CC BY
50УКРАИНСКИЕ ПОЛИТИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ: ОСМЫСЛЕНИЕ ЧЕРЕЗ МЕТОДОЛОГИЮ GOOGLE TRENDS И КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ НАСЛЕДИЕ Г. ЛЕБОНА
С.Н. Федорченко
Московский государственный областной университет, Москва, Россия
Аннотация. Целью статьи является изучение украинских политических трендов через возможности новых методов в рамках существующих концептов. Автором применяется прием ансамблирования (ensembling), когда сочетаются различные методологические подходы и теоретические модели, в данном случае - анализ больших политических данных (Political Big Data) Украины и концепт политического управления Густава Лебона. Показано, что изучение политических трендов в виде популярных запросов интернет-пользователей способно помочь политологу, во-первых, выявить существующие проблемы украинских регионов, во-вторых, прогнозировать популярность/непопулярность кандидата, партии, конкретной политики власти в этих самых регионах. Согласно авторскому выводу, политические тренды невозможно понять без учета их каузального механизма. Концепт политического управления Г. Лебона как раз позволяет анализировать массовое сознание, политическую культуру украинцев, на которые пытаются воздействовать политтехнологи и их заказчики посредством приемов утверждения, пропаганды и заражения. Обнаружено, что Лебон предвидел важную роль политического дискурса, который может изменить значение некоторых понятий, слов в обществе и заложить тренды делегитимации политического режима.
Ключевые слова: Big Data, Украина, методология, Google Trends, политические тренды, Г. Лебон, выборы, электорат, политические технологии, Интернет.
UKRAINIAN POLITICAL TRENDS: UNDERSTANDING THROUGH THE GOOGLE TRENDS METHODOLOGY AND CONCEPTUAL HERITAGE OF G. LEBON
S.N. Fedorchenko
Moscow State Region University Moscow, Russia
Abstract. The aim of the article is to study Ukrainian political trends through the possibility of new methods within the existing concepts. The author applies the technique of ensemble, when different methodological approaches and theoretical models are combined, in this case - psychometric analysis of Political Big Data of Ukraine and the concept of political governance by Gustav Lebon. It is shown that the study of political trends in the form of popular requests of Internet users can help the political scientist, firstly, to identify the existing problems of the Ukrainian regions, and secondly, to predict the popularity/unpopularity of the candidate, the party, a particular policy in these very regions. According to the author's conclusion, political trends cannot be understood without taking into account their causal mechanism. The concept of political governance G. Lebon just allows you to analyze the mass consciousness, political culture of Ukrainians, who are trying to influence political strategists and their customers through the methods of approval, propaganda and infection. It is found that Le-bon foresaw the important role of political discourse, which can change the meaning of some concepts, words in society and lay the trends of delegitimization of the political regime.
Key words: Big Data, the Ukraine, methodology, Google Trends, political trends, G. Lebon, elections, electorate, political technologies, Internet.
Big Data и теория Густава Лебона. В
силу столкновения геополитических интересов, внутреннего политического и социально-экономического кризиса современная Украина превратилась в своего рода экспериментальный полигон по апробации различного рода политических технологий и манипуляций. Политологическое иссле-
дование процессов, происходящих в этой постсоветской стране, является стратегической необходимостью для России. Нестабильность политической системы, процессы децентрализации, связанные с интересами местных элит, гражданская война на Востоке Украины, а также серьезные отличия политической культуры восточных, центральных и западных регионов страны создают определенные сложности для глубокого и объективного анализа сложившейся в ней ситуации. Между тем выявление электоральных предпочтений -принципиально важная задача для современного политолога [Ильиных А.В., Ярулин И.Ф. 2018: С. 21-32]. Без этого невозможно грамотно понять причины и последствия геополитической декомпозиции Украины, а главное - вывести данную постсоветскую страну из опасно затянувшегося кризиса.
Рассуждая системно, необходимо назвать ряд важнейших причин, препятствующих аналитическому осмыслению украинского политического процесса. Во-первых, если принять за основу тезис, согласно которому нынешний украинский кризис - это цепная реакция после демонтажа Советского Союза, то нужно учитывать фактор геополитических кодов США, продолжающих после «холодной войны» активно вмешиваться не только в межгосударственные дела постсоветских стран, но и в их внутриполитическое положение. Отсюда возникает проблема надежности метода социологических опросов населения. Вашингтон, не желая здесь возрождения геополитического влияния Москвы, ведет с ней информационное противоборство, используя медийные механизмы формирования массового сознания среди украинского населения, в том числе среди местной элиты. Ведь традиционное присутствие воинских контингентов - довольно затратная и спорная в легитимном плане процедура, поэтому остается влияние через дипломатические контакты, информационное воздействие посредством традиционных медиа (телевидение, радио, пресса), новых медиа (социальные сети, форумы, мессенджеры, тлоги, микроблоги, блоги и авторитетные блогеры, видеохо-
стинги и видеоблогеры). Во-вторых, условия военного конфликта на Востоке Украины также затрудняют для исследователя сбор информации путем традиционного социологического анкетирования. Следовательно, кроме соцопросов политологу необходим дополнительный методологический инструментарий, чтобы лучше понять политическое положение Украины.
Западная политическая наука переживает важную методологическую революцию. С одной стороны, американские и европейские политологи стремятся к большей объективности данных, с другой - они стали переориентироваться с традиционных научных методов (социологический опрос, интервьюирование) на психометрические методы. Последние обрели популярность в западной политической науке сравнительно недавно, с начала 2000-х гг., когда в сегмент социальных наук стали проникать методологические оптики, направленные на выявление и анализ так называемых «больших данных» -Big Date.
Большие данные означают довольно крупные информационные массивы в основном двух типов - online или offline. Если с последними (отчеты учреждений, ведомств, статическая информация) возникают сложности в плане доступности, отсутствия единой базы и сплошной оцифровки, то с первыми ситуация сдвинулась кардинальным образом. Как правило, это данные клубных, потребительских карт клиентов, а также сведения, которые можно получить из интернет-коммуникаций, попытавшись обработать с помощью специальной компьютерной программы. Какие же это сведения? В первую очередь это цифровые следы, оставляемые человеком при чтении контента - комментарии на форумах, блогах, лайки и эмотиконы в социальных сетях и их социальных сообществах, журналы просмотров сайтов и каналов на видеохостингах.
Категорией Big Data в номере журнала Nature за 2008 г. было предложено называть специальные методы и инструменты по обработке крупных объемов информационного контента и презентации его в понятном заказчику виде. В 2012 г. М. Ко-
сински, сотрудник Центра психометрии Кембриджского университета, выяснил, что достаточно всего лишь 68 лайков в сети Facebook, чтобы определить цвет кожи изучаемого человека (в 95% случаях), его гомосексуальность (88%), а также приверженность к Республиканской либо Демократической американской партии (85%). В итоге подобной процедуры выявляются и анализируются психометрические портреты пользователей [Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. 2016: P. 493-506]. Следовательно, чтобы попытаться спрогнозировать украинские политические процессы или политические процессы любой другой страны, необходимо проводить комплексные научные исследования, подразумевающие параллельное применение разных научных методов:
- классических социологических опросов (с репрезентативной выборкой начиная от 1000 - 1500 человек опрошенных граждан);
- фокус-групп (7-10 граждан);
- экспертных интервью (количество опрашиваемых экспертов зависит от степени изученности научной проблемы в академической политологии, социологии и характера исследовательских задач);
- психометических замеров на основе методологических оптик, изучающих большие данные (к примеру, Google Trends может обрабатывать огромное количество поисковых запросов).
В случае, если, к примеру, при комплексном политологическом исследовании украинских политических процессов различные методологические оптики (психометрия больших данных, соцопросы, фокус-группы и экспертные интервью) приводят в чем-то к схожим результатам, следовательно, политолог приближается к сути научной проблемы. Благодаря комплексному исследованию становится возможным лучше понять текущую динамику политических процессов [Володенков С.В. 1999: С. 36-47] такой страны как Украина.
Необходимо учитывать тот факт, что современный человек живет в условиях активно развивающегося сетевого общества. Цифровизация социально-экономических процессов и политического
универсума заставляет политических субъектов (группы интересов, политические лидеры, государства, партии, элиты, по-литконсультанты) применять технологии манипулятивного воздействия по отношению к политическим объектам (граждане, целевые аудитории, социальные слои) через интернет-коммуникации. На основании психометрического портретирования индивидов можно создать внушительную базу потенциальных сторонников либо противников кандидата на предстоящих выборах. В этот психометрический портрет интернет-пользователя войдут те или иные потребительские предпочтения, в том числе и политические взгляды. И, так как с развитием Интернета появились огромные массивы данных, то политические субъекты стали ориентироваться не только на традиционные социально-
демографические приемы изучения общественного мнения, но и более инновационные методики сбора и анализа больших политических данных (Political Big Date) целевых аудиторий электоральных масс. В принципе, используя такого рода массивы данных, вполне реально выявить определенные тенденции в развитии того или иного общества конкретной страны.
Несмотря на безусловную инноваци-онность больших данных в методологии политической науки, такая специфическая и перспективная область для прогнозирования как политические тренды стала осмысливаться еще в конце XIX веке французским социологом, психологом и антропологом Густавом Лебоном. Труды Лебона на полном серьезе представляют собой практическое руководство по управлению массовым сознанием, сравнимые по своей значимости с работами Платона, Аристотеля, Н. Макиавелли, Дж. Ботеро, Ф. Гвиччардини, Ж. Бодена, М. Вебера, Х. Ортеги-и-Гассета, А. Кожева, К. Шмитта, К. Юнга, М. Фуко, А. Камю, У. Эко, Э. Фромма, Н. Лумана, Г. Лассуэлла, М. Ка-стельса и других авторов, затрагивающих фундаментальную проблематику политических манипуляций. Достаточно привести в качестве примера тот факт, что Г. Лебон, проводя детальный анализ толпы, обращал внимание на следующие ее признаки: из-
менчивость, импульсивность, раздражительность; легковерие и податливость; односторонность чувств и преувеличение; консерватизм, авторитетность и нетерпимость; нравственность (значимость ценностей и традиций). Подобный перечень хорошо объясняет современные политические тренды, существующие в сетевых коммуникациях Интернета. В данной статье будет применен прием ансамблирова-ния (ensembling) [Ын А., Су К. 2019: С. 138], когда сочетаются различные методологические подходы и теоретические модели, в данном случае - психометрический анализ больших политических данных (Political Big Data) Украины и концепт политического управления Густава Лебона.
Политические тренды можно выявлять исходя из существующего политического дискурса, который складывается из конкретных распространенных политизированных слов, употребляемых гражданами в комментариях, хэштегах, мемах, мес-седжах, заголовках контента популярных сайтов, блогов, форумов, тлогов, каналах видеохостингов. Политизированный контент употребляется и журналистами на сайтах телеканалов, газет, радио. Тогда как политизированный контент, управляемый массовым сознанием, выводит нас на актуальную проблему конструирования политической повестки. По глубокому замечанию Лебона, «Могущество слов находится в тесной связи с вызываемыми ими образами и совершенно не зависит от их реального смысла. Очень часто слова, имеющие самый неопределенный смысл, оказывают самое большое влияние на толпу» [Лебон Г. 2018: С. 270-271]. Кстати, здесь фактически мы видим предсказание тесной связи и роли двух элементов современного политического интернет-дискурса - хэштегов и мемов (слова и образы в лебоновской интерпретации). Книга Лебона «Психология масс» была написана аж в 1895 году, однако уже в ней он делает настоящие прозрения и отмечает, что словами, влияющими на политические предпочтения масс, могут стать такие неоднозначные категории как «демократия», «свобода», «равенство».
Примечательно, что Лебон указывает на непостоянство интерпретации политических слов в различные времена и у разных народов. Он советует, что если актору нужно воздействовать подобного рода словами на толпу, то он должен знать, что они означают на данный момент для индивидов. Удивительно, но Лебон буквально предрек важную роль политического дискурса в Интернете, который может изменить значение некоторых слов и заложить тренды делегитимации политического режима: «...Когда после разных политических переговоров и перемен религиозных верований в толпе возникает глубокая антипатия к образам, вызываемым известными словами, то первой обязанностью настоящего государственного человека должно быть изменение слов». [Лебон Г. 2018: С. 274]. Не случайно Лебон отмечает, что важно буквально ежеминутно предусматривать те чувства в массах, которые интересант сам породил в их среде.
Лебон в своих работах («Психология народов» и «Психология масс») использует довольно специфический термин «душа толпы», который можно приблизительно связать с феноменом, представляющим нечто общее между массовым сознанием и политической культурой. Лебон пишет, что именно эта «душа толпы» влияет на характер политических учреждений (политических режимов), включая сеть верований, традиций, привычек и мнений, управляющих людьми. Как видно, уже Лебон использует в анализе политических явлений сетевой подход [Лебон Г. 2018: С. 316319]. Важно отметить, что Лебон фактически предлагает свой концепт политического управления, используя категории «утверждения», «повторения» (пропаганды) и «заражения». Рассмотрим эту теоретическую модель более досконально - ведь она тесно связана с политической практикой трендов.
Во-первых, представляет интерес ле-боновская трактовка политической технологии убеждения. Согласно Г. Лебону, чем проще и более бездоказательно утверждение, тем лучше проникает какая-либо идея в «душу толпы». При этом, делая поправку на эпоху, в условиях которой писал Лебон
(отсутствие современных сетевых коммуникаций), технология утверждения сейчас может вполне применима и к явлению политических трендов, подразумевающих целый комплекс простых политизированных слов, политических месседжей, политических хэштегов, мемов в интернет-коммуникациях, традиционных массмедиа, популярных в конкретный временной интервал, определяющих текущую политическую повестку и влияющих на массовое сознание (и, гипотетически - воздействующих на трансформацию политической культуры, но за более длительные хронологические рамки).
Во-вторых, лебоновская политическая технология повторения на деле подразумевает типичные пропагандистские приемы, так популярные в современных сетевых коммуникациях Интернета: «...часто повторяемая идея в конце концов врезается в самые глубокие области бессознательного, где именно и вырабатываются двигатели наших поступков» [Лебон Г. 2018: С. 294]. Действительно, если стоит задача применять таргетированную микроцелевую политическую пропаганду в Интернете, к примеру, для убеждения электората отдать свои голоса за кандидата или партию, то требуется целый комплекс мер. Так, для начала важно знать, каковы политические предпочтения у конкретной целевой аудитории. В сложной политической ситуации такой страны как Украина поможет разобраться комплексное политологическое исследование с различными методологическими оптиками (психометрия больших данных, соцопросы, фокус-группы и экспертные интервью). После выявления пула проблем и политических предпочтений конкретной целевой аудитории разрабатывается соответствующий политический контент (хэштеги, месседжи, слоганы, ме-мы, видеоролики, рингтоны, рекламные тизеры и плизеры, обзорные статьи и т.п.).
В-третьих, политическая технология заражения, описанная Лебоном, означает, что после многократного повторения какая-либо идея начинает распространяться эмоциональным образом путем подражания чему-либо [Лебон Г. 2018: С. 294-297]. В этом случае мы как раз и начинаем стал-
киваться с таким феноменом как политические тренды, которые означают совокупность поисковых запросов, политических хэштегов, политических мемов, названий заголовков контента, статей, используемых блогерами и журналистами. Российский исследователь С.В. Володен-ков пишет: «.активное использование таких инструментов цифровой стигматизации, как мемы и хэштеги позволяет придать новые смысловые значения даже изначально нейтральной информации (вспомним, например, хэштеги #госдура и #взбесившийся принтер, #партия жуликов и воров и т.д.)» [Володенков С.В. 2018: С. 1-8]. Эти слова подтверждаются исследованиями Д.С. Жукова, который пришел к выводу, что «.одним из факторов, ответственных за возникновение лавин в сетях, является склонность пользователей делать репосты трендовых - наиболее популярных - сообщений. В результате возникает петля обратной связи: сообщение набирает популярность, поскольку оно репостится, а репосты делаются, потому что сообщение популярно...» [Жуков Д.С. 2018: С. 18-40].
Однако Д. Жуков предупреждает, что множество «.трендовых сообщений, каждое из которых имеет все возможности занять все инфопространство, конкурируют друг с другом за внимание пользователей. И в ходе такой конкуренции те или иные сообщения достигают разной степени успеха, пока одно из них не захватит внимание всех. Это происходит просто в силу критического состояния системы.». Лебон, описывая явление «избирательной толпы», фактически говорит о дискурсивных практиках воздействия на целевую аудиторию [Лебон Г. 2018: С. 348-349]. Он пишет, что современные дискуссии приводят к оспариванию прежних истин, мнений и ценностей, а преувеличенные предвыборные обещания ни к чему не обязывают, поэтому политические лидеры вынуждены льстить массам, чтобы произвести на них впечатление.
Политические тренды Украины
Фактор «больших политических данных» открыл новые перспективы для анализа политических трендов. Если выявить, к примеру, конкретные политические
тренды Украины, то можно попытаться изучить электоральные предпочтения граждан, спрогнозировать итоги предвыборной гонки, проводить регулярный мониторинг общественного мнения. Не так давно корпорация Google разработала интересное web-приложение Google Trends, которое помогает исследовать объемы поисковых запросов в сравнительном ключе по нескольким поисковым словам, аббревиатурам или фразам [Стивенс-Давидовиц С. 2018: С. 23]. Данный ресурс способен помочь современному политологу выявить новостной контент, пересекающийся с конкретными поисковыми словами (фразами).
Но главное, что дает Google Trends, -это корреляция переменных [Calahorrano L., Seithe M. 2014: P. 1-25]. Все итоги анализа представляются в графике, показывающем особенности влияния новостей на возникновение топовых поисковых запросов. К примеру, политические поисковые запросы украинцев можно анализировать через популярные в их среде политизированные слова (фамилии политиков, названия партий, стран, заголовков топовых новостных тем и т.п.). Итак, какие политические тренды Украины можно выявить и анализировать через инструментарий Google Trends?
Рис. 1. Политическая география украинских поисковых запросов по слову «конфликт»
Анализ больших данных украинских политических трендов проводился автором в январе 2019 г.1 Полученные тренды были ограничены одним годом. Методология сбора больших данных через ресурс
Google Trends предполагает, что поисковым запросам присваиваются баллы от 0 до 100. При этом 100 баллов дается украинскому региону с наибольшим объемом популярности запроса (на рисунке выглядит как темно-синий цвет). Если баллов меньше, то это означает, что уровень популярности запроса в этом регионе Украины также меньше (светло-синий цвет на рисунке). На рисунке 1 видна политическая география украинских поисковых за-
1 Google Trends. [Электронный ресурс] - Режим доступа:
https://trends.google.com/trends/explore?geo=UA (дата обращения: 10.01.2019).
просов по слову «конфликт». Из графики понятно, что политический тренд конфликта больше всего волнует население на Востоке Украины (Донецкая область - 85, Луганская область - 69, Днепропетровская область - 67 баллов).
Рис. 2. Политическая география украинских поисковых запросов по слову «военное положение»
На рис. 2 видно, что политический тренд разрастания военного положения больше всего беспокоит не жителей ДНР и ЛНР (там конфликт идет давно), а украинских граждан соседних с ним юго-восточных регионов (Запорожская область - 100, Харьковская область - 81, Одесская область - 79, Николаевская область - 77, Днепропетровская область - 69, Донецкая область - 49 и Луганская область - 44 балла).
Интересно, что тема «томоса» серьезно взволновала украинцев западных и отчасти центральных регионов страны (Волынская область - 100, Ровенская область - 91, Ивано-Франковская область - 85, Львовская область - 82, Киевская область - 82). Это свидетельствует о том, что у жителей западных регионов страны есть своя идентичность и им интересно все то, что может породить дополнительный раскол на Украине (рис. 3). З. Бжезинский был прав, когда писал, что Россия испытала геополитических шок после провозглашения на
Украине независимости, однако он не совсем корректен, когда видит сохранение суверенитета Украины лишь в отрыве от России - в сближении с Центральной Европой, Европейским союзом и НАТО [Бжезинский З. 2018: С 212]. Проблема гораздо сложнее - ведь политическая сборка Украины имеет серьезную этно-конфессиональную и региональную специфику. Г. Лебон давно отмечал, что именно «душа народа» (ценности, традиции, цивилизация) определяет политиче-
скую надстройку (учреждения), а вовсе не наоборот [Лебон Г. 2018: С. 10]. Об этой особенности пишут и современные авторы [Абрамов А.В. 2017: С. 136-148]. Рис. 3. Политическая география украинских поисковых запросов по слову «то-мос»
Как свидетельствуют другие исследования, сохраняющееся этноконфессио-нальное разнообразие, сложившееся исторически на Украине, приняло форму внутреннего разобщения, а также усилилось интересами местных элит, олигархических кланов и вмешательством внешнеполитических акторов (что, наблюдается во многих странах со схожей моделью политической сборки). Иногда говорят даже не о «балканизации», а «латиноамериканиза-ции» Украины [Курылев К.П., Мачавариа-ни Г.Г. 2017: С. 101-122]. Действительно, анализ Бжезинского не учитывает давление исторического фактора в современной политической географии Украины. Западные и центральные регионы сегодняшней Украины (к примеру, территории Галицко-Волынского княжества) после краха Киевской Руси и монгольского вторжения отошли к Литве, потом к Речи Посполитой, позже - к Австрийской империи. В них определенное распространение получил католицизм. Восточно-украинские регионы и ряд центрально-украинских террито-
рий геополитически тяготели к Московскому царству, затем к Российской импе-
е pg
рии. Местная идентичность всегда связывалась с Россией через ценностную память об общей Руси, схожую культуру и православие. Поэтому исключать Россию из судьбы Украины полностью бессмысленно.
Рис. 4. Политическая география украинских поисковых запросов по слову «руси-ни»
Актуальность трендов политической регионализации понятна на примере проблемы русинов (кстати, данный этномим также отсылает к единству Русского мира и исторической Руси). Так, если набрать их самоназвание «русини» (см. рис. 4), то локализация интереса к этой проблеме больше всего проявляется именно в западно-украинских регионах (Закарпатская область - 100, Львовская область - 42 балла).
Выводы
Делая выводы, важно почеркнуть, что в сложной политической ситуации такой страны как Украина поможет разобраться комплексное политологическое исследование с различными методологическими оптиками (психометрия больших данных, соцопросы, фокус-группы и экспертные интервью). Конечно, размер данной статьи не позволяет попробовать совместить данные социологических опросов и других замеров с результатами Google Trends, однако изучение политических трендов в виде популярных запросов интернет-пользователей способно помочь политологу, во-первых, выявить существующие проблемы украинских регионов, во-вторых, прогнозировать популярность/непопулярность кандидата, партии, конкретной политики в этих самых регионах. Подобным образом, к примеру, медицинские работники используют большие
данные для прогнозирования разрастания эпидемии в различных регионах.
Но политические тренды невозможно понять без учета их каузального механизма. Ведь так называемые топовые поисковые запросы, выявленные с помощью инструментов наподобие Google Trends, вовсе не исключают манипулятивной, искусственной их природы формирования. Вместе с тем, если понимать под политической повесткой управление массовым сознанием целой страны через конструирование нужных политическим субъектам политических трендов, то полностью отделить манипуляцию от так называемого общественного мнения совершенно невозможно. Концепт политического управления Г. Лебона как раз позволяет анализировать массовое сознание, политическую культуру украинцев (их «душу толпы»), на которые пытаются воздействовать политтехно-логи и их заказчики посредством приемов утверждения, повторения (пропаганды) и заражения.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Абрамов А.В. К вопросу о духовных регуляторах политической жизни современного российского общества //Журнал политических исследований. 2017. Т. 1. №3. С. 136-148.
2. Бжезинский З. Великая шахматная доска. /Пер. с англ. О. Уральской. М.: АСТ. 2018. 384 с.
3. Володенков С.В. Массовая коммуникация и общественное сознание в условиях современных технологических трансформаций //Журнал политических исследований. 2018. Т.2. №3. С. 1-8.
4. Володенков С.В. Модели динамики политических процессов в условиях переходного периода //Вестник Московского университета. Серия 12: Политические науки. 1999. № 6. С. 36-47.
5. Жуков Д.С. Прерывистый эквилибриум: как самоорганизованная критичность в Сети влияет на политическую повестку дня //Журнал политических исследований. 2018. Т.2. №4. С. 18-40.
6. Ильиных А.В., Ярулин И.Ф. Электоральные предпочтения молодежи на выборах Президента Российской Федерации
//Журнал политических исследований. 2018. Т.2. №3. С. 21-32.
7. Курылев К.П., Мачавариани Г.Г. Развитие отношений между докризисной Украиной и странами Латинской Америки //Журнал политических исследований. 2017. Т.1. №3. С. 101-122.
8. Лебон Г. Психология народов и масс. /Пер. с фр. Э. Пименовой, А. Фридмана. М.: АСТ. 2018. 384 с.
9. Стивенс-Давидовиц С. Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все. Пер. с англ. Л.И. Степановой. М.: Эксмо. 2018. 384 с.
1G. Ын А., Су К. Теоретический минимум по Big Data. Все, что нужно знать о больших данных. /Пер. с англ. А.В. Тимохин. СПб.: Питер. 2G19. 2G8 с.
11. Calahorrano L., Seithe M. Analysing Party Preferences Using Google Trends //CESifo Working Paper. 2014. №4631. P. 1-25.
12. Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes //Psychological Methods. 2G16. Vol. 21. №4. P. 493-5G6.
Сведения об авторе: Федорченко Сергей Николаевич - доцент, кандидат политических наук, доцент кафедры политологии и права, заместитель декана факультета истории, политологии и права по научной работе и международному сотрудничеству Московского государственного областного университета (sn. fedorchenko@mgou. ru).
REFERENCES
1. Abramov A.V. K voprosu o duhovnyh reg-ulyatorah politicheskoj zhizni sovremennogo rossijskogo obshchestva //Zurnal politicheskih issledovanij. 2017. T. 1. №3. S. 136-148.
2. Bzhezinskij Z. Velikaya shahmatnaya dos-ka. /Per. s angl. O. Ural'skoj. M.: AST.2G18. 384 s.
3. Volodenkov S.V. Massovaya kommu-nikaciya i obshchestvennoe soznanie v usloviyah sovremennyh tekhnologicheskih transformacij //Zurnal politicheskih issledo-vanij. 2018. T.2. №3. S. 1-8.
4. Volodenkov S.V. Modeli dinamiki politicheskih processov v usloviyah perekhodnogo perioda //Vestnik Mos-
kovskogo universiteta. Seriya 12: Politiches-kie nauki. 1999. № 6. S. 36-47.
5. ZHukov D.S. Preryvistyj ehkvilibrium: kak samoorganizovannaya kritichnost' v Seti vliyaet na politicheskuyu povestku dnya //Zurnal politicheskih issledovanij. 2018. T.2. №4. S. 18-40.
6. Il'inyh A.V., Yarulin I.F. Elektoral'nye predpochteniya molodezhi na vyborah Pre-zidenta Rossijskoj Federacii //Zurnal politicheskih issledovanij. 2018. T.2. №3. S. 21-32.
7. Kurylev K.P., Machavariani G.G. Razvitie otnoshenij mezhdu dokrizisnoj Ukrainoj i stranami Latinskoj Ameriki //Zurnal politicheskih issledovanij. 2017. T.1. №3. S. 101-122.
8. Lebon G. Psihologiya narodov i mass. /Per. s fr. EH. Pimenovoj, A. Fridmana. M.: AST. 2018. 384 s.
9. Stivens-Davidovic S. Vse lgut. Poiskoviki, Big Data i Internet znayut o vas vse. Per. s angl. L.I. Stepanovoj. M.: Eksmo. 2018. 384 s.
10. Yn A., Su K. Teoreticheskij minimum po Big Data. Vse, chto nuzhno znat' o bol'shih dannyh. /Per. s angl. A.V. Timohin. SPb.: Piter. 2019. 208 s.
11. Calahorrano L., Seithe M. Analysing Party Preferences Using Google Trends //CESifo Working Paper. 2014. №4631. P. 1-25.
12. Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes //Psychological Methods. 2016. Vol. 21. №4. P. 493-506.
About the author: Fedorchenko Sergey Nikolaevich - Associate Professor, PhD in Political Sciences, Associate Professor of Political Science and law Moscow Region State University (sn.fedorchenko@mgou.ru).
