Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика
PDF
HTML
PDF
HTML
JATS XML

Рубрика

Публичная политика

DOI

https://doi.org/10.31429/26190567-19-3-139-162

Как цитировать

Рябченко, Н.А., Катермина, В.В., Гнедаш, А.А., Малышева, О.П. (2018). Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика. Южно-российский журнал социальных наук, 19(3), 139-162. DOI: 10.31429/26190567-19-3-139-162
Дата поступления 4 августа 2018
Дата принятия 3 сентября 2018
Дата публикации 27 сентября 2018
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Copyright (c) 2018 Наталья Анатольевна Рябченко, Вероника Викторовна Катермина, Анна Александровна Гнедаш, Ольга Петровна Малышева

Аннотация

Online-пространство, характеризующееся как безграничными возможностями коммуникации, так и способами ограничения информационных потоков, в настоящее время является основной площадкой для конструирования и функционирования различных социальных движений, в том числе создания ими политического контента. Данные движения в виду их активной (конструктивной и / или деструктивной) online- и offline-деятельности не могут быть исследованы при помощи классических методов анализа. Цель нашего исследования — разработка гибридной трехступенчатой методологии исследования политического контента, продуцируемого в online-пространстве современными социальными движениями. Авторская методология включает применение структурного сетевого анализа (количественное исследование и моделирование социального движения в виде социального графа), реляционного анализа (качественный анализ сетевых данных смоделированного социального графа), лингводискурсивного анализа (анализ смыслов, дискурсов, репертуаров и норм социального движения). Апробация трехступенчатой методологии анализа проведена на примере исследования одного из самых крупных (в глобальном, региональном и локальном форматах) и результативных социальных движений современности — движения «Women’s March». Посредством структурного сетевого анализа сетевых данных социальной платформы Twitter за период январь-июнь 2018 г. была смоделирована сетевая структура движения «Women’s March» в виде социального графа. Реляционный анализ смоделированного социального графа позволил выделить и описать дискуссионное ядро «Women’s March» как совокупность кластеров, определяющих основные направления дискурса в сетевом сообществе данного движения. Лингводискурсивный анализ выделенных кластеров проводился как семантический и дискурсивный анализ тегов и хэштегов (фолксономический анализ) смоделированного дискуссионного ядра политического контента, продуцируемого социальным движением «Women’s March». Данная методология позволяет проанализировать, насколько любое исследуемое социальное движение является устойчивой сетевой структурой; визуализировать структуру движения (акторы, подсообщества, ядро, периферия, участники, сторонники, потребители контента); выявить качественные характеристики, определяющие взаимосвязи внутри самого сообщества / движения, и взаимодействие с внешней средой; определить возможные точки роста и векторы трансформации социального движения как в online-, так и в offline-пространствах; спрогнозировать дальнейшее развитие движения и характер его действий в online- и offline-пространствах.

Ключевые слова

политический контент социальные движения сетевые сообщества структурный сетевой анализ реляционный анализ лингводискурсивный анализ хэштеги online-пространство социальные медиа

Информация о финансировании

Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 18-011-00910 «Модели и практики управления политическим контентом в online-пространстве современных государств в эпоху постправды».

Библиографические ссылки

Бонцанини, М. (2018). Анализ социальных медиа на Python. Москва: ДМК Пресс.

Галямина, Ю.Е. (2014). Лингвистический анализ хештегов Твиттера. В Я.Э. Ахапкина, Е.В. Рахилина (ред.) Современный русский язык в интернете (с. 13–22). Москва: Языки славянской культуры.

Гнедаш, А.А. (2015). Акторы семейной политики в информационно-новостном поле online-пространства современной России: анализ фолксономии. В Социальный компьютинг: основы, технологии развития, социально-гуманитарные эффекты (Материалы четвертой международной научно-практической конференции) (с. 31–36). Москва: МПГУ.

Гнедаш, А.А., Рябченко, Н.А. (2018). Сетевой анализ современных протестных движений (на примере социальной сети «Womensmarch»). В Социолог 2.0: Трансформация профессии (Материалы VIII международной социологической Грушинской конференции) (c. 404–409). Москва: АО «ВЦИОМ».

Кан, Е.В. (2017). Хэштеги как новое лингвистическое явление. Филологический аспект, 1 (21), 91–98.

Катермина, В.В. (2017). Культурно-интерпретирующий потенциал массмедийных неологизмов в английском дискурсе. Вопросы когнитивной лингвистики, 1, 84–90.

Николаева, М.В., Романова, Ю.А. (2018). Президентская предвыборная кампания 2018 года: фолксономия и анализ комментариев электората в онлайн-пространстве. В Социолог 2.0: Трансформация профессии (Материалы VIII международной социологической Грушинской конференции) (c. 367–371). Москва: АО «ВЦИОМ».

Рябченко, Н.А., Малышева, О.П. (2018). Управление политическим контентом: семантический анализ тегов и хэштегов. В Социолог 2.0: Трансформация профессии (Материалы VIII международной социологической Грушинской конференции) (c. 362–367). Москва: АО «ВЦИОМ».

Сморгунов, Л.В. (ред.) (2015). Управление публичной политикой. Москва: Издательство «Аспект Пресс».

Харари, Ф. (2006). Теория графов. Москва: URSS.

Хэштеги: что это и зачем использовать? Режим доступа http://wiki.rookee.ru/Xeshteg

Щурина, Ю.В. (2015). Комуникативно-игровой потенциал хэштегов. Вестник Череповецкого государственного университета, 8, 100–104.

About the EVAW Coalition. (2018). Режим доступа https://www.endviolenceagainstwomen.org. uk/about/

About Women’s March. (2018). Режим доступа https://www.womensmarch.com/mission/

Alter, C. A Year Ago, They Marched. Now a Record Number of Women Are Running for Office. (2018, January 29). Time. Режим доступа http://time.com/5107499/record-number-of-women-are-running-for-office/

Barabasi, A.-L. (2009). Scale-Free Networks: A Decade and Beyond. Science, 325, 412–413.

Cauterucci, C. Getting the Women’s March on Washington on the Road. (2016, November 23). Slate. Режим доступа http://www.slate.com/articles/life/doublex/2016/11/the_women_s_march_on_washington_faces_uncertain_logistics_on_inauguration. html?via=gdpr-consent

Emirbayer, M. (1997). Manifesto for a relational sociology. American Journal of Sociology, 2 (103), 281–317.

Erikson, E. (2013). Formalist and relationalist theory in social network analysis. Sociological Theory, 3 (31), 219–242.

European Development Days. (2018). Режим доступа https://eudevdays.eu/

EVAW Campaigns. (2018). Режим доступа https://www.endviolenceagainstwomen.org.uk/campaign/

Fairclough, N. (2003). The Dialectics of Discourse: Textual Analysis for Social Research. London: Routledge.

Feldt, G. How Companies Must Adapt in the #MeToo Era. (2018, January 29). Time. Режим доступа http://time.com/5120607/companies-leadership-metoo-era/

Gee, P.J. (2001). An Introduction to Discourse Analysis. Theory and Method. London, New York: Taylor & Francis e-Library.

Heyboer, K. (2017). Women’s March on Washington 2017: Who’s going and when, how to get there and why it’s happening. Режим доступа http://www.nj.com/news/index.ssf/2017/01/womens_march_washington_2017_dc_trump_when.html

In 1 second, each and every second, there are… (2018). Режим доступа http://www.internetlivestats.com/one-second

Knoke, D., & Yang, S. (2008). Network analysis. Indiana University: Sage.

Malone, S., Gibson, G. (2017). In challenge to Trump, women protesters swarm streets across U.S. Режим доступа https://www.reuters.com/article/us-usa-trump-women/in-challenge-to-trump-women-protesters-swarm-streets-across-u-s-idUSKBN1550DW

Martin, A., & Wellman, B. (2011). Social Network Analysis: An Introduction. In P. Carrington, J. Scott (Eds.) Handbook of Social Network Analysis (pp. 11–25). Thousand Oaks, CA: Sage.

More than 12M “MeToo” Facebook posts, comments, reactions in 24 hours. (2017, October 17). CBS News. Режим доступа https://www.cbsnews.com/news/metoo-more-than‑12-million-facebook-posts-comments-reactions‑24-hours/

Nevada Senate Election Results. (2018). Politico. Режим доступа https://www.politico.com/2016-election/results/map/senate/nevada/

Power to the Polls. (2018). Режим доступа http://www.powertothepolls.com

Przybyla, H.M., & Schouten, F. (2017). At 2.5 million strong, Women’s Marches crush expectations. USA Today. Режим доступа https://www.usatoday.com/story/news/politics/2017/01/21/womens-march-aims-start-movement-trump-inauguration/96864158/

Respers, L. (2017). #MeToo: Social media flooded with personal stories of assault. CNN entertainment. Режим доступа https://edition.cnn.com/2017/10/15/entertainment/me-too-twitter-alyssa-milano/index.html

Rife, K. (2017). An incomplete, depressingly long list of celebrities’ sexual assault and harassment stories. A.V. Club. Режим доступа https://www.avclub.com/an-incomplete-depressingly-long-list-of-celebrities-se‑1819628519

Senators say #MeToo: McCaskill, others share their stories of sexual harassment. (2017, October 21). The Washington Post. Режим доступа https://www.washingtonpost.com/news/powerpost/wp/2017/10/21/senators-say-metoo-mccaskill-others-share-their-stories-of-sexual-harassment/?noredirect=on&utm_term=.fc610ef7ecc4

Shugerman, E. MeToo: Why are women sharing stories of sexual assault and how did it start? (2017). Independent. Режим доступа https://www.independent.co.uk/news/world/americas/me-too-facebook-hashtag-why-when-meaning-sexual-harassment-rape-stories-explained-a8005936.html

Solis, B. (2011). The Hashtag Economy. Режим доступа http://www.briansolis.com/2011/06/hashtag-this-the-culture-of-social-media-is/

Szomszor, M., Alani, H., Cantador, I., O’Hara, K. & Shadbolt, N. (2018). Semantic Modelling of User Interests Based on Cross-Folksonomy Analysis. Режим доступа https://pdfs.semanticscholar.org/5949/f09003129baec05cf7efb6a0a9539bd4c615.pdf

Tambuscio, M., Guffo, G., Flammini, A., & Menczer, F. (2015). Fact-checking effect on viral hoaxes: A model of misinformation spread in social networks. Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web Companion, 977–982. Режим доступа https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2740908

The Harvey Weinstein effect. (2018, February 1). USA Today. Режим доступа https://www.usatoday.com/pages/interactives/life/the-harvey-weinstein-effect

Tiefenthäler, A. Women’s March 2018: Thousands of Protesters Take to the Streets. (2018, January 20). The New York Times. Режим доступа https://www.nytimes.com/2018/01/20/us/womens-march.html

Tolentino, J. The Somehow Controversial Women’s March on Washington. (2017, January 18). The New Yorker. Режим доступа https://www.newyorker.com/culture/jia-tolentino/the-somehow-controversial-womens-march-on-washington

UN Women Annual Report. (2018). Режим доступа http://annualreport.unwomen.org/en/2018

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press.

Women’s March focuses on voter registration at Las Vegas event. (2017). Режим доступа https://www.pbs.org/newshour/show/womens-march-focuses-on-voter-registration-at-las-vegas-event

Статистика скачивания

Нет статистики