CC BY
80
КОНТЕКСТ
Н.А. РЯБЧЕНКО, А.А. ГНЕДАШ, О.П. МАЛЫШЕВА, В.В. КАТЕРМИНА*
УПРАВЛЕНИЕ ПОЛИТИЧЕСКИМ КОНТЕНТОМ В ОНЛАЙН-ПРОСТРАНСТВЕ СОВРЕМЕННЫХ ГОСУДАРСТВ: КАК TWITTER НЕ ПОЗВОЛИЛ Д. ТРАМПУ ВЫИГРАТЬ ПРЕЗИДЕНТСКИЕ ВЫБОРЫ
в 2020 г.?1
Аннотация. Сетевое общество пронизано процессами, порождаемыми в многочисленных горизонтальных структурах публичной сферы в онлайн-пространстве. Авторами было проведено эмпирическое исследование посредст-
* Рябченко Наталья Анатольевна, кандидат политических наук, доцент кафедры социальной работы, психологии и педагогики высшего образования, Кубанский государственный университет (Краснодар, Россия), e-mail: rrrnatali@mail.ru; Гнедаш Анна Александровна, кандидат политических наук, доцент кафедры государственной политики и государственного управления, Кубанский государственный университет (Краснодар, Россия), e-mail: anna_gnedash@inbox.ru; Малышева Ольга Петровна, кандидат филологических наук, доцент кафедры английской филологии, Кубанский государственный университет (Краснодар, Россия), e-mail: malisheva_83@mail.ru; Катермина Вероника Викторовна, доктор филологических наук, профессор кафедры английской филологии, Кубанский государственный университет (Краснодар, Россия), e-mail: katermina_v@mail.ru.
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ (Отделение гуманитарных и общественных наук) в рамках научного проекта № 20-012-00033 «Лингвистические модели социально-политической коммуникации в online-пространстве: дискурсивные поля, паттерны и гибридная методология анализа сетевых данных» (2020-2022).
© Рябченко Н.А., Гнедаш А. А.,
Малышева О.П., Катермина В.В., 2021 DOI: 10.31249/poln/2021.04.06
вом инструментария сетевого анализа и визуализации полученных данных в виде социальных графов для того, чтобы понять, почему Д. Трамп, используя стратегию политической коммуникации в Twitter, позволившую ему выиграть в 2016 г., проиграл президентскую гонку в 2020 г. Кто и каким образом трансформировал политический контент, создаваемый командой Д. Трампа; кто стал инфлюенсе-ром, разрушившим и изменившим дискурсивное поле, создаваемое в поддержку избрания Д. Трампа на второй срок? Эмпирическими данными (сплошная выборка сетевых данных составила 2 млн сообщений) для построения и анализа дискурсивных полей стали сообщения, публикуемые пользователями, сторонниками, противниками и командой Д. Трампа в социальной сети Twitter за период с 1 марта по 30 октября 2020 г. Проведенное исследование показало, что вторая предвыборная кампания Д. Трампа в 2020 г. также была основана на сетевом популизме, однако «негативный информационный фон» (пандемия COVID-19, движение Black Lives Matter / «Жизни черных важны») расщепил формируемые командой и сторонниками Д. Трампа дискурсивные поля, что в итоге привело к его блокировке в онлайн-пространстве и стало одной из причин проигрыша на выборах. Технологии первой предвыборной кампании Д. Трампа, приведшие его к посту президента США, фактически стали оружием в руках его оппонентов во второй предвыборной кампании.
Ключевые слова: политический контент; сетевой подход; онлайн-пространство; сетевые данные; Twitter; Д. Трамп; выборы в США; предвыборная кампания; проект Линкольна.
Для цитирования: Управление политическим контентом в онлайн-пространстве современных государств: как Twitter не позволил Д. Трампу выиграть президентские выборы в 2020 г. / Н.А. Рябченко, А.А. Гнедаш, О.П. Малышева, В.В. Катермина // Политическая наука. - 2021. - № 4. - С. 135-160. -DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.04.06
Введение, актуальность и постановка исследовательских вопросов
Исследование современных социально-политических явлений невозможно проводить без анализа процессов, протекающих онлайн, и без понимания степени взаимовлияния офлайн-пространства и онлайн-пространства. Предвыборная кампания Дональда Трампа на пост президента США в 2016 г. заставила аналитиков, политтехноло-гов, журналистов, политиков, гражданских активистов пересмотреть свое отношение к сетевым технологиям, развивающимся в онлайн-пространстве, и заново оценить уровень их влияния на социально-политические системы в мире [Smith, Hanley, 2018; Tracey, 2017]. В этот период Д. Трамп использовал Интернет (и особенно социальные сети Twitter и Facebook) в качестве основных коммуникативных
площадок с избирателями. В отличие от событий «арабской весны» и «революции зонтиков»1, именно онлайн-пространство в 2016 г. стало основным полем реализации политических практик, а не просто элементом (и каналом) коммуникации участников политических акций. Первая предвыборная кампания Д. Трампа показала, что возможно накапливать политический капитал в онлайн-пространстве и конвертировать его в офлайн-пространство (преимущество онлайн становится преимуществом офлайн).
Коммуникационная стратегия Д. Трампа на этапе предвыборной кампании в 2016 г. сводилась к игнорированию классических каналов коммуникации (например, телевидения) и использованию коммуникационных алгоритмов социальных сетей. Применение этих алгоритмов заключалось в том, что политик делал различные неординарные заявления на спорные темы, тем самым обеспечивая себе топовые позиции в поисковой выдаче новостных лент социальных сетей. Это позволило ему избежать прямого взаимодействия с представителями классической журналистики2 и сохранить за собой инициативу создания информационных поводов [Lacatus, 2020; Рябченко, Малышева, Гнедаш, 2019]. В сложившейся ситуации традиционным СМИ оставалось только реагировать на заявления политика без возможности задавать вопросы3. В 2016 г., по данным аналитического агентства Gallup, уровень доверия к прессе в США упал до критического минимума в 32%; также в своих исследованиях Gallup одной из причин падения доверия к традиционным СМИ называет предвыборную кампанию Д. Трампа в онлайн-пространстве4.
1 Hong Kong 'umbrella movement' marks first anniversary and vows to fight on // The Guardian. - 28.09.2015. - Mode of access: https://www.theguardian.com/ world2015/sep/28/hong-kong-umbreUa-movement-first-anniversary-democracy (accessed: 09.05.2021).
2 Did social media ruin election 2016? // NPR. - 8.11.2016. - Mode of access: https://www.npr.org/2016/11/08/500686320/did-social-media-ruin-election-2016 (accessed: 09.05.2021).
3 Here's how Facebook actually won Trump the presidency // Wired. -15.11.2016. - Mode of access: https://www.wired.com/2016/11/facebook-won-trump-election-not-just-fake-news/ (accessed: 09.05.2021).
4 Americans' trust in mass media sinks to new low // Gallup. - 14.09.2016. -Mode of access: https://news.gallup.com/poll/195542/americans-trust-mass-media-sinks-new-low.aspx (accessed: 09.05.2021).
Современная действительность, обусловившая появление новых дискурсивных стратегий, моделей и приемов оперирования языком, в том числе для манипулирования информацией с целью достижения прогнозируемых результатов, позволила выйти огромному количеству дискурсов, среди которых и политический, в онлайн-пространство. Технологические возможности интернет-пространства расширили возможности пользователей в плане создания многослойного / многопланового / многокомпонентного контента - мультимо-дального контента. Мультимодальный контент, или поликодовый текст, представляет собой комбинацию собственно текста и аудио, видео, эмодзи, фото, GIF. За счет усиленной образности прагматический потенциал влияния такого контента гораздо выше тестовой или аудиовизуальной информации, размещаемой в книгах или печатных СМИ, на радио или телевидении, взятых отдельно друг от друга, так как поликодовое сообщение может апеллировать к разнообразному опыту и ценностным установкам. В такой смысловой многослойно-сти заключается ценность мультимодального контента - каждый пользователь интерпретирует его в пределах заложенной концепто-сферы, однако согласно своему опыту и особенностям восприятия. Более того, одно и то же сообщение в социальных сетях (в отличие, например, от ТВ, радио и прессы) помимо заложенного смыслового концепта наделяется персонализированным механизмом доставки, что позволяет при наличии достаточно развитой системы управления контентом вести диалог в режиме реального времени с каждым пользователем Интернета так, словно это дружеская беседа единомышленников. В результате грамотно спланированной системы управления политическим контентом кандидату в президенты Д. Трампу удалось доставить контент каждому потенциальному избирателю практически персонально [Соловей, 2017; Enli, 2017]. При этом за счет мультимодальности контента и персонализированности его доставки каждый потенциальный избиратель получал тот контент, который он искал, и тот контент, который его интересовал. Продуцируемый контент был не только разноплановым по содержанию1 и зачастую носил откровенно популистский характер [Lacatus, 2020], но и оказывался по-разному эмоционально окрашен.
1 Donald Trump: How the media created the president // BBC News. -14.11.2016. - Mode of access: https://www.bbc.com/news/entertainment-arts-37952249 (accessed: 30.04.2021).
Сетевое общество пронизано процессами, порождаемыми в многочисленных горизонтальных структурах публичной сферы в онлайн-пространстве. Эти процессы приводят к трансформациям социально-политических систем, и являясь глобальными маркерами изменений, затрагивают абсолютно все сферы жизнедеятельности человека вне зависимости от географического местоположения и социального статуса. В связи с этим возникает несколько исследовательских вопросов: почему, используя уже доказавшую свою эффективность стратегию политической коммуникации с пользователями в социальных сетях, команда Д. Трампа потеряла контроль над создаваемым политическом контентом? Кто стал тем инфлюен-сером, чей контент разрушил и трансформировал асинхронное дискурсивное поле, формируемое командой Д. Трампа в социальной сети Twitter? Каким образом и за счет каких тактик произошло смещение мнений и настроений пользователей Twitter (как части сетевого электората) от поддержки в сторону порицания и критики действующего президента США и кандидата Д. Трампа в 2020 г.?
Теоретический обзор исследований онлайн-пространства, социальных сетей и политического дискурса
Основой научных исследований в области формирования и развития сетевых аспектов онлайн-пространства стали, прежде всего, социально-философские теории зарубежных специалистов: Д. Белла, М. Кастельса, Э. Тоффлера и др. Большинство авторов отмечают, что информационная сфера становится не просто локальным сегментом общественной жизни, а материей, пронизывающей все социально-политическое пространство, при этом информация становится важнейшим ресурсом власти и управления. Ведущий социолог М. Кастельс рассматривает развитие онлайн социальных сетей и публичной сферы в качестве основного потенциала трансформации социальных движений [Castells, Cardoso, 2005].
С появлением Интернета сетевые коммуникации стали объектом внимания исследователей по всему миру: Д. Граббер, Р. Девис, Р. Дейберт, С. Каннингэм, Д. Мервин, Б. Ньюмен, В. Нойман, А. Портер, О. Яррен в своих работах описывают различные аспекты сетевой коммуникации. Исследование и политоло-
гический анализ онлайн-пространства как поля публичной политики как в глобальных, так и в национальных контекстах являются формирующимся научным направлением, обладающим несомненным эвристическим и онтологическим потенциалом. С каждым годом все большее распространение получают исследования, связанные с анализом возможностей онлайн-пространства для развития публичной сферы [МШ2е1, 2009; Breiger, 2004; Рябченко, 2016].
К настоящему времени среди политологического сообщества (как зарубежных, так и российских исследователей) сложился устойчивый интерес к проблематике сетевых исследований в рамках взаимодействия бизнеса, образования и науки, общественных сетей в обществе знаний, сетевых структур в публичном управлении и публичной политике и т.д. [Управление публичной политикой ..., 2015; Сморгунов, 2001; Градосельская, 1999; Шерстобитов, 2013; Модели и практики управления политическим контентом., 2020]. Любой процесс в онлайн-пространстве потенциально может нести как конструктивную, так и деструктивную составляющую по отношению к общим тенденциям развития общества и его культурно-ценностным установкам [Соколов, Веревкин, 2012; Морозова, Мирошниченко, 2010; Гнедаш, Рябченко, 2014].
В первом приближении исследования политического контента связаны с лингвистическим поворотом в науке и теорией дискурса, в том числе политического дискурса. В широком понимании вся совокупность коммуникативных практик в политическом контексте представляет собой политический дискурс, и определение политического дискурса может охватывать вопросы власти, конфликта, контроля или доминирования [ЯуаЬеЬепко, Каегшта, Ма^Ьеуа, 2019]. Исследования дискурса (Р.Т. Лакофф, С. МакКоннелл-Джин, Р. Водак, П. Дж. Джи, Н. Ферклоу, М. Мейер) являются сравнительно давними, дискуссионными по своей природе и связаны с постмодернистским поворотом в науке. Среди многообразия интерпретаций и подходов к изучению дискурса нет ни одного единственно «верного», что обусловлено выбранными исследовательской концепцией и объектом, а также субъективной позицией исследователя. Многие исследователи [Карасик, 2018; Ворошилова, 2006; Региональный политический дискурс., 2019] полагают, что язык, общество, политическое мышление, политическое действие и языковая форма находятся в тесном единстве, тем самым признавая политический дискурс объектом междисци-
плинарных исследований. Изучением политического дискурса занимались политологи, психологи (А.А. Леонтьев, А.Р. Лурия), философы (Э. Тоффлер, М. Фуко), социологи (А.Г. Здравомыслов, С.Г. Кара-Мурза), экономисты, специалисты по теории коммуникации, лингвисты (А.Н. Баранов, А.В. Олянич, П. Экерт, Т.А. Харлей, С. МакКоннелл-Джин, Р.Дж. Уоттс). Интерес к исследованиям политического дискурса обусловлен как потребностями лингвистической и политологической теории, так и социальным заказом: отсутствием предсказывающих моделей и методов анализа политических текстов и текстов СМИ для мониторинга изменений в сфере общественного сознания, а также попытками освободить политическую коммуникацию от манипулятивных особенностей. Политический дискурс позволяет оказывать желательное влияние на аудиторию и достигать определенных политических целей [Политический контент социальных движений..., 2018].
Интерес к изучению политического дискурса привел к появлению нового направления в языкознании - политической лингвистики. Исследование политического текста представляет собой сложную, но интересную проблему, поскольку благодаря злободневности и изменчивости политической ситуации язык политики весьма динамичен [Рябченко, Малышева, 2020; Образы государств., 2008; van Dijk, 1997]. По мнению Е.И. Шейгал, политическая лингвистика носит междисциплинарный характер, поскольку в ней интегрируются достижения таких наук, как лингвистика текста, социолингвистика, стилистика, психология, риторика [Шейгал, 2000].
Политический дискурс является статусно-ориентированным (институциональным) видом коммуникации в том смысле, что, когда мы говорим или пишем, мы позиционируем себя как определенную личность в определенных обстоятельствах, вовлеченную в определенный вид деятельности. Он может быть обозначен как определенный вид институциональной коммуникации, осуществляемой в ситуации, ограниченной сферой политического, имеющий прагмалингвистические особенности, свой метаязык, вербальные и психологические механизмы воздействия и единые цели, доминирующей из которых является манипуляция сознанием масс, стратегически важных для лиц, осуществляющих направленное воздействие [Шестопал, 2007; Йоргенсен, Филлипс, 2004]. Поскольку контроль над политическим дискурсом является залогом контроля над обществом, манипуляция сознанием, осуществляе-
мая в рамках сферы политического, включается в область политического дискурса и является одним из его видов. Общественное предназначение политического дискурса как институционального (общественно ориентированного) вида коммуникации - оказание направленного суггестивного действия на аудиторию, манипуляция общественным мнением [Трахтенберг, 2006].
Горизонтальный характер взаимоотношений в информационном обществе и формирование сетевых коммуникаций, благодаря развитию социальных платформ Интернета, позволяют трансформировать пространство политического дискурса, видоизменяя его концептосферу, терминологию и формат взаимодействий участников дискурса в дискурсивном пространстве [Касаткин, Романенко, 2019]. Важно понимать, что учет особенностей функционирования «технологичного» политического дискурса является залогом успешного функционирования в социальной и политической сферах.
Современные работы зарубежных авторов посвящены исследованиям социальных сетей и анализу политического дискурса в контексте избирательных кампаний, в первую очередь на примере предвыборной кампании Д. Трампа в 2016 г. и 2020 г. и во вторую -лингводискурсивному анализу его эпатажно-шокирующих постов в Twitter в ходе его президентского срока [Abramowitz, 2018; Brabazon, Readhead, Chivaura, 2019; Hart, 2020]. Николь Эрнст и соавторы сравнивают популистские коммуникационные стратегии в Twitter и Facebook, используемые широким спектром левых, центральных и правых политических деятелей в шести западных демократиях. Они отмечают, что популизм проявляется в фрагментарном виде и в основном используется политическими субъектами (как правыми, так и левыми) чаще всего на платформе Facebook [Ernst et al., 2017]. Корпусные исследования политического дискурса на материалах предвыборных выступлений Хилла-ри Клинтон и Дональда Трампа в 2016 г. сквозь исследовательскую оптику сетевой лингвистики проводили О.О. Борискина и соавторы; в результате были выявлены риторические способы воздействия на электоральные группы [Борискина, Шилихина, 2017]. Популизм как дискурсивный нарратив предвыборных кампаний Д. Трампа и Б. Сандерса в 2016 г. исследует Эми Сконечны [Skonieczny, 2018]. Феномен «трампизма» и его влияние на внутреннюю и внешнюю политику США в цифровую эпоху подробно
исследован как зарубежными [Peterson, 2018], так и российскими авторами [Феномен Трампа, 2020; Сокольщик, 2021].
Новейшие методы сетевого анализа политических сообществ в социальных сетях применяют коллективы российских исследователей:
- О.В. Попова и соавторы для исследования идеологических профилей в русскоязычном сегменте интернет-пространства [Попова, Суслов, 2021];
- Е.В. Бродовская и коллеги для выявления дифференциации установок молодежи РФ («идеалисты», «прагматики» и «традиционалисты») в отношении к онлайн-формам политического и гражданского участия в зависимости от типа стратегии профессиональной адаптации [Гражданские и политические онлайн-практики..., 2019];
- Т.Б. Бадмацыренов и др. для изучения того, как участники онлайн-сообществ, принадлежащие к различным политическим идеологиям, формируют в своей интернет-среде устойчивые «эхо-камеры», жестко фильтруя получаемую информацию, замыкаясь и воспроизводя атрибуты только своей политической идеологии и не допуская посторонних [Бадмацыренов, Цыденов, Хандаров, 2021].
Представленные ниже результаты исследования продолжают описанные исследовательские традиции, развивают академическое знание о политическом дискурсе в онлайн-пространстве и его влиянии на поведение человека и групп людей в офлайн, а также отражают собственный вклад в теорию / знание об управлении политическим контентом в онлайн-пространстве современных стран.
Политический контент, асинхронные дискурсивные поля, лингвистические паттерны: теоретико-методологические основания исследования
В большинстве зарубежных исследований, посвященных сетевому анализу, делается упор на исследование либо самих социальных сетей как центров притяжения пользователей, либо на лидеров мнения в этих социальных сетях и, соответственно, исследование политического контента и процессов, продуцируемых ими, определяется выбором социальной сети и / или инфлю-енсера (лидера мнения). В представленном исследовании первичен
социально-политический контент и только потом - социальные сети и лидеры мнений, которые его продуцируют и распространяют. Такой подход позволил авторам исследования построить модель формирования политического контента и оценить потенциал его влияния на трансформацию социально-политических процессов как онлайн, так и офлайн. В частности, благодаря такому подходу авторский коллектив проанализировал и разработал модель социально-политической коммуникации в онлайн-пространстве, применяемой Д. Трампом в ходе предвыборной кампании в 2016 и 2020 гг., объясняющей успех первой предвыборной кампании и неудачу второй кампании. Модель социально-политической коммуникации в онлайн-пространстве основывалась на анализе политического контента как сетевых данных, генерируемых как самим Д. Трампом, так и его сторонниками и противниками, а также на анализе дискурсивных полей и лингвистических паттернов, продуцирующихся этим контентом. Под сетевыми данными мы понимаем: асинхронные, неструктурированные вербальные (текстовая информация, а также представленная в аудио- и видеоформате речь), и невербальные языковые данные (эмодзи, символы, графики, аудио / звуковой ряд и видео / картинка), которые могут быть организованы по сетевому принципу (и визуализированы в виде социального графа), жизненный цикл которых не контролируется создателем - источником данных; данные, подверженные трансформации и моделированию с конструктивной или деструктивной целью; данные, формирующие дискурсивные поля в онлайн-пространстве [Рябченко, Малышева, 2020].
Политический контент, функционируя в онлайн-пространстве в форме сетевых данных, образует асинхронные дискурсивные поля. Дискурсивное поле - непрерывная информационная среда, имеющая сетевую архитектонику, состоящая из дискретных сообщений, посредством которых взаимодействуют акторы социально-политической сферы. Асинхронность дискурсивного поля обусловлена возможностью извлечения и использования сетевых данных независимо от их хронологической принадлежности. Асинхронное дискурсивное поле включает в себя сеть асинхронных дискурсов1, вектор развития которых определяется социально-
1 Дискурс - комплексный конструкт и более широкое, по сравнению с другими, например «текст» или «нарратив», понятие. Для дискурса принципи-
политическими акторами (онлайн-пользователями), принимающими участие в дискурсе и прямо или опосредованно влияющими на его развитие [Исследование лингвистической модели..., 2020]. Степень влияния, которое оказывают участники онлайн-коммуникации (акторы интернет-дискурса), определяется их ролью - «лидер мнения», «сенсор», «реализатор», «читатель», «репу-тационный игрок». Лидеры мнения создают контент; сенсоры, основываясь на доверии, которое они оказывают пользователям, которых считают «лидерами мнения», тиражируют контент, модифицируя и дополняя его, что в конечном счете приводит к искажениям и дезинформации. Реализаторы являются распространителями дискурса, не привносящими личностные оценки. Обычное поведение таких пользователей - это репост. И таким образом, реализаторы вовлекают в определенное дискурсивное поле максимально возможное количество участников. Читатели - пассивные участники дискурса, «конечные потребители» информации, и при этом - основная масса всех участников дискурса и впоследствии социального действия в офлайн. В качестве репутационных игроков в онлайн - сетевых сообществах выступают представители бизнеса и власти. Чаще всего они входят в сетевое сообщество в тот момент, когда популярность сообщества достаточна высока1.
Характер взаимодействия дискурсов (пересечение, поглощение или слияние) задают вектор развития всего дискурсивного поля, детерминируя возможность пересечения, поглощения или слияния данного поля с другими полями. Дискурсы функционируют в рамках дискурсивного поля посредством определенных спланированных или хаотичных дискурсивных стратегий (позиционирования, кооперации и конфликта и тактик), раскрывающихся посредством реализации тактик (реагирования, апологизации, установления авторитета; интеграции, формирования эмоционального настроя;
альным является лингвистический и экстралингвистический контекст. Помимо заложенных смыслов и формы репрезентации (семантика, лексика, синтаксис), дискурс всегда предполагает ответную реакцию получателя (прагматика), т.е. некое взаимодействие с получателем (реципиентом) данного сообщения.
1 Подробнее о типах пользователей и авторской классификации см.: Рябчен-ко Н.А., ГнедашА.А. Типы пользователей онлайн - социальных сетей: теоретико-методологические основания для классификации // Всероссийская объединенная конференция «Интернет и современное общество». - 2014. - Режим доступа: http://ojs.itmo.ru/index.php/IMS/article/view/261/256 (дата посещения: 09.05.2021).
дискредитации и оппозиционирования) [Малышева, 2009]. Дискурсы порождают лингвистические паттерны социально-политического действия, обладающие высоким прагматическим потенциалом1, вектор реализации которого не зависит от интенций говорящего, так как в силу особенностей сетевых данных сообщение, как и направление дискурса, отправитель сообщения не подлежит контролю. Любой участник дискурса попадает под действие силового поля, что влияет на когнитивный аспект принятия решений - «дискурсивные поля оказывают мощное влияние на организацию потребления тех, кто в них оказался» [Ильин, 2007].
Лингвистический паттерн определяется авторами статьи как многомерный социально-когнитивный конструкт с высоким прагматическим потенциалом, способный вызывать социальное действие конструктивного или деструктивного потенциала; формирующийся в сознании индивида в результате потребления определенного триг-герного объекта, которым может являться индивидуальный визуальный, аудиальный, графический, языковой символ, образ или их совокупность, являющийся символьной репрезентацией определенного феномена или события. Дискурсивные поля накапливают в онлайн-пространстве потенциал социального действия. Случайный пользователь, находящийся под воздействием другого дискурсивного поля, потребляя определенный лингвистический паттерн, интерпретирует его в соответствии со своими фоновыми знаниями, концептуально-когнитивными фреймами, схемами и стратегиями принятия решений, может неверно истолковывать, что будет иметь непрогнозируемые деструктивные последствия. При этом сознание пользователя детерминировано силовым полем дискурсивного поля, под воздействием которого он находится. Так, например, в ходе первой предвыборной кампании Д. Трампа было создано дискурсивное поле «Пиццагейт» (Pizza Gate2) с целью дискредитировать кандидата от Демократичес-
1 Прагматический потенциал - способность текста вызывать определенную эмоциональную реакцию у реципиента и побуждать к действиям [Комиссаров, 1990].
2 Пиццагейт - теория заговора, согласно которой политическая элита США и, в частности, влиятельные сторонники Х. Клинтон, а также она сама, вовлечены в бизнес по сексуальной эксплуатации детей через пиццерию Comet Ping Pong. Подробные результаты кейс-стади «#alijuppé», «PizzaGate», «FalseRumourOnChildkidnappers» и др. примеров представлены в монографии [Политический контент социальных движений..., 2018].
кой партии Х. Клинтон. Все участники дискурсивного поля «Пицца-гейт», получая новый контент, якобы доказывающий связь Х. Клинтон с порочащей ее группой людей, принимали его как основание не голосовать за данного кандидата, поскольку контент не содержал откровенный призыв к активным действиям в защиту детей, а лишь помогал выделить кандидатуру Д. Трампа как кандидата с идеальной репутацией. Однако 28-летний Эдгар Мэддисон Уелч из Северной Каролины, будучи спонтанно включенным в данное дискурсивное поле, был настолько впечатлен фейкньюс, в основном распространяемыми движением All-Right, что открыл огонь в пиццерии Comet Ping Pong в попытке совершить правосудие и освободить удерживаемых там детей.
Дискурсивные поля в онлайн-пространстве, являющиеся асинхронными в силу асинхронного жизненного цикла сетевых данных, порождают лингвистические паттерны, содержащие определенный потенциал социального действия, реализация которого порождает конфликты / проблемы в социально-политической сфере [Политический контент социальных движений..., 2018].
Эмпирическое исследование политического контента в Twitter в период избирательной кампании 2020 г. в США
Наша исследовательская группа в период с 1 марта по 30 октября 2020 г. собрала и сформировала для последующего анализа 3 дата-сета сетевых данных, которые составили эмпирическую базу исследования. Мы выбрали три ключевые точки для анализа хода предвыборной кампании и описания коммуникативной модели социально-политической коммуникации в онлайн-пространстве, применяемой Д. Трампом, его сторонниками и противниками. Первая ключевая точка связана с распространением коронавирус-ной эпидемии в марте 2020 г. - дата-сет «Март 2020». Вторая точка связана с активностью движения Black Lives Matter в июле 2020 г. - дата-сет «Июль 2020». Третья контрольная точка связана с окончанием предвыборной кампании в октябре 2020 г. - дата-сет «Октябрь 2020». Все дата-сеты состоят из сетевых данных, полученных методом сплошной выгрузки сообщений, публикуемых пользователями социальной сети Twitter и содержащих ключевое слово «trump», через программный интерфейс приложения Twitter
(API Twitter) за соответствующие периоды - март, июль и октябрь 2020 г. Выборка сетевых данных составила 2 млн сообщений, представлена в виде cvs-файлов и в gexf-файлов (Graph Exchange XML Format - формат, позволяющий анализировать данные как социальный граф). Сетевые данные, входящие в полученную эмпирическую базу, содержат следующие массивы данных:
- сообщения, публикуемые пользователями указанных сетей;
- динамика ответов (ретвитов) на публикуемые сообщения;
- данные о пользователях, публикующих эти сообщения, с фиксацией их взаимодействия для анализа их активности как социального графа;
- используемые пользователями хештеги для маркирования и классификации информации в социальных сетях;
- часто употребляемые слова и словосочетания, с фиксацией их взаимодействия для анализа активности их употребления как социального графа с целью выявления доминирующих тематик в сетевом дискурсивном поле, составляющем основу модели политической коммуникации в отношении Д. Трампа.
Эти эмпирические данные позволили описать модель социально-политической коммуникации как многослойную динамическую сеть, функционирующую в нелинейном пространстве -Интернет. Каждый слой многослойной динамической сети (слой пользователей, слой сообщений, слой часто употребляемых слов, слой хештегов, слой эмодзи) является частью глобального или локального дискурсивного поля и способен сгенерировать новые дискурсивные поля и новые лингвистические паттерны.
На рис. 1 в виде социальных графов представлены результаты анализа слоя «Пользователи» модели социально-политической коммуникации, применяемой Д. Трампом, его сторонниками и противниками в ходе второй предвыборной кампании в трех контрольных точках.
Рис. 1.
Дискурсивное поле «Д. Трамп»: слой «Пользователи» - три контрольные точки
В ходе ведения предвыборной кампании слой «Пользователи» сильно изменялся, правая часть каждого из социальных графов, визуализирующих пользователей, включенных в дискурсивное поле «Д. Трамп», содержит пользователей, поддерживающих Д. Трампа. Левая часть каждого социального графа образована противниками Д. Трампа. В марте (рис. 1, часть А) безусловным лидером мнения1 в дискурсивном поле «Д. Трамп» является непосредственно сам Д. Трамп (аккаунт @геа1с1оп1с11гитр, pagerank=0,0272; аккаунт @)оеЬМеп pagerank=0,0042; аккаунт @рго)есШпсо1п pagerank=0,000128), однако в июле 2020 г. в этом дискурсивном поле появляется новый лидер -аккаунт @рго]есШпсо1п (аккаунт @rea1don1dtrump, pagerank=0,0478; аккаунт @)оеЫСеп pagerank=0,0048; аккаунт @project1inco1n pagerank=0,0361),
1 Лидеры мнения (инфлюенсеры) определялись нами через показатель Page Rank. Page Rank - это способ оценки степени «важности» узла социальной сети или страницы в сети Интернет.
принадлежащий американскому комитету политических действий «Проект Линкольна» (The Lincoln Project)1.
«Проект Линкольна» был создан в 2019 г. бывшими представителями Республиканской партии США, основная цель работы комитета в 2020 г. состояла в предотвращении переизбрания Д. Трампа. Описывая миссию проекта в своем аккаунте на платформе YouTube, представители «Проекта Линкольна» выделяют две цели: победа над Д. Трампом у урн голосования и борьба с «трампизмом», которая продолжается до сих пор. В апреле 2020 г. комитет заявил о своей поддержке кандидата Д. Байдена в президенты США от Демократической партии2. Деятельность «Проекта Линкольна» основывалась на создании и распространении вирусного политического контента. Необходимо отметить, что при распространении создаваемого ими политического контента особо подчеркивался тот факт, что политический контент «Проекта Линкольна» не санкционируется никаким кандидатом или комитетом кандидатов. Этим дисклеймером заканчиваются все видеоролики, размещаемые «Проектом Линкольна» в онлайн-пространстве3.
При относительно небольшом количестве подписчиков в социальных сетях (Facebook - 1,1 млн, Twitter - 2,7 млн, YouTube -755 тыс., Instagram - 1 млн) грамотно спланированная информационная кампания (создать «инфлюенсер -контент», который бы работал против переизбрания Д. Трампа) привела к тому, что политический капитал, накопленный проектом в онлайн-пространстве, был конвертирован в политический капитал одного из кандидатов в президенты США - Д. Байдена. Подтверждение этого мы видим на рис. 1 (аккаунт @realdonldtrump, pagerank=0,0120; аккаунт @joebiden pagerank=0,0332; аккаунт @projectlincoln pagerank=0,0028). «Проект Линкольна», и в первую очередь создаваемый им политический контент после публикации серии видео в мае - июле 2021 г. о Д. Трампе, стал одним из инфлюенсеров дискурсивного поля «Д. Трамп» в июле 2021 г. (рис. 1, часть B). По сути, «Проект
1 The Lincoln Project. - Mode of access: https://lincolnproject.us (accessed: 24.03.2021).
2 Biden vs. Trump: General election battle is now set // AP News. - 9.04.2020. -Mode of access: https://apnews.com/article/ff4d5bcb568fD2e76af1a8945167c8b5 (accessed: 24.03.2021).
3 The Lincoln Project. - Mode of access: https://www.youtube.com/ channel/UCpYCxV51bykhMY-wSUozQRg (accessed: 09.05.2021).
Линкольна» повторил технологию, примененную Д. Трампом в отношении Х. Клинтон в 2016 г., запустившую информационную кампанию Р122аОа1е [Рябченко, Малышева, 2020].
В ноябре мы видим (рис. 1, часть С) в дискурсивном поле «Д. Трамп» в качестве основного инфлюенсера не Д. Трампа (как это было все время начиная с 2016 г.), а Д. Байдена. Как произошел процесс передачи политического потенциала? С точки зрения сетевого анализа Д. Трамп является достаточно крупным хабом1 онлайн-пространства как поля политических коммуникаций, функционирующего как глобальная многослойная сеть и моделируемого как глобальный социальный граф. Вирусный контент, создаваемый «Проектом Линкольна», является сетевыми данными и сформирован по требованиям и под специфику популярных социальных сетей. Поскольку хабы онлайн-пространства формируются не только тем контентом, который они создают, но и контентом, который создают союзники и противники хабов, это может разрушать и трансформировать дискурсивные поля хабов и в конечном счете привести хаб (крупный / главенствующий узел сети) к потере статуса хаба.
Это и произошло с дискурсивным полем «Д. Трамп». Как мы видим на рис. 1, в марте 2020 г. дискурсивное поле было поляризованным относительно центрального хаба, представленного акка-унтом Д. Трампа - @геаЫопаЫ1гитр; в правой части находятся пользователи - сторонники Д. Трампа; в левой части - пользователи - противники Д. Трампа.
В июле 2020 г. правая часть постепенно начинает размываться (Д. Трамп теряет фокус внимания пользователей), поскольку в левой части появляется новый хаб, продуцирующий большое количество вирусного контента против Д. Трампа и переключающий на себя фокус внимания пользователей.
В октябре 2020 г. часть дискурсивного поля с пользователями, поддерживающими Д. Трампа, полностью размыта (рис. 1, часть С). Однако необходимо отметить, что в дискурсивном поле «Д. Трамп», как в марте, так и в октябре, мы можем наблюдать
1 Хаб - термин, относящийся к теории сложных сетей, описывающих функционирование социального мира. Хаб - пользователь, аккаунт, сообщение, узел в сложной сети, имеющий максимальное количество связей, поэтому другие элементы (узлы) сложной сети предпочитают соединяться с ним (устанавливать связь).
отчетливые, устойчивые скопления пользователей, находящиеся в непосредственный близости к аккаунту Д. Трампа и входящие в его эго-сеть (получена путем применения фильтра Ego Network; имеет коэффициент связанности 1) (рис. 2). Наличие этих скоплений доказывает существование феномена «трампизм» - политическое движение, основанное на политической идеологии, социальных эмоциях, наборе механизмов для приобретения и удержания власти, инициированное Д. Трампом.
Рис. 2.
Эго-сеть Д. Трампа в октябре 2020 г.
Эти скопления - аккаунты людей, являющихся фанатичными последователями Д. Трампа; именно они в январе 2021 г. брали штурмом Капитолий после заявлений Д. Трампа о фальсификации выборов1. В результате этих противоправных действий пять человек погибли, среди них один полицейский из охраны Капитолия,
1 US Capitol secured, 4 dead after rioters stormed the halls of Congress to block Biden's win // CNN. - 7.01.2021. - Mode of access: https://edition.cnn.com/2021/ 01/06/politics/us-capitol-lockdown/index.html (accessed: 24.03.2021).
десятки получили тяжелые ранения1. После захвата Капитолия 7 января 2021 г. Twitter заблокировал личный аккаунт Д. Трампа на 12 часов, потребовав удалить три твита, нарушающих политику компании; однако после отказа выполнить требования социальной сети аккаунт Д. Трампа был заблокирован бессрочно (в момент блокировки на страницу были подписаны 88 млн пользователей). Нужно отметить, что после блокировки личного аккаунта Д. Трамп воспользовался официальным аккаунтом президента США в Twitter для продолжения ведения информационной кампании; официальный аккаунт не был заблокирован, но опубликованные сообщения были удалены. После 20 января 2021 г. владельцем данного аккаунта стал новый президент США - Д. Байден.
Выводы
Исследование предвыборной кампании Д. Трампа 2016 г. показало, что результат коммуникативных стратегий, направленных на достижение превосходства в онлайн-пространстве посредством продвижения в социальных медиа, может в большинстве случаев конвертироваться в политическое превосходство в ойИпе-пространстве2 [Рябченко, Малышева, Гнедаш, 2019]. Коммуникативная стратегия первой предвыборной кампании базировалась на создании бинарных дискурсивных полей, основанных на манипулировании политическим контентом, посвященным обсуждению темы сравнения «коррумпированной и извращенной элиты Вашингтона» и «честного и благородного американского народа». Формирование подобных дискурсивных полей в онлайн-пространстве позволило Д. Трампу сформировать прямую связь с избирателями в обход всех информационных посредников (другие политики, СМИ) в первом избирательном цикле. Это сформировало у электората мнение о Д. Трампе как о человеке способном «сделать Америку
1 Capitol Police say cop, reportedly hit with fire extinguisher during Hill mob, dies of his injuries // Chicago Tribune. - 8.07.2021. - Mode of access: https://www.chicagotribune.com/nation-world/ct-nw-capitol-poHce-officer-dies-20210108-f5sy2jrnj5d7jibygzcgiamtny-story.html (accessed: 24.03.2021).
2 Результаты исследования предвыборной кампании Д. Трампа в 2016 г. подробно описаны в указанной работе, для выводов по современному исследованию мы опираемся на один из результатов нашего предыдущего исследования.
великой снова» («MAGE / Make America Great Again») и помогло ему стать президентом. Вторая предвыборная кампания Д. Трампа в 2020 г. также была основана на сетевом популизме, однако «негативный информационный фон» (пандемия COVID-19, движение Black Lives Matter / «Жизни черных важны») расщепил формируемые им дискурсивные поля, что в итоге привело к его блокировке в онлайн-пространстве и проигрышу на выборах. Технологии первой предвыборной кампании Д. Трампа, приведшие его к посту президента США, фактически стали оружием в руках его оппонентов во второй предвыборной кампании. Существенная доля вирусного политического контента, созданного «Проектом Линкольна», базировалась на обезличивании противоречий в высказываниях Д. Трампа и нивелировании результатов применения стратегии «Информационного дисбаланса», с успехом применяемой в первой предвыборной кампании.
Данные кейсы показывают, что идеи и практики сетевого популизма достаточно эффективны для мобилизации «ядерного» электората. Однако в условиях цифровизации избирательных циклов и формирования нового цифрового поколения избирателей их использование приводит к тому, что контент, который накапливается в онлайн-пространстве, может стать оружием политической борьбы и обратиться против своего создателя. Сетевой популизм рождает прецедентный контент, который перестает принадлежать создателю и наделяется новыми интерпретациями, претерпевая трансформации в дискурсивных полях.
Онлайн-пространство способно не только стать полем реализации задач предвыборных кампаний, но и перевести предик-тивную аналитику политических процессов на новый уровень при условии использования технологии Data Science (межотраслевая сфера и научная парадигма о жизненном цикле Больших данных, представленных и обработанных в цифровой форме) и c учетом предложенной теории асинхронных дискурсивных полей, на что и будут направлены дальнейшие исследования коллектива авторов.
N.A. Ryabchenko, A.A. Gnedash, O.P. Malysheva, V.V. Katermina* Managing political content in the online space of modern states: how twitter prevented D. Trump from winning the 2020 presidential election?1
Abstract. The networked society is permeated with processes generated within numerous horizontal structures of the public sphere in the online space. An empirical study based on network analysis and graph visualization methodology allowed us to understand why D. Trump, using the same political communication strategy on Twitter that allowed him to win in 2015, lost the 2020 US Presidential Election. Who and how transformed the political content created by D. Trump's team; who became the influencer that changed and destroyed the discourse field originally created to support D. Trump in the second term campaign? The empirical data (a continuous sample of network data amounted to 2 million messages), which we used to constructs and analyze the discourse fields, comprises the messages published by ordinary users, supporters, opponents and D. Trump's team on Twitter within the period from March 1, 2020 to October 30, 2020. The study showed that D. Trump's second election campaign in 2020 was also based on network populism. However, the "negative information background" (Covid-19, Black Lives Matter) split the discursive fields he formed, which eventually resulted in ban from online platforms and election defeat. The technologies D. Trump used in his first election campaign, and which led him to the US presidency, actually became a potent weapon in the hands of his opponents in the second election campaign.
Keywords: political content; network approach; online space; networked data; Twitter; D. Trump; US presidential election; election campaign; the Lincoln Project.
For citation: Ryabchenko N.A., Gnedash A.A., Malysheva O.P., Katermina V.V. Managing political content in the online space of modern states: how twitter prevented D. Trump from winning the 2020 presidential election? Political science (RU). 2021, N 4, P. 135-160. DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.04.06
* Ryabchenko Natalia, Kuban State University (Krasnodar, Russia), e-mail: rrrnatali@mail.ru; Gnedash Anna, Kuban State University (Krasnodar, Russia), email: anna_gnedash@inbox.ru; Malysheva Olga, Kuban State University (Krasnodar, Russia), e-mail: malisheva_83@mail.ru; Katermina Veronika, Kuban State University (Krasnodar, Russia), e-mail: katermina_v@mail.ru
1 The research is financially supported by The Russian Foundation for Basic Research (Department of Humanitarian and Social Science), the research project no. 20-012-00033 entitled "Linguistic models of sociopolitical communication in online space: discursive fields, patterns and hybrid methodology of network data analysis" (2020-2022).
References
Abramowitz A. The great alignment race, party transformation, and the rise of Donald Trump. New Haven ; London : Yale university press, 2018, 216 p.
Badmatsyrenov T.B., Tsydenov A.B., Khandarov F.V. "Third space", "echo-cameras" and online-communities: reproduction of political ideologies in social media. Political science (RU). 2021, N 1, P. 183-204. DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.01.08 (In Russ.)
Brabazon T., Readhead S., Chivaura R. Trump studies: An intellectual guide to why citizens vote against their interests. Bingley, UK : Emerald publishing limited, 2019, 224 p.
Breiger R.L. Analysis of social networks. In: Hardy M., Bryman A. (eds). Handbook of data analysis. London : Sage, 2004, P. 505-526.
Brodovskaya Ye.V., Dombrovskaya A. Yu., Pyrma R.V., Azarov A.A. Civil and political online practices in the evaluations of Russian youth (2018). Political science (RU). 2019, N 2, P. 180-197. DOI: https://doi.org/10.31249/poln/2019.02.09 (In Russ.)
Boriskina O.O., Shilikhina K.M. Corpus methods in the political discussion in linguistics. Political Science (RU). 2017, N 2, P. 30-24. (In Russ.)
Castells M., Cardoso G. The network society: from knowledge to policy. Washington, DC : Johns Hopkins center for transatlantic relations, 2005, 434 p.
Enli G. Twitter as arena for the authentic outsider: exploring the social media campaigns of Trump and Clinton in the 2016 US presidential election. European journal of communication. 2017, Vol. 32, N 1, P. 50-61. DOI: https://doi.org/10.1177/0267323116682802
Ernst N., Engesser S., Büchel F., Blassnig S., Esser F. Extreme parties and populism: an analysis of Facebook and Twitter across six countries. Information, communication & Society. 2017, N 20 (9), P. 1347-1364.
Hart R. Trump and us. What He says and why people listen. Cambridge : Cambridge university press, 2020, 280 p.
Gnedash A.A., Ryabchenko N.A. Constructive and destructive socio-political practices in the online space of modern Russia: «fails», «cases», «mechanics». Human. Community. Management. 2014, N 2, P. 40-54. (In Russ.)
Gradoselskaya G.V. Social networks: sharing of private transfers. Sociological journal. 1999, N 1-2. (In Russ.)
Ilyin V. Consumption as a discourse. Journal of sociology and social anthropology. 2007, Vol. X, Special issue, P. 3-26. (In Russ.)
Jergensen M.V., Phillips L.J. Discourse analysis as theory and method. Kharkov : Humanitarian center, 2004, 352 p. (In Russ.)
Karasik V.I. Creatives in network discourse. Bulletin of the MSRU. Series: Linguistics. 2018, N 5, P. 29-44. DOI: http://dx.doi.org/10.18384/2310-712X-2018-5-29-44 (In Russ.)
Kasatkin P.I., Romanenko A.V. The rhetoric of the political leaders of Russia and the U.S.: a comparative analysis. Polis. Political studies. 2019, N 5, P. 167-180. DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2019.05.12 (In Russ.)
Katermina V.V., Ryabchenko N.A., Lipiridi S. Kh., Gnedash A.A., Malysheva O.P. The study of linguistic model of political communications on Twitter about US President D. Trump in March-June 2020. Political linguistics. 2020, N 5 (83), P. 87107. DOI: https://doi.org/10.26170/pl20-05-09 (In Russ.)
Komissarov V.N. Translation theory (Linguistic aspects). Moscow : Higher school, 1990, 253 р. (In Russ.)
Kuznetsov A.V. (ed.). The Trump phenomenon. Moscow : INION RAN, 2020, 642 p. DOI: https://doi.org/10.31249/phtr/2020.00.00 (In Russ.)
Lacatus C. Populism and President Trump's approach to foreign policy: an analysis of tweets and rally speeches Politics. Politics. 2020, Vol. 41, N 1, P. 31-47. DOI: http://www.doi.org/10.1177/0263395720935380
Malysheva O.P. Communication strategies and tactics in public speeches (based on speeches of American and British political leaders). Izvestia of the Russian State Pedagogical University named by A.I. Herzen. 2009, N 96, P. 206-209. (In Russ.)
Morozova E.V., Miroshnichenko I.V. Network societies in emergency situations: types of actor behavior. Human. Community. Management. 2010, N 4, P. 16-24. (In Russ.)
Mützel S. Networks as culturally constituted processes: a comparison of relational sociology and actor-network theory. Current sociology. 2009, Vol. 57, N 6, P. 871-887. DOI: https://doi.org/10.1177/0011392109342223
Peterson J. Present at the destruction? The liberal order in the Trump era. The international spectator. 2018, Vol. 53, N 1, P. 28-44. DOI: https://doi.org/10.1080/ 03932729.2018.1421295
Popova O.V., Suslov S.I. Network analysis of political internet communities: from formalized to «unobserved» groups. Political science (RU). 2021, N 1, P. 160-182. DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.01.07 (In Russ.)
Ryabchenko N.A. Toponymy of network landscape on the online space. Human. Community. Management. 2016, Vol. 17, N 4, P. 98-115. (In Russ.)
Ryabchenko N.A, Katermina V.V., Gnedash A.A., Malysheva O.P. Political content of social movements in the online space of modern states: analytical methodology and research practice. South-Russian journal of social sciences. 2018, N 3, P. 139-162. DOI: https://doi.org/10.31429/26190567-19-3-139-162 (In Russ.)
Ryabchenko N.A, Malysheva O.P. Characteristics of modern political communication in the online space. Questions of cognitive linguistics. 2020, N 3, P. 101-113. (In Russ.)
Ryabchenko N.A., Katermina V.V., Gnedash A.A. (eds). The models and practices of political content management in modern states' online space in the "the Post-Truth" Era: monograph. Moscow : FLINTA, 2020, 340 p. (In Russ.)
Ryabchenko N.A., Katermina V.V., Gnedash A.A., Wolfovich B.G. Regional political discourse: theoretical model, research methodology, practices of political content management in the online space of RF subjects. Political linguistics. 2019, N 5 (77), P. 114-131. DOI: https://doi.org/10.26170/pl19-05-12 (In Russ.)
Ryabchenko N.A., Katermina V.V., Malysheva O.P. Political content management: new linguistic units and social practices. Church, communication and culture: scientific journal. 2019, Vol. 4, N 3, P. 305-322. DOI: https://doi.org/10.1080/23753234.2019.1664916
Ryabchenko N.A., Malysheva O.P., Gnedash A.A. Presidential campaign in post-truth era: innovative digital technologies of political content management in social networks politics. Polis. Political studies. 2019, N 2, P. 92-106. DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2019.02.07 (In Russ.)
Sheigal E.I. Semiotics of political discourse. Volgograd : Peremena, 2000, 368 p. (In Russ.)
Sherstobitov A.S. «Network publicity» as a new factor of political mobilization in modern Russia: an instance of network analysis. Bulletin of SPBU. Series 6. 2013, N 3, P. 99-105. (In Russ.) Shestopal E.B. (ed.). Images of states, nations and leaders. Moscow : Aspect press,
2008, 288 p. (In Russ.) Shestopal E.B. Political psychology. Moscow : Aspect press, 2007, 432 p. (In Russ.) Skonieczny A. Emotions and political narratives: populism, Trump and trade. Politics and
governance. 2018, Vol. 6, N 4, P. 62-72. DOI: http://dx.doi.org/10.17645/pag.v6i4.1574 Smith D.N., Hanley E. The anger games: who voted for Donald Trump in the 2016 election, and why? Critical sociology. 2018, Vol. 44, N 2, P. 195-212. DOI: https://doi.org/10.1177/0896920517740615 Smorgunov L.V. (ed.). Governance of public policy: collective monograph. Moscow :
Aspect press, 2015, 320 p. (In Russ.) Smorgunov L.V. The network approach to policy making and governance. Polis. Political studies. 2001, N 3, P. 103-113. (In Russ.) Sokolov A.V., Verevkin A.I. Protests in the subjects of Russian Federation: exemplified
by Kaliningrad region. Sociology of power. 2012, N 2, P. 145-151. (In Russ.) Sokolshchik L.M. American conservatism and the callenge of contemporary populism: theoretical and ideological aspects. Polis. Political studies. 2021, N 1, P. 78-93. DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2021.01.06 (In Russ.) Solovey V.D. Digital mythology and Donald Trump electoral campaign. Polis. Political
studies. 2017, N 5, P. 122-132. DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2017.05.09 (In Russ.) Trahtenberg A.D. Discourse analysis of the mass media as an ideological instrument.
Bulletin of RUDN University. Political studies series. 2006, N 8, P. 85-94. (In Russ.) Tracey S. Trust, Trump, and the turnout: a marketers point of view. American behavioral scientist. 2017, Vol. 61, N 5, P. 526-532. DOI: https://doi.org/10.1177/0002764217701218 van Dijk T.A. Discourse as structure and process. London : SAGE, 1997, 356 p. Voroshilova M.B. Creolized text: aspects of study. Political linguistics. 2006, N 20, P. 180-189. (In Russ.)
Литература на русском языке
Бадмацыренов Т.Б., Цыденов А.Б., Хандаров Ф.В. «Третье пространство», «эхо-камеры» и онлайн-сообщества: воспроизводство политических идеологий в социальных сетях // Политическая наука. - 2021. - № 1. - С. 183-204. - DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.01.08
Борискина О.О., Шилихина К.М. Корпусные исследования политического дискурса в лингвистике // Политическая наука. - 2017. - № 2. - С. 30-24.
Ворошилова М.Б. Креолизованный текст: аспекты изучения // Политическая лингвистика. - 2006. - № 20. - С. 180-189.
Гнедаш А.А., Рябченко Н.А. Конструктивные и деструктивные социально-политические практики в online-пространстве современной России: «фейлы», «кейсы», «механики» // Человек. Сообщество. Управление. - 2014. - № 2. -С. 40-54.
Градосельская Г.В. Социальные сети: обмен частными трансфертами // Социологический журнал. - 1999. - № 1-2.
Гражданские и политические онлайн-практики в оценках российской молодежи (2018) / Е.В. Бродовская, А.Ю. Домбровская, Р.В. Пырма, A.A. Азаров // Политическая наука. -2019. - № 2. - С. 180-197. - DOI: https://doi.org/10.31249/poln/2019.02.09
Ильин В. Потребление как дискурс // Журнал социологии и социальной антропологии. - 2007. - Том X, Специальный выпуск. - С. 3-26.
Исследование лингвистической модели политических коммуникаций в социальной сети Twitter в отношении президента США Д. Трампа в марте - июне 2020 г. /
B.В. Катермина, Н.А. Рябченко, СХ. Липириди, А.А. Гнедаш, О.П. Малышева // Политическая лингвистика. - 2020. - № 5 (83). - С. 87-107. - DOI:
^ https://doi.org/10.26170/pl20-05-09
Йоргенсен М.В., Филлипс Л.Дж. Дискурс-анализ. Теория и метод. - Харьков : Гуманитарный Центр, 2004. - 352 с.
Карасик В.И. Креативы в сетевом дискурсе // Вестник Московского государственного областного университета. Сер. Лингвистика. - 2018. - № 5. - С. 29-44. -DOI: http://dx.doi.org/10.18384/2310-712X-2018-5-29-44
Касаткин П.И., Романенко А.В. Риторика политических лидеров России и США: сравнительный анализ // Полис. Политические исследования. - 2019. - № 5. -
C. 167-180. - DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2019.05.12
Комиссаров В.Н. Теория перевода (Лингвистические аспекты). - М. : Высшая школа, 1990. - 253 с.
Малышева О.П. Коммуникативные стратегии и тактики в публичных выступлениях (на материале речей американских и британских политических лидеров) // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. - 2009. - № 96. - С. 206-209.
Модели и практики управления политическим контентом в online-пространстве современных государств в эпоху постправды: монография / Н.А. Рябченко, В.В. Катермина, А.А. Гнедаш, О.П. Малышева. - М. : ФЛИНТА, 2020. - 340 с.
Морозова Е.В., Мирошниченко И.В. Сетевые сообщества в условиях чрезвычайных ситуаций: типы поведения акторов // Человек. Сообщество. Управление. -2010. - № 4. - С. 16-24.
Образы государств, наций и лидеров / под ред. Е.Б. Шестопал. - М. : Издательство «Аспект Пресс», 2008. - 288 с.
Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика / Н.А. Рябченко, В.В. Катермина, А.А. Гнедаш, О.П. Малышева // Южнороссийский журнал социальных наук. - 2018. - № 3. - С. 139-162. - DOI: https://doi.org/10.31429/26190567-19-3-139-162
Попова О.В., Суслов С.И. Сетевой анализ политических интернет-сообществ: от формализованных к «ненаблюдаемым» группам // Политическая наука. - 2021. -№ 1. - С. 160-182. - DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.01.07
Региональный политический дискурс: теоретическая модель, методология исследования и практики управления политическим контентом в online-пространстве субъектов РФ / Н.А. Рябченко, В.В. Катермина, А.А. Гнедаш, Б.Г. Вульфович //
Политическая лингвистика. - 2019. - № 5 (77). - С. 114-131. - DOI: https://doi.org/10.26170/pl19-05-12 Рябченко Н.А., Малышева О.П., Гнедаш А.А. Управление политическим контентом в социальных сетях в период предвыборной кампании в эпоху постправды // Полис. Политические исследования. - 2019. - № 2. - С. 92-106. - DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2019.02.07 Рябченко Н.А. Топонимика сетевого ландшафта online-пространства // Человек.
Сообщество. Управление. - 2016. - Т. 17, № 4. - С. 98-115. Рябченко Н.А., Малышева О.П. Характеристики современной политической коммуникации в online-пространстве // Вопросы когнитивной лингвистики. - 2020. -№ 2. - С. 101-113.
Сморгунов Л.В. Сетевой подход к политике и управлению // Полис. Политические
исследования. - 2001. - № 3. - С. 103-112. Соколов А.В., Веревкин А.И. Протестные выступления в субъектах Российской Федерации: пример Калининградской области // Социология власти. - 2012. -№ 2. - С. 145-151.
Сокольщик Л.М. Американский консерватизм и вызов популизма: теоретический и идеологический аспекты // Полис. Политические исследования. - 2021. - № 1. -С. 78-93. - DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2021.01.06 Соловей В.Д. Цифровая мифология и избирательная кампания Дональда Трампа // Полис. Политические исследования. - 2017. - № 5. - С. 122-132. - DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2017.05.09 Трахтенберг А.Д. Дискурсивный анализ массовой коммуникации как идеологический инструмент // Вестник РУДН. Сер. Политология. - 2006. - № 8. - С. 85-94. Управление публичной политикой: коллективная монография / под ред.
Л.В. Сморгунова. - М. : Издательство «Аспект Пресс», 2015. - 320 с. Феномен Трампа / под ред. А.В. Кузнецова. - М. : РАН. ИНИОН, 2020. - 642 с. -
DOI: https://doi.org/10.31249/phtr/2020.00.00 Шейгал Е.И. Семиотика политического дискурса. - Волгоград : Перемена, 2000. -368 с.
ШерстобитовА.С. «Сетевая публичность» как новый фактор политической мобилизации в современной России: попытка сетевого анализа // Вестник СПбГУ. Сер. 6. - 2013. - № 3. - С. 99-105. Шестопал Е.Б. Политическая психология. - М. : Издательство «Аспект Пресс», 2007. - 432 с.
