Информационное поле региональной политики Юга России в сети Интернет: возможности измерения | Южно-российский журнал социальных наук
Информационное поле региональной политики Юга России в сети Интернет: возможности измерения
Том 25 (2024) № 3, Юг России: люди, общество, политика
Том 25 (2024) № 3
Юг России: люди, общество, политика

Информационное поле региональной политики Юга России в сети Интернет: возможности измерения

Рунаев Т.А.
Кубанский государственный университет
ORCID ID 0000-0002-0154-6959
PDF
https://doi.org/10.31429/26190567-25-3-69-82
https://doi.org/10.31429/26190567-25-3-69-82

Как цитировать Array

Рунаев Т.А. Информационное поле региональной политики Юга России в сети Интернет: возможности измерения // Южно-российский журнал социальных наук. 2024. Т. 25, №3. С. 69-82. DOI: 10.31429/26190567-25-3-69-82
Дата поступления 2024-06-07
Дата принятия 2024-08-15
Дата публикации 2024-09-30

Copyright (c) 2024 Тимофей Александрович Рунаев

Лицензия Creative Commons

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

Аннотация

Современная цифровизация политики влечет за собой риски усиления влияния маргинальных и экстремистских групп в онлайн-­пространстве, распространяющих деструктивную идеологию. На Юге России эта проблема получает особое значение в связи с близостью к районам межнациональной и межгосударственной напряженности. Поэтому региональным политическим элитам требуется консолидация по созданию и трансляции смысловых паттернов, направленных на позитивную репрезентацию актуальных событий и процессов макрорегиона. Цель статьи — исследование структуры и тематического содержания активности глав регионов Юга России в Интернете. Для этого автором проводится уточнение понятия информационного поля политики как пространства, в котором политические акторы создают с помощью онлайн-­ресурсов новостную повестку и объясняют реальность через общий репертуар образов, когнитивных схем и нарративов. Затем с помощью компьютерного приложения RStudio, основанного на языке программирования R, осуществляется веб-скрайпинг 11 тыс. последних постов из официальных страниц региональных лидеров Юга России в социальной сети «ВКонтакте» и применяются методы обработки естественного языка — текст-­майнинга, среди которых: латентно-­семантический анализ (LSA), сентимент-­анализ, контент-­анализ с авторским словарем и анализ совпадений слов. В результате отмечается, что в настоящее время активность региональных лидеров Юга России в Интернете имеет значительный уровень согласованности, что свидетельствует о наличии устойчивого информационного поля, смысловым ядром которого выступают темы помощи новым субъектам РФ, поддержки семьи и развития локальной городской среды.

Ключевые слова

региональная элита, публичная политика, цифровизация политики, текст-­майнинг, информационная безопасность, онлайн-­коммуникация

Библиографические ссылки

  1. Akopova, T. S., Tikhonova, A. V. (2019). Primenenie indeksov v politmarketingovom issledovanii predvybornykh kampanii v sotsial’nykh setyakh. Na primere prezidentskoi kampanii v Rossiiskoi Federatsii 2018 g. [The Use of Indices in the Political Marketing Research of Election Campaigns in Social Networks. The Case of 2018 Presidential Campaign in the Russian Federation]. Izvestiya Irkutskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Politologiya. Religiovedenie [The Bulletin of Irkutsk State University. Series “Political Science and Religion Studies”], 30, 18–31. DOI: 10.26516/2073-3380.2019.30.18
  2. Anandarajan, M., Hill, Ch., Nolan, T. (2019). Practical Text Analytics. Maximizing the Value of Text Data. Cham: Springer.
  3. Bourdieu, P. (1993). Sociology in Question. London: Sage.
  4. Castells, M. (2004). Galaktika Internet [The Internet Galaxy]. Ekaterinburg: U-Faktoriya.
  5. Castells, M. (2015). Networks of Outrage and Hope: Social Movements in the Internet Age. Cambridge: Polity Press.
  6. Druzhinin, A. G. (2022). Novye sub”ekty Rossiiskoi Federatsii: spetsifika, trendy, potentsial razvitiya [New Subjects of the Russian Federation: Specifics, Trends, Development Potential]. Nauchnaya mysl’ Kavkaza [Scientific Thought of the Caucasus], 4, 62–74. DOI: 10.18522/2072-0181-2022-112-62-74
  7. Dudina, V. I. (2021). “Peresborka sotsiologii”: tsifrovoi povorot i poiski novoi teoreticheskoi optiki [“Reassembling Sociology”: Digital Turn and Searching for New Theoretical Optics]. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 47(11), 3–11. DOI: 10.31857/S013216250016829-4
  8. Fligstin, N. Makadam, D. (2022). Teoriya polei [Field Theory]. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics.
  9. Grimmer, J, King, G. (2011). General Purpose Computer-­assisted Clustering and Conceptualization. PNAS, 108(7), 2643–2650. DOI: 10.1073/pnas.1018067108
  10. Hanna, A. (2013). Computer-­aided Content Analysis of Digitally Enabled Movements. Mobilization: an International Quarterly, 18(4), 367–388. DOI: 10.17813/maiq.18.4.m1g180620x7n1542
  11. Kapshur, V. V., Baryshev, A. A., Chudinov, S. I. (2021). Reprezentatsiya radikal’nykh soobshchestv v rossiiskikh sotsial’nykh media: spetsifika kontenta i indeks aktivnosti [Representation of Radical Communities in Russian Social Media: Content Specifics and Activity Index]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta [Bulletin of Tomsk State University], 467, 133–143. DOI: 10.17223/15617793/467/17
  12. Kocks, J. N. (2016). Political Media Relations Online as an Elite Phenomenon. Wiesbaden: Springer VS.
  13. Kon’kov, A. E. (2020). Tsifrovizatsiya politiki vs politika tsifrovizatsii [Digitalization of Politics vs Digitalization Policy]. Vestnik Sankt-­Peterburgskogo universiteta. Seriya 6. Filosofiya. Kul’turologiya. Politologiya. Pravo. Mezhdunarodnye otnosheniya [Bulletin of St. Petersburg University. Series 6. Philosophy. Cultural Studies. Political science. Right. International Relations], 13(1), 47–68. DOI: 10.21638/spbu06.2020.104
  14. Kryshtanovskaya, O. V. (2019). Elita v setyakh: novye formy obratnoi svyazi v tsifrovuyu epokhu [Elite in Networks: New Forms of Feedback in the Digital Age]. Tsifrovaya sotsiologiya [Digital Sociology], 2(2), 4–11. DOI: 10.26425/2658-347X‑2019-2-4-1
  15. Kwartler, T. (2017). Text Mining in Practice with R. Hoboken: John Wiley & Sons.
  16. Lindstedt, N. C. (2019). Structural Topic Modeling for social Scientists: a Brief Case Study with Social Movement Studies Literature, 2005–2017. Social Currents, 6(4), 307–318. DOI: 10.1177/2329496519846505
  17. Luke D. (2017). Analiz setei (grafov) v srede R. Rukovodstvo polzovatelya [Analysis of Networks (graphs) in the R Environment. User’s Guide]. Moscow: DMK Press.
  18. Martin, J. L. (2003). What is Field Theory? American Journal of Sociology, 109(1), 1–49. DOI: 10.1086/375201
  19. Miller, V. (2020). Understanding Digital Culture. London: SAGE Publications Ltd.
  20. Miroshnichenko I. V., Ryabchenko N. A. (2018). Setevaya ekosistema i innovacionnye praktiki v regionah Rossii [The Network Ecosystem and Innovative Practices in the Regions of Russia]. In L. V. Smorgunov (Ed.). Publichnaya politika: instituty, tsifrovizatsiya, razvitie: kollektivnaya monografiya [Public Policy: Institutions, Digitalization, Development: a Collective Monograph] (pp. 306–318). Moscow: Aspect Press.
  21. Miroshnichenko, I. V., Morozova, E. V. (2017). Setevaya publichnaya politika: kontury predmetnogo polya [Network Public Policy: Outlines of Subject Field]. Polis. Politicheskie issledovaniya [Polis. Political Studies], 2, 82–102. DOI: 10.17976/jpps/2017.02.06
  22. Reed, T. V. (2019). Digitized lives. Culture, Power and Social Change in the Internet Era. New York; London: Routledge.
  23. Savenkov, P. A., Ivutin, A. N. (2022). Metody analiza estestvennogo yazyka v zadachakh detektirovaniya povedencheskikh anomalii [Natural Language Analysis Methods for Detecting Behavioral Anomalies]. Izvestiya Tul’skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [Proceedings of Tula State University. Technical Sciences], 3, 358–366. DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-358-366
  24. Smorgunov, L. V. (2014). Setevye politicheskie partii [Network Political Parties]. Polis. Politicheskie issledovaniya [Polis. Political Studies], 4, 21–37. DOI: 10.17976/jpps/2014.04.03
  25. Wijermars, M. (2021). The Digitalization of Russian Politics and Political Participation. In D. Gritsenko, M. Kopotev, M. Wijermars (Eds.). The Palgrave Handbook of Digital Russia Studies (pp. 15–32). Cham: Palgrave Macmillan.
  26. Wilkerson J., Casas A. (2017). Large-scale Computerized Text Analysis in Political Science: Opportunities and Challenges. Annual Review of Political Science, 20, 529–544. DOI: 10.1146/annurev-­polisci‑052615-025542
  27. Zakharkin, R. A., Argylov, N. A. (2021). Inflyuensery kak mediaznachimye drugie: sovremennye trendy vtorichnoi sotsializatsii [Influencers as Media Significant Others: Modern Trends in Secondary Socialization]. Vlast’ [Vlast’], 29(6), 27–37. DOI: 10.31171/vlast.v29i6.8674
  28. Zimova, N. S., Fomin, E. V., Smagina, A. A. (2020). Sotsial’nye seti kak novyi kanal vzaimodeistviya obshchestva i vlasti [Social Networks as a New Channel of Interaction between Society and Government]. Nauchnyi rezul’tat. Sotsiologiya i upravlenie [Research Result. Sociology and Management], 6(2), 159–171. DOI: 10.18413/2408-9338-2020-6-2-0-11