Коммуникация в социальных онлайн-сетях как фактор протестной мобилизации в России
Скачать 1.53 Mb.
|
| § 3.3. Структура взаимодействий участников протестных сообществ Исследования социальных онлайн сетей, их структуры и эволюции, а также влияние на социум проводятся с использованиями самых различных методов и по самым разным направлениям. Однако анализ социальных сетей является ключевым инструментом изучения структуры и процессов, происходящих в виртуальных сообществах. В работах, посвященных анализу взаимовлияния интеракций пользователей в социальных онлайн сетях и реальным действиям, упор делается преимущественно на анализ сетевой структуры и ее видоизменение в зависимости от внешних условия. Так в работе, посвященной протестам студентов в канадском Квекебе181, были выявлены существенные изменения в структуре обсуждений в Twitter после принятия законопроекта «Билль 78», который ужесточал порядок проведения митингов. В настоящем исследовании была предпринята попытка оценить влияние реальных факторов – митингов – на динамику виртуальной структуры. Для исследования была выбрана группа в социальной сети Facebook. Этот выбор был обусловлен несколькими факторами. Во-первых, как отмечается в работе Ройтера182, западные социальные сети Facebook и Twitter и российские «Вконтакте» и «Одноклассники» освещали протесты принципиально по-разному. По оценке авторов отечественные социальные сети активно изучаются властями и своевременно очищаются от оппозиционного контента, в отличие от западных сайтов. Как было отмечено Рейтером, в сети «Вконтакте» сообщество, посвященное протестам, более чем в три раза уступало по размеру аналогичной группе в Facebook (10 тыс. и 30 тыс. участников, соответственно), хотя количество зарегистрированных пользователей из России во «Вконтакте» гораздо больше, нежели в Facebook. Это обуславливает интерес именно к анализу социальной сети Facebook в контексте политической нестабильности в России. Это ограничивает нас исследованиями либо Facebook, либо Twitter. Выбор был остановлен на Facebook вследствие небольшого количества аналогичных исследований. Традиционно исследователи изучают Twitter, как наиболее открытую социальную онлайн сеть, через которую можно получить в полном объеме данные о структуре взаимодействий и переписке. В то же время, Facebook дает возможность анализа не только коммуникаций, но и социально-демографических данных пользователей, что позволяет пролить свет на мотивации участников протестных действий. Настоящее исследование состоит из двух частей. В первой производится динамический анализ структуры дружеских взаимодействий внутри протестной группы в Facebook. Во второй – анализ коммуникаций протестного сообщества «Мы были на Болотной площади и придем еще». Динамический сетевой анализ дружеских взаимодействий внутри протестной группы Анализ динамики социальных сетей является перспективным методом исследования, позволяющим пролить свет на структуру взаимоотношений и их трансформацию во времени в зависимости от независимых обстоятельств. Для динамического анализа взаимодействий были использованы данные о дружеских связях участников внутри Facebook группы, посвященной обсуждению протестных действий и координации участников. Это достаточно известная протестная группа внутри социальной онлайн-сети Facebook, внутри которой участники обсуждают события политической жизни страны и согласовывают коллективные действия при организации митингов и акций протеста. Для вступления в данную группу необходимо оставить заявку, которая может быть как одобрена, так и отклонена администраторами данного сообщества. В случае одобрения, участник получает возможность читать записи и оставлять комментарии внутри группы. На Рисунке 16 представлен граф дружеских взаимодействий для первого набора данных от 2 декабря 2012 года. Кластер левого крыла оппозиции Кластер правого крыла оппозиции Кластер иностранцев Рисунок 16. Граф дружеских взаимодействий протестной группы. Вершина соответствует участнику группы, а ребро – установленной дружеской связи. Размер вершины отражает центральность вершины. Вершины, принадлежащие к одному кластеру, обозначены одним цветом. Как видно из Рисунка 17 распределение центральностей примерно удовлетворяет степенному закону183,184,185 что может свидетельствовать о том, что в сети можно выделить небольшое число вершин с высокими показателями центральности и много вершин с низкими показателями центральности. Также степенной закон порой интерпретируется в формулировке Парето: подавляющую долю эффекта определяет лишь небольшая доля элементов, дающих максимальный вклад, их влияние оказывается непропорционально велико186. В данном случае наблюдается большое количество акторов с небольшим количеством друзей внутри сообщества и немного акторов с большим количеством друзей. Рисунок 17. Распределение центральностей для сети дружеских взаимодействий. Подобное распределение сохраняется на протяжении всего периода наблюдений, внутри системы наблюдаются несущественные трансформации – популярные участники становятся несколько популярнее, но участники с небольшим числом друзей, как правило, не обрастают новыми связями со временем. В соответствии с результатами исследований различных авторов187,188, акторы с наибольшим количеством связей как правило оказываются наиболее активными участниками обсуждений внутри виртуальных сообществ. Для проверки этой гипотезы автором настоящего диссертационного исследования был проведен контент-анализ записей группы и выявлены различные типы участников группы на основе их активности, а затем эти данные были сопоставлены со значениями центральностей этих участников в сети. В результате удалось выявить четыре типа пользователей (Рисунок 18):
Интерес вызывает тот факт, что пользователи, имеющие высокие показатели центральности – известные политические и гражданские активисты – не склонны взаимодействовать со своими сторонниками в виртуальном пространстве. Как показывает контент-анализ, публичные персоны уделяют максимум внимания своим страницам в социальных медиа, а не общению с обычными интернет-пользователями. Рисунок 18. Распределение центральностей внутри группы с указанием активности участников различных типов Для выявления имплицитных сообществ была проведена кластеризация по методу Лаувеина189. Выбор этого методы был обусловлен размером социальной сети – более тысячи вершин190. Результаты кластеризации представлены на Рис. 16 – каждый кластер обозначен одним цветом. После контент-анализа страниц участников выяснилось, что кластеризация носит также и содержательных характер. В частности, явно выделяется значительный по размерам кластер участников, живущих за пределами Российской Федерации – в США, Италии, Великобритании, Германии и других государствах. Ядро группы также распадается на два кластера – один из них состоит из участников, относящихся к левому крылу оппозиции (Сергей Удальцов, Анастасия Удальцова), а другой – из правого крыла (Борис Немцов, Гарри Каспаров). Как следует из социальной структуры протестной группы, внутри нее существует достаточно большой кластер участников из заграницы, каким-то образом влияющих на действия состоящих в группе россиян. Так, большинство зарубежных пользователей в ходе обсуждений активно поддерживает протестующих. В ходе исследования было проанализировано динамическое изменение ключевых показателей сети – количества вершин и числа ребер (Рисунок 19). Как следует из Рисунка 19, в системе не наблюдалось значительных изменений, что может служить подтверждением того, что акции протеста и другие события фактически не оказывают никакого воздействия на структуру и активность в виртуальном сообществе. Рисунок 19. Изменения сетевых показателей сообщества во времени. Синим обозначено изменение количества вершин в сети, красным – количества ребер, зеленым – модулярности. Эти результаты противоречат наблюдениям социологов для различных случаев политической мобилизации191, в которых прослеживалась прямая взаимозависимость между митинговой активностью и показателями виртуальных сообществ. Однако в цитируемых исследованиях рассматривались протесты исключительно на начальных этапах их создания, в то время как для стабильных организаций подобные наблюдения не проводились. Очевидно, что активность участников достигает определенного порога, после чего рост сообщества приостанавливается. Тем не менее, на протяжении всего периода наблюдений прослеживается увеличение количества дружеских связей и появление таких связей между участниками различных идеологических направлений, что может свидетельствовать о росте солидарности внутри группы. В то же время индекс модулярности – величины, характеризующей качество разбиения сети на отдельные сообщества192 планомерно снижался, что также является дополнительным доказательством увеличения солидарности с течением времени. При этом отсутствие роста сообщества с течением времени свидетельствует и об ограниченных возможностях протестной мобилизации, реализуемой посредством использования социальных онлайн-сетей. Как отмечается в исследовании ВЦИОМ «Протестные митинги: год спустя»193, «сегодня митинги оппозиции поддерживают лишь 27%, причем лишь 10% допускают возможность участия в них». При этом в соответствии с результатами исследования ВЦИОМ «Оппозиция и власть в России: вчера и сегодня»194, россияне не думают, что оппозиция имеет реальные шансы прийти к власти, хотя и уверены в необходимости наличия сильной оппозиции. Ограничение ресурсов протестной мобилизации также может быть объяснение посредством пороговой модели Грановеттера. Если на начальном этапе протестного движения посредством социальных онлайн-сетей возможным было мобилизовать десятки тысяч человек (при заявленных сотнях тысяч на страницах Facebook), то впоследствии на улицы выходили тысячи и сотни человек (при заявленных десятках тысяч). Возможно, порог участия для многих участников протестного движения со временем изменяется и, вполне вероятно, увеличивается. Так что в случае, если изначально решение об участии человеком принималось в случае, когда на участие в акции подписывалось сто и более тысяч человек, люди не ходили на демонстрацию. Сетевой анализ коммуникативных взаимодействий группы «Мы были на Болотной площади и придем ещё» Для изучения содержательных взаимодействий была выбрана группа «Мы были на Болотной площади и придем еще» в социальной онлайн-сети Facebook. Эта группа является одной из наиболее известных и ключевых площадок для участников протестного сообщества, внутри которой участники согласовывают время и даты проведения как санкционированных, так и несанкционированных митингов, обсуждают лозунги и требования к власти. Стать участником этой группы может любой зарегистрированный в сети Facebook, для этого необходимо лишь подписаться на получение уведомлений. В ходе настоящего исследования были проанализированы все сообщения, оставленные пользователями Facebook на странице «Мы были на Болотной площади и придем еще» в период с 15 августа 2012 до 15 марта 2013 гг., и анализа было выбрано 27 тем, прямо или косвенно посвященных политической мобилизации и самоорганизации, и 797 комментариев к ним. Каждый комментарий был занесен в базу данных и закодирован (Приложение 1). Кодировались такие показатели, как номер комментария, имя участника, дата и время написания комментария, адресат сообщения, тема (до трех вариантов) и эмоциональная окраска сообщения. Кроме того, регистрировалось отношение автора комментария к политике группы, а также степень аргументации. Кодирование было проведено тремя независимыми экспертами и Каппа-коэффициент, являющийся индикатором расхождения при кодировании, составил 0,53, что является приемлемым показателем. Все расчеты проводились в статистическом пакете R. На основании указания о том, кто являлся автором и адресатом сообщения, была создана направленная взвешенная социальная сеть, узлами которой являлись участниками, а ребрами – направленные коммуникативные взаимодействия. В ходе работы было выделено три типа сообщений.
В результате была получена социальная сеть, представленная на Рисунке 20. Рисунок 20. Социальная сеть, созданная на основе интеракций. Размер вершин отображает количество сообщений, полученных участниками. Цвет вершины является индикатором отношения пользователя к политике группы «Мы были на Болотной площади и придем еще». Зеленый – согласие, синий – нейтральное отношение, красный – несогласие, фиолетовая вершина – «Все», создана искусственно. Число уникальных Facebook-пользователей, оставивших сообщения, составило 540, а число ребер - взаимодействий между ними - 797 (число комментариев в базе). При этом количество уникальных ребер составило 673. Почти половина связей – 334 – оказались петлями. Таким образом, мы можем заключить, что в очень большом проценте случаев пользователи социальных медиа ставят своей задачей не социальное взаимодействие или поддержание диалога, а исключительно описание личного опыта и выражение эмоций. Типичные примеры подобных высказываний: «Для меня главный тезис-Дума не избрана народом.(точка), значит все что она делает, принимает-не имеет никакого значения! Для меня»; «Avatar, показанный по федеральному каналу 1 января 2013, навевает определенное настроение»; «Презираю эту власть. Власть негодяев. Они лгут. Они губят все, к чему прикоснутся, каждого, кто к ней приблизится. Они погубят страну, которая пока зовется "Россия"». В коммуникационной сети явно выделяется две вершины с наибольшими показателями входящей центральности (так называемые хабы): это обобщенные «Все» и вершина «Мы были на Болотной площади и придем еще» - руководитель этой страницы, сохраняющий инкогнито. К ним было обращено 79 и 121 комментариев, соответственно. Стоит отметить, что показатели исходящей центральности для этих вершин гораздо скромнее – для искусственно созданной «Все» это по определению 0, а для «Мы были на Болотной площади и придем еще» - 12. При этом из Рис. 9 видно, что участники, выражающие нейтральную позицию, либо несогласные с политикой группы чаще апеллируют именно ко «Всем», нежели вступают в конфронтацию с «Мы были на Болотной площади и придем еще». Эта структура сети является примером дихотомии «мы - они»195. Таким образом, индивиды, обладающие определенной точкой зрения (в данном случае это оппозиционные либеральные взгляды), оценивают всех людей, несогласных с их позицией как внешних контрагентов, даже вне зависимости от их точек зрения. При этом участниками не фиксируются содержательные расхождения во взглядах, так как они руководствуются преимущественно стереотипными представлениями. После элиминирования из графа вершин «Мы были на Болотной площади и придем еще» и «Все» с высокими показателями центральности, сеть распадается на отдельные вершины и небольшие несложные структуры (Рисунок 21). Исходя из этого можно сделать вывод о том, что социальные медиа не являются эффективным инструментом ведения дискуссий. Участники обсуждений склонны высказывать личное мнение, но не готовы принимать участия в обсуждениях. Стоит отметить, что к аналогичному выводу пришли и американские исследователи196, изучавшие взаимодействия в Twitter в ходе погромов в Лондоне. Как известно, это средство коммуникации играло высокую роль в координации действий и участников протеста и при последующем восстановлении Лондона. Тем не менее, авторы статьи отмечают, что непосредственных взаимодействий – активных диалогов и обсуждений, было крайне мало; люди выражали свое мнение и делились информацией. Кроме того, можно предположить, что некоторые участники после обсуждения в публичном пространстве переходят затем к более тесным контактам и начинают взаимодействовать через личную переписку и, возможно какие-то иные каналы коммуникации. Рисунок 21 Социальная сеть, построенная на основе коммуникационных взаимодействий после удаления вершин с высокими показателями центральности («Все» и «Мы были на Болотной площади и придем еще»). Сетевой анализ широко используется не только для определения лидеров мнений, как было реализовано в отношение «Мы были на Болотной площади и придем ещё», но и для выявления групп, образующихся вокруг этих лидеров. Нами были выделены лояльные участники, образующие группу вокруг актора «Мы были на Болотной площади и придем ещё». Автор настоящего диссертационного исследования обозначил этих участников как потенциальных участников мобилизации, так как вышеобозначенные интернет-пользователи высказывали поддержку протестным идеям и готовность участвовать в активных протестных действиях (Рисунок 22). Рисунок 22. Потенциал мобилизации Данные о дате и времени написания комментария к посту позволили нам выстроить временную динамику обсуждения темы (Рисунок 23). Как видно из графика, наиболее активно тема обсуждается в течение первых 5-10 часов, после чего интерес к обсуждению у участников резко снижается. Как отмечается в работе Лерман197, количество откликов к записям, размещенных в социальных сетях Digg и Twitter, достигает максимума в первые 20 часов после публикации, после чего интерес к теме резко падает. Рисунок 23 Динамика обсуждения темы. Показательно, что подобная динамика характерна не только для политических дискуссий, но и для любых других обсуждений – на начальном этапе наблюдается высокий интерес, после чего он резко падает и через 100 часов (около 4 суток) полностью затухает. Как было отмечено выше, в базу коммуникаций также вносились темы комментариев. Изначально нами было выделено шесть направлений198: политика оппозиционного движения, внутренняя политика, образ России, персонифицированные образы, самоидентификация участников, а также мобилизация и координация участников. Впоследствии также были добавлены пункты «выступления без темы» и «ссылки на сторонние ресурсы». На Рисунке 24 представлены частотности тем обсуждения. В данном случае не должен вызывать удивления тот факт, что большое количество комментариев посвящено непосредственно координации протестных действий и мобилизации, так как именно эти маркеры были использованы при составлении выборки сообщений для базы коммуникативных актов. Скорее вопросы вызывает крайне низкая заинтересованность участников протестного сообщества в обсуждении политики оппозиционного движения. Несмотря на то, что сообщество «Мы были на Болотной площади и придем еще» позиционируется как один из ключевых инструментов коммуникации и мобилизации среди протестующих, задачам и целям протестного движения не уделяется практически никакого внимания. Рисунок 24. Частотности тем обсуждения. Наиболее популярными темами для обсуждения оказываются фигуры Президента РФ Владимира Путина и премьер-министра Дмитрия Медведева, а также некоторых депутатов «Единой России» (Сергей Железняк, Андрей Исаев и т.д.). В большом числе случаев эта тематика также включает в себя внутреннюю политику и обсуждение образа России. Следует особо подчеркнуть, что в большом количестве случаев обсуждение было неконструктивно и связано не с политическими предложениями государственного деятеля, а с его внешностью, личными качествами и частной жизнью. Второй по популярности темой является обсуждение мобилизации и координации действий участников. Как уже было отмечено выше, это закономерный результат, так как в выборку для исследования включались те посты, хотя бы один комментарий к которым содержал бы призыв к выходу на улицы. В комментариях, отнесенных к этой группе, участники в большинстве случаев обсуждали время и место проведения акций, а также символику и содержание плакатов. Непосредственные призывы к активным действиям звучали достаточно редко, что может быть объяснено относительной пассивностью протестующих и их низкой мотивацией. Большое количество призывов выходить на акции протеста было зафиксировано лишь в комментариях, оставленных в преддверии так называемого «Марша против подлецов», прошедшему после принятия законопроекта о запрете на усыновление российских детей американскими гражданами (также называемого «Проект Димы Яковлева»). Самоидентификация участников протестного сообщества также оказалось очень популярной тематикой. Следует отметить, что в комментариях очень четко прослеживается возникающая дихотомия «Мы» и «Они», в которой «Мы» - это участники сообщества, ассоциирующиеся с либеральным лагерем, позиционирующие себя как представителей интеллигенции и наиболее образованной прослойкой среднего класса. А «Они» - остальное население России, воспринимаемое как менее образованные люди, лояльно относящиеся к действующей власти. Подобная дихотомия может быть выявлена не только имплицитно на основе содержательного анализа комментариев, но и исходя из строения коммуникационной социальной сети. Как уже было отмечено выше, в ней наблюдается две вершины с очень высокими показателями входящей мощности – «Все» и «Мы были на Болотной площади и придем ещё», при этом «Все» с определенной точностью можно трансформировать в политически пассивные «Они», а «Мы были на Болотной площади и придем ещё» в активные либеральные «Мы». Также достаточно часто комментарии могут быть отнесены к тематике «Образ России». В большинстве своем это сравнение России по уровню жизни, благосостоянию, степени соблюдению прав человека, гражданскими свободам и т.д. с другими государствами. При с одной стороны Россию сравнивают с либеральными западными странами (США, Великобританией, Германией, Скандинавией и т.д.), а с другой – с авторитарными режимами (Северной Кореей, Ираном, Китаем, Ливией). «Кто б скалькулировал себестоимость услуг ЖКХ в США, в Канаде, в Финляндии в России и лозунг: Тарифы Американские в ЖИЗНЬ»; «Можно быть "великой" как Иран, КНДР и Венесуэла, а можно как США, Британия и Германия»; «И я не хочу жить в "великой" России. Я хочу жить в обычной, спокойной, без имперских замашек, развитой, демократичной, социальной стране, с сильным институтом права, с корректной и эффективной полицией, с минимальным набором чиновников, с максимально народоориентированной системой власти. Блин, неужели прям так многого хочу?...». В этой теме также часто встречаются упоминания Советского Союза и даже царской России. Причем подавляющее большинство комментариев, так или иначе посвященных СССР имеют негативную окраску: «ОПЫТ СССР ПРИГОДИЛСЯ», - пишет один из участников сообщества о спецслужбах России. «Власть в России отдавали Одному и навсегда», - отсылает к истории России другой комментарий. В целом, отношение участников к предшествующим строям России очень критическое. Следует отметить, что для участников протестного виртуального сообщества не характерно длительное обсуждение в рамках одной тематики. На Рисунке проиллюстрировано, что в интернет-дискуссиях постоянно происходят скачки и переходы от одной темы к другой (Рисунок 25). Рисунок. 25 Траектория развития темы обсуждения Этот феномен может быть объяснен в терминах клипового мышления199 – интернет-пользователи не хотят заниматься серьезным познавательным трудом, аргументируя свою позицию, обращаясь к серьезным информационным ресурсам, таким как предвыборные программы кандидатов и завершать свои высказывания закономерными выводами. Вместо этого для дискуссии характерны эмоциональные высказывания, касающиеся широкого спектра вопросов, но подробно не обсуждающие ни один из них. Также стоит подчеркнуть и то, что логические связки между комментариями разных людей отсутствуют – это является и одним из результатов сетевого анализа. Таким образом, участники используют группу для самовыражения и саморепрезентации, нежели для диалога и координации. Такой же вывод можно получить и после изучения степени аргументации комментариев. Степень аргументации кодировалась вручную для каждого комментария. В случае, если участник для подтверждения своей позиции предоставлял свои факты, отмечалась «явная аргументация» (пример: «[Власть сменится] в результате совместного удара "несырьевых олигархов" (которых самих достала некомпетентность, коррупция и беспредел "питерских чекистов"), "сислибов" (то есть грамотных управленцах, сосредоточенных частично в правительстве, частично в московскй мэрии, а также в комитете Кудрина, "партии Прохорова" и т.д.) и "улицы" (условно "партии Навального", включая умеренных националистов, но без радикальных леваков»), при частичной аргументации кодировалась «попытка аргументации» (пример: «Великая страна великой рознь. Можно быть "великой" как Иран, КНДР и Венесуэла, а можно как США, Британия и Германия»), в случае, если сообщение не содержало фактов или доводов, кодировалось «отсутствие аргументации» (пример: «Какой же он мерзкий на фото»). В результате (Рисунок 26), было определено, что больше двух третей комментариев являются неаргументированными, 29% - содержат попытки аргументации, а явная аргументация наблюдается лишь в 2% сообщений. Рисунок 26 Степень аргументации комментариев Таким образом, на основе результатов исследования роли социальных онлайн-сетей и механизмов взаимодействия внутри виртуальных сообществ, автором настоящего диссертационного исследования предлагается модель политической мобилизации посредством социальных онлайн сетей (Рисунок 27). Рисунок 27 Схема результатов исследования 1. На первом этапе участники, относимые в соответствии с содержательной типологией к активным и умеренно активным интернет-пользователям активно используют социальные онлайн-сети и, усваивая паттерны взаимодействия в интернет-сервисах, становятся носителями «клипового мышления». 2. В период политической активности интернет-пользователи получают информацию из порой ангажированных источников. При этом активными интернет-пользователями (содержательная типология) и генераторами контента (формальная типология) эти сообщения переносятся и распространяются по социальным онлайн-сетям. 3. После этого в социальных сетях происходит формирование групп по формальным и коммуникационным основаниям, в которых происходит обсуждение политической ситуации. При этом количество дружеских взаимодействий внутри группы постоянно растет, что свидетельствует о росте солидарности внутри участников, даже с различными политическими взглядами. 4. В ходе взаимодействия в протестном сообществе выстраивается дихотомия «мы-они», мотивирующая участников, относящих себя к «мы» выходить на улицы. 5. Поддержание активности в социальных онлайн-сетях происходит и после завершения протестной активности. |
Похожие:
 | «Человек в современной социокультурной ситуации»; «Гуманитарная культура как фактор преобразования России»; «Культура как фактор... | | Чтобы наладить неформальный контакт с классом, используйте сетевые средства коммуникации. Объедините в сообщество всех учеников и... |
 | В эру интернет-технологий, интерактивности и социальных сетей удержать ребенка от использования всего этого практически невозможно.... | | Правовая культура как фактор формирования антикоррупционного сознания преподавателей |
| Федеральному закону от 03. 07. 2016 №290-фз с 1 февраля 2017 года вместо привычных нам ккт к ифнс будут подключать только онлайн-кассы.... | | Вклад негосударственных некоммерческих организаций в решение социальных проблем в России. Развитие социальных услуг |
| Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский... | | Ений и пакетов. Коммутация каналов: использ-ся в телефон сетях, в сетях передачи данных встречается редко. Для установления соедин... |
| Вещательная политика регионального телеканала как определяющий фактор развития сми 7 | | Изационно–правовой формы и (или) индивидуальными предпринимателями, осуществляющими социальное обслуживание (далее – поставщики социальных... |