Влияние парламентских выборов в России на мобилизацию сторонников непарламентской оппозиции Текст научной статьи по специальности «Политологические науки»

УДК 328.123:342.8(47+57)

Щекотин

Евгений Викторович,

кандидат философских наук, младший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, Россия, 634050, г. Томск, ул. Ленина, 36. Е-mail: [email protected]

Гойко

Вячеслав Леонидович,

младший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, Россия, 634050, г. Томск, ул. Ленина, 36. Е-mail: [email protected]

Барышев

Алексей Андреевич,

кандидат экономических наук, младший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, Россия, 634050, г. Томск, ул. Ленина, 36. Е-mail: [email protected]

Кашпур

Виталий Викторович,

кандидат социологических

наук, заведующий кафедрой

социологии Томского

государственного

университета,

634050, г. Томск,

ул. Ленина, 36,

Е-mail: [email protected]

ВЛИЯНИЕ ПАРЛАМЕНТСКИХ ВЫБОРОВ В РОССИИ НА МОБИЛИЗАЦИЮ СТОРОННИКОВ НЕПАРЛАМЕНТСКОЙ ОППОЗИЦИИ INFLUENCE OF PARLIAMENTARY ELECTIONS IN RUSSIA ON MOBILIZATION OF SUPPORTERS OF NON-PARLIAMENTARY OPPOSITION

Е.В. Щекотин, В.Л. Гойко, А.А. Барышев, В.В. Кашпур E.V. Shchekotin, V.L. Goyko, A.A. Baryshev, V.V. Kashpur

Томский государственный университет, Россия Tomsk State University, 634050, Russia Е-mail: [email protected]

Цель статьи: анализ связи между выборами в Государственную думу России в сентябре 2016 г. и активностью в социальных сетях сторонников двух непарламентских оппозиционных групп - правых радикалов и сторонников оппозиционного лидера А. Навального. Методы исследования. Были рассчитаны Индексы онлайн-активности правых радикалов и сторонников А. Навального, затем с применением методов корреляционного анализа были рассчитаны взаимосвязи между Индексами и результатами голосования за политические партии на выборах в Государственную думу. Результаты. Индексы онлайн-активности правых радикалов и сторонников А. Навального имеют наибольшее значение в Москве и Санкт-Петербурге. Онлайн-активность правых радикалов после выборов в Государственную думу в целом практически не снижается, в то время как онлайн-активность в сообществах сторонников А. Навального значительно снизилась (на 24 %). Существует сильная связь между онлайн-активностью в сообществах непарламентской оппозиции перед выборами и электоральными результатами отдельных политических партий, которые составляют конкуренцию «парламентским» партиям, формирующим структуру политического поля в России.

Ключевые слова: парламентские выборы, правые радикалы, A. Навальный, непарламентская оппозиция, Индекс онлайн-активности, социальные сети, анализ естественного языка.

This aim of the research is to introduce the results of a study devoted to the investigation of relation between the Russian State Duma elections in September 2016 and the network activity of the supporters of two non-parliamentary opposition groups: right-wing radicals and the group of the opposition leader, Alexei Navalny, supporters. Methods. The Online Activity Index has been calculated for both groups. Then, the dependence between the Indexes and the results of voting for political parties in the State Duma elections were calculated by the methods of correlation analysis. Results. The Online Activity Index of both groups has the highest value in such cities as Moscow and Saint Petersburg. In general the activity of right-wing radicals after the elections remains almost the same, while the activity in the group of A. Navalny supporters decreased significantly (by 24 %). There is a strong linkage between online activity in non-parliamentary opposition communities before the elections and the electoral results of individual political parties that compete with the so-called parliamentary parties that form the structure of the political field in Russia.

Key words: parliamentary elections, right-wing radicals, A. Navalny, non-parliamentary opposition, online activity index, social networks, natural language processing.

1. Введение

Цель статьи - проследить каким образом работают сетевые механизмы мобилизации сторонников различных оппозиционных групп в случае значимых политических событий в России. В качестве объекта исследования выбраны две наиболее крупные и активные группы оппозиции в российском политическом поле - националисты (правые радикалы) и сторонники оппозиционного политика А. Навального. Выбор именно этих групп обусловлен рядом факторов. Во-первых, эти группы оппозиции не представлены в официальном политическом поле, поэтому огромное значение для распространения своих убеждений для этих групп имеют социальные медиа: если они не будут вести активную информационную деятельность в социальных сетях, то об их существовании никто не узнает. В традиционных СМИ (федеральные телеканалы, массовые печатные издания) информация об оппозиции представлена слабо, и, кроме того, влияние этих источников информации постепенно снижается. Во-вторых, обе эти оппозиционные группы ориентированы на молодое поколение, для которого именно социальные сети являются главным источником информации и системой коммуникации. Поэтому не удивительно, что эти оппозиционные группы являются наиболее активными из политических групп в российском Интернете [1].

Необходимо сделать небольшое отступление о значении терминов «националисты» и «демократическая оппозиция», которые исследователями российской блогосфе-ры Б. Элтингом и соавторами используются для обозначения наиболее крупных, по их мнению, групп оппозиции. При этом необходимо отметить, что характеристика оппозиционных сил как «националистических» или «демократических» является условным разграничением и представляется отнюдь не простой задачей. В нашем случае мы не делаем различия между терминами «националисты», «правые радикалы», «неофашисты», «праворадикальные популисты» и т. д. Такое обобщение представляется вполне допустимым для наших целей [2]. В подобной ситуации американский исследователь правых организаций П. Норрис указывает, что зачастую исследователи объединяют в одну категорию «правых» политические партии, которые представляют весьма различные по политической ориентации силы: от «правых» и «радикально правых» до «неолибералов» и «либертарианства» [3]. В связи с этим мы разделяем мнение данного автора, состоящее в том, что наиболее плодотворный путь в данном случае - это выделение нескольких подтипов «правых», каждый из которых обладает своим собственным набором исторических ассоциаций, философских идей и идеологическим дискурсом.

Так, например, С. Рамет выделяет пять различных ветвей радикальных правых партий, которые существуют в Восточной и Центральной Европе: ультранационалисты, фашисты и криптофашисты, клерикалы, ультраконсерваторы и радикальные популисты [4]. Еще один момент, который необходимо учитывать, - это то, что отнесение того или движения, партии или организации к числу правых часто определяется конкретными обстоятельствами и политической ситуацией в данный момент времени [5]. В самом общем виде «правых» можно разделить на две большие группы - «старые» (традиционные) и «новые» (постиндустриальные правые радикалы) [6]. В случае российских «правых» это разделение имеет принципиальное значение - после присоединения Крыма сторонники правых идей разделились на две диаметрально противоположные группы. «Старые» правые, придерживающиеся государственнической и националистической ориентации, активно поддержали действия России, в то время как «новые» правые, стоящие на нацистских позициях расового превосходства, выступили категорически против присоединения.

В то же время относительно термина «демократическая оппозиция», который используют Б. Элтинг с соавторами, существуют определенные сомнения. По нашему мнению, этот термин вполне уместен для характеристики «старых» оппозиционных движений и партий, таких как «Яблоко» или «Союз правых сил». Однако в отношении «нового» оппозиционного движения, лидером которого является А. Навальный и которое активно заявило о себе в ходе протестов 2011-2013 гг., мы будем использовать термин «сторонники Навального». Это связано с тем, что феномен «нового» оппозиционного движения еще не до конца сформировался, чтобы судить о степени приверженности его сторонников демократическим ценностям. Учитывая, что от Навального и его сторонников неоднократно звучали призывы к активным антиправительственным действия, в том числе и силового характера, нам еще только предстоит проследить эволюцию этого движения в том или ином направлении. Поэтому мы полагаем, что вопрос квалификации данного протестного массового движения как «демократического» следует отложить до более позднего времени.

Наконец, в-третьих, выделенные группы оппозиции показали свою готовность к массовым протестам, в том числе и к столкновениям с полицией. Массовое протестное движение, возникшее на волне протестов в 2011-2013 гг., оказало серьезное влияние на эволюцию политического режима в России. Весной 2017 г. вновь возникают про-тестные движения, хотя и не столь массовые, как в 2011 г.

Таким образом, актуальность данного исследования определяется, с одной стороны, активной политической ролью, которую оппозиционные силы стали играть в последние 5-6 лет, а с другой - практической невозможностью количественного изучения оппозиция в оффлайн-реальности. Специфика российской политической жизни заключается в том, что в ней отсутствуют политические организации (партии или движения), которые представляют интересы непарламентских оппозиционных сил в публичном пространстве, по которым можно было бы судить о степени поддержки праворадикальных идей в обществе и формах активности правых радикалов. В отличие от политических систем западных стран в России на сегодня не существуют партии, которые можно причислить к правым радикалам. Еще в 90-х - начале 2000-х в России существовали легальные организации правых радикалов или, по крайней мере, эксплуатирующие националистическую риторику. Так, в начале 1990-х западные политологи называли «фашисткой» либерально-демократическую партию России (ЛДПР) [7]. Сегодня эта партия является частью политического истеблишмента и утратила прежний радикализм. Другим примером популярной праворадикальной политической партии того периода является движение «Русское национальное единство», которое к началу 2000-х исчезло с политического горизонта [8]. Некоторые другие движения правой ориентации 2000-х (например, «Движение против нелегальной иммиграции») также дольно быстро прекратили активную деятельность в легальном политическом поле.

Поэтому вполне естественно обратиться к изучению существования этих политических групп в онлайн-пространстве. Мы не стремились концептуализировать понятие правого радикализма и использовали эмпирический критерий для определения объекта исследования - к правым радикалам мы относим всех пользователей социальных сетей, которые состоят в онлайн-сообществах, содержащих высказывания, унижающие достоинство людей по национальным и расовым признакам.

Схожая проблема наблюдается и при изучении сторонников оппозиционного движения, возникшего в ходе протестов 2011-2013 гг. Активное участие в этих протестах приняли ряд политиков, которых можно назвать представителями «старой оппозицией» (это группа оппозиционно настроенных политических деятелей, таких как Г. Яв-

линский, Б. Немцов и т. д., которые играли заметную роль в период правления Ельцина, а затем перешли в оппозицию). В то же время в период протестных акций выдвинулись новые лидеры, прежде всего здесь следует отметить А. Навального. Попытка создать объединенный орган оппозиции в 2012-2013 гг. («координационный совет»), закончилась неудачей. Поэтому мы обратились к изучению сообществ в социальных сетях, объединяющих активных сторонников А. Навального, который в последние годы стал наиболее ярким лидером непарламентской оппозиции и позиционирует себя как кандидата в Президенты РФ. В данной статье мы не ставим перед собой задачу всеобъемлющего политологического или культурологического анализа феномена непарламентского оппозиционного движения в России, возникшего в 2011-2013 гг. Наша цель более скромна - рассмотреть стратегии мобилизации сторонников оппозиционных неформальных движений в социальных сетях.

Событие выборов в российский парламент - Государственную думу - представляет в этой связи особый интерес, так как новая оппозиция возникла именно в связи с массовым недовольством фальсификациями во время предшествующих выборов в декабре 2011 г. И, хотя, как мы теперь знаем, в 2016 г. выборы не стали поводом для массовых выступлений, предложенная нами схема анализа позволяет в некотором смысле понять интенции оппозиции в преддверии президентских выборов в 2018 г. Практический интерес представляет влияние глобальных политических трендов на внутриполитические процессы в России. Итоги избирательных компаний и референдумов за прошедшие три года демонстрируют рост поддержки правых политических сил во многих странах Европы и в Северной Америке (Brexit, победа Трампа на президентских выборах в США, популярность Марин Ле Пэн во Франции, Йорга Хайдера в Австрии и т. д.). В связи с этим вызывает большой интерес, насколько такой «правый поворот» актуален также и для России. Действительно ли правые силы, активно заявившие о себе в 2011-2012 гг., способны мобилизоваться для достижения определенных электоральных целей?

Социальные медиа, такие как Facebook, ВКонтакте, месседжеры типа Twitter, другие сервисы (Instagram и тому подобные) являются в некотором смысле барометром, который показывает общественные настроения более точно, чем традиционные средства массовой информации, на которые огромное давление оказывают структуры власти. В этом смысле изучение политических предпочтений пользователей социальных медиа представляет большой научный интерес [9]. Кроме того, как показал опыт «Арабской весны», социальные сети могут быть инструментом мобилизации сторонников для участия в непосредственных насильственных действиях, вплоть до государственных переворотов [10].

В последние годы возник устойчивый интерес среди исследователей к вопросу о взаимосвязи между политическими событиями в оффлайн-реальности и онлайн-активностью пользователей в различных виртуальных средах. В первую очередь это исследования, посвященные предсказанию результатов выборов на основе изучения социальных медиа. Так, P. Метаксас, Э. Мустафарай и Д. Гайо-Авелло анализируют возможности и ограничения предсказаний исходов выборов на основе изучения активности пользователей в Twitter. Вывод, к которому они приходят, состоит в том, что, несмотря на определенные сложности анализа, социальные медиа являются таким же допустимым инструментом предсказания итогов выборов, как и традиционные опросы общественного мнения [11]. А. Тумасян с соавторами также обращаются к анализу Twitter для того, чтобы оценить политические настроения пользователей. На материале парламентских выборов в Германии в 2009 г. они обнаруживают, что в активное об-

суждение политических вопросов вовлечено небольшое количество пользователей (4 % от всех пользователей создавали 40 % всех сообщений). При этом количество твитов отражает политические предпочтения пользователей в той же мере, что и предвыборные опросы [12].

В то же время, не все исследователи согласны с утверждением, что социальные медиа могут служить инструментом предсказания результатов выборов. Так, Д. Муртхи, анализируя отражение в Twitter праймериз республиканской партии перед президентскими выборами 2012 г., приходит к выводу, что активность в социальных медиа является скорее реакцией на события, которые происходят оффлайн, чем инструментом предсказания результатов выбора [13].

Другое направление в исследовании взаимосвязей между активностью в социальных медиа и политическими событиями, направлено на изучение идеологического влияния социальных медиа на избирателей. С. Двир-Гвирсман, И. Цфати и Э. Менчен-Тревино исследовали то, как распределяется потребление идеологического контента в онлайн-среде в контексте всеобщих выборов в Израиле. Как показал анализ частотности запросов политического контента в браузерах, даже в период выборов политический контент не вызывал особо острого интереса (около 15 % URL содержали политический контент) [14].

Большой интерес для оценки влияния оппозиции на общество представляет также изучение способа функционирования онлайн-сообществ оппозиции. В частности, важно понять, является ли онлайн-активность отражением общественных настроений или это только следствие «эффекта эхо-камеры». Этот эффект известен из теории СМИ и состоит в том, что в закрытых сообществах, в которых участвуют, прежде всего, близкие по взглядам люди, единомышленники, какое-либо сообщение посредством многократного повторения усиливается [15]. Распространяясь среди единомышленников, такое сообщение не подвергается критическому осмыслению, так как внутри сообщества высок уровень взаимного доверия. В то же время, невелико доверие к информации, которая исходит из внешних для данного сообщества источников и может вступать в противоречие с данным сообщением. Таким образом, в закрытых сообществах перекрывается поступление альтернативной информации и формируется своеобразная, часто сильно искаженная картина мира.

Эффект эхо-камеры (echo-chamber) приобрел особый масштаб с распространением Интернета и расцветом социальных медиа [16]. Традиционные медиа каналы (печать, радио и телевидение) с трудом формировали закрытые сообщества, так как транслировались на широкие массы населения. В ситуации социальных сетей возникает возможность персонализировать каналы информации и выстроить действительно закрытые группы. Добровольное членство в онлайн-сообщества создает высокий уровень гомогенности в этих группах и закрывает доступ для тех индивидов, которые не согласны с доминирующими в сообществе взглядами. Возникает феномен «групп поляризации», в результате которого многие индивиды оказываются заключены в настоящие эхо-камеры [16].

Политические онлайн-сообщества также могут функционировать в качестве эхо-камер. При этом сообщества, где преобладают радикальные взгляды, в большей мере склонны превращаться в закрытые «эхо-сообщества». Как показывают исследования, по политической психологии тенденция к гомогенизации связей (то есть установлению онлайн-связей с индивидами, разделяющими определенные взгляды) в большей мере присуща индивидам с консервативными или экстремистскими политическими предпочтениями, в отличие от тех индивидов, кто имеет более либеральные или умеренные

взгляды [17]. Это позволяет нам предположить, что в онлайн-группах, члены которых придерживаются радикальных взглядов (то есть настроены радикально по отношению к существующему политическому режиму), эффект эхо-камеры будет выражен сильнее, чем в других сообществах, не настроенных оппозиционно. При этом такие сообщества обладают еще одним тревожным свойством - способностью взаимно усиливать экстремистские настроения среди членов сообщества. Этот феномен «информационного каскада» [18] оказывается наиболее масштабным в радикальных сообществах. Как отмечает К. Санстейн: «Наибольшая угроза эхо-камер - это неоправданный экстремизм. Хорошо известен факт, что, если взять группу людей, которые имеют какое-то мнение, и позволить им поговорить друг с другом, то в итоге они станут поддерживать более радикальную версию, чем прежде. Также есть опасность того, что вы можете создать ситуацию, когда люди будут демонизировать тех, кто с ними не согласен» [19].

Изучение активности сторонников непарламентской оппозиции в Интернете позволяет установить, насколько эффективна стратегия мобилизации сторонников в онлайн-пространстве с точки зрения успехов на выборах определенных политических партий, привлекающих симпатии сторонников непарламентской оппозиции. В этой связи возникает вопрос о том, в какой степени онлайн-активность в сообществах несистемной оппозиции коррелирует с электоральными показателями определенных политических партий? Или же онлайн-сообщества оппозиционеров представляют собой закрытые локальные echo-chambers, которые подогревают радикальные настроения внутри самих сообществ и не оказывают значимого воздействия на политические процессы в оффлайн-реальности? Это важный вопрос, так как эффект эхо-камеры создает у членов таких сообществ иллюзию того, что все люди солидарны в неприятии существующего политического режима. Несоответствие этих иллюзий и реальной политической жизни может стимулировать радикальных оппозиционеров на эскалацию насилия.

Исходя из того, что мы сказали выше, сформулируем следующие гипотезы в отношении нашего объекта исследования:

1. Для праворадикальных экстремистских онлайн-сообществ выборы в Государственную думу не являются значимым мобилизующим фактором.

2. Для сторонников Навального, напротив, выборы являются значимым событием, поэтому ее активность подчиняется электоральным закономерностям - перед выборами она направлена на мобилизацию сторонников, а после выборов наблюдается снижение активности, так как стимулы для мобилизации оказываются исчерпанными.

В методологическом плане для подтверждения выдвинутых гипотез нам необходимо получить ответы на следующие вопросы:

1. Существует ли связь между результатами голосования за политические партии и онлайн-активностью в сообществах в социальных сетях правых радикалов и сторонников А. Навального?

2. Как влияют выборы на динамику уровня онлайн-активности в сообществах правых радикалов и сторонников А. Навального?

3. Какова региональная специфика результатов голосования за политические партии и онлайн-активности в сообществах правых радикалов и сторонников А. Навального?

2. Методы анализа данных

Для ответа на вопрос о связи между результатами голосования за политические партии и онлайн-активностью в сообществах правых радикалов и сторонников А. Навального использован метод корреляционного анализа, в котором в качестве неза-

висимой переменной выступают результаты голосования на выборах в Государственную думу, а в качестве зависимой переменной использованы данные Индекса онлайн-активности правых радикалов и сторонников А. Навального.

Для ответа на вопрос о связи между результатами голосования за политические партии и онлайн-активностью правых радикалов и сторонников А. Навального использован метод корреляционного анализа, в котором в качестве независимой переменной выступают результаты голосования на выборах в Государственную думу, а в качестве зависимой переменной использованы данные Индекса онлайн-активности правых радикалов и сторонников А. Навального.

Для ответа на вопрос о региональной специфике в отношении связи результатов голосования за политические партии и онлайн-активностей правых радикалов и сторонников А. Навального проведено сравнение результатов голосования по регионам России с Индексами онлайн-активности правых радикалов и сторонников А. Навального.

3. Данные

Для того чтобы осуществить процедуру измерения онлайн-активности непарламентской оппозиции, разработан Индекс праворадикальной онлайн-активности и Индекс онлайн-активности сторонников А. Навального для регионов РФ.

Для построения Индексов были использованы данные статистики, собранные в социальной сети ВКонтакте, которая является крупнейшей в России.

3.1. Рачет Индекса онлайн-активности

Индекс онлайн-активности по регионам рассчитывается по следующей общей формуле:

Index = (A*B + 5*C*D + F*K)/R, где А - количество «лайков» в регионе;

В - «лайкеры» (пользователи в регионы, которые поставили «лайк»);

С - количество репостов в регионе;

D - «репостеры» (пользователи в регионы, которые сделали репост);

F - количество комментариев в регионе;

K - «комментаторы» (пользователи в регионы, которые сделали комментаторы).

R - количество пользователей ВКонтакте в регионе.

Активность нормируется в интервале [0...100]. Весовые коэффициенты для комментариев и лайков, одинаковы и равны 1, для репостов весовой коэффициент 5.

Следует сказать, что в данной статье мы учитываем Индексы за разные периоды. Поскольку нам важно учесть динамику активности в зависимости от определенного политического события, то точкой отсчета мы считаем 18 сентября, т. е. дату выборов в Государственную думу, таким образом, и онлайн-активность рассматриваемых нами категорий может увеличиться или снизиться по отношению к этому моменту. Соответственно, расчет величины Индекса регионов производился в два этапа: первым является период с 1 августа по 18 сентября 2016 г., второй этап включает период с 19 сентября по 6 ноября.

На основе разработанной формулы рассчитываются конкретные Индекс праворадикальной онлайн-активности и Индекс онлайн-активности сторонников А. Навального.

3.2. Данные для расчета Индекса праворадикальной онлайн-активности (ИПОА)

На первом этапе (stage) были сформированы лингвистические маркеры праворадикальных настроений и ориентаций на основе отбора и анализа специфического

праворадикального экстремистского контента. В полученный словарь были включены слова, словосочетания, аббревиатуры, численные символы, связанные с идеологической ориентацией и идентичностью праворадикальных экстремистов; унижением национального достоинства, включая использование ненормативной лексики, негативных названий этнических групп; высмеиванием национально значимых исторических событий и символов; призывами к насильственным действиям (убийства, избиение или выселение лиц определенной расы, национальности, вероисповедания), в том числе к насильственному свержению конституционного строя.

На втором этапе с помощью выявленных лингвистических маркеров был осуществлен автоматический поиск праворадикальных экстремистских онлайн-групп в социальной сети «ВКонтакте» с помощью специализированной системы мониторинга и анализа социальных медиа «Kribrum». Поиск праворадикальных групп проводился с 15 мая по 15 июля 2016 года.

В качестве данных для исследования праворадикальных экстремистских онлайн-групп использовались дружественные связи в «ВКонтакте» ('friendly' Links) их участников, а также сведения о месте проживания, поле и возрасте из личных профилей участников групп, полученные при помощи API «ВКонтакте».

После полуавтоматического поиска на основе исходных данных выявлено:

• групп экстремистской направленности (публикующих соответствующий контент) - 314;

• групп (численность участников от 532 до 73514 чел.), постоянно генерирующих праворадикальный контент - 53.

На третьем этапе, для определения непосредственного предмета исследований, были отобраны группы с представительной численностью не менее 3 тыс. участников. Число групп с такой численностью, постоянно генерирующих праворадикальный контент, составило 11 (табл. 1). Следует отметить, что к моменту написания статьи три крупнейшие группы из найденных были закрыты по решению суда.

Таблица 1. Список онлайн-групп правых радикалов

Маркеры

Сообщество Общее число членов группы

Остановим геноцид Русов 5845

Комитет Нация и Свобода 5181

Национальный союз России 14 260

Правая дружина 13 839

Правая политика 3043

Русский Сектор - Национальная Служба Новостей 7745

Призрак российского майдана 16 557

Русский националист 73 514

Славянское возрождение -Россия 15 190

Славянский националист 48 907

Русскоязычный бандеровец 10 394

(бороться|сражаться) & («с хачами»|«с чурками»| «с хачиками»|«с кавказцами»|«с неграми»|«с жидами| «с предателями»), «брать свободу», «валилово», (выступать против|нападение) & (хохлы|хач|чурка|хачик| кавказец|негр|жид|тварь|мусульмане|ислам), «вязалово», (давить | валить | затыкать | ненавидеть | протестуй сопротивляться|сдохни|долой| казнить|убивать| расстреливать |уничтожить|уничтожать| презирать) & (тварь | предатель | бандерлог| хунта| бандеровец | хохлы| хач|чурка|хачик|кавказец|негр|жид), (зачистить|очистить) &(тварь|предатель|бандерлог|хунта|бандеровец|хохлы| хач|чурка|хачик|кавказец|негр|жид), «люли», «месиво», (презирать|разжигать) & (ненависть|убийство|репрессии| превосходство|революция|терроризм), «разрушать», «резня», «судилище», «хватит молчать», «хватит присслуживать», «путинская мразь», «пятая колонна», «рашизм», «революция», «кремлевское корыто», «кровавая тюрьма»_

3.3 Данные для расчета Индекса онлайн-активности сторонников

А. Навального (ИОАСН)

Как уже отмечалось, наиболее популярной фигурой среди сторонников оппозиции является Алексей Навальный. Поэтому для анализа активности оппозиции в он-лайн-пространстве нами были отобраны наиболее крупные онлайн-группы, непосредственно связанные с этим политическим деятелем:

1. РосПил - война коррупции (246 746 участников на момент начала сбора данных).

2. Алексей Навальный (204 074 подписчиков).

Комментарии в данных группах закрыты, но мы собрали количество «лайков» и репостов.

3.4. Данные по результатам голосования за политические партии

Для анализа результатов голосования граждан России на выборах в Государственную думу, прошедших в сентябре 2016 года, мы использовали данные, размещенные на портале Центральной избирательной комиссии Российской Федерации.

В выборах в Государственную думу принимали участие 14 партий:

1. Родина.

2. Коммунисты России.

3. Российская партия пенсионеров

4. Единая Россия.

5. Зеленые.

6. Гражданская платформа.

7. ЛДПР.

8. Парнас.

9. Партия Роста.

10. Гражданская сила.

11. Яблоко.

12. КПРФ.

13. Патриоты России.

14. Справедливая Россия.

Данные о процентном распределении голосов, отданных за каждую партию получены на основе официального отчета Центризбиркома [20].

4. Результаты

В соответствии с описанной выше методологией были рассчитаны Индексы он-лайн-активности правых радикалов и А. Навального для всех регионов РФ. Также на основе корреляционного анализа установлены взаимосвязи между первой (Индексы) и второй (результатами голосования за политические партии) группами данных.

4.1. Онлайн-активность праворадикальных групп

Наибольшее значение ИПОА наблюдается в крупных регионах, расположенных в центральной и южной части России - Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Краснодарский край, Ростовская область, Тульская область (табл. 2). Общероссийская величина Индекса составляет 5,78 (среднеарифметическое по всем регионам). Этот показатель позволяет нам задать шкалу для аналитической интерпретации полученных значений праворадикальной онлайн-активности в Интернете.

Таблица 2. Индекс онлайн-активности непарламентской оппозиции

Индекс праворадикальной онлайн-активности (ИПОА) Индекс онлайн-активности сторонников А. Навального (ИОАСН)

Индекс до выборов Индекс после выборов Дельта Дельта % Индекс до выборов Индекс после выборов Дельта Дельта %

Адыгея 0,09 0,09 0 0,0 0,09 0,09 0 0,0

Алтай 0,05 0,32 0,27 540,0 0,02 0,03 0,01 50,0

Алтайский край 1,88 1,97 0,09 4,8 1,31 1,04 -0,27 -20,6

Амурская область 0,94 0,28 -0,66 -70,2 0,08 0,14 0,06 75,0

Архангельская область 3,38 3,12 -0,26 -7,7 4,52 3,5 -1,02 -22,6

Астраханская область 1,9 1,34 -0,56 -29,5 0,54 0,35 -0,19 -35,2

Башкортостан 1,7 2,03 0,33 19,4 2,67 2,38 -0,29 -10,9

Белгородская область 2,55 3,55 1 39,2 1 0,69 -0,31 -31,0

Брянская область 2,05 2,12 0,07 3,4 0,54 0,39 -0,15 -27,8

Бурятия 0,14 0,35 0,21 150,0 0,5 0,28 -0,22 -44,0

Владимирская область 2,7 3,98 1,28 47,4 1,8 1,1 -0,7 -38,9

Волгоградская область 9,18 9,32 0,14 1,5 1,96 1,47 -0,49 -25,0

Вологодская область 4,87 5,53 0,66 13,6 6,07 4,07 -2 -32,9

Воронежская область 4,3 3,55 -0,75 -17,4 2,6 1,73 -0,87 -33,5

Дагестан 0,01 0,02 0,01 100,0 0,06 0,07 0,01 16,7

Еврейская область 0,11 0,1 -0,01 -9,1 0,05 0,04 -0,01 -20,0

Забайкальский край 1,5 0,7 -0,8 -53,3 0,16 0,21 0,05 31,3

Ивановская область 2,97 1,74 -1,23 -41,4 0,99 1,21 0,22 22,2

Ингушетия 0 0 0 0,0 0 0 0 0,0

Иркутская область 2,12 1,68 -0,44 -20,8 0,75 0,56 -0,19 -25,3

Кабардино-Балкарская 0,19 0,14 -0,05 -26,3 0,02 0,02 0 0,0

Калининградская область 2,69 1,86 -0,83 -30,9 3,1 2,2 -0,9 -29,0

Калмыкия 0,01 0,02 0,01 100,0 0,02 0,02 0 0,0

Калужская область 3,04 2,84 -0,2 -6,6 1,23 0,88 -0,35 -28,5

Камчатский край 0,25 1,56 1,31 524,0 0 0 0 0,0

Карачаево-Черкесская 0,65 0,08 -0,57 -87,7 0,01 0,01 0 0,0

Карелия 3,62 2,24 -1,38 -38,1 5,67 4,91 -0,76 -13,4

Кемеровская область 2,38 4,24 1,86 78,2 0,9 0,97 0,07 7,8

Кировская область 2,81 2,51 -0,3 -10,7 1,62 0,94 -0,68 -42,0

Коми 4,1 8,24 4,14 101,0 2,67 1,91 -0,76 -28,5

Костромская область 1,78 1,99 0,21 11,8 0,53 0,3 -0,23 -43,4

Краснодарский край 22,7 24,83 2,13 9,4 3,98 4,12 0,14 3,5

Красноярский край 4,69 4,37 -0,32 -6,8 1,33 0,99 -0,34 -25,6

Крым 2,71 5,46 2,75 101,5 0,19 0,18 -0,01 -5,3

Курганская область 0,6 0,5 -0,1 -16,7 0,27 0,3 0,03 11,1

Курская область 1,59 0,84 -0,75 -47,2 0,66 0,58 -0,08 -12,1

Ленинградская область 7,81 8,35 0,54 6,9 3,67 2,69 -0,98 -26,7

Липецкая область 1,86 1,06 -0,8 -43,0 0,85 0,75 -0,1 -11,8

Магаданская область 0,6 0,39 -0,21 -35,0 0,11 0,12 0,01 9,1

Марий Эл 1,18 0,65 -0,53 -44,9 0,32 0,23 -0,09 -28,1

Мордовия 0,55 0,52 -0,03 -5,5 0,46 0,22 -0,24 -52,2

Москва 100 86,63 -13,37 -13,4 54,17 42,01 -12,16 -22,4

Московская область 31,53 31,72 0,19 0,6 9,39 7,36 -2,03 -21,6

Мурманская область 2,45 3,86 1,41 57,6 4,49 2,93 -1,56 -34,7

Ненецкий АО 0,05 0,03 -0,02 -40,0 0,1 0,12 0,02 20,0

Нижегородская область 8,89 11,94 3,05 34,3 4,54 4,16 -0,38 -8,4

Новгородская область 0,5 0,67 0,17 34,0 0,3 0,24 -0,06 -20,0

Новосибирская область 5,87 7,61 1,74 29,6 4,02 3,09 -0,93 -23,1

Омская область 4,08 3,79 -0,29 -7,1 1,86 1,53 -0,33 -17,7

Оренбургская область 1,18 1,8 0,62 52,5 0,78 0,58 -0,2 -25,6

Орловская область 3,68 4,26 0,58 15,8 0,87 0,43 -0,44 -50,6

Пензенская область 3,4 2,92 -0,48 -14,1 0,65 0,41 -0,24 -36,9

Пермский край 4,1 3,44 -0,66 -16,1 3,88 2,85 -1,03 -26,5

Приморский край 8,15 6,72 -1,43 -17,5 0,94 0,81 -0,13 -13,8

Псковская область 3,37 3,53 0,16 4,7 1,41 1,02 -0,39 -27,7

Ростовская область 20,29 18,93 -1,36 -6,7 5,07 3,48 -1,59 -31,4

Рязанская область 4,05 4,01 -0,04 -1,0 1,47 1,27 -0,2 -13,6

Самарская область 10,84 11,88 1,04 9,6 9,17 5,12 -4,05 -44,2

Санкт-Петербург 92,08 82,33 -9,75 -10,6 100 74,94 -25,06 -25,1

Саратовская область 5,31 3,6 -1,71 -32,2 1,84 1,57 -0,27 -14,7

Саха /Якутия/ 0,15 0,13 -0,02 -13,3 0,09 0,07 -0,02 -22,2

Сахалинская область 0,31 0,25 -0,06 -19,4 0,12 0,09 -0,03 -25,0

Свердловская область 9,58 10,23 0,65 6,8 8,99 6,61 -2,38 -26,5

Севастополь 1,47 3,28 1,81 123,1 0,32 0,11 -0,21 -65,6

Северная Осетия - Алания 0,13 0,14 0,01 7,7 0,08 0,02 -0,06 -75,0

Смоленская область 2,66 2,06 -0,6 -22,6 0,91 0,79 -0,12 -13,2

Ставропольский край 8,4 6,56 -1,84 -21,9 1,26 0,93 -0,33 -26,2

Тамбовская область 2,58 1,37 -1,21 -46,9 0,33 0,35 0,02 0,0

Татарстан 3,53 4,85 1,32 37,4 4,18 3,09 -1,09 -0,0

Тверская область 1,57 2,41 0,84 53,5 1,73 1,26 -0,47 -27,2

Томская область 4,03 3,73 -0,3 -7,4 1,94 1,71 -0,23 -11,9

Тульская область 16,03 33,62 17,59 109,7 1,56 1,04 -0,52 -33,3

Тыва 0,01 0,04 0,03 300,0 0,01 0,02 0,01 100,0

Тюменская область 1,41 1,72 0,31 22,0 1,11 0,94 -0,17 -15,3

Удмуртская 1,13 1,29 0,16 14,2 1,67 1,1 -0,57 -34,1

Ульяновская область 1,08 2,72 1,64 151,9 0,83 0,85 0,02 2,4

Хабаровский край 3,54 2,96 -0,58 -16,4 0,86 0,66 -0,2 -23,3

Хакасия 0,96 0,87 -0,09 -9,4 0,36 0,12 -0,24 -66,7

Ханты-Мансийский АО 1,46 1,91 0,45 30,8 0,94 0,57 -0,37 -39,4

Челябинская область 11,37 9,71 -1,66 -14,6 5,07 3,46 -1,61 -31,8

Чеченская 0,1 0,06 -0,04 -40,0 0,04 0,1 0,06 150,0

Чувашская 0,4 0,68 0,28 70,0 0,59 0,4 -0,19 -32,2

Чукотский АО 0,03 0 -0,03 -100,0 0,03 0,05 0,02 66,7

Ямало-Ненецкий АО 0,24 0,73 0,49 204,2 0,11 0,09 -0,02 -18,2

Ярославская область 1,38 1,11 -0,27 -19,6 3,09 3,44 0,35 11,3

Ориентируясь на общероссийское значение ИПОА, все регионы РФ можно сгруппировать в три большие и внутренне относительно однородные группы:

1. Регионы с низкой праворадикальной активностью (Индекс в диапазоне от 0 до 5) - 69 регионов.

1 а. Группа регионов, где праворадикальная активность практически отсутствует (от 0 до 1). Интенсивность праворадикальной активности носит случайный характер, здесь сложно говорить даже о наличии такого явления. Это небольшая подгруппа из 4 национальных республик (Дагестан, Ингушетия, Калмыкия и Тыва), а также часть Дальневосточного федерального округа (Сахалинская область, Камчатский край, Чукотский АО)

1 в. Группа регионов, в которых активность экстремистов имеет величину меньше среднего значения (от 1 до 5). Сюда можно отнести 44 региона, среди которых есть как 7 национальных республик, так и 37 регионов со статусом областей и краев (Центральный, Сибирский, Уральский федеральные округа).

2. Регионы, где активность правых радикалов находится на среднем уровне (в диапазоне от 5 до 11). Это группа субъектов РФ (9 регионов) представляет собой об-

ласти и края, характеризующиеся разным уровнем социально-экономического развития и преобладанием русского населения в структуре этнического состава.

3. Регионы с высокой активностью правых радикалов (от 11 до 100). Эту подгруппу составляют регионы, где активность правых радикалов очень высока и представляет реальную проблему, т. к. способствует разжиганию ненависти и вражды в обществе. В данную подгруппу входят семь регионов (Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Краснодарский край, Ростовская область, Тульская область, Челябинская область).

Средняя величина ИПОА после выборов практически не изменилась - в целом ИПОА снизился всего на 1 % (табл. 2). По результатам анализа изменений ИПОА можно выделить три группы:

1. Группа с положительной динамикой онлайн-активности (интенции к росту активности). В данную категорию входит 43 региона, неравномерно распределенные по стране и имеющие как низкую, так и среднюю активность. В этой категории можно выделить несколько подгрупп:

1а. Подгруппа регионов с экстремальным ростом активности. В неё входят 10 регионов, 8 из которых - национальные республики (Тыва, Бурятия, Алтай, Ямало-Ненецкий АО, Камчатский край, Севастополь, Крым, Коми), а также 2 области (Тульская и Ульяновская). Интервал изменений в этой группе варьируется от 101 до 540 % (увеличение Индекса до 5 раз). Однако, как можно заметить, изначальная активность в этих регионах была очень низка.

1 б. Подгруппа со значительным увеличением активности. В неё входят 14 регионов, 3 из которых - национальные республики и 11 областей и краев. Интервал изменений в этой группе варьируется от 19 до 78 %.

1 в. Подгруппа с минимальным увеличением активности. В неё входят 14 регионов, 2 из которых - национальные республики и 11 регионов с существенным преобладанием русского населения. Интервал изменений в этой группе варьируется от 0,6 до 15,8 %.

2. Группа с отрицательной динамикой онлайн-активности (интенции к снижению активности). В неё входят преимущественно регионы со средней активностью: от 5 до 11. В ней также можно выделить две подгруппы:

2а. Подгруппа со значительным снижением активности. В неё входят 27 регионов, 8 из которых - национальные республики и 19 краев и областей. Интервал изменений в этой группе варьируется от 19 до 100 %.

2б. Подгруппа с минимальным снижением активности. В неё входят 21 регион, 4 из которых - национальные республики и 17 краев и областей. Интервал изменений в этой группе варьируется от 1 до 17,5 %.

4.2. Онлайн-активность сторонников А. Навального

Онлайн-активность сторонников А. Навального сконцентрирована в столичных центрах (Санкт-Петербурге и Москве), при этом уровень активности сторонников А. Навального в этих регионах намного превышает активность во всех других регионах (табл. 1). Общероссийская величина ИОАСН почти в два раза ниже ИПОА и составляет 3,54 (среднеарифметическое по всем регионам). Так, ориентируясь на это значение ИОАСН, все регионы РФ можно сгруппировать в три большие и внутренне неоднородные группы:

1. Регионы с низкой оппозиционной активностью (ИОАСН в диапазоне от 0 до 3) - 66 регионов.

1 а. Группа регионов, где активность сторонников А. Навального практически отсутствует (от 0 до 1) - 46 регионов. Как можно заметить, в отличие от правых радикалов, это более масштабная группа, которая включает в себя 21 регион - национальные республики, автономные округа и автономную область (Дальний Восток, Поволжье, Северный Кавказ, Южный федеральный округ), а также 4 региона Уральского федерального округа.

1 б. Группа регионов, в которых активность экстремистов имеет значение ниже среднего (от 1 до 3). Сюда можно отнести 20 регионов, которые включены в Сибирский и Центральный федеральные округа.

2. Регионы, где активность сторонников А. Навального находится на среднем уровне (от 3 до 10). Это группа из 17 регионов, неравномерно распределенных по территории РФ, с разными социально-экономическими показателями. В её состав входит 2 национальные республики (Карелия и Татарстан) и 15 областей и краев, локализованных в Центральном и Сибирском федеральных округах.

3. Регионы с высокой активностью сторонников А. Навального (от 54 до 100). Эту подгруппу составляют регионы, где активность оппозиции очень высока. Сюда относятся только 2 региона, имеющих столичный статус: Москва (54,17) и Санкт-Петербург (100). Здесь мы видим, что в отличие от активности правых радикалов, которая имеет наибольшую величину не только в столичных регионах, но и в ряде регионов, отдаленных от столиц (Краснодарский край, Ростовская область, Челябинская область), активность сторонников А. Навального сконцентрирована именно в столичных центрах. При этом необходимо отметить, что лидером является Санкт-Петербург (почти в 2 раза выше, чем в Москве). Это город, в котором почти нет федеральных органов власти, и, соответственно, возможности реально влиять на политические процессы в России существенно ниже, чем в Москве.

Также можно отметить наличие существенного разрыва между регионами со средним и высоким значениями ИОАСН. Так, интервал значения ИОАСН между Московской областью (9,39) и Москвой (54,17) составляет 44,78 пунктов, между Москвой и Санкт-Петербургом (100) - 45,83 пункта. Это позволяет говорить о крайне высокой концентрации активности сторонников А. Навального именно в столицах.

ИОАСН после выборов значительно изменился - наблюдается снижение величины Индекса на 24 % (в отличие от праворадикальных сообществ, где величина изменений составила 1 %) (табл. 1). При этом можно выделить три группы разной величины.

1. Группа с положительной динамикой онлайн-активности. В данную категорию входят 16 регионов, неравномерно распределенных по всей стране и имеющих низкую активность. Можно выделить несколько подгрупп:

1 а. Подгруппа регионов с экстремальным увеличением активности. В неё входят 2 национальные республики (Тыва и Чеченская). Интервалы изменений составляют 100 и 150 %. Как и для случая правых радикалов, исходная активность в этих регионах была крайне мала.

1 б. Подгруппа со значительным увеличением активности. В неё входят 6 регионов, 3 из которых - национальные республики и 3 края и области. Интервал изменений в этой группе варьируется от 20 до 75 %. При этом величина Индекса до выборов в этой группе, как и в группе 1а, была очень мала, поэтому такой всплеск активности не представляет статической значимости.

1 в. Подгруппа с минимальным увеличением активности. В неё входят 8 регионов, из которых 1 национальная республика Дагестан и 7 краев и областей. Интервал изменений в этой группе варьируется от 2 до 17 %.

2. Статичная группа или группа с отсутствием динамики. В неё входят 6 национальных республик.

3. Наиболее многочисленная группа с отрицательной динамикой онлайн-активности (интенции к снижению активности). Она включает в себя 64 региона, и здесь можно выделить две подгруппы:

3 а. Подгруппа со значительным снижением активности. В неё входят 49 регионов, 10 из которых - национальные республики и 39 краев и областей. Интервал изменений в этой группе варьируется от 20 до 75 %.

3 б. Подгруппа с незначительным снижением активности. В неё входят 15 регионов, 5 из которых - национальные республики и 10 краев и областей. Интервал изменений в этой группе варьируется от 5 до 20 %.

4.3. Взаимосвязь между результатами выборов в Государственную думу и онлайн-активностью непарламентской оппозиции

В областях, краях и городах федерального значения наблюдается сильная взаимосвязь между величиной Индекса праворадикальной онлайн-активности и результатами голосования за непарламентские оппозиционные партии - «Яблоко» и «Партия Роста». В то же время взаимосвязь между Индексом праворадикальной онлайн-активности и количеством избирателей, поддержавших парламентские партии, практически не прослеживается (для партий «Единая Россия» и «Справедливая Россия») или носит слабовыраженный отрицательных характер (для ЛДПР и КПРФ) (табл. 3).

Таблица 3. Корреляция Индекса праворадикальной онлайн-активности и результатов голосования на выборах в Государственную думу

Партия Области, края, города федерального значения Национальные республики

Родина 0,155 -0,001

Коммунисты России -0,321 0,276

Российская партия пенсионеров 0,005 0,295

Единая Россия 0,044 -0,217

Зеленые 0,359 0,269

Гражданская платформа 0,024 0,007

ЛДПР -0,267 0,287

Парнас 0,318 0,363

Партия Роста 0,835 0,094

Гражданская сила 0,218 -0,018

Яблоко 0,721 0,494

КПРФ -0,216 -0,079

Патриоты России -0,051 -0,165

Справедливая Россия -0,078 0,176

Корреляционный анализ значения Индекса праворадикальной онлайн-активности в предвыборный период (с 18 августа по 18 сентября) и результатов голосования выявил существенные региональные различия. В краях и областях наиболее сильная корреляция отмечается с такими партиями, как «Партия Роста» (r = 0,83) и «Яблоко» (r = 0,72). Обе эти партии являются представителями либерального крыла в российском политическом пространстве. Менее слабая связь наблюдается между активностью правых радикалов и поддержкой на выборах такими партиями, как «Пар-

нас», «Зеленые» и «Гражданская сила», которые также относятся к числу либеральных партий. В национальных республиках также наблюдаются значимые для всех субъектов РФ корреляций с партиями «Парнас» и «Яблоко» (хотя для последней величина корреляции значительно ниже, чем для краев и областей), в то же время корреляция с «Партией Роста» в национальных республиках отсутствует.

В областях, краях и городах федерального значения также отмечается сильная взаимосвязь между величиной Индекса онлайн-активности сторонников А. Навального и количеством проголосовавших за непарламентские партии - «Партию Роста», «Яблоко» и «Зеленые». Взаимосвязь между онлайн-активностью сторонников демократической оппозиции и поддержкой парламентских партий не наблюдается (табл. 4).

Таблица 4. Корреляция Индекса онлайн-активности сторонников А. Навального и результатов голосования на выборах в Государственную думу

Партия Области, края, города федерального значения Национальные республики

«Родина» 0,250 -0,061

«Коммунисты России» -0,298 0,182

«Российская партия пенсионеров» 0,118 0,266

«Единая Россия» -0,138 -0,228

«Зеленые» 0,488 0,157

«Гражданская платформа» 0,124 0,103

ЛДПР -0,197 0,196

«Парнас» 0,437 0,286

«Партия Роста» 0,912 0,130

«Гражданская сила» 0,260 0,018

«Яблоко» 0,834 0,696

КПРФ -0,165 -0,029

«Патриоты России» -0,043 -0,086

«Справедливая Россия» 0,011 0,297

В городах федерального значения, краях и областях наличествует сильная связь между онлайн-активностью сторонников А. Навального и голосованием за такие партии, как «Партия Роста» (г = 0,91) и «Яблоко» (г = 0,83). Для национальных республик такая связь также сохраняется: для партии «Яблоко» коэффициент корреляции до выборов составляет г = 0,696.

5. Заключение

В результате исследования выдвинутые нами гипотезы получили подтверждение. Для разных представителей различных оппозиционных сил выборы как политическое событие имеют совершенно различную значимость, что позволяет допустить наличие также различных целей у этих групп. Для сторонников А. Навального выборы - действительно мобилизующее событие, вокруг которого в их онлайн-сообществах происходит всплеск активности, заметно снижающейся по мере отдаления этого события. Таким образом, онлайн-активность сторонников А. Навального согласуется с этапами электорального цикла. На основании этого мы можем предположить, что эта группа оппозиции рассматривает выборы как важную часть политической жизни страны, и, следовательно, стремится легитимизироваться посредством участия в официальных органах власти, т. е. победы выборах.

Полученные результаты позволяют рассматривать сторонников А. Навального как более сплоченную оппозиционную группу в сравнении с правыми радикалами. Со-

бытие выборов спровоцировало определенный информационный каскад в онлайн-группах сторонников А. Навального, который пошел на спад после выборов. Таким образом, эти онлайн-сообщества испытывают эффект эхо-камеры и активно мобилизуют своих сторонников с помощью социальных сетей.

Для сторонников правых радикалов выборы, напротив, не представляют значительного интереса - они не реагируют на политические циклы. Равномерная онлайн-активность правых радикалов в период до выборов и после выборов свидетельствует о том, что это событие не стимулирует мобилизацию их сторонников. Если рассматривать онлайн-сообщества правых радикалов в качестве эхо-камер, то это означает, что выборы не являются резонансным событием. Можно допустить, что оппозиционная группа правых радикалов является менее сплоченной и в ней отсутствует ярко выраженный лидер.

Такое поведение правых радикалов позволяет нам выдвинуть предположение, что сторонники этой группы оппозиции не имеют стремления к тому, что закрепиться на политическом поле, к активному участию в легальном политическом процессе. С другой стороны, полученные данные говорят о большей герметизации правых радикалов в сравнении со сторонниками А. Навального. Правые радикалы в России не имеют намерения оформиться в какое-либо движение с политическими целями, скорее это следует рассматривать как определенный субкультурный феномен. В этом смысле мы можем заключить, что вызов праворадикального популизма в России на сегодняшний момент не столь актуален (в отличие от многих западных демократических стран).

Интересным результатом являются данные о географической локализации сторонников непарламентской оппозиции. Мы видим два очень крупных центра концентрации непарламентской оппозиции - Москва и Санкт-Петербург. При построении Индекса онлайн-активности мы стремились нивелировать искажения, которые могут быть вызваны доступностью Интернета и интенсивностью использования социальных сетей. Тем не менее даже если принять допущение, что такое искажение могло возникнуть, разрыв между значениями Индексов для Москвы и Санкт-Петербурга и для остальных регионов России слишком велик, чтобы его можно было объяснить только такого рода неучтенными искажениями. В этом смысле можно говорить о двух «ядрах» оппозиционной активности. При этом если в случае правых радикалов мы можем заметить ряд локальных очагов онлайн-активности (на Юге России, на Урале) вдали от столичных мегаполисов, то для случая сторонников А. Навального наблюдается очень строгая тенденция к концентрации в Москве и Санкт-Петербурге.

Обнаружение данного феномена позволяет нам говорить о непарламентской оппозиции как о преимущественно столичном явлении. В то же время в национальных республиках практически отсутствует оппозиционная активность. И если в случае правых радикалов это можно легко объяснить, то в случае сторонников А. Навального, видимо, необходимо предположить незначительную актуальность предлагаемой Навальным политической повестки для населения этих регионов. Также можно отметить наличие сильных взаимосвязей между уровнем активности непарламентской оппозиции и рядом политических партий, которые в конечном итоге не смогли пройти в Государственную думу. Прежде всего, это «Партия Роста» и «Яблоко». Данная интересная взаимосвязь позволяет лучше понять политические устремления сторонников непарламентской оппозиции, если обратиться к изучению предвыборных программ этих партий.

Исследование было проведено при финансовой поддержке программы фонда академика Менделеева Томского государственного университета (грант № 8.1.59.2016).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Public Discourse in the Russian Blogosphere: Mapping RuNet Politics and Mobilization / B. Etling, K. Alexanyan, J. Kelly, R. Faris, J. Palfrey, U. Gasser // Berkman Center Research Publication. - 2010. -№ 2010-11. URL: https://cyber.harvard.edu/publications/2010/Public_Discourse_Russian_Blogosphere (дата обращения: 20.02.2017).

2. Knigge P. The ecological correlates of right-wing extremism in Western Europe // European Journal of Political Research. - 1998. - № 34. - Р. 249-279.

3. Norris P. Radical Right: Voters and Parties in the Electoral Market. - New York: Cambridge University Press, 2005. - 349 р.

4. Ramet S.P., Griffin R. The Radical Right in Central and Eastern Europe since 1989. - Pennsylvania: the University of Pennsylvania Press, 1999. - 398 p.

5. Mudde C. Populist radical right parties in Europe. - Cambridge: Cambridge University Press. 2007. - 404 p.

6. Ignazi P. The Re-emergence of the Extreme Right in Europe // Reihe Politikwissenschaft, Institut für Höhere Studien. - 1995. - № 21. - P. 1-14. URL: https://www.ihs.ac.at/publications/pol/pw_21.pdf (дата обращения: 20.02.2017).

7. Shenfield S.D. Russian Fascism: Traditions, Tendencies, Movements. - New York: Routledge, 2015. -320 p.

8. Simonsen S.G. Aleksandr Barkashov and Russian National Unity: Blackshirt friends of the nation // Nationalities Papers. - 1996. - № 24 (4). - Р. 625-639.

9. Golbeck J., Hansen D. A method for computing political preference among Twitter followers // Social Networks. - 2014. - № 36. - Р. 177-184.

10. Waheed A.A., Muhammad T., Ghazali B.S. The Role of Modern Technology in Arab Spring // Archives Des Sciences. - 2012. - № 65 (8). - Р. 101-112.

11. Metaxas P.T., Mustafaraj E., Gayo-Avello D. How (Not) to Predict Elections // IEEE Third International Conference on Social Computing (SocialCom). - Boston, 9-11 October 2011. URL: https://www.researchgate.net/publication/220876090_How_Not_to_Predict_Elections (дата обращения: 06.03.2017).

12. Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment / A. Tumasjan, T.O. Sprenger, P.G. Sandner, I.M. Welpe // Proc. of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM). - Washington, DC, May 23-26, 2010. URL: https://www.aaai. org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/view/1441/1852 (дата обращения: 06.03.2017).

13. Dhiraj M. Twitter and Elections: are tweets, predictive, reactive, or a form of buzz? // Information Communication and Society. - 2015. - № 18 (7). - Р. 816-831.

14. Dvir-Gvirsman S., Tsfati Y., Menchen-Trevino E. The extent and nature of ideological selective exposure online: Combining survey responses with actual web log data from the 2013 Israeli Elections // New Media & Society. - 2014. - № 18 (5). - Р. 857-877.

15. Jamieson K.H., Cappella J.N. Echo Chamber: Rush Limbaugh and the Conservative Media Establishment. -New York: Oxford University Press, 2010. - 320 p.

16. Sunstein C.R. Republic.com 2.0. - Princeton: Princeton University Press, 2007. - 272 p.

17. Boutyline A., Willer R. The Social Structure of Political Echo Chambers: Variation in Ideological Ho-mophily in Online Networks // Political Psychology. - 2017. - № 38 (3). - Р. 551-569.

18. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades // Journal of Economic Perspectives. - 1998. - № 3 (12). - Р. 151-170.

19. Sunstein C.R. The Echo Chamber Revisited. Speech published by «On the Media». - Jun. 17, 2011. URL: http://www.wnyc.org/story/143347-echo-chamber-revisited/ (дата обращения: 14.01.2017).

20. Выборы, референдумы и иные формы прямого волеизъявления. URL: http://www.vybory.izbirkom. ru/region/region/izbirkom?action=show&root=1&tvd=100100067795854&vrn=100100067795849&region =0&global=1&sub_region=0&prver=0&pronetvd=0&vibid=100100067795854&type=233 (дата обращения: 10.03.2017).

REFERENCES

1. Etling B., Alexanyan K., Kelly J., Faris R., Palfrey J., Gasser U. Public Discourse in the Russian Blogosphere: Mapping RuNet Politics and Mobilization. Berkman Center Research Publication, 2010, no. 2010-11. Available at: https://cyber.harvard.edu/publications/2010/Public_Discourse_Russian_Blogosphere (accessed 20.02.2017).

2. Knigge P. The ecological correlates of right-wing extremism in Western Europe. European Journal of Political Research, 1998, no. 34, pp. 249-279.

3. Norris P. Radical Right: Voters and Parties in the Electoral Market. New York, Cambridge University Press, 2005. 349 р.

4. Ramet S.P., Griffin R. The Radical Right in Central and Eastern Europe since l9S9. Pennsylvania, the University of Pennsylvania Press, 1999. 398 p.

5. Mudde C. Populist radical right parties in Europe. Cambridge, Cambridge University Press, 2007. 404 p.

6. Ignazi P. The Re-emergence of the Extreme Right in Europe. Reihe Politikwissenschaft, Institut für Höhere Studien, 1995, no. 21, pp. 1-14. Available at: https://www.ihs.ac.at/publications/pol/pw_21.pdf (accessed 20.02.2017).

7. Shenfield S.D. Russian Fascism: Traditions, Tendencies, Movements. New York, Routledge, 2015. 320 p.

8. Simonsen S.G. Aleksandr Barkashov and Russian National Unity: Blackshirt friends of the nation. Nationalities Papers, 1996, no. 24 (4), pp. 625-639.

9. Golbeck J., Hansen D. A method for computing political preference among Twitter followers. Social Networks, 2014, no. 36, pp. 177-184.

10. Waheed A.A., Muhammad T., Ghazali B.S. The Role of Modern Technology in Arab Spring. Archives Des Sciences, 2012, no. 65 (8), pp. 101-112.

11. Metaxas P.T., Mustafaraj E., Gayo-Avello D. How (Not) to Predict Elections. IEEE Third International Conference on Social Computing (SocialCom). Boston, 9-11 October, 2011. Available at: https://www.researchgate.net/publication/220876090_How_Not_to_Predict_Elections (accessed 06.03.2017).

12. Tumasjan A., Sprenger T.O., Sandner P.G., Welpe I.M. Predicting Elections with Twitter: what 140 Characters Reveal about Political Sentiment. Proc. of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM). Washington, DC, May 23-26, 2010. Available at: https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/view/1441/1852 (accessed 06.03.2017).

13. Dhiraj M. Twitter and Elections: are tweets, predictive, reactive, or a form of buzz? Information Communication and Society, 2015, no. 18 (7), pp. 816-831.

14. Dvir-Gvirsman S., Tsfati Y., Menchen-Trevino E. The extent and nature of ideological selective exposure online: Combining survey responses with actual web log data from the 2013 Israeli Elections. New Media & Society, 2014, no. 18 (5), pp. 857-877.

15. Jamieson K.H., Cappella J.N. Echo Chamber: Rush Limbaugh and the Conservative Media Establishment. New York, Oxford University Press, 2010. 320 p.

16. Sunstein C.R. Republic.com 2.0. Princeton, Princeton University Press, 2007. 272 p.

17. Boutyline A., Willer R. The Social Structure of Political Echo Chambers: Variation in Ideological Ho-mophily in Online Networks. Political Psychology, 2017, no. 38 (3), pp. 551-569.

18. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades. Journal of Economic Perspectives, 1998, no. 3 (12), pp. 151-170.

19. Sunstein C.R. The Echo Chamber Revisited. Speech published by «On the Media». 2011, Jun 17. Available at: http://www.wnyc.org/story/143347-echo-chamber-revisited/ (accessed: 14.01.2017).

20. Vybory, referendumy i inye formy pryamogo voleizyavleniya [Elections, referendums and other forms of direct expression of will]. Available at: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/region/izbirkom?action=show&root=1&tvd=100100067795854&vrn =100100067795849&region=0&global=1&sub_region=0&prver=0&pronetvd=0&vibid=100100067795854 &type=233 (accessed 10 March 2017).

Дата поступления 20.0S.2017 г.