Kuban State University, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040, Russia
Кубанский государственный университет, Ставропольская ул., 149, Краснодар,350040, Россия
Kuban State University, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040, Russia
Кубанский государственный университет, Ставропольская ул., 149, Краснодар,350040, Россия
Kuban State University, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040, Russia
Кубанский государственный университет, Ставропольская ул., 149, Краснодар,350040, Россия
Kuban State University, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040, Russia
Кубанский государственный университет, Ставропольская ул., 149, Краснодар,350040, Россия
Kuban State University, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040, Russia
Кубанский государственный университет, Ставропольская ул., 149, Краснодар,350040, Россия
The article presents the findings of a major empirical study into socio-political user-generated content produced in the online space of the 22 constituent entities of the Russian Federation, as well as socio-political content generated by the candidates for governor of th same 22 constituent entities in 2018–2019. The methodological basis of the research into socio-political content and regional discourses of modern Russia is network analysis, whose theoretical basis is the methods of mathematical modelling of social networks and communities. At the second stage, network analysis was enhanced by cultural components of social action (local practices and contexts, discourses, repertoires and norms); therefore, the traditional methodology of mathematical analysis of social networks (i. e. structural network analysis) was supplemented with the methods of relational sociology and linguo-discursive analysis. Linguo-discursive analysis was used to interpret the processes of creation and development of meanings and contexts in political discourse generated both by social networks and communities, and candidates for governor likewise. Parsing of network data and linguo-discursive analysis was applied to research online political content generated in the online space of 22 constituent entities of the RF was carried out via operational hybrid toolset, a computer software program “Structural relational parsing of political content”. The empirical basis of the research comprises the content generated by the communities on Vkontakte social platform (online network communities “Tipichnyj” (“Typical”) representing 22 constituent entities of the RF and online network communities “Podslushano” (“Overheard”) representing 21 constituent entities of the RF), and the lectoral materials of the candidates for the governor in the 22 constituent entities of the RF. The analysis of research findings enabled us to group the regions according to the identified intersection points and fault lines in public discourse and the agenda shaped by the candidates for governor in their election programs. These are a “Zero tension” group, a “Prevention of Tension” group, a “Critical Tension”, and a “Prominent Tension” group. Such research into political content generated by people and governmental representatives in the regional public online space is highly warranted as it provides revolutionary new qualitative and quantitative insights into the socio-political situation of the RF regions; it can be applied to enhance effective communication between the authorities and civil society and allow to identify potential points of growth for protest sentiments capable of developing in online social networks and communities likewise.
В статье приводятся результаты масштабного эмпирического исследования социально-политического контента, продуцируемого гражданами в региональном онлайн-пространстве 22 субъектов РФ и социально-политического контента, созданного кандидатами на пост губернатора в тех же субъектах в период 2018–2019 гг. В качестве методологических оснований исследования социально-политического контента и регионального дискурса в современной России выступил сетевой анализ, базирующийся на методах математического моделирования социальных сетей и сообществ. На втором этапе исследования сетевой анализ был дополнен культурными компонентами социального действия (локальные практики и смыслы, дискурсы, репертуары и нормы); для этого классическая методика математического анализа социальных сетей, представляющая собой структурный сетевой анализ, была дополнена реляционной социологией и лингводискурсивным анализом. Лингводискурсивный анализ был необходим для изучения процессов интерпретации и создания значений и смыслов в политическом контенте, формируемом как социальными сетями и сообществами, так и кандидатами на пост губернатора. Парсинг сетевых данных и лингводискурсивный анализ осуществлялся при помощи разработанного гибридного операционального инструментария анализа политического контента в online-пространстве 22 субъектов РФ посредством программы для ЭВМ «Структурно-реляционный парсинг политического контента». Эмпирической базой исследования стали сообщества в социальной сети «ВКонтакте»: онлайн сетевые сообщества «Типичный» в 22 субъектах РФ; онлайн сетевые сообщества «Подслушано» в 21 субъекте РФ; материалы предвыборных кампании кандидатов на пост губернатора в 22 субъектах РФ. Проведенный анализ позволил разделить исследуемые регионы на группы в зависимости от выявленных точек пересечения и линий разломов в гражданском сетевом дискурсе и в предвыборных программах кандидатов на пост губернатора в online-пространстве 22 субъектов РФ: группа регионов «Нулевая напряженность»: группа регионов «Упреждение напряженности»; группа регионов «Критическая напряженность», группа регионов «Выраженная напряженность». Подобные исследования политического контента, формируемого гражданами и представителями власти в публичном региональном онлайн-пространстве, позволяют провести новый качественный и количественный анализ социально-политической ситуации в регионах РФ для эффективного выстраивания коммуникаций между властью и гражданским обществом, а также выявлять возможные точки роста протестных настроений в социальных сетях и сетевых сообществах в онлайн-пространстве.