CC BY
117
СОЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИкА
DOI: 10.14515/monitoring.2019.5.10 Правильная ссылка на статью:
Ахременко А. С., Филиппов И. Б. Влияние силового подавления протеста на обсуждение протестной акции в социальных сетях //Мониторинг общественного мнения:Экономические и социальные перемены. 2019. № 5. С. 200—225. https://doi.org/10.14515/ monitoring.2019.5.10. For citation:
Akhremenko A. S., Philippov I. B. (2019) Impact of the Violent Suppression of Protest on its Discussion in Social Networks. Monitoring of Public Opinion-.Economic and Social Changes.
No. 5. P. 200—225. https://doi.org/10.14515/monitoring.2019.5.10.
#
А. С. Ахременко, И. Б. Филиппов влияние силового подавления протеста на обсуждение протестной акции в социальных сетях
ВЛИЯНИЕ СИЛОВОГО ПОДАВЛЕНИЯ ПРОТЕСТА НА ОБСУЖДЕНИЕ ПРОТЕСТНОЙ АКЦИИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
АХРЕМЕНКО Андрей Сергеевич —доктор политических наук, профессор, факультет социальных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-8002-730 7
ФИЛИППОВ Илья Борисович — аспирант, Аспирантская школа по политическим наукам, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-1464-2923
IMPACT OF THE VIOLENT SUPPRESSION OF PROTEST ON ITS DISCUSSION IN SOCIAL NETWORKS
Andrei S. AKHREMENKO1 — Dr.Sci. (Polit.), Professor, School of Social Sciences
E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0001-8002-7307
Ilya B. PHILIPPOV1 — PhD Student, Doctoral School of Political Science E-MAIL: [email protected] https://orcid.org/0000-0002-1464-2923
1 National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia
Аннотация. Фокус работы связан с реакцией в социальных сетях на репрессии против протестующих со стороны правоохранительных органов. Будучи практически неисследованной, данная тема рассматривается нами на пересечении двух крупных направлений изучения протестной политики: во-первых, взаимосвязи между репрессиями и протестной активностью и, во-вторых, роли социальных сетей в динамике протеста. Опираясь на анализ существующих теорий, мы предположили, что обсуждение подавленной акции будет более широким и привлечет больше внимания пользователей, чем обсуждение акции, прошедшей мирно. Кроме того, полагаем, что насильственный характер подавления акции протеста будет выводить ее обсуждение за пределы круга политических единомышленников. Для проверки сформулированных гипотез мы обратились к двум протестным акциям, которые имели место с разницей менее чем в неделю и характеризовались пересекающимся составом организаторов, но проходили по принципиально различающимся сценариям. Первая акция, «митинг в защиту интернета» / «митинг против блокировки Telegram» произошла 30 апреля 2018 г. Вторая протестная акция, «Он нам не царь», была приурочена к инаугурации В. Путина на четвертый срок и прошла 5 мая 2018 г. Для исследования были собраны все публично доступные сообщения (оригинальные посты, репосты, комментарии) из социальной сети «ВКонтакте» за период с 29 апреля по 2 мая и с 4 мая по 7 мая 2018 г., содержавшие слово «митинг» в любой форме. Данные были исследованы методами сетевого анализа и описательной статистики. Показано, что акция, подавленная полицией,
Abstract. The paper is focused on social media reaction to the repression against protesters carried out by law enforcement bodies. Being rather unstudied this topic is examined at the intersection of two large areas of protest policy studies: firstly, the interrelation between repression and protest activity, and secondly, the role of social networks in protest dynamics. Based on an analysis of the modern theories, the authors argue that the discussion of a suppressed rally becomes wider and attracts more public attention than the discussion of a peaceful action. In addition, the violent character of a suppressed protest action takes the discussion out of the circle of political fellow-thinkers. To prove the hypothesis, the authors explore two protest actions which occurred within less than a week, whose organizers had an overlapping composition and distinctly different scenarios. The first rally under consideration is "Rally in support of Internet/ Rally against Telegram ban" which took place on April 30th, 2018. The second protest action titled "He is not our tzar" was related to Putin's inauguration for his fourth term and took place on May 5th, 2018. All open access publications (posts, reposts, comments) in Vkontakte network from April 29th through May 2d and from May 4th through May 7th 2018 containing the word "rally" were collected. To gather the data the methods of network analysis and descriptive statistics were used. The analysis shows that the rally suppressed by police drew wider public attention both at the expense of plentiful comments and a longer and a wider debate in the original posts. The equal number of authors discussing both protest actions generated more posts about the rally suppressed by police. The posts devoted to this rally were more
вызвала более широкое обсуждение в социальных сетях и за счет большего резонанса в комментариях, и за счет более продолжительного и широкого обсуждения в оригинальных постах. Равное число авторов, обсуждавших обе акции, сгенерировало большее число постов про акцию, подавленную полицией. Посты, посвященные обсуждению этой акции, имели большую вероятность вызвать «затратную» реакцию пользователей. Обсуждение акции, подавленной полицией, оказалось более централизованным, а коммуникации вокруг нее — более плотными. Эти результаты подтверждают сформулированные гипотезы. Применение насилия со стороны сил правопорядка способствует как расширению числа активно вовлеченных пользователей, так и углублению взаимодействия между ними и улучшению «качества» их участия.
likely to cause a "costly" reaction from the users. Discussions of the rally suppressed by police turned out to be more centrally-controlled, with communications being rather dense. These results prove the hypotheses set by the authors. Thus, the use of force by law enforcement bodies helps increase the number of actively engaged users, enhances interaction between them and improves the "quality" of their participation.
ключевые слова: протест, репрессии, силовое подавление протеста, социальные сети, политическая коммуникация
Keywords: protest, repression, violent suppression of the protest, social networks, political communication
Благодарность. Исследование проведено при поддержке РФФИ, проект 18-011-01134 «Динамика развития политической нестабильности: построение теоретической модели и ее эмпирическое тестирование».
Acknowledgments. The study was supported by Russian Foundation for Basic Research (project No. 18-011-01134 "Dynamics of the development of political instability: designing a theoretical model and its empirical testing").
Введение
В последние годы интерес исследователей к проблеме связи между публичным протестом и нацеленными на его подавление государственными репрессиями 1 переживает значительный подъем. Основная часть публикаций по теме появилась после 2005 г., причем более половины из них—после 2010 г. Это вполне естественная реакция социальных наук на волну протестной активности, про-
1 Понятия «репрессии», «репрессивный» не имеют здесь и далее по тексту отрицательной этической окраски; речь идет лишь об использовании государственными структурами насилия в подавлении протестных акций.
катившейся в этот период по многим регионам мира. Она включала и события «арабской весны», и протесты против мер жесткой экономии в Греции, и движение «Рассерженных» в Испании, и «революцию зонтиков» 2014 г. в Гонконге, и победу «второго Майдана» на Украине, и целый ряд других событий. В этот же период происходит окончательное осознание факта, что интернет и социальные сети играют принципиальную роль в развитии политической мобилизации, позволяя на новом уровне решать ее ключевые проблемы — проблему коллективного действия и проблему координации.
Новые реалии требуют новых подходов, и разрабатывается множество методологий исследования темы «протест — репрессии». Среди них—сетевая методология [Siegel, 2011] c акцентом на топологические особенности сетей протеста; теоретико-игровой подход с его пониманием репрессий и протеста через призму стратегических взаимообусловленных решений, принимаемых рациональными акторами [Pierskalla, 2010; Ritter, Conrad, 2016]; психологический и социально-психологический подходы с особым вниманием к эмоциональной составляющей [Soares et al., 2018]; неоинституциональная методология, делающая акцент на «правилах игры», в рамках которых взаимодействуют власть и оппозиция [Sutton, Butcher, Svensson, 2014], и целый ряд других. Кроме политической науки, для которой эта проблема является «профильной», свои решения активно предлагают социальная психология [Ayanian, Tausch, 2016], конфликтология [Bell, Murdie, 2018], политическая социология [Peterson, Wahlström, 2015], и даже компьютерные науки [Petrov, Proncheva, 2018]. Очень широка и палитра применяемых методов сбора и анализа эмпирических данных. Используются эксперименты [Dickson, 2007], ивент-анализ [Beers, 2016], сетевой анализ [Siegel, 2011], микроситуационный анализ [Nassauer, 2018], векторная авторегрессия [Carey, 2006] и системы одновременных уравнений [Hultquist, 2017], не говоря уже о традиционных подходах в анализе данных.
Полученные различными группами исследователей результаты, однако, очень противоречивы. Фактически консенсус имеется лишь по поводу ограниченного числа тривиальных утверждений, таких как «закон насильственного ответа» ("Law of Coercive Responsiveness"). Он гласит, что государство склонно отвечать репрессиями на протест, если воспринимает его как угрозу [Davenport, 2007]. Именно об этом, впрочем, столетия назад писали Н. Макиавелли и Т. Гоббс, понятия не имевшие о сетевом анализе или нечетких множествах.
Ключевая интрига связана с другим: как применение силы со стороны государства влияет на дальнейшую динамику протеста? И здесь ответы отличаются гигантским разнообразием: от «государственное насилие скорее подавляет протест» до «репрессии скорее стимулируют сопротивление»,—с огромным количеством промежуточных вариантов.
Разумеется, сказанное не означает, что «гора родила мышь»: по результатам исследований получено множество ценных эмпирических наблюдений, построены оригинальные математические модели, сформулированы заслуживающие внимания гипотезы. Но, по всей видимости, попытка дать «всеобщий и окончательный» ответ на вопрос о связи между протестом и репрессиями пока не увенчалась успехом. Одна из потенциально плодотворных стратегий дальнейшего продвижения
состоит в том, чтобы углубленно изучать отдельные звенья этой цепи, особенно те, которым до сих пор в литературе не уделялось должного внимания.
В этой работе мы сосредоточимся именно на такого рода проблеме: речь пойдет о реакции в социальных сетях на насильственные действия против протестующих со стороны государства. Будучи практически неисследованной, данная тема оказывается на пересечении двух крупных направлений изучения протестной политики: во-первых, взаимосвязь между репрессиями и протестной активностью, во-вторых, роль социальных сетей в динамике протеста. Их рассмотрение, а также анализ современных представлений о структуре политической коммуникации в социальных сетях, позволят сформулировать теоретические гипотезы (разделы 1—3). Описание эмпирической базы исследования и ее анализ с помощью сетевого анализа и описательно-статистическими методами приводятся в разделе 4. В заключении формулируются основные выводы и обсуждаются направления дальнейших исследований.
1. Петля обратной связи между протестами и репрессиями
Теории протестной активности дают различные предсказания того, как применение государством насилия влияет на дальнейшую динамику протеста. В рамках подходов, основанных на рациональном выборе, такое влияние рассматривается преимущественно как отрицательное: интенсивность акций снижается за счет увеличения воспринимаемой стоимости участия [Opp, Gern, 1993]. Аналогичное ожидание формулируется и в рамках теории структуры политических возможностей: увеличение репрессивности воспринимается акторами как снижение шансов на успех [McAdam et al., 1996]. В то же время теория относительной де-привации—«старейшая» социологическая теория протестов — предсказывает, что репрессии только усилят депривацию и, соответственно, протестное движение [Gurr, 1971]. Для теории динамики состязательной политики [McAdam, Tarrow, Tilly, 2003] репрессивные действия со стороны государства увеличивают неопределенность и могут быть одним из этапов, приводящих к поляризации: как показывает политическая история, репрессии зачастую ведут к снижению числа «умеренных», в результате чего наступает дальнейшая радикализация и, как итог, к увеличению масштабов сопротивления. Современные «большие теории» протестной активности [Opp, 2009] не предлагают единого предсказания о связи между репрессиями и протестом, постулируя взамен ее обусловленность другими разнонаправленными факторами. Это подразумевает наличие целого ряда механизмов, действующих при формировании реакции на насилие со стороны правящего режима, с одной стороны, и встречной реакции граждан — с другой.
За исключением отдельных случаев неизбирательных (random) 2 репрессий, которые имеют ограниченное применение в рамках уличных акций, насилие со стороны государства повышает стоимость участия в протесте за счет увеличения индивидуального и группового риска протестующих. С этим, вслед за теоретиками рационального выбора, согласно подавляющее большинство авторов.
2 В политической науке принято различать избирательные (targeted) и неизбирательные (random) репрессии. Первые нацелены на активных участников протеста; механизм «устрашения» вторых связан с тем, что их жертвами могут стать практически любые граждане (например, случайные прохожие).
Почему, несмотря на это, в некоторых случаях репрессии усиливают протестную активность [Opp, 2009]? Один из возможных ответов предлагает теория групповой идентификации. Исследования в русле этой теории показывают, что насилие со стороны власти приводит к усилению и укреплению групповой идентичности протестующих, появлению эффекта «общей судьбы» и возникновению групповой депривации [Drury, Reicher, 2000]. Социальные психологи отмечают, что важную роль в эскалации протеста играет эмоциональная реакция на репрессии — возникновение ярости [Ayanian, Tausch, 2016] и легитимация применения ответного насилия в отношении представителей правящего режима [Soares et al., 2018]. В рамках данной работы особенно важным представляется потенциал делигити-мации власти, возникающий в результате применения властью насилия, которое может быть воспринято и как дополнительный признак нелегитимности правящего режима, и как сигнал о его неустойчивости [Peterson, Wahlström, 2015].
Другое важное соображение состоит в том, что за исключением прямого физического воздействия на состояние и положение протестующих (например, их вытеснение полицией с какой-либо территории), на принятие решений акторами влияют не репрессии сами по себе, а их отображение в сознании участников [Opp, 2009: 236]. Это делает актуальным не только исследование связи между «объективными фактами» репрессивных действий и возрастания/угасания протестной активности, но и рассмотрение цепочки преобразования акта насилия против протестующих в «когнитивный факт» как для непосредственных участников протеста, так и для остального общества. И если для подвергшихся насилию ключевую роль будет играть ситуативная выработка реакции на действия властей [напр., Ayanian, Tausch, 2016] и последующее «фреймирование» произошедшего [напр., Drury, Reicher, 2000], то для общества в целом первым фундаментальным шагом в этой цепочке является передача информации о применении насилия: никакие эмоциональные и рациональные реакции на произошедшее не будут иметь места, если о произошедшем не будет известно. В этой связи особенное значение приобретают средства коммуникации, а в XXI веке — интернет.
2. Коммуникация в социальных сетях как фактор протестной активности
Интернет предоставляет пользователям инструменты массовой и межличностной коммуникации [DiMaggio et al., 2001; Schroeder, 2018], наименее подверженные контролю со стороны государства, что особенно актуально в режимах, ограничивающих свободу слова и распространения информации через традиционные СМИ. Влияние коммуникации в интернете на политические процессы составляет предмет постоянно расширяющегося пласта исследований.
Можно выделить три основных последствия популяризации интернета как площадки для политической коммуникации: во-первых, снижение стоимости коллективного действия — по меньшей мере за счет сокращения транзакцион-ных издержек; во-вторых, рост политической поляризации, в-третьих, снижение эффекта фальсификации предпочтений. Все три пункта имеют отношение к тем или иным аспектам протестной активности, и мы кратко рассмотрим каждый из них.
«Классическим» примером снижения издержек коллективного действия для протестующих в результате распространения интернета и социальных сетей в XXI в.
стали массовые протестные движения на Ближнем Востоке. Так, в 2009 г. в Иране Twitter использовался для распространения информации о протестных акциях, координации протестующих и привлечения внешнего внимания к событиям внутри страны [Farrell, 2012]. В дальнейшем наиболее широкая дискуссия вокруг роли интернета и социальных сетей в организации и распространении протестной активности развернулась вокруг событий «арабской весны», в связи с которыми в публицистический и научный обиход вошло понятие «Twitter-революция».
Так, на основании эмпирического анализа событий «арабской весны» была предложена гипотеза [Farrell, 2012; Tarrow, McAdam, 2004], что социальные сети могут способствовать превращению локальных протестов в протесты национального и даже международного уровня [Aday et al., 2012]. На первый взгляд, свидетельства в ее пользу кажутся очевидными: высшей магнитуды протесты достигли в странах с наибольшим в регионе проникновением интернета и социальных сетей — в Тунисе и Египте, где народные волнения привели к свержению правящего режима [Howard, Hussain, 2011]. Однако более глубокий анализ показывает, что данные странового (макро-)уровня не позволяют четко зафиксировать причинно-следственную связь между использованием социальных сетей и протестной активностью в регионе [Lynch, 2011]. Тем более трудно надежно измерить степень, в которой успех или, по крайней мере, массовость этих протестных эпизодов были обязаны коммуникации в социальных сетях и мессенджерах.
Наиболее осязаемой роль сетевой коммуникации в побуждении к протестной активности становится благодаря качественным исследованиям, которые фокусируются на личном опыте протестующих. В одной из таких работ, посвященных личному опыту участников протестных акций в Тунисе [Breuer, Landman, Farquhar 2015], на основе ответов респондентов раскрыты несколько важных аспектов этой проблемы. Во-первых, социальные медиа дали возможность лидерам и участникам протеста координировать свои действия, несмотря на отсутствие предшествующей организации и полную закрытость для них традиционных СМИ. Во-вторых, они позволили протестующим осознать реальный масштаб протеста, тем самым разорвав «спираль молчания». Наконец, коммуникация в социальных сетях помогла из общих переживаний и разделяемых трудностей сформировать особую идентичность протестующих. В сочетании с размыванием эффекта фальсификации предпочтений последнее представляется наиболее значимым в долгосрочной перспективе: слом представлений о малочисленности недовольных текущей политикой или правящим режимом в сочетании с формированием идентичности может повлиять на развитие протестного движения за пределами конкретного эпизода. Непосредственная же координация действий во время протестной акции, при всей ее важности, решает скорее тактические задачи, тем более что интерес к конкретному политическому событию как таковому может угаснуть довольно быстро [Mikhailov et al., 2018].
В целом «онлайн-развитие» протестного сообщества и протестного нарратива за пределами ярких акций мало исследовано. Работы, посвященные роли интернет-коммуникации в событиях «арабской весны», и аналогичные исследования других протестных акций (например, протестов в Молдавии [Mungiu-Pippidi, Munteanu, 2009]) представляют ограниченный взгляд на влияние социальных
сетей на протестное движение. Они пытаются уловить непосредственное воздействие активности в социальных сетях на масштаб и успешность конкретного протестного эпизода, игнорируя обратную связь между этими явлениями. А именно такая обратная связь может быть ключевой для понимания долгосрочных последствий использования социальных сетей для коммуникации вокруг событий, ассоциированных с протестом, в том числе в случае, если данный конкретный эпизод оказался в той или иной мере «неуспешным». Особенно важна эта обратная связь тогда, когда протест оказался немногочисленным: резонанс в социальных медиа — одна из немногих возможностей хотя бы донести «сообщение» протестующих до широкой публики.
3. Свойства политической коммуникации в социальных сетях
Как было отмечено, работы, посвященные изучению влияния протестных акций на коммуникацию в социальных медиа, крайне малочисленны, однако исследования обратного влияния встречаются намного чаще. Поэтому здесь мы будем опираться на более общие (и вполне существенные) достижения в части выявления характерных особенностей политической коммуникации в сетевом пространстве.
Первая важная для нашего исследования черта социальных сетей — зависимость коммуникации и распространения информации от «цифровой элиты». Несмотря на кажущийся демократизм общения в социальных сетях, на самом деле распределение количества «друзей» и подписчиков не является ни равномерным, ни даже нормальным — оно подчиняется степенному закону распределения, обеспечивающему крайнее неравенство в потенциале донесения своей позиции до широкой аудитории между небольшим числом очень популярных страниц и основной массой пользователей [Asur, Huberman, 2010]. Исследования показывают, что важную роль играют лидеры мнений, которыми становятся популярные персоны, публичные страницы организаций и изданий или крупные сообщества пользователей (там, где сообщества становятся не только источником сообщений, но и площадкой для других юзеров, например, во «ВКонтакте» или Facebook) [González-Bailón, Wang, 2016].
Утверждается, что «цифровые элиты» во многом влияют на реакцию «онлайна» на события из «офлайна», в частности, в 2011 г. в России оппозиционные лидеры общественного мнения широко политизировали коммуникацию в социальных сетях Facebook и Twitter, пренебрегая сетью «ВКонтакте», в результате чего пользователи первых двух социальных сетей оказались более осведомленными об обвинениях в фальсификациях на парламентских выборах, которые оппозиция выдвигала против правящей группы [Reuter, Szakonyi, 2015].
Другой ключевой особенностью организации сообществ в социальных сетях является так называемая гомофилия — позитивная зависимость вероятности двух пользователей иметь какую-либо «точку соприкосновения» (состоять в отношениях дружбы или подписки, входить в одно и то же сообщество и т. д.) от их «схожести» между собой [McPherson, Smith-Lovin, Cook, 2001]. Применительно к политической коммуникации это означает, например, что сторонники В. Путина будут более склонны формировать сообщества с другими сторонниками президента, а сторонники А. Навального — с другими сторонниками оппозиционера.
Социальные сети являются площадкой, где люди могут относительно свободно выражать свое мнение о политике и получать ответ от других участников. Это само по себе способствует образованию политически «заряженных» связей между пользователями, но, по всей видимости, именно гомофилия во многом ответственна за то, что социальные сети играют большую роль в формировании новых и закреплении старых идентичностей. Участники коммуникации, между которыми образуются связи, скорее всего, имеют схожий опыт и схожие взгляды, и они зачастую не столько обмениваются информацией, сколько подкрепляют убежденность друг друга в том, что их политические взгляды не только обоснованны, но и распространены [Page, 2008]. Из-за гомофилии пользователь может оказаться внутри «информационного пузыря»—так называемой эхо-камеры [Petrov, Proncheva, 2018], в которой обмен информацией происходит преимущественно внутри кластера единомышленников в условиях слабого контакта с другими кластерами, в результате чего кластеры удаляются друг от друга. В итоге внутри каждого сообщества пользователи получают все более идеологически окрашенную информацию и все менее готовы воспринимать мнения из других кластеров. Так коммуникация в социальных сетях приводит к поляризации. Применительно к протестам это означает, что может сформироваться особый кластер уличной оппозиции и сочувствующих ей.
Хотя наличие гомофилии подтверждается многочисленными исследованиями [напр., Barbera et al., 2015], оценки ее масштаба и значимости последствий для коммуникации варьируются как во времени, так и между группами. По всей видимости, фиксируемая исследователями межгрупповая вариация нестабильна, сильно зависит от используемых концептуализации и методологии, и пока что не может быть надежно описана. Так, на данных по онлайн-коммуникации в США различные исследования получили противоположные результаты в оценках того, какие именно группы более склонны к гомофилии: одни работы указывали на то, что по сравнению с консерваторами либералы в большей мере тяготеют к вовлечению в межидеологическую коммуникацию [Barbera et al., 2015], другие отмечали, что сторонники Республиканской партии менее склонны формировать идеологически гомогенные кластеры пользователей, чем сторонники демократов [Colleoni, Rozza, Arvidsson, 2014].
Изменчивость гомофилии во времени представляется более эмпирически обоснованным результатом. Было обнаружено, что обсуждение некоторых событий начиналось неструктурированно и проходило вне рамок идеологических групп, но со временем гомофилия начинала преобладать над «универсальностью», и контакты между представителями разных идеологических течений становились редкостью [Barbera et al., 2015]. Это означает, что репрессии могут хотя бы на время приводить к эрозии повседневной структуры политической коммуникации и позволять оппозиции доносить свою повестку даже до тех пользователей, которые обычно не включены в гомогенные оппозиционные сообщества или в политическую коммуникацию вообще.
Сочетание трех названных эффектов — «централизации» коммуникации на уровне «цифровой элиты», гомофилии и «эхо-камер» — приводит к тому, что «карта» политических сообществ в социальных медиа типологически тяготеет
к особому типу графа (сети), который в специальной литературе получил название Opinion Leader [Siegel, 2011]. Он предполагает, что основная масса связей между пользователями сгруппирована «внутри» нескольких ориентированных на лидеров сообществ, связи между которыми маловероятны и потому редки (см. рис. 1).
При этом такие сообщества по своей идеологической направленности внутренне довольно однородны, а по отношению друг к другу, напротив, контрастны [Palfrey et al., 2012; Zherebtsov, Goussev, 2018].
Имеющиеся современные исследования политической коммуникации в российском сегменте сети Twitter обнаруживают наличие всех указанных тенденций (подтверждая и более ранние находки [Palfrey et al., 2012]). Гомофилия в сочетании с «эхо-камерами» ответственна за формирование идеологической сегрегации пользователей, которая приводит к образованию трех политических кластеров: лоялистского, центристского и оппозиционного. Зависимость от лидеров мнений, в свою очередь, в значительной мере формирует структуру коммуникации внутри этих групп сообщества: ключевыми пользователями в графах оказываются лидеры мнений и медиа. При этом события офлайн-реальности непосредственно влияют на позиции различных членов «цифровой элиты» в структуре коммуникации: если во время рутинной политической коммуникации основное внимание приковывают к себе СМИ, то во время протестных акций ключевую позицию занимают представители «цифровой элиты» [Zherebtsov, Goussev, 2018].
Коммуникации в других социальных сетях, имеющих распространение в России, исследовались в более усеченном варианте. Репрезентативный анализ структуры коммуникации в Facebook отсутствует по причине закрытости этой сети от исследователей. Изучение коммуникаций в крупнейшей социальной сети рунета—«ВКонтакте» — в целом подтверждает описанные тенденции, хотя в одном случае [Шерстобитов, Брянов, 2013] сегменты, сформированные под воздействием гомофилии, и были предметом исследования авторов, их наличие является
0
Рисунок 1. Модельный случай графа, замкнутого на лидеров мнений
скорее предпосылкой исследования, чем его результатом, а во втором —выборка ограничена общественно-политическими сообществами Санкт-Петербурга [Суслов, 2016].
По итогам рассмотрения существующих результатов политической науки и междисциплинарных исследований в данной области можно сформулировать гипотезы о трех ключевых эффектах, которые может оказывать применение насилия по отношению к протестующим на дальнейшее обсуждение акции в социальных сетях:
— Применение насилия составляет более значимый информационный повод, чем протестная акция сама по себе. Таким образом, можно ожидать, что обсуждение подавленной акции будет более широким, чем обсуждение акции, прошедшей мирно.
— Сообщения о применении насилия по отношению к протестующим несут в себе дополнительную информацию: они свидетельствуют не только о наличии протеста и его масштабе, но и о «репрессивном» характере режима, а также о том, что режим рассматривает данный протест как угрозу. Кроме того, сообщения о подавлении протеста содержат больший потенциал влияния на эмоциональную сферу читателей, а также создают больше поводов для формулирования этически окрашенных суждений. Поэтому можно ожидать, что обсуждение такой акции будет привлекать больше внимания пользователей.
— Репрессии по отношению к протестующим, как потенциально трансформативное событие, могут приводить к эрозии повседневной структуры коммуникации и помогать вывести обсуждение акции за пределы круга политических единомышленников.
Все эти эффекты способствуют распространению информации о протесте и могут быть элементом петли обратной связи между репрессиями и дальнейшей протестной активностью. К тому же, все вышеперечисленные воздействия усиливаются по мере того, как сказывается еще один важнейший эффект, связанный с содержательной реакцией на репрессии, а именно радикализация коммуникаций. Но в данном исследовании мы оставим его за рамками рассмотрения.
4. Эмпирический анализ
Для проверки сформулированных гипотез обратимся к двум протестным акциям, которые имели место с разницей менее чем в неделю и характеризовались пересекающимся составом организаторов, но проходили по принципиально различающимся сценариям. Первая акция, «митинг в защиту интернета» / «митинг против блокировки Telegram» была согласована с московскими властями и прошла 30 апреля 2018 г. без вмешательства сил правопорядка, собрав около 12 тысяч участников. В дальнейшем словосочетания «первая акция», «апрельская акция», «митинг за свободу интернета» следует воспринимать как обозначающие данную акцию. Вторая протестная акция, «Он нам не царь», была приурочена к инаугурации В. Путина на четвертый срок, состоялась 5 мая 2018 г. и была жестко подавлена полицией, было задержано около 1600 человек по всей России, из которых 700 — в Москве. Общее число участников подсчитать достоверно не представляется возможным. В дальнейшем словосочетания «вторая акция»,
«майская акция», «Он нам не царь» следует воспринимать как обозначающие данное событие.
Сравнение освещения в социальных сетях этих двух событий позволяет оценить влияние массовых задержаний как частного случая применения насилия по отношению к протестующим на коммуникации вокруг протестной акции: ни базовые характеристики социума, ни характер политического режима, ни общий информационный фон не могли поменяться за пять дней. В пользу сопоставимости данных акций свидетельствует также пересечение «хедлайнеров» протестов — организатором майской акции выступал известный оппозиционер А. Навальный, и он же был одним из спикеров на митинге «За свободный интернет» (хотя главным организатором этой акции были гораздо менее известные Либертарианская партия России и М. Светов). Основное препятствие для проведения данного сравнения — разница в географической привязке протестов: в то время как апрельская акция была московской, акция «Он нам не царь» прошла во многих городах страны.
Для исследования были собраны все публично доступные сообщения (оригинальные посты, репосты, комментарии) из социальной сети «ВКонтакте» за период с 29 апреля по 2 мая и с 4 мая по 7 мая 2018 г., содержавшие слово «митинг» в любой форме. Мы полагаем, что данное ключевое слово равно применимо к обеим акциям, и в эмпирическом материале видно его актуально широкое использование. При этом употребление данного термина не зависит от успешности продвижения тех или иных слоганов и не несет позитивной или отрицательной ценностной нагрузки.
Данные из социальной сети «ВКонтакте» собирались с помощью сервиса REST API, предоставленного администрацией сервиса. Выбор «ВКонтакте» как источника эмпириче^их данных для исследования продиктован двумя соображениями. Во-первых, «ВКонтакте» является самой популярной российской социальной сетью, но при этом наименее политизированной из них [Reuter, Szakony, 2015]. Анализ коммуникаций в этой сети позволит избежать «смещения» в сторону «постоянных политических комментаторов», к которому может свестись исследование коммуникации в Twitter и Facebook. Восприятие политического режима «постоянными политическими комментаторами» едва ли зависит от новой информации о политических репрессиях или об успехах координации оппозиционного движения, поэтому их рассмотрение в рамках изучения рассматриваемой проблемы имеет низкий приоритет. Кроме того, соображение технического плана состоит в том, что Twitter ограничивает сбор данных за период, отдаленный в прошлое более чем на неделю, а Facebook в принципе закрыл широкий доступ к поиску по сообщениям программными средствами.
Из рассмотрения исключены все сообщения, написанные от лица / обращенные к / написанные в комментариях к постам сообществ с ярко выраженной региональной повесткой, сообществ «обманутых дольщиков» и все посты, содержавшие упоминания первомайских демонстраций или акций памяти победы в Великой отечественной войне.
В период с 29 апреля по 2 мая в выборке оказалось 25 250 сообщений и 21 453 пользователя. В период с 4 мая по 7 мая 2018 г. в выборке оказалось 46 833 сообщений и 36 589 пользователей.
Мы начнем со сравнительного анализа числа постов пользователей и взаимодействия пользователей с постами. Таблица ниже представляет динамику общего числа публикаций, числа оригинальных постов на пользовательской странице или страницы сообщества и числа комментариев, в которых упоминалось слово «митинг» (см. табл. 1).
Таблица 1. Число упоминаний слова «митинг» в любой форме в разных типах постов по дням
«За свободный интернет» «Он нам не царь»
День Все публикации Посты Комментарии День Все публикации Посты Комментарии
29 апреля 3700 1794 1906 4 мая 5378 2655 2723
30 апреля 9027 4991 4036 5 мая 17 079 6377 10 702
1 мая 7588 4146 3442 6 мая 14 669 5939 8730
2 мая 4935 2579 2356 7 мая 9707 4441 5266
Всего 25 250 13510 11 740 Всего 46 833 19 412 27 421
Как видно из табл. 1, акция «Он нам не царь» спровоцировала большее количество упоминаний ключевого слова, чем акция «За свободный интернет». Это распространяется как на оригинальные посты, так и на комментарии. При этом если число постов отличается «всего» на 30,5 %, то по числу комментариев этот перевес достигает 2,3 раза. Данные соотношения были относительно стабильны на протяжении всего четырехдневного периода рассмотрения.
Итак, зафиксируем первый эмпирически наблюдаемый факт: акция, подавленная полицией, вызвала более широкое обсуждение в социальных сетях, причем большую часть различий (72,6 %) составляет разница в числе упоминаний в комментариях.
Как видно из табл. 2, вариация между событиями в динамике общего числа публикаций по дням главным образом проистекает из масштабов «всплеска» упоминаемости митингов в день акции (30 апреля и 5 мая соответственно). После этого всплеска скорость угасания упоминаемости фактически одинаковая, но его масштаб задает отличия в абсолютных цифрах (см. рис. 2).
Если рассматривать динамику исключительно оригинальных постов, то для акции «Он нам не царь» «всплеск» дня проведения акции выглядит не таким ярким, но дальнейший спад протекает медленнее, чем для второй акции, даже в абсолютных величинах. В то же время акция, подавленная полицией, вызывала больший кратковременный резонанс в комментариях и более продолжительное широкое обсуждение в оригинальных постах, что отчетливо видно на рис. 2.
Таблица 2. Динамика числа всех публикаций и оригинальных постов по дням для двух акций, начиная с дня, предшествующего акции
«За свободный интернет»
День Все публикации Отношение к предыдущему дню Разность с предыдущим днем Посты Отношение к предыдущему дню Разность с предыдущим днем
29 апреля 3700 — — 1794 — —
30 апреля 9027 2,44 5327 4991 2,78 3197
1 мая 7588 0,84 -1439 4146 0,83 -845
2 мая 4935 0,65 -2653 2579 0,62 -1567
«Он нам не царь»
День Все публикации Отношение к прошлому дню Разность с предыдущим днем Посты Отношение к предыдущему дню Разность с предыдущим днем
4 мая 5378 — — 2553 — —
5 мая 17 079 3,18 11 701 5221 2,05 2668
6 мая 14 669 0,86 -2410 4892 0,94 -329
7 мая 9707 0,66 -4962 4029 0,82 -863
Рисунок 2. Сравнительная динамика числа оригинальных постов и общего числа всех публикаций по дням для двух акций, начиная с дня, предшествовавшего акции
Перейдем от рассмотрения динамики числа упоминаний к охвату и резонансу публикаций. К сожалению, API «ВКонтакте» дает подробную статистику по просмотрам только для оригинальных постов, поэтому комментарии с упоминаниями
ключевого слова в данный анализ не войдут. Отметим, что число просмотров отражает не общее охваченное число пользователей, а суммарное число всех просмотров всеми охваченными пользователями всех просмотренных сообщений.
При рассмотрении табл. 3 заметно, что посты, написанные по мотивам «ненасильственной» акции, в целом имели более широкую аудиторию и получали большее число лайков — наименее «затратного» для пользователя способа реакции. Напротив, эти же посты имели меньшее среднее число репостов — самого «дорогого» типа реагирования. Если говорить о «промежуточном» с точки зрения затрат усилий (и имеющем несколько иной характер) варианте реакции пользователя — комментарии — то здесь наблюдается паритет двух акций для постов, опубликованных сообществами, но значительный перевес для постов, опубликованных на личных страницах, в пользу «Он нам не царь».
Таблица 3. Отношение реакции пользователей к числу постов по дням
«За свободный интернет»
Просмотры Лайки Комментарии Репосты Посты Просмотры на пост Лайки на пост Комментарии на пост Репосты на пост
Посты пользователей 1833515 56 161 4102 3927 5831 314,44 9,63 0,70 0,67
30 апреля 1 110 045 34 244 1566 1562 2551 435,14 13,42 0,61 0,61
1 мая 456 233 13 546 1453 1253 2096 217,67 6,46 0,69 0,60
2 мая 267 237 8371 1083 1112 1184 225,71 7,07 0,91 0,94
Посты сообществ 25 344 160 490 905 53 429 17 968 5883 4308,03 83,44 9,08 3,05
30 апреля 14 863 887 294 102 30 971 8666 2438 6096,75 120,63 12,70 3,55
1 мая 7 814 423 152 424 15 284 5917 2050 3811,91 74,35 7,46 2,89
2 мая 2 665 850 44 379 7174 3385 1395 1911,00 31,81 5,14 2,43
Общий итог 27 177 675 547066 57 531 21 895 11 714 2320,10 46,70 4,91 1,87
«Он нам не царь»
День Просмотры Лайки Комментарии Репосты Посты Просмотры на пост Лайки на пост Комментарии на пост Репосты на пост
Посты пользователей 2077725 58 896 8143 7261 8981 231,35 6,56 0,91 0,81
5 мая 753 252 19 754 2979 2416 3452 218,21 5,72 0,86 0,70
6 мая 819 817 24 076 3289 3061 3465 236,60 6,95 0,95 0,88
7 мая 504 656 15 066 1875 1784 2064 244,50 7,30 0,91 0,86
Посты сообществ 24 921 374 412992 76 119 24 429 7776 3204,91 53,11 9,79 3,14
5 мая 13 437 279 235 068 40 170 10614 2925 4593,94 80,37 13,73 3,63
6 мая 7 016 282 107 392 25 244 7871 2474 2836,01 43,41 10,20 3,18
7 мая 4 467 813 70 532 10 705 5944 2377 1879,60 29,67 4,50 2,50
Общий итог 26 999 099 471888 84 262 31 690 16 757 1611,21 28,16 5,03 1,89
Паттерны эволюции показателей распространения постов (см. рис. 3) во временном разрезе различаются в зависимости от того, кем опубликован пост— сообществом или индивидуальным пользователем. В ситуации с сообществами по мере удаления от дня акции интерес пользователей стабильно спадал в случае обеих акций. Применительно же к пользователям для двух акций эти паттерны оказались противоположными: во время обсуждения апрельской акции интерес
публики скорее спадал по мере удаления от дня акции, а во время обсуждения акции «Он нам не царь» наибольшую пассивную и активную аудиторию получали посты, опубликованные во второй и третий день.
Рисунок 3. Просмотры содержащих слово «митинг» постов, опубликованных во время первой и второй акции
Следует отметить, что показатели «комментарии/пост» и «репосты/пост» по мере удаления от дня акции растут—за счет сокращения числа постов, написанных авторами, не интегрированными в основные сети обсуждения. Иными словами, первыми «отмирают» посты там, где это вызывает меньше всего отклика у публики.
Отношение «реакции/посты» сильно зависит от числа просмотров, поэтому эти метрики сами по себе говорят не о качестве публикаций или информационного повода, а о продвижении материалов авторами. А это, в свою очередь, зависит в том числе от медийной силы авторов — числа их подписчиков, «встроенности» в сети взаимных репостов, офлайн-позиции авторов. Итак, продвижение постов про апрельский митинг оказалось более успешным, и общая сумма просмотров оригинальных постов с ключевым словом с 30 апреля по 2 мая превысила таковую за период с 5 мая по 7 мая даже несмотря на то, что число постов было ниже.
Такие показатели обусловлены двумя основными факторами: во-первых, различиями между сообществами, в которых осуществлялись публикации, во-вторых, более яркой реакцией на посты на личных страницах во время акций в защиту свободного интернета. Проведем анализ тех же метрик, но по выборке публикаций авторов, демонстрировавших активность во время обсуждения обеих акций, исключая тех, кто участвовал в обсуждении только одной из них.
Данные в табл. 4 показывают, что равное число авторов, обсуждавших обе акции, сгенерировало большее число постов про акцию, подавленную полицией. На такой выборке более активный постинг доминирует над продвижением:
суммарное число просмотров майской акции перевешивает и для публикаций на личных страницах, и для постов сообществ. Более явным становится преимущество второй акции в среднем числе репостов на пост, растет отрыв в среднем числе комментариев на публикации сообществ и теряется — для публикаций отдельных юзеров. При этом сохраняется отставание «майских» постов по лайкам и просмотрам: это связанные показатели, в условиях примерного равенства возможностей публикаторов именно отличия в среднем числе лайков, скорее всего, и ответственны за различие в среднем числе просмотров: здесь в дело вступают ББО-механизмы, способствующие расширению охвата тех постов, которые получили больше одобрения пользователей. Разница в вероятности лайка, в свою очередь, может быть вызвана тем, что пользователю разумнее щелкнуть на кнопку «мне нравится» под постом, посвященным обсуждению того, как легко и массово прошла акция, чем под сводками о массовых задержаниях. Таким образом, посты, посвященные «мирной» акции, характеризуются более легким продвижением и имеют в среднем больший охват.
Таблица 4. Среднее число реакций на пост по дням
«За свободный интернет»
День Просмотры Лайки Комментарии Репосты Посты Просмотры на пост Лайки на пост Комментарии на пост Репосты на пост
Пользователи 525 298 18 034 2321 2127 2123 247,43 8,49 1,09 1,00
30 апреля 256 055 8720 789 751 940 272,40 9,28 0,84 0,80
1 мая 168534 5655 863 786 717 235,05 7,89 1,20 1,10
2 мая 100 709 3659 669 590 466 216,11 7,85 1,44 1,27
Сообщества 17 217 186 322 799 39606 11 795 3220 5346,95 100,25 12,30 3,66
30 апреля 10 249 603 203 523 23 632 6095 1418 7228,21 143,53 16,67 4,30
1 мая 5061887 89 058 10 919 3349 1009 5016,74 88,26 10,82 3,32
2 мая 1905696 30 218 5055 2351 793 2403,15 38,11 6,37 2,96
Общий итог 17742484 340 833 41 927 13 922 5343 3320,70 63,79 7,85 2,61
«Он нам не царь»
День Просмотры Лайки Комментарии Репосты Посты Просмотры на пост Лайки на пост Комментарии на пост Репосты на пост
Пользователи 541 811 18 652 2767 3275 2777 195,11 6,72 1,00 1,18
5 мая 180156 6050 1068 994 1155 155,98 5,24 0,92 0,86
6 мая 260 921 9008 1109 1558 1103 236,56 8,17 1,01 1,41
7 мая 100 734 3594 590 723 519 194,09 6,92 1,14 1,39
Сообщества 17782159 306 479 52 830 16 856 3725 4773,73 82,28 14,18 4,53
5 мая 10 094 926 184 355 27 133 7839 1531 6593,68 120,41 17,72 5,12
6 мая 4 943 581 80 610 18 526 5763 1336 3700,29 60,34 13,87 4,31
7 мая 2 743 652 41 514 7171 3254 858 3197,73 48,38 8,36 3,79
Общий итог 18 323 970 325 131 55 597 20 131 6502 2818,21 50,00 8,55 3,10
Теперь перейдем к анализу реакций пользователя на пост. Для этого мы будет рассматривать отношение реакций к числу просмотров; в определенном смысле это вероятность отреагировать с помощью лайка, комментария или репоста на увиденную публикацию. Чтобы по возможности очистить влияние применения насилия по отношению к протестующим на восприятие публикаций о протестной активности, будем также использовать выборку сообщений авторов, участвовавших в обсуждении обеих акций.
Как видно из табл. 5, посты, посвященные второй акции, имели более высокую вероятность вызвать реакцию увидевшего их пользователя, причем это верно и для постов пользователей, и для постов сообществ,—исключение составляет только вероятность лайка для постов сообществ, что уже обсуждалось ранее.
Таблица 5. Отношение числа реакций к числу просмотров по дням
«За свободный интернет»
День Просмотры Лайки комментарии Репосты Посты Лайки/ Просмотры комментарии / Просмотры Репосты / Просмотры
Пользователи 525298 18 034 2321 2127 2123 3,06 % 0,22 % 0,21 %
30 апреля 256 055 8720 789 751 940 3,08 % 0,14 % 0,14 %
1 мая 168 534 5655 863 786 717 2,97 % 0,32 % 0,27 %
2 мая 100 709 3659 669 590 466 3,13 % 0,41 % 0,42 %
Сообщества 17 217 186 322799 39 606 11 795 3220 1,94 % 0,21 % 0,07 %
30 апреля 10 249 603 203 523 23 632 6095 1418 1,98 % 0,21 % 0,06 %
1 мая 5061887 89 058 10 919 3349 1009 1,95 % 0,20 % 0,08 %
2 мая 1905696 30 218 5055 2351 793 1,66 % 0,27 % 0,13 %
Общий итог 17742484 340833 41 927 13 922 5343 2,01 % 0,21 % 0,08 %
«Он нам не царь»
День Просмотры Лайки комментарии Репосты Посты Лайки/ Просмотры комментарии / Просмотры Репосты / Просмотры
Пользователи 541 811 18 652 2767 3275 2777 3,44 % 0,51 % 0,60 %
5 мая 180 156 6050 1068 994 1155 3,36 % 0,59 % 0,55 %
6 мая 260 921 9008 1109 1558 1103 3,45 % 0,43 % 0,60 %
7 мая 100 734 3594 590 723 519 3,57 % 0,59 % 0,72 %
Сообщества 17 782 159 306 479 52 830 16 856 3725 1,72 % 0,30 % 0,09 %
5 мая 10 094 926 184 355 27 133 7839 1531 1,83 % 0,27 % 0,08 %
6 мая 4 943 581 80 610 18 526 5763 1336 1,63 % 0,37 % 0,12 %
7 мая 2 743 652 41 514 7171 3254 858 1,51 % 0,26 % 0,12 %
Общий итог 18 323 970 325 131 55 597 20 131 6502 1,77 % 0,30 % 0,11 %
Дальнейшее исследование потребует от нас привлечения аппарата сетевого анализа. Для начала все собранные сообщения были преобразованы в граф по следующему правилу. Пользователь включался в граф в случае выполнения хотя бы одного из трех условий: 1) он упомянул ключевое слово; 2) другой пользователь в ответе ему (в комментарии или оригинальном посте, включающем тэг—ссылку на профиль — первого пользователя) упомянул ключевое слово; 3) в комментариях под сообщением юзера было упомянуто ключевое слово. Во втором и третьем случае добавлялась не только вершина, обозначающая пользователя, но и ребро, отражающее наличие связи с другим юзером, который вовлек его в политическую коммуникацию (при этом он и сам добавляется в сеть на основании первого пункта). Таким образом были построены социальные графы, в которых вершинами являются пользователи, вовлеченные в коммуникацию вокруг протестной активности, а ребрами — факт наличия обмена сообщениями, содержащими ключевые слова. Такие графы отображают наблюдаемый процесс публичной политической коммуникации, в противовес графам, в которых ребра формируются на основании отношений «дружбы» или подписки между пользователями; последние отображают скорее потенциал коммуникации и распространения информации. Для целей данного исследования процесс актуально наблюдаемой коммуникации представляется наиболее ценным, так как именно он позволяет оценить процесс распространения информации в динамике. Ограничение такого подхода состоит в том, что он не учитывает коммуникацию в закрытых группах (сообщения в которых скрыты от исследователя настройками приватности) и коммуникацию в личных сообщениях между пользователями, но такая коммуникация не является публичной.
Для анализа будем использовать два типа графов, которые мы называем «текущими» и «кумулятивными». Первый тип включает в себя все сообщения, попавшие во временное окно, при этом все остальное игнорируется. В нашем случае окно составляет один день. Второй тип графа отражает все отношения между пользователями, накопленные к моменту рассмотрения включительно. Так, текущий граф за 2 мая включает посты, опубликованные за период со 2 мая 2018 г. 00:00 по 2 мая 2018 г. 23:59, а кумулятивный граф за то же число — все посты, опубликованные за период с 29 апреля 2018 г. 00:00 по 2 мая 2018 г. 23:59.
Первый вывод состоит в том, что коммуникация вокруг майской акции собрала не только больше постов, но и вовлекла больше активных пользователей — за четыре дня (включая день подготовки) первую акцию обсудили 21 453 пользователя, в то время как вторую — 36 589 пользователей. Пересечение между графами двух акций составило 5489 пользователей. Динамика вовлечения новых пользователей в целом соответствует динамике публикационной активности, хотя в относительных величинах за второй день граф майской акции рос медленнее, чем граф апрельской — в динамике создания новых постов данное «отставание» не наблюдалось. Это происходит оттого, что среднее число постов на автора было выше во время обсуждения второй акции: число публикаций множилось в немалой степени за счет роста вовлеченности пользователей в дискуссию (что неудивительно, учитывая долю комментариев — в противовес оригинальным постам — в графе обсуждения второй акции).
Таблица 6. Динамика числа пользователей в кумулятивном и текущем графе коммуникации для обеих акций
«За свободный интернет»
Граф кумулятивный Текущий
Пользователи Отношение к предыдущему дню Разница с предыдущим днем Пользователи Доля новых вершин Разница с предыдущим днем
29 апреля 4023 — 4023 3793 —
30 апреля 11 440 2,84 7417 8287 2,06 4264
1 мая 17 694 1,55 6254 7865 0,95 -422
2 мая 21 453 1,21 3759 5303 0,67 -2562
«Он нам не царь»
кумулятивный Текущий
Пользователи Отношение к предыдущему дню Разница с предыдущим днем Пользователи Отношение к предыдущему дню Разница с предыдущим днем
4 мая 5623 — — 5623 —
5 мая 19 538 3,47 13 915 15 273 2,71 9650
6 мая 29 563 1,51 10 025 13 312 0,87 -1961
7 мая 36 589 1,24 7026 10 080 0,76 -3232
Таким образом, в дискуссию вокруг акции, подавленной полицией, включилось большее число пользователей. Кроме того, участники обсуждения в среднем писали больше постов.
Как следует из данных в табл. 7, пользователи, обсуждавшие вторую акцию, оказались лучше между собой связаны. Ее обсуждение более активно шло «вглубь» — создавалось больше новых связей между пользователями, в то время как дискуссия вокруг акции «За свободный интернет» интенсивнее (в относительных величинах) шло «вширь» — была выше доля новых пользователей. В итоге мы видим, что вторая акция характеризовалась большим числом публикаций на одного включенного пользователя, что согласуется с тем, что это событие провоцировало каждого автора быть более активным. Одновременно акция А. Навального характеризовалась и большим средним коэффициентом кластеризации графа, который показывает долю «возможных контактов», реализовавшихся на практике (доля коммуницировавших «через вторые руки», которые также общались между собой напрямую).
При рассмотрении крупнейших компонент связности графов (см. табл. 8) — крупнейших подвыборок пользователей, имевших «общение» друг с другом непосредственно либо через одного или нескольких других пользователей,—видно, что в итоге обсуждение второй акции оказалось значительно более централизованным: обилие комментариев позволило преодолеть дробную структуру коммуникации и объединить в единую компоненту около половины всех пользователей. Обсуждение апрельской акции более разрозненное, так что крупнейшая компонента связности включила в себя меньше трети всех коммуницирующих. Налицо и различие в активности коммуникации внутри «мейнстрима» обсуждений — и ко-
эффициент кластеризации, и среднее число связей на юзера оказалось ощутимо выше во время обсуждения акции «Он нам не царь». Коммуникация вокруг этой акции, таким образом, оказалось более «плотной».
Таблица 7. Включение новых пользователей в графы коммуникации и его влияние на структуру графа
«За свободный интернет»
Граф Кумулятивный Текущий
Пользователи Связи Ср. число связей на пользователя Ср. коэф. кластеризации Пользователи Связи Доля новых вершин Доля новых связей
29 апреля 4023 3793 0,943 0,040 4023 3793
30 апреля 11 440 11 833 1,034 0,039 8287 8517 0,871 0,944
1 мая 17 694 18 498 1,045 0,028 7865 7548 0,829 0,883
2 мая 21 453 22 606 1,054 0,037 5303 4921 0,764 0,835
«Он нам не царь»
Граф Кумулятивный Текущий
Пользователи Связи Ср. число связей на пользователя Ср. коэф. кластеризации Пользователи Связи Доля новых вершин Доля новых связей
4 мая 5623 5270 0,937 0,038 5623 5270
5 мая 19 538 21 407 1,096 0,056 15273 16760 0,830 0,963
6 мая 29 563 33 983 1,150 0,057 13312 14307 0,701 0,879
7 мая 36 589 42 541 1,163 0,049 10080 10065 0,698 0,850
Таблица 8. Характеристики крупнейшей компоненты связности (КК) для двух типов графов
«За свободный интернет»
Граф Кумулятивный Текущий
Юзеры в КК Связи в КК Ср. число связей на юзера в КК Ср. коэф. кластеризации в КК Доля КК Юзеры в КК Связи в КК Ср. число связей на юзера в КК Ср. коэф. кластеризации в КК Доля КК
29 апреля 418 502 1,201 0,055 0,104 418 502 1,201 0,055 0,104
30 апреля 3063 3932 1,284 0,070 0,268 1932 2504 1,296 0,074 0,233
1 мая 4800 6303 1,313 0,069 0,271 1263 1574 1,246 0,056 0,161
2 мая 6219 8271 1,330 0,072 0,290 287 358 1,247 0,084 0,054
«Он нам не царь»
Кумулятивный Текущий
Юзеры в КК Связи в КК Ср. число связей на юзера в КК Ср. коэф. кластеризации в КК Доля КК Юзеры в КК Связи в КК Ср. число связей на юзера в КК Ср. коэф. кластеризации в КК Доля КК
4 мая 644 807 1,253 0,077 0,115 644 807 1,253 0,077 0,115
5 мая 7587 10 218 1,347 0,088 0,388 6140 8243 1,343 0,089 0,402
6 мая 13 174 18 517 1,406 0,094 0,446 4113 5541 1,347 0,095 0,309
7 мая 16 578 23 661 1,427 0,095 0,453 2045 2604 1,273 0,082 0,203
Заключение
Прежде всего, обобщим эмпирическую часть исследования, перечислив ее основные результаты. Это необходимо, чтобы оценить их в контексте сформулированных нами гипотез.
I. Акция, подавленная полицией, вызвала более широкое обсуждение в социальных сетях, в большей мере за счет упоминаний в комментариях.
II. Акция, подавленная полицией, вызывала больший кратковременный резонанс в комментариях и более продолжительное и широкое обсуждение в оригинальных постах.
III. Равное число авторов, обсуждавших обе акции, сгенерировало большее число постов про акцию, подавленную полицией.
IV. Посты, посвященные акции, прошедшей мирно, подвержены более легкому продвижению и имеют в среднем большее число просмотров.
V. Посты, посвященные обсуждению акции, подавленной полицией, имели большую вероятность вызвать «затратную» реакцию пользователей.
VI. Акция, подавленная полицией, вовлекла в свое осуждение большее число пользователей.
VII. Авторы, вовлеченные в обсуждение акции, подавленной полицией, в среднем писали больше постов.
VIII. Обсуждение акции, подавленной полицией, оказалось более централизованным.
IX. Коммуникация вокруг акции, подавленной полицией, оказалось более плотной.
Рассмотрим эти факты в свете сформулированных гипотез в табл.е 9.
Таблица 9. Соотношение гипотез и эмпирических наблюдений; знак «~» означает, что
эмпирический результат нейтрален по отношению к выдвинутой гипотезе
Эмпирические результаты Гипотезы
Обсуждение подавленной акции будет более широким, чем обсуждение акции, прошедшей мирно Обсуждение подавленной акции будет привлекать больше внимания охваченных пользователей. Обсуждение акции выйдет за пределы кругов политических единомышленников.
I подтверждает ~ ~
II подтверждает подтверждает
III ~ подтверждает
IV противоречит противоречит
V подтверждает
VI подтверждает подтверждает
VII подтверждает
VIII подтверждает подтверждает
IX подтверждает
В целом все три гипотезы скорее подтвердились — единственное противоречащее им наблюдение связано с числом просмотров публикаций. Напомним, что результат IV нельзя интерпретировать как «число человек, увидевших информацию по митингу», потому что один и тот же пользователь мог просмотреть сотню публикаций по теме, и это было бы сто разных просмотров; к тому же счетчик просмотров не работает в комментариях, а их число было значительным. Как мы отмечали выше, преимущество апрельской акции в числе просмотров проистекает как из более высокого медийного потенциала авторов сообщений про митинг в защиту Telegram (в частности, он освещался федеральными СМИ), так и большим соответствием сообщений про мирно закончившийся митинг эмоции «мне нравится», что в итоге сказалось на работе SEO-механизмов.
Остальные результаты свидетельствуют о том, что применение насилия способствует как расширению числа активно вовлеченных пользователей, так и углублению взаимодействия между ними и улучшению «качества» их участия.
Таким образом, с небольшими оговорками гипотезы можно считать подтвержденными по крайней мере в рамках исследуемых кейсов. Потенциальной угрозой для внешней валидности проведенного исследования следует считать выбор ключевого слова для сбора данных, а также всероссийский характер акции А. Навального. В рамках данного исследования нами были предприняты усилия по изоляции эффекта репрессий от данных угроз, но требуются дальнейшие исследования, для того чтобы удостовериться, что данные факторы не привели к смещению результатов. Дальнейшие исследования помогут определить, является ли этот эффект устойчивым и инвариантным к платформе коммуникации, которая анализируется. Кроме того, отдельным перспективным направлением развития темы является исследование эффектов поляризации и радикализации при обсуждении протестных акций в социальных сетях.
Список литературы (References)
Суслов С. И. Кластеры петербургских политических онлайн-сообществ в «ВКонтакте» // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 12. Социология. 2016. № 4. С. 69—87. https://doi.org/10.21638/11701/spbu12.2016.405. Suslov S. I. (2016) Saint-Petersburg's political online communities clusters In "VKontakte". Vestnik of Saint Petersburg University. Sociology, No. 4. P. 69—87. https://doi.org/10.21638/11701/spbu12.2016.405.
Шерстобитов А. С., Брянов К. А. Технологии политической мобилизации в социальной сети «ВКонтакте»: сетевой анализ протестного и провластного сегментов // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. 2013. № 10—1. С. 196—202. Sherstobitov A. S., Bryanov K. A. (2013) Political mobilization technologies in social network "VKontakte": network analysis of protest and pro-regime segments. Historical, Philosophical, Political and Law Sciences, Culturology and Study of Art. Issues of Theory and Practice. No. 10—1. P. 196—202.
Aday S., Farrell H., Lynch M., Sides J., Freelon D. (2012) New media and conflict after the Arab Spring. United States Institute of Peace. Vol. 80. P. 1—24.
Asur S., Huberman B. A. (2010) Predicting the future with social media. Proceedings of the 2010IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology. Vol. 01. — IEEE Computer Society. P. 492—499. https://doi. org/10.1109/wi-iat.2010.63.
Ayanian A. H., Tausch N. (2016) How risk perception shapes collective action intentions in repressive contexts: A study of Egyptian activists during the 2013 post-coup uprising. British Journal of Social Psychology. Vol. 55. No. 4. P. 700—721. https:// doi.org/10.1111/bjso.12164.
Barberá P., Jost J., Nagler J. (2015) Tweeting from left to right: Is online political communication more than an echo chamber? Psychological Science. Vol. 26. No. 10. P. 1531—1542. https://doi.org/10.1177/0956797615594620.
Beers S. (2016) QCA as competing or complementary method? A qualitative comparative analysis approach to protest event data. International Journal of Social Research Methodology. Vol. 19. No. 5. P. 521—536. https://doi.org/10.1080/136 45579.2015.1051798.
Bell S., Murdie A. (2018) The apparatus for violence: Repression, violent protest, and civil war in a cross-national framework. Conflict Management and Peace Science. Vol. 35. No. 4. P. 336—354. https://doi.org/10.1177/0738894215626848.
Breuer A., Landman T., Farquhar D. (2015) Social media and protest mobilization: Evidence from the Tunisian revolution. Democratization. Vol. 22. No. 4. P. 764—792. https://doi.org/10.1080/13510347.2014.885505.
Carey S. (2006) The dynamic relationship between protest and repression. Political Research Quarterly. Vol. 59. No. 1. P. 1—11. https://doi.org/10.1177/ 106591290605900101.
Colleoni E., Rozza A., Arvidsson A. (2014) Echo chamber or public sphere? Predicting political orientation and measuring political homophily in Twitter using big data. Journal of Communication. Vol. 64. No. 2. P. 317—332. https://doi.org/10.1111/jcom.12084.
Davenport C. (2007) State repression and political order. Annual Review of Political Science. Vol. 10. P. 1—23.
Dickson E. (2007) On the (in)effectiveness of collective punishment: An experimental investigation. Working paper. New York University.
DiMaggio P., Hargittai E., Neuman W. R., Robinson J. P. (2001) Social implications of the Internet. Annual Review of Sociology. Vol. 27. No. 1. P. 307—336. https://doi. org/10.1146/annurev.soc.27.1.307.
Drury J., Reicher S. (2000) Collective action and psychological change: The emergence of new social identities. British Journal of Social Psychology. Vol. 39. No. 4. P. 579—604. https://doi.org/10.1348/014466600164642.
Farrell H. (2012) The consequences of the internet for politics. Annual Review of Political Science. Vol. 15. No. 1. P. 35—52. https://doi.org/10.1146/ annurev-polisci-030810-110815.
González-Bailón S., Wang N. (2016) Networked discontent: The anatomy of protest campaigns in social media. Social Networks. Vol. 44. P. 95—104. https://doi.org/ 10.1016/j.socnet.2015.07.003.
Gurr T. R. (1971) Why men rebel. Princeton University Press.
Hultquist Ph. (2017) Is collective repression an effective counterinsurgency technique? Unpacking the cyclical relationship between repression and civil conflict. Conflict Management and Peace Science. Vol. 34. No. 5. P. 507—525.
Howard P. N., Hussain M. M. (2011) The role of digital media. Journal of Democracy. Vol. 22. No. 3. P. 35—48.
Lynch M. (2011) After Egypt: The limits and promise of online challenges to the authoritarian Arab state. Perspectives on politics. Vol. 9. No. 2. P. 301—310. https:// doi.org/10.1017/s1537592711000910.
McAdam D., Tarrow C., Tilly C. (2001) Dynamics of Contention. Cambridge University Press.
McAdam D., McCarthy J.D., Zald M. N., Mayer N. Z. (1996) Comparative perspectives on social movements: Political opportunities, mobilizing structures, and cultural framings. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511803987.
McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J. M. (2001) Birds of a feather: Homophily in social networks. Annual review of sociology. Vol. 27. No. 1. P. 415—444. https://doi. org/10.1146/annurev.soc.27.1.415.
Mikhailov A., Petrov A., Pronchev G., Proncheva O. (2018) Modeling a Decrease in Public Attention to a Past One-Time Political Event. Doklady Mathematics. Vol. 97. No. 3. P. 247—249. https://doi.org/10.1134/S 1064562418030158.
Mungiu-Pippidi A., Munteanu I. (2009) Moldova's "Twitter Revolution". Journal of Democracy. Vol. 20. No. 3. P. 136—142. https://doi.org/10.1353/jod.0.0102.
Nassauer A. (2018) Situational Dynamics and the Emergence of Violence in Protests. Psychology of Violence. No. 3. P. 293—304. https://doi.org/10.1037/vio0000176.
Opp K. D. (2009) Theories of political protest and social movements: A multidisciplinary introduction, critique, and synthesis. Routledge. https://doi. org/10.4324/9780203883846.
Opp K. D., Gern C. (1993) Dissident groups, personal networks, and spontaneous cooperation: The East German revolution of 1989. American Sociological Review. Vol. 58. No. 5. P. 659—680. https://doi.org/10.2307/2096280.
Page S. E. (2008) The Difference: how the power of diversity creates better groups, firms, schools, and societies. Princeton University Press. https://doi. org/10.1515/9781400830282.
Palfrey J. G., Etling B., Alexanyan K., Kelly J., Faris R. M., Gasser U. (2012). Mapping Russian Twitter. Berkman Center Research Publication, 3.
Pierskalla J. (2010) Protest, Deterrence, and Escalation: The Strategic Calculus of Government Repression. Journal of Conflict Resolution. Vol. 54. P. 117—145. https:// doi.org/10.1177/0022002709352462.
Peterson A., Wahlstrom M. (2015) Repression: the governance of domestic dissent. In: The Oxford handbook of social movements. P. 634—652.
Petrov A., Proncheva O. (2018) Modeling Propaganda Battle: Decision-Making, Homophily, and Echo Chambers. In: Ustalov D., Filchenkov A., Pivovarova L., Zizka J. (eds) Artificial Intelligence and Natural Language. AINL 2018. Communications in Computer and Information Science. Vol. 930. Springer. P. 197—209. https://doi. org/10.1007/978-3-030-01204-5_19.
Reuter O. J., Szakonyi D. (2015) Online social media and political awareness in authoritarian regimes. British Journal of Political Science. Vol. 45. No. 1. P. 29—51. https://doi.org/10.1017/s0007123413000203.
Ritter E. H., Conrad C. R. (2016) Preventing and responding to dissent: The observational challenges of explaining strategic repression. American Political Science Review. Vol. 110. No. 1. P. 85—99. https://doi.org/10.1017/s0003055415000623.
Schroeder R. (2018) Social theory after the internet. UCL Press.
Siegel D. A. (2011) When Does Repression Work? Collective Action in Social Networks. The Journal of Politics. Vol. 73. No. 4. P. 993—1010. https://doi.org/10.1017/ s0022381611000727.
Soares M., Barbosa M., Matos R., Mendes S. M. (2018) Public Protest and Police Violence: Moral Disengagement and its Role in Police Repression of Public Demonstrations in Portugal. Peace and Conflict: Journal of Peace Psychology. Vol. 24. No. 1. P. 27—35. https://doi.org/10.1037/pac0000277.
Sutton J, Butcher C., Svensson I. (2014) Explaining political jiu-jitsu institution-building and the outcomes of regime violence against unarmed protests. Journal of Peace Research. Vol. 51. No. 5. P. 559—573. https://doi.org/10.1177/0022343314531004.
Tarrow S., McAdam D. (2004) Scale shift in transnational contention. In: Transnational Protest and Global Activism. Lanham, Md., Oxford: Rowman. P. 121—150.
Zherebtsov M., Goussev S. (2018) Hit the streets! Social Media in 2017 Russian protest actions To be presented at the 76th annual Midwest Political Science Association conference. Midwest Political Science Association.
