CC BY
22Политические институты, процессы, технологии
УДК: 323
DOI: 10.17072/2218-1067-2023-1-5-19
СТРУКТУРНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПОЛИТИЧЕСКИХ СООБЩЕСТВ В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ «ВКОНТАКТЕ»: КОММУНИКАТИВНЫЙ АСПЕКТ
К. Л. Зуйкина
Зуйкина Кристина Львовна, кандидат филологических наук, старший научный сотрудник кафедры
социологии массовых коммуникаций, факультет журналистики,
МГУ им. М. В. Ломоносова, Москва, Россия.
E-mail: [email protected] (ORCID: 0000-0002-2199-197X).
Аннотация
Представлены результаты исследования структурных особенностей политических сообществ разных типов (неофициальные и официальные) в социальной сети «ВКонтакте». Для сбора данных из политических сообществ, в связи с отсутствием в свободном доступе подходящих инструментов, автором был подготовлен скрипт, позволяющий осуществлять парсинг данных из социальной сети «ВКонтак-те» по количеству друзей в сообществе у каждого участника (социальный капитал участников сообщества), а также получить данные по комментариям, оставленным участниками в пабликах. Проведенное исследование позволило охарактеризовать некоторые структурные особенности политических сообществ разных типов и выявить несколько характерных черт. Так, несмотря на изначально разное позиционирование двух типов сообществ, политические сообщества разных типов имеют схожую социальную и коммуникативную структуру, что обусловлено их тематикой и целями. Вместе с тем в неофициальных сообществах отмечается более неравномерное распределение участников: в группах присутствует несколько лидеров, образующих свои кластеры внутри паблика, а также значительно выше число участников, имеющих 1-2 друга в группе или не имеющих друзей вообще («наблюдатели»). При этом официальные паблики обладают высокой плотностью и достаточно высоким коэффициентом кластеризации, что позволяет предположить, что в нужный момент политической активности офлайн данные паблики могут использоваться для организации людей онлайн.
Ключевые слова: структура онлайн-сообществ; стратификация; политическая коммуникация; социальные медиа; анализ социальных сетей.
С появлением социальных сетей в начале 2000-х гг. исследователи американского аналитического центра «Пью Рисерч» (Pew Research Center) заявили о появлении в Сети новой концепции -«сетевого индивидуализма»1, в основе которой лежат горизонтальные отношения, на чем основывается равенство участников сетевого пространства. Исследователи утверждали, что Интернет служит не только прекрасным инструментом накопления социального капитала, объединения людей для решения каких-либо проблем, обмена советами и принятия решений. Предполагалось, что развитие Интернета позволит сгладить разницу в социальном положении людей офлайн, позволив выстроить в Сети свободные равные отношения без иерархии.
Однако с развитием интернет-технологий, которые трансформировали все сферы жизни общества, стало ясно, что примеры сетевых сообществ, основанных на концепции горизонтальных отношений или «сетевого индивидуализма», найти практически невозможно. На наш взгляд, этому способствует несколько факторов. Во-первых, сегодня все процессы, проходящие в социальных сетях, помимо человеческого фактора подчинены алгоритмам сетей. Ученый-изобретатель, футуролог Д. Ланье описывает это явление с помощью механизма «BUMMER» (Behaviors of Users Modified, and Made into an Empire for Rent - поведение пользователей изменено и сдано в аренду империи), который позволяет соцсетям собирать информацию о людях и использовать ее в дальнейшем для моди-
© Зуйкина К. Л., 2023
1 The Strength of Internet Ties //Pew Research Center, 25.01.2006. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pewinternet.org/ 2006/01/25/the-strength-of-internet-ties/ (дата обращения: 08.05.2020).
фикации их поведения в Сети (Lanier, 2018). Во-вторых, данные, которые пользователи сами выкладывают в Сеть (возраст, интересы, образование, гендер и другие), уже являются «единицами измерения на лестнице социальной стратификации» (Ловинк, 2019: 55). Так, с одной стороны все пользователи соцсетей имеют равные возможности для получения необходимой информации, а с другой -только той информации, которая обусловлена пользовательскими интересами и алгоритмами Сети, основанными на машинном обучении.
Таким образом, признаки стратификации стали прослеживаться уже на уровне социальных сетей в целом и характерны для сетевых сообществ, в частности. Как отмечает Ю. Рыков, «виртуальные элиты и структурные неравенства в онлайн-сообществах возникают в различных формах, среди которых, например, существование института модераторов и рейтинги популярности в зависимости от технических особенностей платформы и других факторов» (Рыков, 2015: 145). Особенно это касается политизированных онлайн-сообществ, которые подчинены определенной цели: создание имиджа политических лидеров, формирование платформы для организации протестных акций, сбора денежных средств, создание открытой площадки для дискуссии. А значит, каждое политическое сообщество следует определенной стратегии, которая позволяет ему развиваться, привлекать больше подписчиков. Можно предположить, что для достижения поставленной цели политические онлайн-сообщества будут иметь заметную стратифицированную структуру с несколькими онлайн-лидерами, которые будут распространять определенный контент, организовывать и направлять дискуссии в сообществах, расширять круг «друзей» сообщества.
Теоретические рамки исследования
Изучение проблем социальной стратификации имеет достаточно длинную историю. М. Вебер, Э. Гидденс, П. Сорокин, К. Маркс, Г. Зиммель, Дж. Морено - далеко не полный список ученых, внесших вклад в изучение этих вопросов. Исследования стратификации в виртуальной среде находятся на стадии развития, и каждое последующее выделяет новые аспекты изучения онлайн-пространства. Так, если в начале 2000-х гг. исследователи говорили о «цифровой стратификации», понимая под этим термином наличие у индивида навыков работы с интернет-пространством и устройств для доступа в Сеть в целом (Коротков, 2003), то современные исследования сконцентрированы на изучении виртуальных сообществ на конкретных площадках, выявлении оснований для социального ранжирования пользователей, сравнении структур групп онлайн и офлайн.
В этом контексте теоретические рамки исследования были сформированы несколькими группами работ, охватывающих разные подходы из областей коммуникативистики, социологии и политологии, для изучения обозначенной проблематики. Прежде всего, опираясь на кластер работ, касающийся изучения структур сообществ и проблемы неравенства в социальных сетях (Колодин, 2014; Мейлахс, Рыков, 2015; Больц, 2014; Fuchs el al., 2014; Kruikemeier et al., 2018; Muller, Peres, 2018), мы изначально рассматривали интернет-сообщество как пространство с иерархической структурой, где есть разделенное на акторов-лидеров и участников на периферии.
Политический сегмент Интернета рассматривается в данном исследовании с точки зрения концепций цифрового политического участия (Theocharis, Van Deth, 2018), а также с позиции концепции слактивизма, что в относительно «спокойные» периоды политической жизни проявляется для большинства участников онлайн-коммуникации «в механическом проставлении «лайков», подписи онлайн-петиций и др.» (Пырма, 2020).
Для описания структур сообществ мы опирались на существующие подходы по классификации сетевых сообществ. К примеру, в исследовании тематических сетей в Твиттере (Smith et al., 2014) выделяется шесть видов сетевых структур, разделенных по парам: поляризованная и консолидированная толпа, фрагментированные и кластерные группы, централизованные сети вещания и сети поддержки. В работе М. Диани дается характеристика сетям общественных движений и выделено четыре типа структур: «клика» - сеть, в которой все участники стремятся к взаимодействию; «звезда» - сеть, в которой участники на периферии связаны только с центром и не связаны между собой; «полице-фальная сеть», которая состоит из нескольких кластеров, связанных между собой посредством своих лидеров; «дезинтегрированная структура» - достаточно фрагментированная, разрозненная сеть (Diani, 2003). Для характеристики полученных результатов мы будем в исследовании руководствоваться именно этой классификацией.
При анализе ключевых участников в коммуникации сообществ были рассмотрены работы, связанные с изучением онлайн-лидеров и участников онлайн-сообществ, находящихся в коммуникационном отношении на периферийных позициях (Лазуткина, 2016; Никипорец-Такигава, 2016; Christopoulos, 2016; Weeks et al., 2015; Winter, Neubaum, 2016). Кроме того, при выделении и описании кластеров в сообществах мы руководствовались теорией капиталов П. Бурдье (Бурдье, 2002), акцентируя внимание на социальный и коммуникативный (медийный) капитал (Фомичева, 2017). Отдельно можно выделить работы, которые рассматривают коммуникативный потенциал онлайн-сообществ в политической коммуникации (Гигаури, 2021 и др.).
Несмотря на заметный интерес исследователей к изучению социальных медиа в политической коммуникации, вопросы, касающиеся структур политических онлайн-групп разных типов, их стратификации и кластеризации, факторов, влияющих на коммуникативную активность сообществ, до сих пор остаются малоизученными. Поэтому целью данного исследования было определить структурные особенности сообществ разных типов (официальных/неофициальных) в политическом сегменте Интернета на основании распределения социального и медийного капиталов, анализа количественных показателей пользовательской активности и охарактеризовать коммуникационный потенциал онлайн-сообществ.
Для этого были сформулированы следующие гипотезы:
Г1. Показатели пользовательской активности будут меняться в зависимости от типа политического сообщества.
Г2. Социальная структура неофициальных сообществ будет более разрозненной, чем у официальных, что обусловлено более «развлекательным» характером пабликов, формированием подписчиков по принципу интереса к контенту, а не к «политике партии».
Г3. Вместе с тем официальные сообщества будут обладать более высоким уровнем коммуникационного потенциала благодаря меньшей «разрозненности» внутри групп и более формальной структуре, повторяющей структуру политических групп в реальности (наличие вертикальных связей).
Методика исследования
Для исследования с использованием направленной (целевой) выборки, которая позволяет описать наиболее характерные для исследования случаи, в феврале 2020 г. было отобрано восемь политических сообществ в социальной сети «ВКонтакте» с числом участников более 100 тыс. чел.1, четверо из которых представляли собой неофициальные политические сообщества, т.е. не имеющие привязки к конкретной политической организации, а остальные - официальные паблики политических организаций (см. табл. 1). Полагаем, подобное деление сообществ на две группы позволяет сделать предварительные выводы о потенциале использования их в политически активные периоды в дальнейшем и об эффективности применения пабликов с пользовательским контентом (неофициальные сообщества) для распространения информации, организации пользователей.
Выбор социальной сети «ВКонтакте» обусловлен ее популярностью в нашей стране. По данным исследовательской компании Mediascope, «ВКонтакте» занимает первое место по популярности в России среди других социальных сетей с ежемесячным охватом 38,1 млн чел2. Также выбор обусловлен активным использованием данной соцсети как проправительственными, так и оппозиционными группами в качестве инструмента политической коммуникации (Duvanova et al., 2015; Zakhar-chenko et al., 2019).
1 Использовался инструмент https://allsocial.ru/communities/, позволяющий выделить все политические сообщества в социальной сети «ВКонтакте». При этом в выборку вошли все официальные политические сообщества, представленные в социальной сети, несмотря на то, что одно из них, «КПРФ», численностью менее 100 тыс. Данный выбор позволил в полной мере дать характеристику «официальному» политическому кластеру во «ВКонтакте».
2 Курносова Е. Социальные сети в цифрах //Mediascope. [Электронный ресурс]. Систем. требования: Adobe Acrobat Reader. URL: https://mediascope.net/upload/iblock/f97/18.04.2019_Mediascope_Екатерина%20Курносова_РИФ+КИБ%202019.pdf (дата обращения: 15.05.2020).
Таблица 1
Сообщества в соцсети «ВКонтакте», отобранные для исследования
Тип сообщества Название сообщества, год основания Адрес Число подписчиков (тыс.)1
Неофициальный Политика сегодня| Новости, 20132 httos://vk.com/dub62675857 121 774
Политика, 2014 httos://vk.com/dub71631912 229 164
Мы против внешней политики США, 20143 https://vk.com/pubHc71888712 144 637
Новости России, 2011 https://vk.com/club33066465 122 031
Официальный Команда Навального, 20134 https://vk.com/public55284725 195 925
ЛДПР, 2011 https://vk.com/club433349 109 658
Единая Россия, 2010 https://vk.com/public18483909 104 446
КПРФ, 2011 https://vk.com/public26362316 72 426
Для сбора данных, в связи с отсутствием в свободном доступе подходящих инструментов, автором был подготовлен скрипт, позволяющий осуществлять парсинг данных из соцсети «ВКонтакте» по количеству друзей в сообществе у каждого участника (социальный капитал участников сообщества), а также получить данные по комментариям, оставленным участниками в пабликах. Комментарии были выбраны для анализа как основной индикатор коммуникативного капитала участников, поскольку в политических сообществах, на наш взгляд, в большей степени важен элемент вовлечения, агитации (комментарий), чем молчаливого согласия (лайк, репост). Как отмечал Э. Канетти, «толпы, привлеченные сплетнями, разрастаются и уплотняются, так что в итоге кажутся неостановимыми и непобедимыми» (Канетти, 1960). В случае с соцсетями комментарии, оставленные одними пользователями, привлекают других (принцип стигмергии, Рагипак, 2005), что способствует более тесному уровню взаимоотношений, укреплению связей.
Оба параметра являются основанием для стратификации групп, позволяют охарактеризовать структуры онлайн-сообществ, определив наиболее влиятельных пользователей в группах и тех, кто пришел в сообщество в качестве наблюдателей/слактивистов («периферия»). Отметим, что сбор данных охватывал период с момента создания групп до непосредственного начала сбора информации (февраль-март 2020 г.), что позволило в полной мере оценить сформированные сообщества с разными кластерами. В целом период исследования с учетом сбора и анализа данных составил четыре месяца - с февраля по май 2020 г.
Также использовался готовый инструмент сбора метаданных и оценки вовлеченности пользователей сообществ (Smmup.ru), позволяющий охарактеризовать сообщества в целом по оценке подписчиков и их активности в группах. Разработчики не разглашают работу алгоритма ресурса, однако данный инструмент уже был апробирован в ходе предыдущих исследований (Зуйкина, Соколова, 2016). Так, данные, полученные с его помощью, были схожи с данными, полученными с помощью аналогичных программ.
1 По состоянию на февраль 2020 г.
2 По состоянию на ноябрь 2022 г. паблик называется «Сегодня Новости».
3 По состоянию на ноябрь 2022 г. паблик называется «WARS Ш TOP | Новости | Россия - Донбасс - СВО».
4 По состоянию на ноябрь 2022 г. паблик заблокирован на территории РФ согласно требованию Генпрокуратуры РФ от 24.02.2022 № 27-31-2020/Ид2145-22.
Для дальнейшего анализа полученные данные были объединены в файлы в формате ^у, а затем визуализированы с помощью графиков. Для представления структуры пабликов (создания графов пабликов) использовалось программное обеспечение Gephi, которое часто применяется при проведении сетевого анализа (к примеру: Иванов, Мельников, Петров, 2022).Так, количественный анализ метрик оценки коммуникации в сообществах был дополнен метриками, полученными в ходе визуализации данных (коэффициент кластеризации, позволяющий оценить, насколько плотно связаны друг с другом участники сообществ, а также показатели центральности (в частности, центральность по посредничеству), позволяющие определить наиболее активных и влиятельных участников, а также их отношение к остальным участникам сообществ. Иллюстративный материал (графики и графы) представлен на примере отдельных пабликов из двух типов групп в связи с получением схожих результатов в пабликах, относящихся к тому или иному типу.
Результаты исследования
Характеристика сообществ. Уже при анализе количества пользователей сообществ и характеристик вовлеченности аудитории1 можно заметить, что неофициальные сообщества обширнее по аудитории и отличаются более высоким уровнем коммуникации, чем официальные паблики. При примерно одинаковом количестве «ботов» число постов в день в неофициальных пабликах заметно выше, как и пользовательская активность (см. табл. 2). Данный факт объясняется отчасти спецификой неофициальных групп и их контентной политикой. Так, неофициальные группы не определяют себя как сторонники тех или иных политических сил, придерживаясь только провластной или оппозиционной стороны, публикуя разносторонний контент по тематике и содержанию материала. Учитывая, что контент в пабликах зачастую носит развлекательный характер, пользователи активно обсуждают прочитанное и вступают в дискуссию, при этом абстрагируясь от конкретной политической линии. Также можно предположить, что данный факт связан с вопросом самопрезентации пользователей в Сети - нежелании или страхе открыто заявлять о принадлежности к той или иной политической силе, а также своих предпочтениях, которые пользователи считают личными (к примеру, религиозные убеждения, личная жизнь) (Thuraisingham et а1., 2016).
Таблица 2
Характеристики политических групп «ВКонтакте»
Сообщество Подписчики и постинг Активность (сутки) Активность на 1 пост
«Живых» подписчиков Доля ботов, % Среднее число постов в сутки Лайки Репо-сты Комментарии Лайки Репосты Ком-мента-рии
Политика сегодня | Новости 110 646 9,1 25 4 694 264 947 187 11 38
Политика 200 751 12,4 15 6 545 373 2 615 634 33 250
Мы против внешней политики США / Новости 124 139 14,2 1 508 24 98 453 24 87
Новости России 102 488 16 8 84 10 46 35 4 11
1 Использовался инструмент Smmup.ru.
Окончание табл. 2
Сообщество Подписчики и постинг Активность (сутки) Активность на 1 пост
«Живых» подписчиков Доля ботов, % Среднее число постов в сутки Лайки Репо-сты Комментарии Лайки Репосты Комментарии
Команда Навального 177 173 10 4 1 782 137 224 525 40 66
ЛДПР 89 944 19 5 732 80 119 150 17 28
Единая Россия 92 632 12,4 3 528 147 57 119 33 13
КПРФ 62 936 14 5 2 237 335 617 409 61 113
Социальная структура сообществ. Положение пользователя в сообществе во многом определяется его социальными связями - чем больше у пользователя контактов внутри сообщества, тем выше степень его влиятельности и авторитетности внутри паблика. Кроме того, важен и психологический аспект: некоторые пользователи измеряют свой успех количеством друзей в социальных сетях, которые являются «удобным инструментом для достижения поставленных целей офлайн» (Ozimek et а1., 2017). Полученные в ходе исследования данные позволяют подтвердить тенденцию1, характерную для онлайн-сообществ в целом: лишь несколько участников имеют весомое количество друзей в группе, что обусловлено степенным законом в Сети, иллюстрирующим правило Парето (лишь 20% участников формируют 80% группы) (см. рис. 1). Кроме того, во многих случаях формирование группы происходит путем добавления основателем группы участников из числа своих друзей. Таким образом, возникает ситуация, когда в группе появляется большое число своих же друзей, которые ради поддержки вступают в сообщество, не участвуя при этом в активности сообщества (обсуждениях, голосовании, репостах, создании контента). В неофициальных сообществах отмечается более неравномерное распределение участников: в группах присутствует несколько лидеров, а также значительно выше число участников, имеющих одного-двух друзей в группе или не имеющих друзей вообще (т.е. скорее всего, вступили (подписались) в группу самостоятельно, без приглашения, по заинтересованности в тематике, контенте) (см. рис. 2).
Рис. 1. График распределения «друзей» участников сообщества «Единая Россия»
1 К примеру, работа Rastogi T. A Power Law Approach to Estimating Fake Social Network Accounts, 2016 [Электронный ресурс]. Систем. требования: Adobe Acrobat Reader. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1605/1605.07984.pdf (дата обращения: 23.05.2020).
Рис. 2. График распределения «друзей» участников сообщества «Политика»
Таким образом, благодаря наличию нескольких лидеров у неофициальных сообществ по социальному капиталу, данный тип сообществ характеризуется наличием нескольких групп «друзей» внутри паблика, нежели сообщества официальные, что становится очевидным на примерах графов сообществ обоих типов (см. рис. 3-4). Так, официальные сообщества обладают высокой плотностью и достаточно высоким коэффициентом кластеризации (0,5-0,6 у разных сообществ в отличие от неофициальных групп - 0,3-0,4), в частности, сообщество «КПРФ», представляющее собой практически иаблик друзей с минимальным количеством участников со стороны.
Рис. 3. Структура наиболее активной аудитории сообщества «КПРФ»
* Алгоритм укладки Force Atlas 2. Размер узла отражает количество друзей у участника в группе, выделенные ID-пользователей - ключевые участники в каждом их кластеров. Разными цветами представлены кластеры. Граф не учитывает изолированные узлы (участники без друзей в группе).
/id444174В2
F 1
ш I
/denissiniy
/¡go jmiw
-3 —frussia.ijssr
/¡024552709^183402236
<ld247SS21(B
Рис. 4. Структура наиболее активной аудитории сообщества «Мы против внешней политики США»
Коммуникативная структура сообществ. Коммуникативная активность пользователей также позволяет выделить в пабликах группы участников, которые отвечают за генерацию контента, проведение дискуссий, а значит, за вовлечение участников в происходящее в сообществах. В данном случае также наблюдается действие степенного закона в пабликах обоих типов: лишь несколько человек в группе публикуют основную часть контента. Большинство участников групп являются наблюдателями. Вместе с тем в неофициальных сообществах число коммуникативных лидеров, опубликовавших более 1 тыс. комментариев в сообществе, заметно выше, чем в официальных пабликах. К примеру, в сообществе «Политика сегодня» было условно определено несколько подобных коммуникативных групп: с числом комментариев в группе более 4 тыс., с 2 до 4 тыс., с 1 до 2 тыс. (см. рис. 5). Другие условно выделенные коммуникативные группы участников с разным количеством комментариев в неофициальных сообществах также отличаются от подобных групп сообществ официальных, что говорит о более высокой степени вовлеченности пользователей в происходящее в неофициальных сообществах и меньшей привлекательности официальных сообществ для пользователей (см. рис. 6).
Количество участников
Рис. 5. Распределение комментариев участников сообщества «Политика сегодня»
еа к
2 6 166 268 432 1745 3240 3981 19353
Количество участников
Рис. 6. Распределение комментариев участников сообщества
«ЛДПР»
При этом следует заметить, что наиболее активные в коммуникативном отношении группы внутри сообществ и группы с высоким уровнем социальных связей практически не пересекаются. Иными словами, группы с большим количеством друзей внутри сообществ практически не участвуют в дискуссиях пабликов, а выступают в качестве модераторов, администраторов пабликов, проводников информации - ключевых постов в сообществах, но не комментариев (см. рис. 7). Данная тенденция характерна для сообществ обоих типов.
7000 -6000 -
m <u s
jf" 5000 -
1
ai
2 4000 -
0
P 3000 -
и
(LI X
1 20001000 -
o-
Рис. 7. Распределение количества друзей у участников сообщества и комментариев
в группе «Политика»
Рассматривая значения показателя центральности по посредничеству, который позволяет выявить в группе людей, контролирующих потоки информации между различными кластерами группы и при необходимости способных быстро распространить информацию, отметим, что неофициальные паблики обладают большим количеством акторов с высокой степенью центральности по посредничеству. Именно через этих людей в группе происходит трансляция информации в группах. Вероятнее всего, они же будут являться лидерами мнений, обладая высокой исходящей мощностью (см. рис. 89; по горизонтальной оси указана степень центральности по посредничеству, по вертикальной - количество участников в паблике, обладающее соответствующим показателем). Под «исходящей мощностью» понимается показатель, обозначающий число связей, исходящих от узла.
45 40 35 30
■м
§25
а
20 15 10 5 0
Рис. 8. Распределение показателя «центральность по посредничеству» по узлам в группе
«Политика»
Betweenness Centrality Distribution
2,000 4,000 6,000 В,000 10,000 12,000 14,000 16,000 1В,000
Value
Betweenness Centrality Distribution
70
65
60
55
50
45
JJ 40
с
з 35
3
30
25
20
15
10
5
0
О 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000
Value
Рис. 9. Распределение показателя «центральность по посредничеству» по узлам в группе
«Команда Навального»
Графики показывают, что в схожей с пабликом «Политика» по количеству участников официальной группе «Команда Навального» значительно меньше людей, обладающих степенью центральности по посредничеству, а также выше число узлов, не обладающих степенью промежуточности, т.е. изолированных участников, не связанных с лидерами мнений (также, возможно, в их числе и бот-аккаунты, которые присутствуют во всех пабликах).
Выводы и дискуссия
На сегодняшний день в основе социальных сетей лежит иерархическая струкрура, а горизонтальные отношения стали «театральной постановкой» (Ловинк, 2019). Подобная дифференциация коснулась и сетевых политических сообществ, которые в нужный политический момент могут стать инструментами влияния на общественное мнение офлайн. Для этого участники сообществ должны иметь устойчивые коммуникативные и социальные связи друг с другом, что позволит оперативно распространить информацию и консолидировать людей. Проведенное исследование позволило охарактеризовать коммуникационный потенциал политических сообществ разных типов на основе их некоторых структурных особенностей и выявить несколько характерных черт.
Прежде всего, стоит отметить, что политические сообщества разных типов имеют схожую социальную и коммуникативную структуру, что обусловлено их тематикой и целями. В сообществах обоих типов крайне неравномерно распределены связи между участниками, а также комментарии (степенной закон в Сети), что позволяет подтверить наличие стратификации в онлайн-сообществах. Как отмечает Н. Больц (Больц, 2014: 108), этот закон возникает там, где у людей есть возможность выразить свои предпочтения, что характерно для соцсетей (возможность оставить лайк, репост или комментарий), а это, в свою очередь, приводит к усилению неравенства («усилению отклонений» и появлению «экономики звезд»).
Согласно результатам исследования, неофициальные сообщества отличаются большей коммуникативной активностью - количество постов, комментариев, лайков и репостов выше, чем в официальных сообществах, что объясняется разным типом контента (превалирование развлекательного контента в неофициальных группах над сугубо новостным в официальных). К примеру, количество комментариев в сутки суммарно в выбранных неофициальных сообществах составляет более 3,7 тыс., а в официальных - более 1 тыс.; количество отметок «мне нравится» в неофициальных сообществах - около 12 тыс., в официальных - более 5 тыс. (см. табл. 2,3). Подобные наблюдения подтверждают первую гипотезу.
Можно предположить, что подобная культура коммуникации также способствовует процессу кластеризации в сообществах, подобно тому, как голладский теоретик медиа Г. Ловинк описал создание определенных дискуссионных площадок вокруг сайтов: «Вместо того, чтобы рапределяться по сети, культура споров и дебатов образует кластеры вокруг небольшого числа сайтов, часто в ответ на высказывания конкретных авторов, обсуждение определеннных вопросов и длинные треды» (Ловинк, 2019: 159). В нашем случае неофициальные сообщества с высоким уровнем дискуссии более внутренне стратифицированы. В неофициальных сообществах отмечается более неравномерное распределение участников: в группах присутствует несколько лидеров, образующих свои кластеры внутри паблика (9-12 по сравнению с официальными - 5-8), а также значительно выше число участников, имеющих 1-2 друга в группе или не имеют друзей вообще («наблюдатели»). Руководствуясь классификацией М. Диани, структуру официальных сообществ можно охарактеризовать как нечто среднее между кликой и полицефальной структурой (наличие нескольких кластеров, часть участников которых стремится к взаимодействию, а чать - связана только посредством лидеров кластеров), а вот структура неофициальных сообществ представляет собой нечто среднее между полицефальной и разрозненной структурами (большое количество кластеров, зачастую связанных между собой только посредством лидеров кластеров). Данный вывод подтверждает вторую выдвинутую гипотезу.
Кроме того, неофициальные паблики обладают большим количеством акторов с высокой степенью промежуточности. Можно предположить, что именно через этих людей в группе происходит трансляция информации в группах. Тогда как в официальных пабликах в большей степени выражена структура лидерства, прослеживается иерархичность взаимоотношений (гипотеза 3). Наличие небольшого числа лидеров и более тесные связи позволят в нужный момент эффективнее и быстрее управлять сообществом, скажем, для организации политических акций, в частности, офлайн. Эти выводы могут также рассматриваться в рамках концепции «организованных сетей», или «оргнетов», австралийского исследователя Н. Росситера, которая предполагает использовать потенциал Интернета, акцентируя внимание не на «слабые связи», а на небольшую группу вовлеченных пользователей (Rossiter, 2006).
Список литературы / References
Больц, Н. (2014) Размышления о неравенстве. Анти-Руссо. Москва: Изд. дом НИУ ВШЭ. [Bolz, N. (2014) Thinking about Inequality [Razmyshlenija o nera-venstve]. Moskva: Izd. dom NIU VShJe. (In Russ.)].
Бурдье, П. (2002) 'Формы капитала', Экономическая социология, 3(5), сс. 60-74. [Bourdieu, P. 'The forms of capital' [Formy kapitala], Jekonomicheskaja soci-ologija, 3(5), рр. 60-74. (In Russ.)].
Гигаури, Д. И. (2021) 'Выборы в Государственную думу 2021: блоги, социальные сети и партийная идентичность в виртуальном пространстве', Социодинами-ка, 11. [Gigauri, D. I. (2021) 'State Duma Elections: blogs, social networks, and party identity in the virtual space' [Vybory v Gosudarstvennuju Dumu 2021: blogi, so-cial'nye seti i partijnaja identichnost' v vir-tual'nom prostranstve], Sociodinamika, 11. (In Russ.)].
Зуйкина, К. Л., Соколова, Д. В. (2016) 'Особенности аудитории поляризованных сообществ «ВКонтакте» в период украинского политического кризиса
(2013-2015 гг.)', Медиаскоп [электронное издание]. URL: http://www.mediasco pe.ru/?q=node/2163 (дата обращения: 13.11.2022). [Zuykina, K. L., Sokolova, D. V. (2016) 'Characteristics of the politically polarized groups' audience on VKontakte during Ukrainian political crisis (2013-2015)' [Osobennosti auditorii p olyarzovannykh soobshchestv «VKon-takte» v period ukrainskogo politicheskog o krizisa (2013-2015 gg.)], Mediaskop [online]. Available at: http://www.media-scope.ru/?q=node/2163 (Accessed: 13th November 2022) (In Russ.)].
Иванов, Е. А., Мельников, К. В., Петров, Н. В. (2022) 'Неформальная структура элитного пространства России. Опыт сетевого анализа', Полития, 104, сс. 72-91. [Ivanov, E. A., Melnikov, K. V., Petrov, N. V. (2022) 'Informal structure of the elite space in Russia. Evidence from network analysis' [Neformal'naja struktura jelitnogo prostranstva Rossii. Opyt sete-vogo analiza], Politija, 104, pр. 72-91. (In Russ.)].
Канетти, Э. (1960) Масса и власть. Москва: Ad Marginem. [Kanetti E. (1960) Crowds and power [Massa i vlast']. Moskva: Ad Marginem. (In Russ.)].
Колодин, Д. В. (2014) 'Информационное влияние в социальных сетях в виртуальной реальности', Вестник Челябинского государственного университета, Сер. Философия. Социология. Культурология, 11 (340), сс. 59-63. [Kolodin, D. V. (2014) 'Informational influence in social networks in virtual reality' [Informacion-noe vlijanie v social'nyh setjah v vir-tual'noj real'nosti], Vestnik Cheljabinsko-go gosudarstvennogo universiteta, Serija Filosofija. Sociologija. Kul'turologija, 11 (340), pp. 59-63. (In Russ.)].
Коротков, А. В. (2003) 'Преодоление цифрового неравенства как информационная стратегия современного общества': Ав-тореф. дис. ... к.филол.н., Москва. [Ko-rotkov, A. V. (2003) 'Bridging the digital divide as an information strategy for modern society' [Preodolenie cifrovogo nera-venstva kak informacionnaja strategija sovremennogo obshhestva]. Avtoref. Diss. (Philology). Moscow (In Russ.).].
Лазуткина, Е. В. (2016) 'Лидеры мнений в информационном пространстве блого-сферы рунета', Вестник Новосибирского государственного университета, 15 (6), ca 51-59. [Lazutkina, E. V. 'Opinion leaders in the blogosphere Runet' [Lidery mnenij v informacionnom prostranstve blogosfery runeta], Vestnik Novosibirsko-go gosudarstvennogo universiteta, 15 (6), рр. 51-59. (In Russ.)].
Ловинк, Г. (2019) Критическая история Интернета. Москва: Изд-во Ад Марги-нем. [Lovink, G. (2019) Critical Theory of the Internet [Kriticheskaja istorija interneta]. Moscow: Izd-vo Ad Marginem. (In Russ.)].
Мейлахс, П. А., Рыков, Ю. Г. (2015) 'Онлайновое сообщество СПИД-диссидентов в социальной сети «ВКонтакте»: структура и риторические стратегии', в: XV Апрельская международная конференция по проблемам развития экономики и общества / отв. ред. Е. Г. Ясин. Москва: Издательский дом НИУ ВШЭ. [Mejlahs, P. A., Rykov, Ju. G. (2015) 'The online community of AIDS dissidents on the VKontakte social network: structure and rhetorical strategies' [Onlaj-novoe soobshhestvo SPID-dissidentov v
social'noj seti «VKontakte»: struktura i ri-toricheskie strategii], XV Aprel'skaja mezhdunarodnaja konferencija po prob-lemam razvitija jekonomiki i obshhestva, otv. red. E.G. Jasin. Moscow: Izdatel'skij dom NIU VShJe. (In Russ.)].
Никипорец-Такигава, Г. Ю. (2016) О лидерстве в сетевых социальных движениях. Чебоксары.: Изд-ва PolitBook, ООО «Научно-исследовательский институт общественных и политических наук», 3, сс. 50-65. [Nikiporets-Takigawa, G. Yu. (2016) On the leadership in the networked social movements [O liderstve v setevyh social'nyh dvizhenijah], Cheboksary.: Izd-va PolitBook, OOO «Nauchno-issledovatel'skij institut obshhestvennyh i politicheskih nauk», 3, pp. 50-65. (In Russ.)].
Пырма, Р. В. (2020) 'Концепции гражданского активизма в цифровом пространстве коммуникаций', Власть, 2, сс. 74-81. [Pyrma, R. V. (2020) 'Consepts of civil activism in the digital space of communications' [Koncepcii grazhdanskogo akti-vizma v cifrovom prostranstve kommuni-kacij], Vlast', 2, рр. 74-81. (In Russ.)].
Рыков, Ю. Г. (2015) 'Сетевое неравенство и структура онлайн-сообществ', Журнал социологии и социальной антропологии, 18(4), те. 144-156. [Rykov, Ju. G. (2015) 'Network inequality and the structure of online communities' [Setevoe ne-ravenstvo i struktura onlajn-soobshhestv], Zhurnal sociologii i social'noj antropolo-gii, 18(4), рр. 144-156. (In Russ.)].
Фомичева, И. Д. (2017) 'Медийный капитал и его состав', Медиаскоп [электронное издание]. URL: http://www.mediascope.r u/2294 (дата обращения: 15.11.2022). [Fomichyova, I. D. (2017) 'Media capital and its structure' [Mediynyy kapital i ego sostav], Mediaskop [online]. Available at: http://www.mediascope.ru/2294 (Accesse d: 15 th November 2022)].
Christopoulos, D. C. (2016) 'The impact of social networks on leadership behavior', Methodological Innovations, 9, pp. 1-15.
Diani, M. (2003) 'Networks and Social Movements: A Research Programme' in: Diani, M., McAdam, D. (eds) Social movements and networks. Relational approaches to collective action. Oxford: Oxford UP, pp.299-319.
Duvanova, D., Semenov, A., Nikolaev, A. (2015) 'Do social networks bridge political di-
vides? The analysis of VKontakte social network communication in Ukraine', Post-Soviet Affairs, 31(3), pp. 224-249.
Fuchs, B., Sornette, D., Thurner, S. (2014) 'Fractal multi-level organisation of human groups in a virtual world', Scientific Reports, 4 [online]. Available at: https://www.nature.com/articles/srep0652 6#article-info (Accessed: 17th Marth 2020).
Kruikemeier, S., Gattermann, K., Vliegenthart, R. (2018) 'Understanding the dynamics of politicians' visibility in traditional and social media', The Information Society, 34(4), pp. 215-228.
Lanier, J. (2018) Ten Arguments for Deleting Your Social Media Accounts Right Now. Henry Holt and Co., 160 p.
Muller, E., Peres, R. (2015) 'The effect of social networks structure on innovation performance: A review and directions for research', International Journal of Research in Marketing, 36(1), pp. 3-19.
Ozimek, P. et al. (2017) 'Materialists on Face-book: The Self-Regulatory Role of Social Comparisons and the Objectification of Facebook friends', Heliyon, 3(11) [online]. Available at: https://www.sciencedr ect.com/science/article/pii/S24058440173 17279 (Accessed: 17th April 2022).
Parunak, V. (2005) 'A survey of environments and mechanisms for human-human stig-mergy', Lecture notes in computer science, pp. 163-186.
Rossiter, N. (2006) Organized Networks: Media Theory, Creative Labour, New Institutions. NAi, 250 p.
Smith, M., Rainie, L., Shneiderman, B., Himel-boim, I. (2014) 'Mapping Twitter Topic Networks: From Polarized Crowds to Community Clusters', Pew Research Internet Project. [online]. Available at: https://www.pewinternet.org/2014/02/20/ mapping-twitter-topic-networks-from-polarized-crowds-to-community-clusters (Accessed: 10th April 2022).
Thuraisingham, B. et al. (2016) Analyzing and Securing Social Networks. CRC Press Taylor & Francis Group, 604 p.
Theocharis, Y., Van Deth, J. (2018) 'The continuous expansion of citizen participation: a new taxonomy', European Political Science Review, 10(1), pp. 139-163.
Weeks, B., Ardèvol-Abreu, A., Gil de Zuniga, H. (2015) 'Online Influence? Social Media Use, Opinion Leadership, and Political Persuasion', International Journal of Public Opinion Research, 29(2), pp. 214-239.
Winter, S., Neubaum, G. (2016) 'Examining Characteristics of Opinion Leaders in Social Media: A Motivational Approach', Social Media + Society, 2(3), pp. 1-12.
Zakharchenko, A. et al. (2019) 'Under the Conditions of Non-Agenda Ownership: Social Media Users in the 2019 Ukrainian Presidential Elections Campaign', CEUR Workshop Proceedings [online]. Available at: https://clck.ru/r5xMC (Accessed: 10th June 2022).
Статья поступила в редакцию: 20.06.2022
Статья поступила в редакцию повторно, после доработки: 16.11.2022 Статья принята к печати: 15.01.2023
STRUCTURAL CHARACTERISTICS OF POLITICAL GROUPS WITHIN THE "VK" SOCIAL NETWORK: COMMUNICATIVE ASPECT
K. L. Zuykina
K. L. Zuykina, Candidate of Sc. (Philolog.), Senior Researcher at the Department of Sociology of Mass
Communication, Faculty of Journalism,
Lomonosov Moscow State University, Russia.
E-mail: [email protected] (ORCID: 0000-0002-2199-197X).
Abstract
The paper presents a research of structural features of informal and official types of political communities within the VK (VKontakte) social network. To collect data from political communities, the author has developed a script that allows parsing data from the VK by the number of friends of each participant within a community (social capital of community participants), as well as getting data on comments left by participants on public pages. Despite the initially different positioning of the two types of communities, political communities of different types are appeared to have a similar social and communicative structures, owing to
the topics of communities and their goals. However, informal communities feature a more uneven distribution of participants: there are several leaders in groups forming their clusters inside the public page, and the number of participants with 1 or 2 friends in a group or no friends at all ("observers") is much higher there. Simultaneously, official public pages have a high density and a quite high clustering coefficient, which suggests that at the right moment those communities' offline political activity can be used to organize people online. Moreover, unofficial public pages embrace a large number of actors with a high degree of intermediacy.
Keywords: online groups' structure; stratification; political communication; social media; social network analysis.
