примере исследования одного из самых крупных (в глобальном, региональном и локальном форматах) и результативных социальных движений современности — движения «Women's March». Посредством структурного сетевого анализа сетевых данных социальной платформы Twitter за период январь-июнь 2018 г. была смоделирована сетевая структура движения «Women's March» в виде социального графа. Реляционный анализ смоделированного социального графа позволил выделить и описать дискуссионное ядро «Women's March» как совокупность кластеров, определяющих основные направления дискурса в сетевом сообществе данного движения. Лингводискурсивный анализ выделенных кластеров проводился как семантический и дискурсивный анализ тегов и хэштегов (фолксо-номический анализ) смоделированного дискуссионного ядра политического контента, продуцируемого социальным движением «Women's March». Данная методология позволяет проанализировать, насколько любое исследуемое социальное движение является устойчивой сетевой структурой; визуализировать структуру движения (акторы, подсообщества, ядро, периферия, участники, сторонники, потребители контента); выявить качественные характеристики, определяющие взаимосвязи внутри самого сообщества / движения, и взаимодействие с внешней средой; определить возможные точки роста и векторы трансформации социального движения как в online-, так и в offline-про-
1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 18-011-00910 «Модели и практики управления политическим контентом в опНпе-пространстве современных государств в эпоху постправды».
странствах; спрогнозировать дальнейшее развитие движения и характер его действий в online- и offline-пространствах.
Ключевые слова: политический контент, социальные движения, сетевые сообщества, структурный сетевой анализ, реляционный анализ, лингводискурсивный анализ, хэште-ги, online-пространство, социальные медиа.
Введение и постановка исследовательских вопросов
Исследования online-пространства развиваются, как и само пространство, изменяя не только социальную среду, но и создавая новые научные области, например, такие, как BigData и сетевой анализ. Всего в мире насчитывается около 4 млрд. пользователей Интернета. За одну секунду пользователи online-пространства публикуют 8 тыс. новых сообщений в микроблоге Twitter, размещают 854 тыс. новых фотографий в Instagram, формируют 68 тыс. запросов в поисковой системе Google, просматривают 74 тыс. видео в YouTube, посылают 2,7 млн. электронных писем (In 1 second..., 2018). В online-пространстве пользователи / акторы создают и воспроизводят огромное количество всевозможного контента, который определяет формат и содержание различных социально-политических дискурсов, имеющих высокий потенциал социального действия — способность приводить к изменениям социально-политических систем, так как результатом взаимодействия пользователей / акторов в процессе создания и потребления политического контента становится накопленный в online-пространстве политический капитал, который можно конвертировать из online-пространства в offline. Такой контент мы будем называть политическим контентом и определять его как часть отраженной сознанием акторов и воспроизведенной в вербальной и невербальной форме социально-политической действительности. Политический контент образует непрерывную среду — информационно-новостное поле, состоящее из дискретных сообщений, посредством которых взаимодействуют социально-политические акторы публичной сферы. Политический контент способен трансформировать социально-политическую действительность, продуцируя события — сообщение или совокупность сообщений, способных изменить расстановки сил или интересов в обществе.
Исследование дискурсов и определение их потенциала социального действия становится сложной исследовательской задачей в виду нелинейности и динамичности процесса производства и воспроизводства контента, а также наличия у контента характеристик BigData, например, таких как неструктурированность. Классические методы анализа социально-политического дискурса, формирующегося в online-пространстве, не могут быть применены так же, как они применяются для дискурсов, формирующихся offline, поскольку стадия выбора контента, составляющего набор исследовательских данных, становится нетривиальной задачей (Бонцанини, 2018; Knoke, 2008).
Как и почему политический контент, продуцируемый одними акторами, движениями или пользователями остается «невидимым», проходным, неактуальным, а контент, продуцируемый другими, моментально становится популярным, ключевым и формирует политическую повестку дня? Как из тысяч терабайтов разнообразных сетевых данных сформировать целевую выборку для проведения исследований контента, продуцируемого в online-пространстве? Очевидный ответ на последний исследовательский вопрос заключается в выборе современной и достоверной исследовательской оптики, которая бы включала как математические методы исследования, так и методологию Social Science с упором на лингвисти-
ческий поворот в общественных науках. Результаты исследования политического контента, продуцируемого самым крупным и актуальным социальным движением современности, мы приведем далее.
Методология исследования политического контента
Анализ сетевых данных в online-пространстве основывается на структурном сетевом анализе, который заключается в рассмотрении социально-политических процессов и их участников как глобальных социальных графов (Barabasi, 2009; Харари, 2006). Глобальный социальный граф базируется на том, что окружающий нас мир состоит из сетей, а не групп, а природа участников сетевого взаимодействия определяется пересечением этих сетей. Структурный сетевой анализ позволяет произвести количественное исследование социальных графов (Martin, 2011; Wasserman, 1994), определяя их основные характеристики: количество вершин, количество связей, среднее количество связей, диаметр социального графа, модулярность, количество сообществ, количество слабо связанных компонентов социального графа, средний коэффициент кластеризации. Структурный сетевой анализ является первым этапом проведения исследования, на котором формируется релевантная выборка количественных сетевых данных и осуществляется построение социального графа по заданным исследовательским параметрам (Управление публичной политикой, 2015). Второй этап заключается в применении реляционного анализа к созданному социальному графу: формирование релевантной выборки исследования и включение качественных сетевых данных в проводимый анализ. Реляционный анализ заключается в том, чтобы рассматривать социально-политическую реальность как динамичные разворачивающиеся отношения (транзакции), продолжающиеся и непрерывные процессы, неотделимые от контекстов (Erikson, 2013). Транзакции в сетевых сообществах как динамический процесс, а не составляющие их элементы (как в структурном анализе), становятся главным объектом анализа реляционной социологии. Данная методология позволяет исследовать не только структурные, но и культурные компоненты (понимаемые как локальные практики и смыслы, дискурсы, репертуары и нормы), которые рассматриваются неотделимо друг от друга. Дополнение структурного сетевого анализа реляционной социологией позволяет анализировать социальные графы, продуцирующие политический контент, не как «статичные узлы среди инертных сущностей» (Emirbayer, 1997), а в качестве динамичных акторов, осуществляющих управленческие воздействия посредством создания, воспроизводства и потребления политического контента другими пользователями / гражданами.
На третьем этапе к выбранным исследовательским данным применяется лингводис-курсивный анализ. Он необходим для изучения процессов интерпретации и создания значений и смыслов в дискурсах, продуцируемых акторами в процессе создания, распространения и потребления политического контента в исследуемом социальном графе. Лингводискурсивный анализ включает в себя: контент-анализ, дискурсивный анализ, семантический анализ хэштегов (фолксономический анализ). Контент-анализ посредством различных формализованных процедур позволяет выявлять закономерности и основные тенденции в организации информационного потока, составленного из политического контента, и определяет намерения коммуникатора при тиражировании этого потока. Это позволяет прогнозировать возможные реакции аудитории (потребителей политического контента) на потребляемый из информационного потока политический контент. Сетевые данные, в том числе и медиатекст, составляю-
щий основу политического контента, при таком подходе рассматривается в качестве объективного (однако опосредованного) отражения интересов или запросов сторон, участвующих в процессе коммуникации (Рябченко, 2018). Правомерность использования контент-анализа в исследованиях политического контента online-пространства определяется тем, что online-контент, являющийся для контент-анализа реальностью первого порядка, есть всегда продукт человеческой деятельности. Поэтому он содержит следы влияния разнообразных социальных и психологических факторов. Отсюда проистекает возможность обнаружения и измерения данных факторов путем регистрации соответствующих индикаторов или референтов этих факторов в тексте. Таким образом, целью контент-анализа является постижение более глубокой — внетекстовой реальности. На основе такого анализа мы делаем выводы о потенциале наступления политического события или явления, всесторонне анализируя его (принимая во внимание не только количественные, но и качественные характеристики), и, таким образом, прогнозируем тенденции его развития, как и вероятные реакции социума на наступление данного политического события или явления.
Дискурсивный анализ — специфический метод современного научного исследования, который сформировался на основе многочисленных теорий, относящихся к различным сферам научного знания: этнографии, социальной и культурной антропологии, лингвистике и т.д. Наиболее важным, ключевым понятием в большинстве теоретических подходов к дискурсивному анализу становится понятие сообщества (Fairclough, 2003), в котором формируются особые способы говорения и мышления социальных акторов, определяющие в дальнейшем участие данных акторов в реализации тех или иных социальных практик. Дискурс-аналитические теоретические построения обладают меньшим уровнем спекулятивности и расширяют наши представления о сущности, структурных компонентах и функциях исследуемых феноменов. В то же время дискурс-анализ выделяется и среди иных качественных социологических методик, таких как конверсационный анализ, этнометодология или нарративный анализ, поскольку в дискурс-анализе конкретный текст или коммуникативная ситуация исследуются всегда в рамках более глобальных социально-политических структур — корпусов текстов, дискурсивной формации, исторического контекста (Gee, 2001). Еще одним отличительным моментом дискурс-анализа является то, что социально-политическая реальность в рамках этого исследовательского направления рассматривается не как данность, но как постоянно изменяющийся конструкт. Акцент, таким образом, делается на процессе, на исследовании способов производства, воспроизводства и потребления политического контента. В связи с этим дискурс-анализ позволяет рассмотреть не только то, как язык создает, отражает и выражает политический контент, но и другую сторону этого сложного взаимодействия — как язык формирует и конструирует сущность коммуникативных процессов в эпоху постправды как online, так и offline (Tambuscio, 2015). Иными словами, дискурс-анализ основывается на представлении о диалектическом рекурсивном взаимодействии между языковой и социально-политической реальностью, а в наиболее радикальных случаях («теория дискурса») отождествляет эту реальность с дискурсивной.
Семантический анализ тегов и хэштегов (фолксономический анализ) — это методика анализа практики совместной категоризации пользователями создаваемого, воспроизводимого и потребляемого ими контента (тексты, медиатексты, страницы сайтов, ссылки, посты в блогах, изображения, аудиозаписи, фото-, видеоклипы и т.п.)
в опИпе-пространстве посредством произвольно выбираемых меток, называемых тегами и хэштегами. В настоящее время хэштеги открыли в online-коммуникации новое измерение — они связывают пользователей online-пространства между собой, даже если те не состоят ни в каких отношениях друг с другом (не являются подписчиками / друзьями, фолловерами друг друга). Вследствие чего контент, размещаемый на разных социальных платформах, в том числе и на разных языках, объединяется и систематизируется благодаря маркированию его хэштегами. Фолксономический анализ позволяет выделить структурные и качественные характеристики политического контента в online-пространстве (Гнедаш, 2015; Николаева, 2018; Szomszor, 2018). Интерпретация результатов фолксономического анализа создает матрицу дискурсивных и содержательных смыслов медиаэкоси-стемы online-пространства.
Хэштеги как триггеры социально-политических процессов в online-пространстве
Социальные платформы (Instagram, Facebook, Twitter, Odnoklassniki) утвердили использование символа «#» как технологию маркирования контента. Хэштег (англ. hashtag от hash — символ «решётка»/ «#») — слово в социальных платформах, начинающееся с символа «#» и служащее для маркирования сообщения с целью обозначения его принадлежности к какому-либо событию, теме или обсуждению (Хэштеги..., 2018). В более широком смысле хэштег — метка, используемая для распределения сообщений по темам в блогах и социальных сетях. Сообщения, в которых присутствует тот или иной хэштег, становятся маркированными и дают возможность интернет-пользователям найти тематическую информацию с помощью инструмента поиска. Первоначально выступая как форма индексирования, хэштег позднее становится средством обозначения определенного настроения, проявления сарказма, внутреннего монолога или подсознания автора (Щурина, 2015). Б. Солис рассматривает хэштеги как явление, которое вышло за пределы виртуальной реальности (Solis, 2011): «Хэштеги перетекают от одной формы коммуникации к другой за пределы микроблога... Хэштеги не должны быть брендированными, но должны вызывать ассоциации. Они обладают культурной релевантностью, соединяют интеллектуальный и эмоциональный уровни до того, как будут запущены в три блока социальных медиа (действия, реакции, транзакции)».
Хэштег рассматривается нами как свернутый текст, способный передать информацию об источнике либо о целом культурном / историческом событии в сжатом виде. Это позволяет обеспечить «узнавание» данного феномена адресатом и его последующую интерпретацию. Восстановление культурных коннотаций и определенных ассоциативных связей оказывается необходимым для достижения коммуникативного эффекта.
К основным функциям хэштегов вслед за Ю. Е. Галяминой можно отнести следующие:
1. Тематический маркер — хэштег как семантический, синтаксический и материальный маркер связанности разных сообщений / текстов / событий; одновременное обозначение не только темы сообщения, но и участника ситуации (актант или сирконстант), когда «в тему превращается наименование участников или места, в котором происходит то или иное событие» (Галямина, 2014).
2. Оценочное имя — хэштег как массовая этикетка в медийном дискурсе; такой приём часто используется в политическом или рекламном дискурсе (Катермина, 2017).
3. Предикативно-классифицирующая функция хэштегов — приписывание событию, явлению или персонажу свойств, которые позволяют отнести его к тому или иному классу события, объектов, состояний и т.п.
4. Модальная функция — хэштеги могут выражать модальность высказывания и одновременно соотносят данное высказывание с классом высказываний подобной модальности.
5. Хэштег как маркер самого себя — хэштег выполняет металингвистическую функцию и относит сообщение / событие / текст к не связанным друг с другом сообщениям / событиям / текстам, объединённых только фактом использования данного слова.
Хэштеги не только группируют сообщения схожего содержания в микроблогах и обеспечивают возможность быстрого поиска нужной информации, но и приобретают творческий характер (Кан, 2017). Хэштег служит для более ёмкого выражения значений без использования средств синтаксиса естественного языка и более того нередко приобретает в предложении особый коммуникативный статус. Именно поэтому необходим тщательный анализ хэштегов как нового лингвистического явления.
Результаты исследования политического контента, продуцируемого социальным движением «Women's March», в глобальном online-пространстве
По мнению Организации Объединенных Наций в настоящее время «Women's March» является самым актуальным и проактивным социальным движением в глобальном, региональном и локальном форматах (UN Women Annual Report, 2018). Созданное на базе социальных платформ Facebook и Twitter в конце 2016 г. и сформировавшееся в международное движение 21 января 2017 г., оно не затухает и по сей день. Не смотря на последовательное решение всех поставленных задач, «Women's March» постоянно находит и включает в свою проблематику новые социальные лакуны, связанные с артикуляцией, защитой и совершенствованием законодательства и политики в области прав человека: прав женщин, иммигрантов, репродуктивных прав, реформ здравоохранения, вопросов расового неравенства, экологических вопросов, прав трудящихся и т.д. (About Women's March, 2018). Именно решение задач и переключение на новые социальные проблемы позволяют движению не «затухать», а набирать новые обороты в разных странах и в разных социально-политических сферах. Именно работа с политическим контентом — его создание, распространение и постоянное привлечение внимания к движению через различные социальные платформы, ключевых интернет-акторов (блогеры, лидеры мнения, социальные медиа, СМИ) — позволило движению «Women's March» стать не одноразовой акцией протеста в отношении дискриминационной позиции Д. Трампа в период предвыборной кампании и накануне инаугурации (Malone, 2017), а сформировать глобальную сеть и пул определённых акций и задач, которые систематически проводятся и позволяют участникам движения как привлекать внимание, так и решать социально-политические проблемы различных групп населения (Гнедаш, 2018). На сегодняшний день «Women's March» — это крупнейшее и мощнейшее движение, мобилизующее людей на совершение активных социально-политических действий как в online-, так
и в offline-пространствах; действий, меняющих поле публичной политики (Tolentino, 2017; Przybyla, 2017; Cauterucci, 2016; Heyboer, 2017; Tiefenthaler, 2018).
Исследуем политический контент, продуцируемый социальным движением «Women's March» в online-пространстве современных государств, согласно авторской исследовательской методологии, описанной выше. Посредством структурного сетевого анализа сетевых данных социальной платформы Twitter за период январь-июнь 2018 г. мы выделили и смоделировали движение «Women's March» в виде социального графа, включившего основных акторов, прямых и опосредованных участников движения, а также потенциальных участников движения — пользователей, потребляющих и распространяющих контент исследуемого движения. Реляционный анализ дискурса смоделированного социального графа2 позволил нам выделить и описать дискуссионное ядро «Women's March» (см. рисунок), состоящее из 467 вершин-хэштегов, которыми участники движения маркируют размещаемый и потребляемый ими контент и тем самым формируют политический контент — информационно-новостное поле исследуемого социального движения.
Вершины дискурса смоделированного социального графа находятся в постоянном взаимодействии, о чем свидетельствует наличие 1154 связей. Это означает, что продуцируемый социальным движением контент не является статичным, а находится в динамике относительно многочисленных дискуссий, которые он порождает. Применяя кластерный анализ, можно выделить в дискуссионном ядре кластеры, определяющие основные направления дискурса в сетевом сообществе движения «Women's March». В результате мы выделили восемь крупных кластеров, отмеченных на рисунке. Применив к выделенным кластерам лингводискурсивный анализ, мы определили их содержание и направленность (этап 3 в авторской исследовательской методологии).
1-й кластер «Women's March 2018» (на рис. 1 обозначен номером 1) — это центр дискуссионного ядра исследуемого политического контента. Центральным хабом дискурса в этом кластере является хэштег #womensmarch2018, который возник для маркирования всех акций, событий и сообщений движения «Women's March» в 2018 г.; основное событие этого года для участников движения — это второй женский марш, прошедший в январе 2018 г. в 250 городах США и 57 странах мира. Данный кластер, помимо «женских маршей» во всем мире, посвящен обсуждению следующих тем (тематика и содержание твитов, маркированных хэштегом #womensmarch2018):
— уважение к женщине; женщины у власти; нарушение избирательного права женщин; доминирование мужчин над женщинами, в частности, мужчин у власти, принимающих законы, дискриминирующие женщин; сексуальные домогательства и половая дискриминации в разных сферах жизни;
2 Под социальным графом мы понимаем неиерархичное и самовоспроизводящееся социальное объединение акторов / групп акторов, связанных общими ценностями, целями и участием в едином информационно-коммуникационном поле. Выявление и фиксация связей обмена контентом между пользователями / участниками сетевого сообщества позволяет математически смоделировать социальный граф сообщества / сети (операционализация понятия и объяснение методики построения социальных графов приведены в монографии «Управление публичной политикой», 2015). Отметим также, что без моделирования социального графа движения невозможно выявить политический контент (и далее дискурс), который это движение продуцирует - в противном случае мы получаем множественное наслоение контента и дискурсов других движений / акторов / сетей и сообществ.
Рис. 1. Дискуссионное ядро политического контента, продуцируемого социальным
движением «Women's March» в online-пространстве современных государств Fig. 1. The discursive core of political content produced by the "Women's March" social movement in the online space of modern states
— проблема расизма;
— выражение страха, беспомощности и отчаяния в создавшейся социально-политической обстановке, осуждение взглядов и политики Д. Трампа (пристрастное отношение к иммигрантам, нетерпимость, репродуктивное право женщин);
— обсуждение подверженности Д. Трампа влиянию России, Китая и Северной Кореи; призывы сопротивляться тем силам, «которые представляет Д. Трамп» (во взаимосвязи с хэштегом #resist);
— проблема низкого политического участия граждан США; ранние выборы в Конгресс США; переизбрание сенаторов; голосование в поддержку фискальной реформы; помощь работающим семьям; иммиграционная реформа; призыв голосовать за кандидатов женщин на выборах в Конгресс (во взаимосвязи с хэштегом #vote);
— мероприятия, организованные женскими организациями; военные преступления Израиля против Палестины (в частности против женщин и детей) (во взаимосвязи с хэштегом #women).
Тематика данного кластера является связующей и основной в процессе создания векторов дискуссий в других кластерах, а также в силу актуальности и востребованности самого движения «Women's March».
2-й кластер «MeToo» (на рис. 1 обозначен номером 2), представляет собой дискурс, маркирующий и отражающий деятельность движения «#MeToo», центральным хабом которого является одноименный хэштег #metoo. Движение «#MeToo» выступает против сексуального насилия. Оно включает признания известных и неизвестных женщин о сексуальных домогательствах, насилии, гендерной дискриминации и мизогинии на рабочем месте3. Признания с хэштегом #MeToo начались в октябре 2017 г. именно как online-акция / флешмоб участников движения / потребителей контента сетевого сообщества «Women's March» для того, чтобы показать размеры сексуального насилия, домогательств и преследования на рабочем месте. Результатом признаний голливудских актрис, певиц и спортсменов (MeToo: Why are women., 2017; An incomplete, depressingly long list., 2017; #MeToo: Social media flooded., 2017) стала гендерная модернизация американских киностудий, а также включение вопросов защиты женщин от насилия и домогательств на рабочих местах в трудовые контракты в других разнообразных отраслях и профессиональных сферах США (спорт, армия, сельское хозяйство, музыкальная индустрия, наука и академическое сообщество, политика и сфера органов власти, предприятия силиконовой долины). Отметим, что уровень доверия к сообщениям, маркированным данным хэштегом, очень высок, именно поэтому к подобного рода сообщениям подключилось огромное количество женщин в разных странах мира, которые стали делиться собственным опытом домогательств и насилия на рабочем месте (How Companies., 2018; Senators say #MeToo., 2017). Помимо публичной артикуляции вопросов сексуальных домогательств на рабочем месте, основным результатом движения «#MeToo» стало смещение с должностных позиций, проведение внутренних проверок и возбуждение судебных дел в отношении продюсеров, тренеров, актеров, профессоров, чиновников, политиков, бизнесменов в 85 странах мира (в том числе США, Великобритании, Испании, Индии, Пакистана, Китая, России и др.). Тематика дискурса в кластере «MeToo» помимо тематики самого движения сосредоточена на следующих темах и проблемах:
— сексуальное насилие над женщинами; запугивание женщин мужчинами как реакция на движение «#MeToo»; цель движения «#MeToo» — уважительное и бе-
3 Хэштег #MeToo был впервые использован известной американской актрисой Алисией Милано около полудня 15 октября 2017 г. и к концу дня использовался другими пользователями более 200 000 раз; 16 октября количество твитов с этим хэштегом было опубликовано более 500 000 раз. Facebook констатирует, что хэштег #MeToo был использован более чем 4,7 млн человек в 12 млн сообщений в течение первых 24 ч 15-16 октября 2017 г.; социальная платформа также отметила, что у 45% пользователей в Соединенных Штатах был друг, который опубликовал этот термин (More than 12M "MeToo" Facebook posts., 2017).
режное отношение к женщине, а не дискриминация и запугивание мужчин; ответ на обвинения «#MeToo» в злоупотреблении ценностями, которые они отстаивают; высмеивание движения «#MeToo» политиками, отдельными личностями и организациями;
— Тим Джордан и сексуальное насилие над женщинами-спортсменками;
— поддержка движения «#MeToo» известными голливудскими актрисами (осуждение программы «Planned Parenthood», которая поддерживает сексуальное насилие);
— просвещение по вопросу обоюдного согласия на половые отношения; флирт и насилие; оказание поддержки жертвам насилия; страх женщин открыто говорить о личном опыте сексуального насилия над ними;
— реклама мероприятий с посылом «хватит терпеть» (насилие, вооруженное насилие, насилие в школах); проблема отношения к иммигрантам как людям второго сорта; выступления против лечения психотропными препаратами, вызывающими агрессивное поведение; призыв к действию (во взаимосвязи с хэштегом #enough);
— иммиграция и дети; акции протеста; лицемерие; религия и политика; мексиканские иммигранты (во взаимосвязи с хэштегом #dreamactnow).
Как видно на рисунке, дискурс «MeToo» напрямую связан с центром («Women's March 2018») дискуссионного ядра исследуемого политического контента. Это означает, что участники социального движения «Women's March» активно включены в дискурс и имеют устойчивые связи с контентом, продуцируемый движением «#MeToo», но при этом два этих кластера четко отделены друг от друга. Разделение базируется на том, что первыми и наиболее читаемыми лидерами мнения — создателями дискурса «MeToo» — стали и продолжают становиться известные люди в разных странах мира; остальные пользователи либо потребляют и распространяют этот контент, либо также совершают публичные признания в рамках акции #MeToo, но уже среди своих читателей и подписчиков, которых значительно меньше, чем у «звезд» — известных людей или популярных блогеров.
3-й кластер «Women's Rights» (на рис. 1 обозначен номером 3). С дискурсом в кластере «Women's March 2018» непосредственно связан дискурс кластера «Women's rights». Смысл хэштега #womensrights заключается в маркировании сообщений, тематика которых связана с правами и возможностями женщин. Дискурс в кластере «Women's rights» фокусируется на обсуждении следующих вопросов:
— нарушение и защита прав женщин в отношении репродуктивного права (в частности заявление Д. Трампа о том, что женщины должны нести наказание за аборты); социально-культурные различия между женщинами и мужчинами в отношении чести и достоинства; женщины как средство;
— деятельность активистов; победа активистов в борьбе за отмену закона, запрещающего легальные аборты;
— борьба за свободу и равные права; притеснение женщин в Иране (проблема ношения хиджаба),
— отклонение закона о гендерном равенстве в России; отношения Д. Трампа и России;
— бессмысленность Билля о правах женщин в плане борьбы с дискриминацией, насилием, бедностью и установлением равных прав;
— феминизм в художественной литературе; готовность женщин к борьбе; честь и достоинство женщин; нетерпимость к женщинам-феминисткам; половая дискриминация на рабочем месте; несерьезное отношение правительства к проблеме
насилия в отношении женщин; директивное поведение консерваторов в отношении феминизма; противопоставление истинного феминизма в арабских странах «ненастоящему» феминизму на Западе; разрушительная сила феминизма в отношении семейных ценностей; сокращение финансирования женских организаций; нечестное поведение женщин (в правительстве Индии), дискриминирующее мужчин (во взаимосвязи с хэштегом #feminism, #feminist);
— женский футбол в США; возможности и достижения (в том числе известных и обычных женщин); саморазвитие; моральные ценности; мудрость; известные женщины; мироощущение; красота вместо ненависти; призыв не подстраиваться под других, а ценить себя и свою жизнь; любовь животных к людям как показатель благочестия последних; поиск правильного пути в жизни (во взаимосвязи с хэштегом #quote);
— лицемерие Д. Трампа, высмеивание Д. Трампом движения «#MeToo» (во взаимосвязи с хэштегом #MeToo);
— продвижение и обсуждение детской книги о феминизме «She Persisted» Челси Клинтон (во взаимосвязи с хэштегом #shepersisted). Хэштег #shepersisted также связан с современным слоганом американских феминисток;
— художественная литература и фильмы о духовной и физической силе женщин; природная красота женщин; женщины, вдохновившие на достижения; здоровое питание и образ жизни; личные достижения (во взаимосвязи с хэштегом #strongwomen).
Как видно на рисунке дискурс «Women's Rights» напрямую связан с центром («Women's March 2018») дискуссионного ядра исследуемого политического контента, это означает, что создатели и потребители контента «Women's march» активно включены в общую социально-политическую проблематику, связанную с правами женщин, а также создают и потребляют дискурс «Women's Rights». При этом мы отмечаем, что эти кластеры не слиты в единое ядро: общую проблематику могут разделять многие online-пользователи, но не все из них являются сторонниками и акторами движения «Women's Rights».
4-й кластер «Time's Up» (на рис. 1 обозначен номером 4) представляет собой дискурс, центральным хабом которого является одноименный хэштег #timesup, маркирующий и отражающий деятельность движения «Time's Up». Данное социальное движение, выступающее против сексуальных домогательств, основано 1 января 2018 г. голливудскими знаменитостями (как женщинами, так и мужчинами) в поддержку «Эффекта Вайнштейна» и движения «#MeToo». «Эффект Вайнштейна» — это глобальная тенденция, согласно которой обычные / известные люди открыто признаются в социальных медиа в том, что в отношении них известными персонами были совершены насильственные сексуальные действия для того, чтобы первые получили контракт или продвижение по службе, сохранили свое рабочее место. Данное явление имеет место в связи с первыми независимыми сообщениями-признаниями в октябре 2017 г. актрис Алисии Милано (#MeToo) и Роуз МакГоуэн (#RoseArmy) в том, что они были подвергнуты сексуальному насилию со стороны известного кинопродюсера Харви Вайнштейна ради заключения голливудских контрактов (The Harvey Weinstein effect, 2018). Действие «Эффекта Вайнштейна» также приобрело международный характер. Движение «Time's Up» включило следующие инициативы: создание Фонда правовой защиты «The Time's Up Legal Defense Fund» для женщин с низкими доходами, подвергшимся сексуальным домогательствам и нападениям
на рабочем месте (жертвователями Фонда в основном являются известные актеры и актрисы из разных стран мира); достижение гендерного паритета в актерских студиях и агентствах талантов (в том числе и достижение равной оплаты труда в киноиндустрии); протест знаменитостей против домогательств и сексуального насилии (акция «черных нарядов» знаменитых мужчин и женщин на церемонии вручения 75-й премии «Золотой глобус» в январе 2018 г. в США и на церемонии вручения кинопремии «BAFTA» в феврале 2018 г. в Великобритании); значки «Time's Up» почти на всех знаменитостях на церемонии вручения «Оскар» в марте 2018 г. в США. Тематика дискурса в кластере «Time's Up»:
— общественное игнорирование проблем сексуального насилия над детьми, сексуального насилия над женщинами на рабочем месте; поддержка людей, которые подверглись сексуальному насилию (#timesup);
— гендерное равенство; семейные ценности; права человека; проблема нищеты; насаждение гендерных стереотипов продвижения гендерного неравенства в рекламе на телевидении; литература о женщинах и их внутренней силе; гендерная дискриминация на работе; недофинансирование; проекты, направленные на поддержание и продвижение женщин во власти (во взаимосвязи с хэштегом #genderequality);
— проект #HeforShe и результаты его деятельности в странах мира (во взаимосвязи с хэштегом #HeforShe). «#HeforShe» — это международный проект ООН, включивший уже более 1 млрд. участников, в большей степени мужчин, которые в социальных медиа рассказывают, что они сделали и делают для гендерного равенства в собственной стране, городе, семье и в отношении родственниц, подруг и коллег женского пола. Некоторые известные актеры и актрисы являются «двигателями» и популяризаторами проекта «#HeforShe»;
— тема образования, пристрастности в образовании, образование детей (обучение девочек в частности);
— широко представлена тема лжи, верификации фактов, а также пристрастного отношения к женщинам / мужчинам на уровне государства (во взаимосвязи с хэштегами #fakecases, #falsecases, #falsedv, #false498a, #factcheck, #biasedsystem).
Как видно на рисунке дискурс «Time's Up» напрямую связан с центром («Women's March 2018») дискуссионного ядра исследуемого политического контента, это означает, что участники социального движения «Women's March» активно включены в потребление дискурса и контента, продуцируемого движением «Time's Up», но при этом два этих кластера четко отделены друг от друга, так как пользователи, создающие дискурс кластера «Time's Up», — это известные и знаменитые люди, и именно они производят контент, совпадающий с ожиданиями участников и сторонников движения «Women's March» и широко востребован другими online-пользователями.
5-й кластер «edd18» (на рис. 1 обозначен номером 5), представляет собой дискурс, центральным хабом которого является одноименный хэштег #edd18, маркирующий и отражающий процесс подготовки и проведения Европейского Форума по развитию «European Development Days»/«EDD» («Европейские дни развития»). Ведущий Европейский Форум по развитию «European Development Days» проводится ежегодно Европейской Комиссией для обмена идеями и опытом в целях поиска инновационных решений насущных мировых проблем. В 2018 г. ключевой темой Форума «EDD2018» стала тема «Women and Girls at the Forefront of Sustainable Development: protect, empower, invest» («Женщины и девочки в авангарде устойчивого развития: защита, расширение прав и возможностей, инвестиции»): обеспечение
физической и психологической целостности девочек и женщин; содействие и расширение экономических и социальных прав и возможностей девочек и женщин; активизация политического участия женщин и девочек (European Development Days, 2018). Именно с связи с темой Форума, близкой к деятельности движения «Women's March», потребители контента «Women's March» включились в дискурс, маркированный #EDD18, а потребители контента «edd18» включились в дискурс «Women's March». Тематика дискурса в кластере «edd18»:
— конференции, мероприятия по защите прав человека (во взаимосвязи с хэштегом #europeandevelopmentdays);
— конференция «EDD2018» по вопросам развития девочек и женщин; роль медиа в обеспечении равноправия мужчин и женщин и расширении возможностей женщин в обществе (во взаимосвязи с хэштегом #hernarrative);
— достижения; призыв к борьбе; стеклянный потолок; поддержка акций #MeToo и #Timesup; деятельность активистов в Афганистане; женщины — коренные жители Америки (во взаимосвязи с хэштегом #womenleaders);
— низкая зарплата специалистов в Германии; равная оплата женщин и мужчин; достойная заработная плата (во взаимосвязи с хэштегом #fairpay).
Как видно на рисунке дискурс «edd18» опосредовано (через кластер «Time's Up») связан с центром («Women's March 2018») дискуссионного ядра исследуемого политического контента. Кластеры «Time's Up» и «edd18» связаны посредством событий Каннского фестиваля-2018. Пользователи и потребители дискурса «Time's Up» активно обсуждали в online-пространстве иностранные фильмы, представленные в программе фестиваля. Данные фильмы были посвящены вопросам прав девочек в африканских странах. Эти же фильмы привезли на открытый показ на Форум «EDD2018», что вызвало вторую волну дискуссии. Помимо этого, 82 известные женщины провели акцию протеста против сексизма в киноиндустрии на каннской «красной дорожке», что также было позитивно отмечено и обсуждено в дискурсе «Time's Up». Помимо влияния лидеров мнения (известных персон) на производство и распространение векторов дискуссий в политическом online-кон-тенте и наличие дискуссий, вызванных общественно-политическими действиями в offline- и online-пространствах, эти факты подтверждают мысль о политизации современных культурных событий.
6-й кластер «Power to the polls» (на рис. 1 обозначен номером 6), представляет собой дискурс, маркирующий и отражающий деятельность «Power to the Polls» — главного проекта движения «Women's March». Центральным хабом 6-го дискурса является одноименный хэштег #powertothepolls. Целью проекта «Power to the Polls» является увеличение числа женщин-кандидатов на выборах всех уровней. Представители движения «Women's March» проводят масштабные акции «Power to the Polls» в США с целью проведения митингов, выступлений, встреч с местными сообществами для привлечения женщин в ряды как избирателей, так и кандидатов. Последним оказывается информационная, организационная и финансовая поддержка. Упор также делается на активизацию «небелых» женщин, представительниц сообществ мигрантов мусульманского вероисповедания и коренного населения (Power to the Polls, 2018; A Year Ago, They Marched., 2018). Результатом деятельности этого проекта в течение 2017-2018 гг. стало беспрецедентное увеличение женщин-кандидатов, в подавляющем большинстве от Демократической партии США, баллотирующихся как на должности в Сенат и законодательные органы США, так и в местные школьные
советы: в легислатуру штата Вирджиния из 15 выбранных демократов — 11 женщин; Кэтрин Кортес Масто выиграла выборы в Сенат США от штата Невада и стала первой женщиной, представляющей данный штат, и первой латиноамериканкой в американском Сенате; в 7 городах США — благодаря поддержке движения «Women's March» — мэрами впервые стали афроамериканцы (Women's March focuses..., 2017; Nevada Senate Election Results, 2018). По состоянию на январь 2018 г. 79 женщин зарегистрировали свои кандидатуры на пост губернаторов американских штатов, что уже удвоило рекорд 1994 г. Число женщин-кандидатов от Демократической партии США, которые будут баллотироваться в Палату представителей США в 2018 г., увеличилось почти на 350% по сравнению с количеством кандидатов-женщин (41 женщина) в 2016 г. На локальных выборах женщин-кандидатов от Демократической партии США в 4 раза больше, чем кандидаток от Республиканской партии США (A Year Ago, They Marched., 2018). Тематика дискурса данного кластера:
— обсуждение деятельности и участие в движении «Women's March»;
— обсуждение кандидатов на пост губернатора в разных штатах; выступления студенческих лидеров на заседаниях демократической партии; призыв голосовать, обращенный к американцам, живущим за рубежом; призыв регистрироваться для участия в выборах; заявления об официальной поддержке кандидатов организацией «Women for Justice»; победа кандидатов на праймериз; призыв к гражданам агитировать других и участвовать в выборах (#Powertothepolls);
— женщины-кандидаты от штатов; организация предвыборных кампаний; проблемы граждан; местная политическая реклама (во взаимосвязи с хэштегами #pennsylvania, #nebraska, #oregon, #idaho);
— мотивирующие фразы, фото, ролики и истории, спорт, здоровье, истории, которые заставляют задуматься о смысле жизни и социально-политической ситуации; неравенство; призыв менять ситуацию и голосовать за «правильных» кандидатов (во взаимосвязи с хэштегом # mondaymotivation);
— битва при Геттисберге в Штате Пенсильвания; угощение капкейками с символикой «Women's March» в Геттисберге во время агитационных мероприятий; советы по выпечке; картинки с выпечкой (во взаимосвязи с хэштегами #cupcakes, #Gettysburg, #cupcake);
— обсуждение голосования за Х. Клинтон; критика Д. Трампа; Д. Трамп как предатель и марионетка; новая волна выборов в 2018 г. (во взаимосвязи с хэштегом #voteblue);
— поддержка Б. Обамы; критика Д. Трампа и его администрации (во взаимосвязи с хэштегом #Obama);
— политика Д. Трампа; протесты против Д. Трампа; подорванное доверие граждан (во взаимосвязи с хэштегами #fascism, #trumpworstdealmakerever, #gopfraud);
— примеры, сравнение с другими странами, где количество женщин в парламенте и региональных органах власти достигло паритета (Швеция, Финляндия, Исландия), как доказательство роста конструктивности государственной политики от увеличения процента женщин в органах власти и управления (равная оплата труда, оплачиваемые семейные отпуска, развитие национальной системы ухода за детьми и т.д.); обсуждение того, что нынешние мужчины-депутаты в США разных уровней уходят от артикуляции и решения данных вопросов.
Как видно на рисунке дискурс «Power to the Polls» напрямую связан с центром («Women's March 2018») дискуссионного ядра исследуемого политического кон-
тента. Это означает, что участники социального движения «Women's March» активно включены в дискурс и контент, продуцируемый движением «Power to the Polls», но при этом два этих кластера четко отделены друг от друга. Структурный анализ дискуссионного ядра показал, что отделение происходит за счет того, что акторами, продуцирующими этот дискурс, являются главные акторы движения «Women's March» и сами женщины-кандидаты, а потребителями — все остальные пользователи и сторонники движения. Можно отметить определенную динамику движения «Women's March»: в 2016 г. эти женщины и мужчины были рядовыми избирателями; в 2017 г. они стали активистами, спровоцированными поражением Х. Клинтон на президентских выборах, при этом победил кандидат, долгое время отличавшийся крайне мизогинистическими высказываниями; в 2018 г. эти женщины и мужчины решили стать кандидатами.
Лингводискурсивный анализ дискуссионного ядра показывает, что участницы движения говорят о том, что они пришли к мысли о необходимости не пассивной (когда нужно просто голосовать за женщин-кандидатов и ждать, когда кандидат исполнит обещания), а активной позиции — движение зародило и развило в них мысль, что нужно самим становится кандидатами, чтобы добиться разрешения тех проблем, которые они видят в обществе. Нужно не связывать свои надежды с женскими «иконами» политики, но делать это самим. Интересно, что пожертвования женщин - сторонниц Демократической партии США увеличиваются в том случае, если кандидат-демократ позиционирует себя в online-пространстве в качестве прогрессивного защитника вопросов гендерного равенства.
Гендерные разрывы в избирательных кампаниях были выявлены, начиная с победы Дж. Ф. Кеннеди в 1960 г. В тот период и в период избирательных кампаний Б. Клинтона и Б. Обамы в большей степени для женского электората играли внешние имиджевые составляющие кандидатов. После проигрыша Х. Клинтон и победы кандидата, отличавшегося крайне женоненавистническими высказываниями, и последующей политикой президента Д. Трампа, направленной на сокращение социальной поддержки и социальной политики в отношении мигрантов, матерей-одиночек, бедных слоев населения, коренных народов США, для демократически настроенного электората в первую степень политических и избирательных приоритетов стали возводиться именно гендерные обещания и манифестации кандидатов.
7-й кластер «EndVAW» (на рис. 1 обозначен номером 7), представляет собой дискурс (находящийся на периферии дискуссионного ядра), центральным хабом которого является хэштег #EndVAW, маркирующий и отражающий деятельность коалиции «End Violence Against Women» («Прекращение насилия в отношении женщин»). End Violence Against Women — это коалиция специализированных служб поддержки женщин, детей и семей, исследователей, активистов, лиц, переживших насилие и общественных организаций в Великобритании, которая проводит кампании по всему миру по прекращению всех форм насилия в отношении всех женщин и девочек; основана в 2005 г. и зарегистрирована как благотворительная организация в 2015 г. В настоящий момент коалиция включает более 55 неправительственных организаций Соединенного Королевства (About the EVAW Coalition, 2018). Проекты коалиции «EVAW» направлены на (EVAW Campaigns, 2018): продвижение законодательной инициативы «Domestic Violence Bill» («Билль о защите от домашнего насилия») — с 8 марта по 18 мая 2018 г. Правительство Великобритании проводило консультации с английскими партиями о содержании законопроекта «Domestic
Violence Bill», в которых коалиция «EVAW» выступала основным общественным экспертом; создание правительственной структуры Уполномоченного по вопросам насилия в отношении женщин и девочек; работа со всеми английскими партиями, участвовавшими в досрочных выборах 2017 г. в парламент Великобритании, по вопросу включения в их предвыборные манифесты и партийные программы вопросов, связанных с #ENDVAW; консультации со всеми кандидатами на государственные должности, в том числе и на должности руководителей полицейских управлений по вопросам #ENDVAW; программы по предотвращению домогательств и насилия в школах «Schools Safe 4 Girls» («Безопасные школы для девочек») и университетах «Women Students: Safe & Equal» («Студенты-женщины: безопасность и равноправие»); участие в создании и поддержка системы публичных сервисов для женщин и девочек, переживших насилие и домогательства; работа в отношении недопущения распространения сексистских и женоненавистнических стереотипов в традиционных СМИ и в социальных медиа, а также в рекламной продукции, художественных фильмах и музыкальных клипах. Тематика дискурса данного кластера:
— жертвы «преступления чести»; центры помощи пострадавшим от сексуального насилия; цитаты известных людей, выступающих против насилия; призыв бороться против насилия — расового, сексуального, этнического; домашнее насилие (#ENDVAW);
— домашнее насилие; домашнее насилие в Великобритании и Австралии; ложные обвинения мужчин в домашнем насилии; связь случаев домашнего насилия с чемпионатом мира по футболу (например, показатель случаев домашнего насилия увеличивается на 26%, когда играет сборная Англии); описания случаев домашнего насилия (над детьми, мужчинами, женщинами, пожилыми людьми); призыв остановить домашнее насилие (во взаимосвязи с хэштегами #Dv, #Abuse, #nomore, #thatsnotlove);
— гендерное неравноправие в исламских странах; программы, повышающие осведомленность женщин о своих правах и дискриминации; проблематика современной культуры и «общества изнасилований» («rapeculture») (во взаимосвязи с хэштегом #violenceagainstwomen).
Дискурс «EndVAW» находится на периферии дискуссионного ядра исследуемого политического контента и опосредовано (через дискурс «MeToo») связан с дискурсом «Women's March». Нахождение на периферии в первую очередь объясняется тем, что деятельность самой коалиции «EVAW» связана с работой именно в странах Британского содружества наций, в основном в Великобритании. Связь кластеров «EndVAW» и «MeToo» объясняется тем, что движение «#MeToo» создано в основном жертвами насилия и домогательств, а коалиция «EVAW» представляет собой инфраструктуру для пострадавших от насилия и домогательств и группу организаций, которые активно продвигают законы и требования о помощи жертвам насилия в органы власти и управления. В целом пользователи, создатели и потребители контента движения «Women's March» достаточно активно обсуждают опыт разных стран мира по разрешению своей социально-политической проблематики. Периферийный кластер также можно рассматривать как потенциальную точку роста и развития исследуемого политического контента.
8-й кластер «Job» (на рис. 1 обозначен номером 8). Тематика дискурса данного кластера связана с общими проблемами в сфере труда, занятости и рабочих мест, такими как:
— построение карьеры; объявления о размещении должности; образование и советы по продвижению (#job);
— лучшие возможности; увольнения по разным причинам; работа в дистанционном режиме; объявления о приеме на должность; советы и рекомендации по найму сотрудников (во взаимосвязи с хэштегом #hiring);
— предложения от рекрутинговых компаний; предложения работы от компаний; советы по интеграции на рабочем месте (во взаимосвязи с хэштегом #careerarc).
Дискурс «Job» находится на периферии дискуссионного ядра исследуемого политического контента и опосредовано (через дискурс «Time's Up») связан с дискурсом «Women's March». Нахождение на периферии в первую очередь объясняется тем, что тематика дискурса «Job» — это общая проблематика, связанная с трудоустройством и профессиональными возможностями. Связь дискурса «Job» и движения «Time's Up» осуществляется через дискурс и контент, создаваемые проектом ООН «#HeforShe». Как мы писали ранее, данный проект связан с online-артикуляцией мужчинами по всему миру своих единоличных и коллективных offline-действий в рамках политики гендерного равенства в приватном пространстве и в семье, среди друзей, на работе и в публичном пространстве. Проведенный нами трехступенчатый анализ показал, что общей точкой соприкосновения для дискурсов «Job» и «Time's Up» через дискурс «#HeforShe» стало гендерное равенство в сферах трудоустройства, занятости и профессионального роста. Также отметим, что периферийный кластер «Job» может стать новой точкой роста и развития исследуемого политического контента.
Общие выводы, полученные при исследовании социального движения «Women's March».
1.Социальное движение «Women's March» является устойчивой сетевой структурой по отношению к внешним воздействиям, так как ядро социального движения состоит из взаимодействующих кластеров. В случае недееспособности одного из кластеров, движение не перестанет быть функциональным с точки зрения способности формирования политического контента и осуществления социально-политической деятельности в offline-пространстве.
2. Сетевое сообщество движения «Women's March» является открытым, центральный хаб дискуссионного ядра движения находится в США и объединяет представительства в разных странах мира. При этом представительства функционируют как отдельные кластеры со своей собственной социально-политической повесткой дня.
3.Хабами-популяризаторами сетевого сообщества движения «Women's March» являются знаменитости мирового уровня и медийные персоны. Они объединены в отдельный кластер в дискуссионном ядре социального движения, который является связующим элементом для включения в сетевое сообщество ранее существовавших институциональных социально-политических групп в разных странах мира.
4.На сегодняшний момент одним из самых крупных кластеров сетевого сообщества движения «Women's March» является кластер, предназначенный для конвертации политического капитала сообщества из online-пространства в offline-пространство. Результатом конвертации стало увеличение числа женщин-кандидатов на выборах всех уровней в США.
5.Выявленные точки роста движения «Women's March» отражают социально-политическую повестку как в США, так и в других странах (например, странах Европы и Африки). Это означает, что в скором времени в сетевой структуре социального
движения могут появиться новые кластеры, способные продуцировать социально-политические действия в offline-пространстве: права мигрантов, права детей, запрет оружия.
Выводы и дальнейшие перспективы исследования политического контента, продуцируемого современными социальными движениями и сетевыми сообществами
Большое количество современных социальных движений (политические партии, общественные движения, городские активисты, экологические организации, женские организации и активисты, дискуссионные коллективы) возникает и развивается в online-пространстве. Накапливая социальный капитал в online-пространстве, они постепенно конвертируют его в offline для реализации своих целей в виде действий, акций и деятельности. В связи с сетевой архитектурой online-простран-ства, деятельность современных социальных движений фиксируется и отражается в большом количестве сетевых данных. С точки зрения политической науки мы называем эти данные политическим контентом, который по своей природе неоднороден, нелинеен, неструктурирован и динамичен. Классические исследования в online- и offline-пространствах как не дают визуальной картины дискуссионных кластеров социальных движений и сетевых сообществ, так и фактически не способны собрать и структурировать эмпирические данные в виде массивов метаданных.
Авторским коллективом была разработана методология исследования политического контента, продуцируемого социальными движениями в offline-пространстве. Данная методология включила три этапа анализа. Структурный сетевой анализ позволяет произвести количественное исследование сетевых структур и представить социальное движение в виде социального графа, в котором выделены основные акторы движения, ядро движения, подсообщества социального движения (включенные в ядро и находящиеся на периферии), масштаб сообщества /движения по отношению к другим движениям, взаимодействие акторов и подсообществ, доля влияния каждого подсообщества в социальном движении. Реляционный анализ позволяет произвести качественный анализ сетевых данных смоделированного социального графа: выделить смыслы, дискурсы, репертуары и нормы самого социального движения, его акторов, подсообществ, участников движения и потребителей политического контента, продуцируемого исследуемым движением. Лингводискурсивный анализ позволяет выявить смысловое содержание, закономерности и основные тенденции развития социального движения как информационного потока, состоящего из дискурсов. Таким образом, мы получаем визуализированную структуру движения, качественные характеристики, определяющие взаимосвязи как внутри самого сообщества /движения, так и его взаимодействие с внешней средой, а также возможные точки роста и векторы трансформации социального движения как в online-, так и в offline-пространствах.
Проведенное исследование продемонстрировало возможности использования трехступенчатой методологии анализа политического контента, создаваемого современными социальными движениями в online-пространстве. Дальнейшие исследования могут быть направлены на анализ динамичности политического контента (продуцируемого личностью, структурой, организацией, сообществом, движением) и анализ сетевых данных в online-пространстве как многослойных сетевых структур; выявление и исследование связей между online-дискурсом и динамикой социальных движений в offline-пространстве.
Библиографический список
Бонцанини, М. (2018). Анализ социальных медиа на Python. Москва: ДМК Пресс.
Галямина, Ю. Е. (2014). Лингвистический анализ хештегов Твиттера. В Я. Э. Ахапкина, Е. В. Рахилина (ред.) Современный русский язык в интернете (с. 13-22). Москва: Языки славянской культуры.
Гнедаш, А. А. (2015). Акторы семейной политики в информационно-новостном поле online-пространства современной России: анализ фолксономии. В Социальный компьютинг: основы, технологии развития, социально-гуманитарные эффекты (Материалы четвертой международной научно-практической конференции), (с. 31-36). Москва: МПГУ.
Гнедаш, А. А., Рябченко, Н. А. (2018). Сетевой анализ современных протестных движений (на примере социальной сети «Womensmarch»). В Социолог 2.0: Трансформация профессии (Материалы VIIIмеждународной социологической Грушинской конференции) (c. 404-409). Москва: АО «ВЦИОМ».
Кан, Е. В. (2017). Хэштеги как новое лингвистическое явление. Филологический аспект, 1 (21), 91-98.
Катермина, В. В. (2017). Культурно-интерпретирующий потенциал массмедийных неологизмов в английском дискурсе. Вопросы когнитивной лингвистики, 1, 84-90.
Николаева, М. В., Романова, Ю. А. (2018). Президентская предвыборная кампания 2018 года: фолксономия и анализ комментариев электората в онлайн-пространстве. В Социолог 2.0: Трансформация профессии (Материалы VIII международной социологической Грушинской конференции) (c. 367-371). Москва: АО «ВЦИОМ».
Рябченко, Н. А., Малышева, О. П. (2018). Управление политическим контентом: семантический анализ тегов и хэштегов. В Социолог 2.0: Трансформация профессии (Материалы VIII международной социологической Грушинской конференции) (c. 362-367). Москва: АО «ВЦИОМ».
Сморгунов, Л. В. (ред.) (2015). Управление публичной политикой. Москва: Издательство «Аспект Пресс».
Харари, Ф. (2006). Теория графов. Москва: URSS.
Хэштеги: что это и зачем использовать? Режим доступа http://wiki.rookee.ru/Xeshteg
Щурина, Ю. В. (2015). Комуникативно-игровой потенциал хэштегов. Вестник Череповецкого государственного университета, 8, 100-104.
About the EVAW Coalition. (2018). Режим доступа https://www.endviolenceagainstwomen.org. uk/about/
About Women's March. (2018). Режим доступа https://www.womensmarch.com/mission/
Alter, C. A Year Ago, They Marched. Now a Record Number of Women Are Running for Office. (2018, January 29). Time. Режим доступа http://time.com/5107499/record-number-of-women-are-running-for-office/
Barabasi, A.-L. (2009). Scale-Free Networks: A Decade and Beyond. Science, 325, 412-413.
Cauterucci, C. Getting the Women's March on Washington on the Road. (2016, November 23). Slate. Режим доступа http://www.slate.com/articles/life/doublex/2016/11/the_women_s_march_on_ washington_faces_uncertain_logistics_on_inauguration. html?via=gdpr-consent
Emirbayer, M. (1997). Manifesto for a relational sociology. American Journal of Sociology, 2 (103), 281-317.
Erikson, E. (2013). Formalist and relationalist theory in social network analysis. Sociological Theory, 3 (31), 219-242.
European Development Days. (2018). Режим доступа https://eudevdays.eu/
EVAW Campaigns. (2018). Режим доступа https://www.endviolenceagainstwomen.org.uk/campaign/
Fairclough, N. (2003). The Dialectics of Discourse: Textual Analysis for Social Research. London: Routledge.
Feldt, G. How Companies Must Adapt in the #MeToo Era. (2018, January 29). Time. Режим доступа
http://time.com/5120607/companies-leadership-metoo-era/ Gee, P. J. (2001). An Introduction to Discourse Analysis. Theory and Method. London, New York:
Taylor & Francis e-Library. Heyboer, K. (2017). Women's March on Washington 2017: Who's going and when, how to get there and why it's happening. Режим доступа http://www.nj.com/news/index.ssf/2017/01/ womens_march_washington_2017_dc_trump_when.html In 1 second, each and every second, there are. (2018). Режим доступа http://www.internetlivestats. com/one-second
Knoke, D., & Yang, S. (2008). Network analysis. Indiana University: Sage.
Malone, S., Gibson, G. (2017). In challenge to Trump, women protesters swarm streets across U. S. Режим доступа https://www.reuters.com/article/us-usa-trump-women/in-challenge-to-trump-women-protesters-swarm-streets-across-u-s-idUSKBN1550DW Martin, A., & Wellman, B. (2011). Social Network Analysis: An Introduction. In P. Carrington, J. Scott
(Eds.) Handbook of Social Network Analysis (pp. 11-25). Thousand Oaks, CA: Sage. More than 12M "MeToo" Facebook posts, comments, reactions in 24 hours. (2017, October 17). CBS News. Режим доступа https://www.cbsnews.com/news/metoo-more-than-12-million-facebook-posts-comments-reactions-24-hours/ Nevada Senate Election Results. (2018). Politico. Режим доступа https://www.politico.com/2016-
election/results/map/senate/nevada/ Power to the Polls. (2018). Режим доступа http://www.powertothepolls.com Przybyla, H. M., & Schouten, F. (2017). At 2.5 million strong, Women's Marches crush expectations. USA Today. Режим доступа https://www.usatoday.com/story/news/politics/2017/01/21/womens-march-aims-start-movement-trump-inauguration/96864158/ Respers, L. (2017). #MeToo: Social media flooded with personal stories of assault. CNN entertainment. Режим доступа https://edition.cnn.com/2017/10/15/entertainment/me-too-twitter-alyssa-milano/index.html
Rife, K. (2017). An incomplete, depressingly long list of celebrities' sexual assault and harassment stories. A. V. Club. Режим доступа https://www.avclub.com/an-incomplete-depressingly-long-list-of-celebrities-se-1819628519 Senators say #MeToo: McCaskill, others share their stories of sexual harassment. (2017, October 21). The Washington Post. Режим доступа https://www.washingtonpost.com/news/ powerpost/wp/2017/10/21/senators-say-metoo-mccaskill-others-share-their-stories-of-sexual-harassment/?noredirect=on&utm_term=.fc610ef7ecc4 Shugerman, E. MeToo: Why are women sharing stories of sexual assault and how did it start? (2017). Independent. Режим доступа https://www.independent.co.uk/news/world/americas/me-too-facebook-hashtag-why-when-meaning-sexual-harassment-rape-stories-explained-a8005936.html Solis, B. (2011). The Hashtag Economy. Режим доступа http://www.briansolis.com/2011/06/
hashtag-this-the-culture-of-social-media-is/ Szomszor, M., Alani, H., Cantador, I., O'Hara, K. & Shadbolt, N. (2018). Semantic Modelling of User Interests Based on Cross-Folksonomy Analysis. Режим доступа https://pdfs.semanticscholar. org/5949/f09003129baec05cf7efb6a0a9539bd4c615.pdf Tambuscio, M., Guffo, G., Flammini, A., & Menczer, F. (2015). Fact-checking effect on viral hoaxes: A model of misinformation spread in social networks. Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web Companion, 977-982. Режим доступа https://dl.acm.org/citation. cfm?id=2740908
The Harvey Weinstein effect. (2018, February 1). USA Today. Режим доступа https://www.usatoday. com/pages/interactives/life/the-harvey-weinstein-effect
Tiefenthaler, A. Women's March 2018: Thousands of Protesters Take to the Streets. (2018, January 20). The New York Times. Режим доступа https://www.nytimes.com/2018/01/20/us/womens-march.html
Tolentino, J. The Somehow Controversial Women's March on Washington. (2017, January 18). The New Yorker. Режим доступа https://www.newyorker.com/culture/jia-tolentino/the-somehow-controversial-womens-march-on-washington UN Women Annual Report. (2018). Режим доступа http://annualreport.unwomen.org/en/2018 Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press. Women's March focuses on voter registration at Las Vegas event. (2017). Режим доступа https:// www.pbs.org/newshour/show/womens-march-focuses-on-voter-registration-at-las-vegas-event
Статья поступила в редакцию 04.08.2018 Статья принята к публикации 03.09.2018
Для цитирования: Рябченко Н. А., Катермина В. В., Гнедаш А. А., Малышева О. П. Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика. — Южно-российский журнал социальных наук. 2018. Т. 19. № 3. С. 139-162.
POLITICAL CONTENT OF SOCIAL MOVEMENTS IN THE ONLINE SPACE OF MODERN STATES: METHODOLOGY OF THE ANALYSIS AND RESEARCH PRACTICES
N. A. Ryabchenko, V. V. Katermina, A. A. Gnedash, O. P. Malysheva
Natalia A. Ryabchenko
E-mail: rrrnatali@mail. ru ■ https://orcid.org/0000-0001-6980-2894 Veronika V. Katermina
E-mail: veronika. katermina@yandex. ru ■ https://orcid.org/0000-0001-9141-9867 Anna A. Gnedash
E-mail: anna_gnedash@inbox. ru ■ https://orcid.org/0000-0002-3516-107X Olga P. Malysheva
E-mail: malisheva_83@mail. ru ■ https://orcid.org/0000-0001-8285-0508 Kuban State University, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040, Russia. Acknowledgements. The study was carried out through the financial support of The Russian Foundation for Basic Research (Department of Humanitarian and Social Science), the research project № 18-011-00910 entitled "The models and practices of political content management in modern states' online space in The Post-Truth Era" (2018-2020, supervised by N. A. Ryabchenko).
Abstract. The online space, which is characterized by boundless opportunities of communication, as well as the ways to restrict information flows, nowadays is the basic ground for constructing and functioning of different social movements, including their function of producing political content. These movements due to their active (constructive and/ or deconstruc-tive) online and offline activity cannot be studied with classical methods of analysis. Our study focuses on the development of the three-stage methodology of political content research, produced in the online space by current social movements. The developed original methodology includes the use of structural network analysis (quantitative research and modelling of a social movement in the form of a social graph), relational analysis (qualitative analysis of network data of the constructed social graph), linguistic and discourse analysis (implications, discourses, repertoires and norms of a social movement). An approbation of the three-stage methodology of the analysis is performed on the basis of the research of the one of the most massive (global, regional and local framework) and proactive social movements of the present time — the Women's March Movement. We used structural network analysis of network data in Twitter, a social microblogging service, sampled from January to June 2018 to construct a network
model of the Women's March Movement and visualize it as a social graph. We applied relational analysis to the constructed graph to identify and describe the discussion core «Women's March», which is the aggregate of clusters, determining the main directions of the discourse of the Women's March Movement. Linguistic and discourse analysis of the sampled clusters was applied as semantic and discourse analysis of tags and hashtags (folksonomy analysis) of the constructed discussion core of the political content, produced by the Women's March social movement. The applied methodology provides a range of research opportunities: to analyze any social movement as regards its stability as a network entity; to visualize the structure of the movement (actors, sub-communities, core, peripherals, participants, proponents, content consumers); to identify qualitative characteristics, which determine interactions inside the community/ movement as well as interactions with the outside environment; to determine potential points of growth and vectors of social movement transformation both in the online and offline space; to predict further development of the movements and the nature of its activities both in the online and offline space.
Key words: political content, social movements, network communities, structural network analysis, relational analysis, linguistic and discourse analysis, hashtags, the online space, social media.
DOI: 10.31429/26190567-19-3-139-162 References
About the EVAW Coalition. (2018). Retrieved from http://www.endviolenceagainstwomen.org. uk/about/
About Women's March. (2018). Retrieved from http://www.womensmarch.com/mission/ Alter, C. A Year Ago, They Marched. Now a Record Number of Women Are Running for Office. (2018, January 29). Time. Режим доступа http://time.com/5107499/record-number-of-women-are-running-for-office/ Barabasi, A.-L. (2009). Scale-Free Networks: A Decade and Beyond. Science, 325, 412-413. Bonzanini, M. (2016). Mastering Social Media Mining with Python. Birmingham-Mumbai: PACKT Publishing.
Cauterucci, C. Getting the Women's March on Washington on the Road. (2016, November 23). Slate. Retrieved from http://www.slate.com/articles/life/doublex/2016/11/the_women_s_march_on_ washington_faces_uncertain_logistics_on_inauguration.html?via=gdpr-consent Emirbayer, M. (1997). Manifesto for a relational sociology. American Journal of Sociology, 2 (103), 281-317.
Erikson, E. (2013). Formalist and relationalist theory in social network analysis. Sociological Theory, 3 (31), 219-242.
European Development Days. (2018). Retrieved from https://eudevdays.eu/ EVAW Campaigns. (2018). Retrieved from http://www.endviolenceagainstwomen.org.uk/campaign/ Fairclough, N. (2003). The Dialectics of Discourse: Textual Analysis for Social Research. London: Routledge.
Feldt, G. How Companies Must Adapt in the #MeToo Era. (2018, January 29). Time. Режим доступа
http://time.com/5120607/companies-leadership-metoo-era/ Galyamina, Yu. E. (2014). Lingvisticheskij analiz heshtegov Tvittera [Linguistic Analysis of Twitter Hashtags]. In Ya. E. Akhapkina & E. V. Rakhilina (Ed.) Sovremennyj russkij jazyk v internete [Modern Russian on the Internet] (pp. 13-22). Moscow: Jazyki slavjanskoj kul'tury. Gee, P. J. (2001). An Introduction to Discourse Analysis. Theory and Method. London, New York:
Taylor & Francis e-Library. Gnedash, A. A., & Ryabchenko, N. A. (2018). Setevoj analiz sovremennyh protestnyh dvizhenij (na primere social'noj seti "Womensmarch") [Network Analysis of Modern Protest Movements (on the Example of the Social Network "Womensmarch")]. In Sociolog2.0: Transformacija professii (Materialy VIII mezhdunarodnoj sociologicheskoj Grushinskoj konferencii) [Sociologist
2.0: Transformation of the Profession (Materials of the VIII International Sociological Grushin Conference) (pp. 404-409). Moscow: AO "VCIOM". Gnedash, A. A. (2015). Aktory semejnoj politiki v informacionno-novostnom pole online-prostranstva sovremennoj Rossii: analiz folksonomii [Actors of Family Policy in the News and Information Field of the Online Space of Modern Russia: the Analysis of Folksonomy]. In Social'nyj komp'juting: osnovy, tehnologii razvitija, social'no-gumanitarnyej effekty (Materialy Chetvertoj Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii) [Social Computing: Fundamentals, Technologies of Development, Social and Humanitarian Effects (Materials of the Fourth International Scientific and Practical Conference)] (pp. 31-36). Moscow: MPGU. Harari, F. (2006). Teorijagrafov [Graph Theory]. Moscow: URSS.
Heyboer, K. (2017). Women's March on Washington 2017: Who's going and when, how to get there and why it's happening. Retrieved from http://www.nj.com/news/index.ssf/2017/01/ womens_march_washington_2017_dc_trump_when.html Hjeshtegi: chto jeto I zachem ispol'zovat'? [Hashtags: What is it and Why Use it?]. Retrieved from
http://wiki.rookee.ru/Xeshteg In 1 second, each and every second, there are. (2018). Retrieved from http://www.internetlivestats. com/one-second
Kahn, E. V. (2017). Hjeshtegi kak novoe lingvisticheskoe javlenie [Hashtags as a New Linguistic
Phenomenon]. Filologicheskij aspect [Philological Aspect], 1 (21), 91-98. Katermina, V. V. (2017). Kul'turno-interpretirujushchij potencial massmedijnyh neologizmov v anglijskom diskurse [Cultural-Interpretive Potential of Mass Media Neologisms in English Discourse]. Voprosy kognitivnoj lingvistiki [Issues of Cognitive Linguistics], 1, 84-90. Knoke, D., & Yang, S. (2008). Network analysis. Indiana University: Sage.
Malone, S., & Gibson, G. (2017). In challenge to Trump, women protesters swarm streets across U. S. Retrieved from http://www.reuters.com/article/us-usa-trump-women/in-challenge-to-trump-women-protesters-swarm-streets-across-u-s-idUSKBN1550DW Martin, A., & Wellman, B. (2011). Social Network Analysis: An Introduction. In P. Carrington, J. Scott
(Eds.) Handbook of Social Network Analysis (pp. 11-25). Thousand Oaks, CA: Sage. More than 12M "MeToo" Facebook posts, comments, reactions in 24 hours. (2017, October 17). CBS News. Retrieved from http://www.cbsnews.com/news/metoo-more-than-12-million-facebook-posts-comments-reactions-24-hours/ Nevada Senate Election Results. (2018). Politico. Retrieved from http://www.politico.com/2016-elec-
tion/results/map/senate/nevada/ Nikolaeva, M. V., & Romanova, Yu. A. (2018). Prezidentskaja predvybornaja kampanija 2018 goda: folksonomija i analiz kommentariev elektorata v onlajn-prostranstve [Presidential Election Campaign of 2018: Folksonomy and Analysis of Comments of the Electorate in the Online Space]. In Sociolog2.0: Transformacija professii (Materialy VIII mezhdunarodnoj sociologicheskoj Grushinskoj konferencii) [Sociologist 2.0: Transformation of the Profession (Materials of the VIII International Sociological Grushin Conference) (pp. 367-371). Moscow: AO "VCIOM". Power to the Polls. (2018). Retrieved from http://www.powertothepolls.com Przybyla, H. M., & Schouten, F. (2017). At 2.5 million strong, Women's Marches crush expectations. USA Today. Retrieved from http://www.usatoday.com/story/news/politics/2017/01/21/ womens-march-aims-start-movement-trump-inauguration/96864158/ Respers, L. (2017). #MeToo: Social media flooded with personal stories of assault. CNN entertainment. Retrieved from https://edition.cnn.com/2017/10/15/entertainment/me-too-twitter-al-yssa-milano/index.html Rife, K. (2017). An incomplete, depressingly long list of celebrities' sexual assault and harassment stories. A. V. Club. Retrieved from http://www.avclub.com/an-incomplete-depressing-ly-long-list-of-celebrities-se-1819628519
Ryabchenko, N. A., & Malysheva, O. P. (2018). Upravlenie politicheskim kontentom: semanticheskij analiz tegov I hjeshtegov [Management of Political Content: Semantic Analysis of Tags and Hashtags]. In Sociolog2.0: Transformacija professii (Materialy VIII mezhdunarodnoj sociologich-eskoj Grushinskoj konferencii) [Sociologist 2.0: Transformation of the Profession (Materials of the VIII International Sociological Grushin Conference) (pp. 362-367). Moscow: AO "VCIOM". Senators say #MeToo: McCaskill, others share their stories of sexual harassment. (2017, October 21). The Washington Post. Retrieved from http://www.washingtonpost.com/news/powerpost/ wp/2017/10/21/senators-say-metoo-mccaskill-others-share-their-stories-of-sexual-harass-ment/?noredirect=on&utm_term=.fc610ef7ecc4 Shchurina, Yu. V. (2015). Komunikativno-igrovoj potencial hjeshtegov [The Communicative and Playful Potential of Hashtags]. Vestnik Cherepoveckogogosudarstvennogo universiteta [Cherepovets State University Bulletin], 8, 100-104. Shugerman, E. MeToo: Why are women sharing stories of sexual assault and how did it start? (2017). Independent. Retrieved from https://www.independent.co.uk/news/world/americas/me-too-face-book-hashtag-why-when-meaning-sexual-harassment-rape-stories-explained-a8005936.html Smorgunov, L. V. (Ed.) (2015). Upravleniepublichnojpolitikoj [Public Policy Management]. Moscow:
Izdatel'stvo "Aspekt Press". Solis, B. (2011). The Hashtag Economy. Retrieved from http://www.briansolis.com/2011/06/
hashtag-this-the-culture-of-social-media-is/) Szomszor, M., Alani, H., Cantador, I., O'Hara, K. & Shadbolt, N. (2018). Semantic Modelling of User Interests Based on Cross-Folksonomy Analysis. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar. org/5949/f09003129baec05cf7efb6a0a9539bd4c615.pdf Tambuscio, M., Guffo, G., Flammini, A. & Menczer, F. (2015). Fact-checking effect on viral hoaxes: A model of misinformation spread in social networks. In Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web Companion, 977-982. Retrieved from https://dl.acm.org/citation. cfm?id=2740908
The Harvey Weinstein effect. (2018, February 1). USA Today. Retrieved from http://www.usatoday.
com/pages/interactives/life/the-harvey-weinstein-effect Tiefenthaler, A. Women's March 2018: Thousands of Protesters Take to the Streets. (2018, January 20). The New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2018/01/20/us/womens-march. html
Tolentino, J. The Somehow Controversial Women's March on Washington. (2017, January 18). The New Yorker. Режим доступа http://www.newyorker.com/culture/jia-tolentino/the-some-how-controversial-womens-march-on-washington UN Women Annual Report. (2018). Retrieved from http://annualreport.unwomen.org/en/2018 Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press. Women's March focuses on voter registration at Las Vegas event. (2017). Retrieved from http:// www.pbs.org/newshour/show/womens-march-focuses-on-voter-registration-at-las-vegas-event
Received 04.08.2018. Accepted 03.09.2018
For citation: Ryabchenko N. A., Katermina V. V., Gnedash A. A., Malysheva O. P. Political content of social movements in the online space of modern states: methodology of the analysis and research practices. — South-Russian Journal of Social Sciences. 2018. Vol. 19. No. 3. Pp. 139-162.
© 2018 by the author(s). This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
