CC BY
15УДК 316.454.7 DOI: 10.18413/2408-932X-2022-8-1-0-5
Специфика цифровой активности и приемлемые сценарии политического поведения российской молодежи: ценностно-идеологические ориентации и географическая дифференциация*_
Московский педагогический государственный университет, пр-т Вернадского,
д. 88, г. Москва, 119296, Россия; hispol@mpgu.su 2Московский педагогический государственный университет, пр-т Вернадского,
д. 88, г. Москва, 119296, Россия; egor.nikulin.98@bk.ru 3Московский педагогический государственный университет, пр-т Вернадского, д. 88, г. Москва, 119296, Россия; as_burkut@mail.ru
Аннотация: Статья посвящена изучению специфики политического поведения российской молодежи в возрасте от 15 до 24 лет. В разрезе цифровой активности, декларируемых ценностных и идеологических ориентаций, приемлемых сценариев политической активности рассматриваются географические особенности проявления сценариев политического поведения. С помощью разработанной нами гибридной методики определена географическая специфика онлайн и офлайн политического поведения данной возрастной категории, а также спрогнозированы наиболее «проблемные» (в краткосрочной перспективе) географические точки.
Ключевые слова: российская молодежь; сетевое пространство; политическое участие; политическое поведение; ценностно-идеологические ориентации; специфика политической активности; цифровое поведение
Для цитирования: Ананченко А.Б., Никулин Е.Р., Хардикова А.С. Специфика цифровой активности и приемлемые сценарии политического поведения российской молодежи: ценностно-идеологические ориентации и географическая дифференциация // Научный результат. Социальные и гуманитарные исследования. 2022. Т. 8. № 1. С. 55-70. БОТ: 10.18413/2408-932Х-2022-8-1-0-5
Ананченко А. Б.1, Никулин Е. Р.2, Хардикова А. С.3
A. B. Ananchenko1, The specifics of digital activity and acceptable scenarios
E. R. Nikulin2, of political behavior of Russian youth: value-ideological orientations
A. S. Khardikova3 and geographical differentiation*_
1Moscow Pedagogical State University, 88 Vernadsky Ave., Moscow, 119296, Russia;
hispol@mpgu.su;
2Moscow Pedagogical State University, 88 Vernadsky Ave., Moscow, 119296, Russia;
egor.nikulin. 98@bk.ru;
* Статья написана в рамках реализации исследовательского проекта «Треки 2024: прогнозирование политического выбора молодых избирателей», осуществляемого при финансовой поддержке РФФИ (проект
№ 21-011-31891 опн, 2021).
* The research project "Tracks 2024: Predicting the Political Choice of Young Voters" was funded by RFBR, project number 21-011-31891 opn, 2021.
3Moscow Pedagogical State University, 88 Vernadsky Ave., Moscow, 119296, Russia;
as_burkut@mail.ru
Abstract: The article is devoted to the study of the specifics of the political behavior of Russian youth between the ages of 15 and 24. In the context of digital activity, declared value and ideological orientations, acceptable scenarios of political activity, geographical features of the manifestation of scenarios of political behavior are considered. With the help of the hybrid methodology developed by us, the geographical specifics of online and offline political behavior of this age category are determined, and the most "problematic" (in the short term) geographical points are predicted.
Keywords: Russian youth; network space; political participation; political behavior; value-ideological orientations; specifics of political activity; digital behavior.
For citation: Ananchenko A.B., Nikulin E.R., Khardikova A.S. (2022), "The specifics of digital activity and acceptable scenarios of political behavior of Russian youth: value-ideological orientations and geographical differentiation", Research Result. Social Studies and Humanities, 8 (1), 55-70, DOI: 10.18413/2408-932X-2022-8-1-0-5
Введение
На протяжении всего постсоветского периода отмечается активное применение неконвенциональными политическими акторами технологий дестабилизации социально-политического пространства в Российской Федерации. Одной из целей в контексте этих процессов является вовлечение молодых людей (в возрасте 15-24 лет) в деструктивную деятельность политической направленности не только через форматы офлайн-участия, но и с активным применением сетевых платформ. Определение территорий (местности, исходя из числа жителей населенного пункта) и регионов (согласно административному делению), где молодежь является носителем и наиболее подвержена воспроизведению дестабилизирующей политической активности, а также идеологических ориентаций, проецирующих такую активность, является одной из ведущих задач по противодействию распространению неконвенциональных политических практик. Выявление доминирующих ценностных ориентиров и моделей политического поведения позволяет определить перспективы участия молодых граждан в позитивной политической активности с учётом территориальной и региональной специфики.
Теоретическим объектом настоящего исследования являются цифровое и политическое поведение российской молодежи с учетом ценностно-идеологических ориен-таций.
Предмет исследования - географическая специфика цифрового и приемлемых сценариев политического поведения российской молодежи (в возрасте 15-24 лет) и их соотношение с идеологическими и ценностными предпочтениями в динамике с 2011 года.
Эмпирический объект исследования включает в себя анкеты 522 респондентов, 243 аккаунта пользователей в изучаемой возрастной категории и данные релевантных цифропотоков (N=921484).
Цель исследования состоит в выявлении региональных и территориальных особенностей цифрового и приемлемых сценариев политического поведения российских пользователей в возрастной категории от 15 до 24 лет в рамках их включенности в политические процессы с учетом идеологически-ценностных предпочтений, а также трансформации данных особенностей в течение времени с 2011 по 2021 гг.
Теоретическая база исследования включает две группы работ, что позволяет разносторонне раскрыть теоретический
объект настоящего исследования и сформировать валидный инструментарий в виде новой гибридной модели методики.
Первая группа направлена на выявление специфики политической коммуникации в сетевом пространстве и влиянию сетевых технологий на преобразование политической действительности и состоит из работ М. Кастельса (Кастельс, 1996), Г. Рейнгольда (Рейнгольд, 2006), П. Бергера и Т. Лукмана (Бергер и Лукман, 1995), С. Грина (Грин, 2012), Дж. Томпсона (Томпсон, 2000).
Вторая группа исследований посвящена изучению политической активности молодежи, ее цифрового поведения в рамках политической коммуникации, а также ценностных ориентаций граждан РФ в возрасте до 25-30 лет и включает в себя работы Е.В. Бродовской (Бродовская, 2019; 2020), А.Ю. Домбровской (Домбровская, 2019; 2020), Т.В. Евгеньевой и В.Д. Нечаева (Евгеньева, Нечаев, 2014), Р.В. Пырмы (Пырма, 2020) и А.Ю. Станевича (Стане-вич, 2018).
Методологически исследование опирается на два ключевых подхода - сетевой и неоинституциональный (его когнитивную версию). Это позволяет нам анализировать объектно-предметную область с точки зрения взаимного влияния онлайн- и офлайн-компонентов на политической среду, а также учесть существенное значение эмоциональной составляющей в политическом поведении данной возрастной категории.
Методика данного исследования носит гибридный характер и состоит из следующих методов сбора и анализа эмпирического материала: массовый онлайн-опрос граждан Российской Федерации в возрасте от 15 до 24 лет (N=522), комплексный социально-медийный анализ профилей пользователей в возрастной категории 15-24 лет (N=243) и ретроспективный автоматизированный социально-медийный анализ релевантных цифропотоков (N=921484).
Выбор нами возрастных показателей (15-24 года) обусловлен тем, что в этом возрасте происходит политическая социализации молодых людей через усвоение определенных идеологически-ценностных ориен-таций, а также первый опыт политического участия. Показатели сегментированы в равной пропорции (15-17 лет и 18-24 года) по формально-юридической границе получения политических прав; верхняя граница обусловлена формальной возможностью участия минимум в одном электоральном цикле на территории проживания.
При использовании всех методов сбора данных соблюдались принципы территориальной дифференциации (респондентов / пользователей) на три группы: проживающие в населенных пунктах с более 500 тыс. жителей (крупный город), от 100 тыс. до 500 тыс. жителей (средний город) и менее 100 тыс. жителей (малый город) (далее представлены как Тип 1, Тип 2, Тип 3). Подобного рода разграничение объясняется специфичностью коммуникативной среды как в онлайн, так и в офлайн-про-странстве.
Выборочная совокупность онлайн-опроса составляет 522 респондента (при погрешности не более 4,29 % при доверительной вероятности 95 %), отобранных нами в рамках квот относительно территориального и возрастного параметров в равной пропорции. Структура опроса (вопросы и варианты ответа см. в табл. 1, 1-й и 2-й столбцы) сформирована по следующей схеме: определение каналов и круга политической коммуникации молодых людей, референтные проблемы политического, социального или экономического характера, пути их решения с разной степенью конвен-циональности, а также предполагаемая оценка уровня удовлетворенности ситуацией в Российской Федерации через пять лет, что в совокупности с относительно высокой долей вероятности позволит нам определить готовность участия респондентов в политической деятельности.
Методы социально-медийного анализа реализовывались в сети «ВКонтакте» в
силу ее популярности среди разнообразных групп молодежи (Социальные сети..., 2021), а также постоянного роста ее аудитории, в том числе и в рамках изучаемой нами возрастной категории (Медиапотребление в России., 2021). Проведение исследования на данной площадке также обусловлено широким спектром инструментов автоматизированной социально-медийной аналитики, что позволяет более детально изучить особенности релевантных профилей и циф-ропотоков.
Объектом комплексного социально-медийного анализа являются 243 профиля, отобранных в сообществах, продуцирующих аполитичный или политический контент с той или иной идеологической направленностью.
Данные анализировались в рамках дискурс-анализа (параметры и значения см. в табл. 2 и 4: «идеологические предпочтения профиля», «цифровое поведение профиля», «тематические особенности потребляемого контента») и метода социального графа (представлен в строках табл. 2 «плотность связей аудитории профиля»1 «географические особенности аудитории профиля»; количественные и качественные показатели см. в табл. 5; инструмент - специальное программное обеспечение). Данная гибридизация позволяет нам отпортретировать пользователя по его цифровому поведению, идеологически-ценностной ориентации и выявить специфику его аудитории, различая «лидеров», «активистов» и «активных вовлеченных».
Необходимо указать особенности ряда производных параметров. Так, дифференциация «идеологические предпочтения» осуществлялась исходя из самоидентификации пользователей2 (поскольку они потребляют контент сетевых агентов с ярко выраженной идеологической ориентацией,
1 Отношение числа связей между друзьями профиля
к числу его друзей. Характеризует коммуникативную среду аудитории «лидеров и активистов» (чем выше показатель, тем она плотнее)
что указано в разделе «Информация» релевантного сообщества) и принимает три значения: «левые» (преимущественно сторонники коммунистических и социалистических взглядов), «либералы» (преимущественно сторонники либеральной демократии и ценностей, транслируемых прозападно ориентированными политическими акторами) и «националисты» (преимущественно сторонники идей русского национализма) при разной степени конвенцио-нальности.
Отметим, что определить приемлемые формы политического участия профиля не удалось, поскольку потребляемый контент в большинстве случаев носит как конвенциональный, так и неконвенциональный характер (подписаны как на деструктивные, так и конструктивные сообщества).
Параметр «Цифровое поведение профиля» определялся исходя из следующих ролей: «лидер» - пользователь, являющий администратором сообщества и продуцирующий контент политического характера; «активист» -пользователь, продуцирующий контент политического характера на аудиторию своего профиля; «активный вовлеченный» - пользователь-репостер контента политического характера, «пассивный вовлеченный» - потребитель контента политического характера и «обыватель-зритель» - аполитичный пользователь.
Вес цифропотока, полученного при реализации ретроспективного автоматизированного социально-медийного анализа (инструмент - IQ Buzz), равен 921484 исследовательским случаям, дифференцированным по параметрам возрастной и региональной принадлежности.
Словарь поисковых запросов был построен по результатам дискурс-анализа на основании выявленного семантического ядра и речевых паттернов релевантного контента. Релевантный цифропоток был
2 На основании указанной идеологической направленности в описании сетевого агента, выявленного в сообществах «ВКонтакте», где доля аудитории релевантного возраста превышала 50 % от общего числа подписчиков.
структурирован в соответствии с параметром «идеологические предпочтения» (рубрики: «Левые», «Либералы», «Националисты»), а также по степени одобрения деятельности руководства Российской Федерации (рубрики: «Провластная», «Оппозиционная» (конвенциональная), «Протестная» (неконвенциональная) с учетом хронологии выборок (2011, 2013, 2015, 2017, 2019, 2021 годы). Возрастные особенности релевантного цифропотока учитывались для определения погрешности выявленного сегментирования цифропотока по субъектам Российской Федерации, которая не превышает 5 % по формируемым нами выборкам.
Основная часть
Анализ эмпирической базы проводился с помощью осевого, кросс-табуляционного (инструмент: SPSS Statistic) и дискурс-анализа.
По итогам анализа были получены следующие результаты.
Данные массового онлайн-опроса (см. табл. 1) показывают, что респонденты в большинстве своем демонстрируют горизонтальные коммуникационные стратегии посредством социальных сетей и доминирующую микросоциальность и декларируют преимущественно конвенциональное политическое поведение.
Для респондентов всех типов населенных пунктов наиболее приемлемым каналом политической коммуникации являются социальные сети, а референтной группой для обсуждения новостей политического характера - друзья (преимущественно) и семья. Подобного рода ситуация указывает на горизонтальную модель политической коммуникации, при которой политическая социализация и передача политического опыты переходит не от институтов или агентов конвенциональных политических акторов (например, депутатов местных законодательных собраний), а от лиц в круге личного общения.
В качестве ключевых проблем современной Российской Федерации респонденты выделили «личную безопасность»,
«рост цен» и «обнищание населения». Полагаем, что данные результаты следует рассматривать с точки зрения приверженности опрашиваемых преимущественно микросоциальным ценностям, в том числе через проекцию проблемы («рост цен») на себя. Это свидетельствует о влиянии негативного социально-экономического аспекта, который при определенных обстоятельствах может быть триггером и / или конвертирован в политические требования и действия.
Это соотносится с высоким уровнем социального пессимизма -большинство респондентов (независимо от типа населенных пунктов) отмечает, что жизнь в РФ через 5 лет ухудшится (37 %; 33 %; 38 %) либо останется на прежнем уровне (25 %; 24 %; 26 %).
В то же время большинство респондентов отмечают в качестве приемлемых конвенциональные методы политической активности: участие в выборах и в деятельности политической партии. Значительное превалирование первого варианта ответа (более 50 % во всех группах респондентов) может свидетельствовать о том, что их политическое участие для разрешения обозначенных проблем ограничивается только реализацией собственного активного избирательного права.
Распределение ответов об уместности нарушения закона показывает территориальную дифференциацию. Несмотря на высокую степень лоялизма (процент выбора варианта «всегда нужно соблюдать» варьируется от малых населенных пунктов к крупным -59 %; 46 %; 37 %) и на преобладание микросоциальных ценностей, нарушение закона считается возможным, если это «не наносит ущерб обществу». Данная тенденция усиливается от малых населенных пунктов к крупным (25 %; 26 %; 38 %), где оба варианта практически сравниваются. Подобного рода ситуация свидетельствует о потенциале деструктивного поведения в рамках политической активности в крупных городах при их вовлечении в цифровую повестку неконвенциональных акторов.
Таблица 1. Результаты массового онлайн-опроса Table 1. Results of a massive online survey
Вопрос респондентам / Question to respondents Варианты ответа / Answer options 1 тип / first kind (%) 2 тип / second kind (%) 3 тип / the third kind (%)
Из каких источни- социальные сети (ВК, Twitter и др.) 87 84 90
ков Вы чаще всего видеоролики в сети (YouTube, 8 8 3
получаете информа- TikTok, и др.)
цию о происходя- каналы и чаты в Telegram 1 2 2
щем в стране и отдельные сайты 1 1 0
мире? Телевидение 2 2 3
(до трех вариантов печатные СМИ 1 2 1
ответа) личное общение 0 1 1
С кем Вы чаще с друзьями 82 68 77
всего обсуждаете с семьей 8 15 14
новости и иную ин- с одноклассниками / коллегами по 2 8 3
формацию о проис- работе
ходящем в стране и мире? не обсуждаю ни с кем 8 9 6
(до трех вариантов ответа)
личная безопасность 35 37 30
рост цен 27 26 36
Какие проблемы в бедность, обнищание населения 18 28 19
современной России коррупция, взяточничество 7 1 3
Вас больше всего волнуют? социальное неравенство, несправедливость 5 4 6
(до трех вариантов ответа) неэффективная социальная инфраструктура 7 3 5
ограничения гражданских прав и свобод, цензура 1 1 1
участие в выборах 67 52 64
Какие методы поли- участие в деятельности политиче- 19 18 18
тической активно- ской партии
сти Вы в принципе участие в реализации политических 1 3 1
считаете допусти- реформ
мыми? участие в акциях протеста 1 4 2
(до трех вариантов ответа) участие в революционных действиях 1 3 1
затрудняюсь ответить 11 20 14
В каких случаях Вы законы необходимо соблюдать все- 37 46 59
считаете допусти- гда
мым нарушение за- когда это близко моим взглядам и 7 6 5
конов? позиции
Вопрос респондентам / Question to respondents Варианты ответа / Answer options 1 тип / first kind (%) 2 тип / second kind (%) 3 тип / the third kind (%)
(один вариант ответа) когда это не наносит ущерба обществу 38 26 25
когда эти законы никто не соблюдает 3 2 3
затрудняюсь ответить 15 20 8
Как Вы думаете, жизнь в России через 5 лет..? (один вариант ответа) улучшится/скорее улучшится 18 17 16
останется неизменной 25 24 26
скорее ухудшится/ухудшится 37 33 38
затрудняюсь ответить 20 26 20
Результаты комплексного социально-медийного анализа профилей (представлены в табл. 2) показывают, что пользователи (практически вне зависимости от идеологических ориентаций и типов населенных пунктов) потребляют преимущественно развлекательный контент. Минимальные показатели (64 % и 72 %) характерны для «националистов» крупных и малых городов в сочетании с политической повесткой, 73 % - для «либералов» крупных городов в сочетании с «волонтерской» повесткой (18 %). Это свидетельствует о крайне низкой степени использования ими сетевого пространства как площадки для постоянного продуцирования и трансляции политических ценностей и идей при декларируемой политической позиции. Однако такая латентность (в сочетании оппозиционным контентом (6-18 %) и социальным пессимизмом) может привести к быстрой и масштабной конвертации аполитичного сетевого поведения в деструктивную активность.
Половая структура аудитории имеет зависимость от идеологически-ценностных ориентаций, но не от территории: «левые» и «националисты» характеризуются превалированием мужского пола, а «либералы» сбалансированы, что, с нашей точки зрения, связано с дискурсивной по-
весткой, транслируемой либеральными сетевыми агентами (например, проблематика домашнего насилия над женщинами).
«Цифровое поведение профиля» показывает зависимость от места проживания.
Для профилей, владельцы которых проживают в населенном пункте с населением более 500 тыс. человек, отмечается достаточно высокая доля «лидеров» (у «либералов» и «националистов»), существенный процент, занимаемый «активистами» и «активными вовлеченными», что свидетельствует о высокой степени политической активности в процессе политической коммуникации в рамках данных идеологических направлений. Примечательно, что среди аполитичных пользователей 25 % являются ретрансляторами политической повестки, которая, однако, не носит ярко выраженный идеологически-ценностный характер, но протестно окрашена.
Особенностью аккаунтов, владельцы которых проживают в городе средней величины, следует считать отсутствие «лидеров» и низкий процент «активистов». Большинство из исследовательских случаев в рамках данной квоты являются активными или пассивными вовлеченными, что свидетельствует об отсутствии потенций на формирование собственной дискурсивной повестки, способной конвертироваться в офлайн-среду. Несколько иная ситуация у
«националистов»: существенная доля «активистов» свидетельствует о возможности расширения и проявления националистических воззрений в населенных пунктах средней величины. Также примечательно, что среди аполитичных аккаунтов существенная часть является политическими активистами, транслирующими антиправительственную точку зрения.
Для малых городов также характерна существенная доля «лидеров» (у «националистов» и «аполитичных») и «активистов» (у «левых» и «националистов»), что свидетельствует о высокой степени включенности в политическую повестку в определенном идеологически-ценностном направлении. Однако большая часть профилей является сугубо потребителями политического
контента, что является схожим для всех исследуемых нами типов населенных пунктов.
Параметры «Плотность» и «География» (количественный показатель) целесообразно рассматривать в совокупности: высокие показатели сравнительно с прочими демонстрируют «националисты» крупных и малых населенных пунктов, что дает основания рассматривать данную идеологическую направленность в качестве перспективной. «Либералы» и «левые» в разной степени успешны в разны городах, однако их показатели в большинстве случаев сравнения примерно схожи: ожидать существенного резкого географического расширения данных идеологически-ценностных ориентаций не следует.
Таблица 2. Результаты комплексного социально-медийного анализа профилей Table 2. Results of a comprehensive social media analysis of profiles
Параметр / Значения / 1 тип / first kind 2 тип / second 3 тип / the third
Parameter Values (%) kind (%) kind (%)
Идеологические предпочте-
ния профиля (1 - «левые»,
2 - «либералы», 3 - «нацио- 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
налисты», 4 - аполитичные) / Ideological preferences of
the profile (1 - "left", 2 - "liberals", 3 - "nationalists", 4 -
apolitical)
Пол (%) / Мужчины / 78 55 76 69 82 58 79 61 76 67 73 75
Gender (%) Men
Женщины / 22 45 24 31 18 42 21 39 24 33 27 25
Women
Цифровое Лидер / 0 8 3 0 0 0 0 0 0 0 7 6
поведение Leader
профиля Акти- 11 0 21 0 0 0 12 7 17 0 3 0
(%) / Profile вист/Activist
digital behavior (%) Открытый вовлеченный / Open involved 10 0 9 6 22 34 11 0 11 17 15 0
Скрытый во- 79 92 67 25 78 66 77 27 72 83 75 0
влеченный /
Hidden in-
volved
Параметр / Значения / 1 тип / first kind 2 тип / second 3 тип / the third
Parameter Values (%) kind (%) kind (%)
Зритель-обы- 0 0 0 69 0 0 0 66 0 0 0 94
ватель / Spec-
tator-philistine
Тематиче- Волонтерство 0 18 3 0 0 0 0 0 0 0 4 0
ские осо- / Volunteering
бенности Провластная / 0 0 6 1 6 0 0 0 0 0 0 0
потребляе- Pro-govern-
мого кон- ment
тента / Оппозицион- 6 9 18 5 6 11 6 0 14 0 8 0
Thematic ная /
features of Opposition
the content Развлекатель- 94 73 64 94 88 89 88 95 86 89 72 83
consumed ная / Entertaining
Бытовая / 0 0 6 0 0 0 6 0 0 0 0 3
Household
Местная / 0 0 3 0 0 0 0 5 0 11 16 14
Local
Плотность связей аудитории 4,9 7,1 10,4 17,3 3,2 3,3 3,9 4,7 9,3 5,2 8,1 5,1
профиля / Density of the pro-
file audience links
Географические особен- 34 36 87 137 21 28 23 30 43 19 39 21
ность аудитории профиля (кол.) / Geographic feature audience profile (number)
В табл. 3 и 4 представлена динамика долевого соотношения релевантного циф-ропотока, дифференцированного по субъектам Российской Федерации. Стоит отметить, что используемый нами инструмент формирует выгрузку сугубо по административному формату, без деления на населенные пункты в рамках региона.
Итак, подавляющее большинство во всех идеологических сегментах составляют жители субъектов РФ с центрами, население которых превышает 500 тыс. человек. Это показывает, что политическая коммуникация преимущественно проходит именно в первом типе населенных пунктов.
Москва демонстрирует роль «идеологического» центра для всех идеологических сегментов, производя от 30 до 50 % цифро-потока. При этом для конкретных сегментов ее вес от 2011 к 2021 году меняется: для
«левых» характерен спад (с 49 % до 34 %), для «либералов» - рост с последующим спадом (29 % в 2011; 43 % в 2015; 33 % в 2021), равно как и для националистов (48 % в 2013; 33 % в 2021).
Наибольшую динамику роста в «левом» сегменте цифропотока демонстрируют Санкт-Петербург (с 8 % в 2011 г. до 27 % в 2021), Свердловская, Челябинская и Самарская области, а также Краснодарский край. Именно эти субъекты можно рассматривать в качестве современного российского «красного пояса».
Рост весового параметра цифропо-тока либеральной направленности характерен для Санкт-Петербурга, Новосибирской, Челябинской и Самарской областей. Данные субъекты можно рассматривать с точки зрения «опасных», поскольку масштабные
неконвенциональные акции протеста за последнее десятилетие организовывались преимущественно акторами с либеральными идеологическими ориентациями.
Националистический дискурс увеличился в объеме в Санкт-Петербурге, Республике Коми, Свердловской, Ростовской и Самарской областях. Данные регионы можно рассматривать в качестве наиболее
подверженных включению в социальную и политическую повестку деструктивных националистических поведенческих
моделей.
Можно сказать, что Санкт-Петербург в цифровом пространстве выходит на вторую позицию производства и ретрансляции политического контента в молодежной среде.
Таблица 3. Дифференциация релевантного цифропотока по регионам Российской Федерации (идеологический аспект) Table 3. Differentiation of relevant digital traffic by regions of the Russian Federation
(ideological aspect)
Регион (% от веса циф- 2023 2025
ропотока) / Region (% of digital traffic weight) 2011 2013 2015 2017 2019 2021 прогн. / forecast прогн./ forecast
Москва 49 45 42 40 35 34 30 27
Санкт-Петербург 8 17 24 25 26 27 30 33
Московская область 6 6 5 5 6 5 5 5
Свердловская область 0 5 5 6 6 6 7 8
« a Челябинская область 0 0 0 0 4 4 6 7
J Новосибирская область 4 4 4 4 4 4 5 5
A Краснодарский край 0 0 4 4 5 5 7 7
V 2 Пермский край 7 6 4 0 0 5 2 1
и v H Нижегородская область 6 4 0 4 0 4 1 2
Самарская область 0 4 3 4 5 4 5 6
Ростовская область 0 0 5 4 5 0 3 3
Остальные субъекты 20 9 4 4 4 2 - -
Российская Федерация 100 100 100 100 100 100 - -
Москва 29 41 43 40 35 33 32 34
Санкт-Петербург 13 20 26 24 26 28 30 33
к "c3 Свердловская область 5 4 3 6 6 7 8 8
-a J Новосибирская область 0 0 4 4 4 6 7 8
Московская область 13 7 5 5 5 5 4 3
^ Краснодарский край 11 7 5 5 5 5 4 3
A 2 Челябинская область 0 0 0 5 5 5 8 9
n « & Самарская область 0 4 0 4 4 4 3 6
v ю Нижегородская область 8 4 3 0 3 4 4 3
s Ростовская область 0 6 4 3 5 0 1 0
¥ Остальные субъекты 21 7 7 4 2 3 - -
Российская Федерация 100 100 100 100 100 100 - -
И я Москва 41 48 42 39 37 33 31 28
Санкт-Петербург 19 23 21 22 26 25 27 28
Регион (% от веса циф- 2023 2025
ропотока) / Region (% of digital traffic weight) 2011 2013 2015 2017 2019 2021 прогн. / forecast прогн./ forecast
Республика Коми 0 0 0 0 0 8 6 8
Астраханская область 10 0 0 0 0 5 5 6
Краснодарский край 5 3 6 5 5 5 6 5
Нижегородская область 6 3 0 4 4 4 5 6
Свердловская область 0 5 6 7 5 5 6 6
Ростовская область 3 3 5 6 5 5 6 6
Московская область 3 5 5 5 6 4 5 5
Самарская область 0 3 3 4 4 4 5 5
Остальные субъекты 13 7 12 8 8 2 - -
Российская Федерация 100 100 100 100 100 100 - -
Как видно из данных табл. 4, наибольшую положительную динамику провласт-ный цифропоток демонстрирует в Санкт-Петербурге, Новосибирской и Самарской областях, а также в Краснодарском крае.
Преимущественно оппозиционные регионы: Санкт-Петербург, Свердловская и Челябинская области, а также Республика Коми. Примечательно, что всплеск оппозиционной активности в Свердловской и Челябинской областях коррелируется с увеличением доли «левого» потока, а в Республике Коми - националистического. Подобного рода ситуация, на наш взгляд, свидетельствует о ценностно-идеологической ориентации сетевых агентов региональных политических акторов и о запросе населения на изменения социально-экономического и политического пространства в рамках той или иной идеологической концепции.
Высокие темпы роста неконвенционального цифрового потока демонстрируют Санкт-Петербург, Челябинская, Новосибирская и Свердловская области. Следует отметить, что имеет место пересечение регионов оппозиционного и неконвенционального цифропотоков, что свидетельствует о взаимной связи конструктивной и деструктивной повестки (динамика по доле цифропотока региона в общем информационном потоке). Отдельного комментария
заслуживает Новосибирская область, жители которой продуцируют существенную долю провластного цифропотока: подобного рода ситуация, с нашей точки зрения, объясняется активностью провластных медийных агентов по купированию про-тестного потенциала региона.
Пользователи Москвы снижают объем релевантного цифропотока во всех рубриках, а Санкт-Петербург, напротив, увеличивает его, что свидетельствует о постепенном переходе коммуникативного политического центра из Москвы преимущественно в Санкт-Петербург и иные регионы с административными центрами с населением более 500 тыс. жителей.
Поскольку цель исследования состояла в выявлении тенденций, то считаем необходимым проанализировать не только трансформацию территориальных и региональных характеристик цифрового потока и приемлемых сценариев политического поведения и идеологически-ценностных ориентаций молодежи в возрасте от 15 до 24 лет, но и сформировать прогнозную составляющую выявленных нами тенденций в условиях стабильности социально-экономического и политического пространства Российской Федерации (именно в данных условиях есть возможность исходить из инерционности предпочтений молодых людей при реализации прогнозной части исследования).
Таблица 4. Дифференциация релевантного цифропотока по регионам
Российской Федерации (отношение к власти) Table 4. Differentiation of relevant digital traffic by regions of the Russian Federation
(attitude to authorities)
Регион (% от веса цифропотока) / Region (% of digital traffic weight) 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 прогн. / forecast 2025 прогн./ forecast
Проправительственный циф-ропоток / Pro-government digital flow Москва 49 46 40 41 33 34 28 27
Санкт-Петербург 18 19 25 23 23 23 25 25
Краснодарский край 4 4 5 5 7 7 9 9
Московская область 5 5 5 5 6 6 6 7
Свердловская область 4 5 5 6 6 6 7 7
Ростовская область 4 6 5 5 6 5 5 5
Новосибирская область 0 0 4 0 5 5 7 6
Самарская область 0 0 0 0 5 5 6 8
Челябинская область 3 4 4 4 5 5 5 6
Остальные субъекты 13 11 7 11 4 4 - -
Российская Федерация 100 100 100 100 100 100 - -
Оппозиционный конвенциональный цифропоток / Oppositional conventional digital stream Москва 46 45 43 42 33 34 29 28
Санкт-Петербург 23 24 24 22 25 25 25 25
Свердловская область 4 5 6 6 7 7 8 8
Челябинская область 0 0 0 4 6 5 8 9
Московская область 5 5 5 5 5 5 5 5
Краснодарский край 3 4 4 5 5 5 6 6
Новосибирская область 4 3 4 4 5 5 6 6
Республика Коми 0 0 0 0 0 4 4 5
Самарская область 3 3 3 4 5 5 6 6
Ростовская область 4 5 5 4 5 4 4 4
Остальные субъекты 8 6 6 4 4 1 - -
Российская Федерация 100 100 100 100 100 100 - -
- о = я я v "Я = - I о ^ .2 а о "й « н я = ® 2 'S § g л a S я С с я S з s Москва 49 48 43 40 38 33 30 27
Санкт-Петербург 22 25 25 25 27 29 30 31
Свердловская область 4 4 4 5 5 6 6 7
Московская область 5 5 6 6 5 6 5 6
Челябинская область 0 0 4 4 5 5 7 7
Краснодарский край 4 4 3 4 5 4 5 5
Нижегородская область 6 4 4 4 4 4 4 4
° я Z « н С а Э « 2 t я 2 .ts " й Я 2S И Самарская область 5 4 4 3 4 3 4 3
Новосибирская область 4 5 6 6 6 7 7 8
° п о « ей a.t я d а ь О я Ох Остальные субъекты 1 1 1 3 1 3 - -
Российская Федерация 100 100 100 100 100 100 - -
С помощью методов экстраполяции тренда и социального графа нами спрогнозированы региональные особенности циф-ропотоков разной идеологической направленности на краткосрочную перспективу. Отметим, что, исходя из результатов ретроспективного автоматизированного социально-медийного анализа, существенно превалирующая доля релевантного цифро-потока формируется в субъектах с административными центрами, население которых превышает 500 тыс. человек. Следовательно, предпосылок для территориального «сдвига» в населенные пункты средней и малой величины нами в рамках настоящего исследования выявлено не было. Поэтому региональный параметр тенденции при прогнозировании выявленных особенностей является единственным.
Отметим, что динамика долевого соотношения релевантных цифропотоков, описанных нам в табл. 3 и 4, указывает на дальнейшее усиление идеологических настроений в выявленных регионах с тенденцией роста «левых», «либеральных» и «националистических» настроений в 2023 и 2025 годах. Также тенденция существенного роста провластного цифропотока отмечается в Самарской области, Краснодарском крае и Санкт-Петербурге, а субъекты РФ, продуцирующие оппозиционные и неконвенциональные большей части схожи
цифропотоки, по и наиболее «опас-
ными» регионами в плане протестной активности в краткосрочной перспективе следует считать Санкт-Петербург, Свердловскую и Челябинскую области.
Итак, судя по данным табл. 5 (параметр «География» (кач.)), к регионам, способным превратиться в новый «красный пояс» (Санкт-Петербург, Свердловская, Челябинская и Самарская области), примыкают Тюменская, Омская, Архангельская, Курская, Белгородская и ряд иных областей.
Более скромные перспективы регионального распространения у «либеральных» дискурсов: помимо выявленных субъектов в рамках автоматизированного социально-медийного анализа, в число регионов с повышенным неконвенциональным поведением могут войти Республика Калмыкия и Тюменская область.
Наиболее широкие географические рамки роста характерны для националистического цифропотока, поскольку плотность связей и число населенных пунктов «лидеров», «активистов» и «открытых вовлеченных», разделяющих ценности данной идеологии, указывают на более эффективную структуру политической коммуникации. Следовательно, рост весового параметра националистического цифропотока следует ожидать в Брянской, Смоленской, Курской, Белгородской, Воронежской, Иркутской, Томской, Омской областях, а также в Перм-
ском крае.
Таблица 5. Результаты комплексного социально-медийного анализа
(географически качественный показатель) Table 5. The results of a comprehensive socio-media analysis (geographically qualitative indicator)
Географические особенности аудитории (кач.) / Geographical features of the audience (qual.) Населенные пункты с количеством друзей более 10 % от общего числа друзей профиля / Localities with more than 10 % of the total number of friends on the profile
«Левые» / "Left" Новосибирск, Чита, Екатеринбург, Санкт-Петербург, Москва, Тюмень, Омск, Архангельск Екатеринбург, Иваново, Курск, Белгород, Калининград, Таганрог, Москва Колпашево, Томск, Москва, Гродно, Минск, Омск, Новосибирск, Казань, Волгоград
Географические особенности аудитории (кач.) / Geographical features of the audience (qual.) Населенные пункты с количеством друзей более 10 % от общего числа друзей профиля / Localities with more than 10 % of the total number of friends on the profile
«Либералы» / "Liberals" Самара, Москва, Санкт-Петербург, Тольятти Москва, Санкт-Петербург, Элиста, Миасс Екатеринбург, Москва, Тюмень, Новосибирск
«Националисты» / "Nationalists" Москва, Санкт-Петербург, Волгоград, Пермь, Минск, Омск, Воронеж, Москва, Белгород, Томск Москва, Санкт-Петербург, Томск, Брянск, Белгород Витебск, Москва, Санкт-Петербург, Минск, Могилев, Смоленск, Омск, Иркутск, Воронеж
«Аполитичные» / "Apolitical" Томск, Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Кемерово, Киев Таганрог, Москва
Заключение
По результатам исследования нами сделаны следующие выводы.
- каналы политической коммуникации и ее референтные группы, а также ключевые проблемы Российской Федерации и приемлемые методы политического участия для их разрешения практически идентичны для всех респондентов, независимо от их места жительства;
- ролевое соотношение вовлеченных в контент той или иной идеологической направленности несколько отличается в населенных пунктах с разной численностью населения: крупные города характеризуются высокой долей «лидеров» и «активистов», что дает основания рассматривать крупные города в качестве перспективных для конвертации деструктивной он-лайн-деятельности в офлайн;
- большая часть релевантного информационного потока формируется в регионах с крупными городами, численность населения которых выше 500 тыс. человек;
- Москва сохраняет роль идеологического центра для всех сегментов, производя более трети цифропотока, а Санкт-Петербург занимает второе место, производя более четверти, однако доля Москвы неуклонно сокращается, что свидетельствует об усилении региональных центров влияния;
- «либеральный» дискурс остается и, с высокой долей вероятности, останется в перспективе преимущественно «столичным» (основные города - Москва и Санкт-Петербург), а «левый» и «националистический» носят более «провинциальный» характер и имеют широкие перспективы для успешного распространения в иных регионах;
- наиболее подверженной риску вовлечения в неконвенциональную политическую активность является молодежь Свердловской и Челябинской областей, а наиболее провластно ориентированные граждане в возрасте 15-24 лет проживают в Самарской области и Краснодарском крае.
В качестве перспектив исследования следует наметить реализацию методов расширенного ивент-анализа для выявления причин изменчивости долевого соотношения веса релевантного цифропотока в рамках его дифференциации по субъектам Российской Федерации и выявление причин данной тенденции, а также глубинные интервью «лидеров», «активистов» и «активных вовлеченных» для формирования пула мотивационных установок, сегментированных по ценностно-идеологическим ориен-тациям, способствующим включению данных личностей в политическую деятельность.
Литература
Бергер, П., Лукман, Т. Социальное конструирование реальности: Трактат по социологии знания / пер. Е.Д. Руткевич. М.: Медиум, 1995. 323 с.
Бродовская, Е.В., Домбровская, А.Ю., Парма, Р.В., Азаров, А.А. Готовность современной российской молодежи к реализации гражданской и политической активности в цифровой среде // Власть. 2019. № 1. С. 91-95.
Бродовская, Е.В., Домбровская, А.Ю., Парма, Р.В., Азаров, А.А., Карзубов, Д.Н. Молодежь России в цифровом пространстве: основания дифференциации стратегий интернет-поведения // Среднерусский вестник общественных наук. 2019. Т. 14. № 1. С. 37-58.
Бродовская, Е.В., Тюков, Н.А. Методология и методика прикладного политического исследования гражданского активизма в социальных медиа современной России // Власть. 2020. Т. 28. № 2. С. 199-204. DOI
10.31171/vlast.v28i2.7157.
Грин, С. «Твиттер» и протест в России: мемы, сети, мобилизация // Republic. 2012. 12 мая. [Электронный ресурс] URL: https://republic.ru/posts/23041 (дата обращения: 29.12.2021)
Домбровская, А.Ю. Гражданский активизм молодежи в современной России: особенности проявления в онлайн- и офлайн-средах (по результатам эмпирического исследования) // Власть. 2020. № 2. С. 51-58.
Евгеньева, Т.В., Нечаев, В.Д. Проблема формирования национально-государственной идентичности российских школьников. Анализ результатов исследования гражданской и национальной самоидентификации старшеклассников // Ценности и смыслы. 2014. № 1. С. 7-21.
Медиапотребление в России - 2021. Исследовательский центр компании «Делойт» в СНГ. Москва, сентябрь 2021 [Электронный ресурс] URL: https://www2.deloitte.eom/content/dam/Deloitte/r u/Documents/technology-media-telecommunications/russian/mediaconsupmtion-russia-2021.pdf (дата обращения: 20.01.2022)
Пырма, Р.В. Факторы формирования установок и стратегий гражданского активизма у молодежи России // Власть. 2020. № 6. С. 46-54.
Рейнгольд, Г. Умная толпа: новая социальная революция / пер. с англ. А. Гарькавого. М.: ГРАНД: Фаир пресс; 2006. 415 с.
Социальные сети в России: цифры и тренды, осень 2021. Brand Analytics [Электронный ресурс] URL: https://br-analytics.ru/blog/so-cial-media-russia-2021/ (дата обращения: 20.01.2022);
Станевич, А.Ю. Политические настроения российской молодежи: состояние и особенности / Вестник Московского университета. 2018. Т. 24. № 4. С. 256-274.
Castells, M. The Rise of the network society [Online] URL: https://pdfs.seman-
ticscholar.org/3746/ef34fd58d047d973008a0a723 f832a83797e.pdf (дата обращения: 29.11.2021).
Thompson, J.B. Political Scandal: Power and Visibility in the Media Age. Cambridge: Polity, 2000. 336 р.
References
Berger, P. & Lukman, T. (1995), Sotsi-al'noye konstruirovaniye real'nosti: Traktat po sotsiologii znaniya [Social Construction of Reality: A Treatise on the Sociology of Knowledge], transl. by E.D. Rutkevich, Medium, Moscow, Russia (in Russ).
Brodovskaya, E. V., Dom-
brovskaya, A. Yu., Parma, R. V. and Aza-rov, A. A., (2019), "Readiness of modern Russian youth to implement civic and political activism in the digital environment", Vlast' [Authority], 1, 9195 (in Russ.).
Brodovskaya, E. V., Dom-
brovskaya, A. Yu., Parma, R. V., Azarov, A. A. and Karzubov, D. N. (2019), "Russian Youth in the digital space: the basis for differentiating strategies of Internet behavior", Central Russian Journal of Social Sciences, 14 (1), 37-58, (in Russ.).
Brodovskaya, E. V., Tyukov, N. A. (2020), "Methodology and methods of applied political research of civic activism in social media in modern Russia", Vlast' [Authority], 28 (2), 199-204, (in Russ).
Castells, M. (1996), The Rise of the network society, [Online], available at: https://pdfs.seman-ticscholar.org/3746/ef34fd58d047d973008a0a723 f832a83797e.pdf (Accessed 29 November 2021).
Dombrovskaya A. Yu. (2020), "Civic activism of youth in modern Russia: features of manifestation in online and offline environments (based on the results of an empirical study)", Vlast' [Authority], 2, 51-58, (in Russ.).
Evgenyeva, T. V. and Nechaev, V. D. (2014), "The problem of Russian schoolchildren
national identity formation. Analysis of seniors civil and national self-identification research", "Tsennosti i smysly" (Values and Meanings), 1, 7-21. (in Russ.).
Green, S. (2012), "Twitter and the protest in Russia: memes, networks, mobilization", Republic. 12 May, Online publication, available at: https://re-public.ru/posts/23041 (Accessed 29 December 2021). (in Russ.).
Media consumption in Russia - 2021. (2021), Deloitte Research Center in the CIS, Moscow, September, Online publication, available at: https://www2.deloitte.com/con-tent/dam/Deloitte/ru/Documents/technology-me-dia-telecommunications/russian/medi-aconsupmtion-russia-2021.pdf (Accessed 1 January 2022). (in Russ.).
Pyrma, R. V. (2020), "Factors of formation of attitudes and strategies of civic activism among the youth of Russia", Vlast' [Authority], 6, 46-54, (in Russ.).
Reinhold, G. (2006), Smart Crowd: A new Social Revolution, transl. by A. Garkavy, GRAND, Fair Press, Russia (in Russ.).
Social networks in Russia: figures and trends, autumn 2021, (2021), available at: https://br-analytics.ru/blog/social-media-russia-2021/(Accessed 20 January 2022). (in Russ.)
Stanevich, A. Yu. (2018), "Political sentiments of Russian youth: state and features", Bulletin of Moscow University, 24 (4), 256-274. (in Russ.)
Thompson, J. B. (2000), Political Scandal: Power and Visibility in the Media Age. Polity, Cambridge.
Информация о конфликте интересов: авторы не имеют конфликта интересов для деклараций.
Conflict of Interests: the authors have no conflict of interests to declare.
ОБ АВТОРАХ:
Ананченко Алексей Брониславович, кандидат исторических наук, директор Института истории и политики Московского педагогического государственного университета, заведующий кафедрой новейшей отечественной истории Московского педагогического государственного университета, пр-т Вернадского, д. 88, г. Москва, 119296, Россия; his-pol@mpgu.su
Никулин Егор Романович, студент Института истории и политики Исторического Факультета Московского педагогического государственного университета, пр-т Вернадского, д. 88, г. Москва, 119296, Россия; egor.niku-lin.98@bk.ru
Хардикова Анна Сергеевна, студент Института истории и политики факультета прикладной политологии Московского педагогического государственного университета, пр-т Вернадского, д. 88, г. Москва, 119296, Россия; as_burkut@mail. ru
ABOUT THE AUTHORS:
Alexey B. Ananchenko, Candidate of Historical Sciences, Director of the Institute of History and Politics, Moscow Pedagogical State University, Head of the Department of Modern National History, Moscow Pedagogical State University, 88 Vernadsky Ave., Moscow, 119296, Russia; his-pol@mpgu.su
Egor R. Nikulin, Student, Faculty of History, Institute of History and Politics, Moscow Pedagogical State University, 88 Vernadsky Ave., Moscow, 119296, Russia; egor.nikulin.98@bk.ru
Anna S. Khardikova, Student, Faculty of Applied Political Science, Institute of History and Politics, Moscow Pedagogical State University, 88 Vernadsky Ave., Moscow, 119296, Russia;
as_burkut@mail.ru
