Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика | Южно-российский журнал социальных наук
Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика
Том 19 (2018) № 3, Публичная политика
Том 19 (2018) № 3
Публичная политика

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

Рябченко Н.А.
Кубанский государственный университет
ORCID ID 0000-0001-6980-2894
Катермина В.В.
Кубанский государственный университет
ORCID ID 0000-0001-9141-9867
Гнедаш А.А.
Кубанский государственный университет
ORCID ID 0000-0002-3516-107X
Малышева О.П.
Кубанский государственный университет
ORCID ID 0000-0001-8285-0508
PDF
https://doi.org/10.31429/26190567-19-3-139-162
https://doi.org/10.31429/26190567-19-3-139-162

Как цитировать Array

Рябченко Н.А., Катермина В.В., Гнедаш А.А., Малышева О.П. Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика // Южно-российский журнал социальных наук. 2018. Т. 19, №3. С. 139-162. DOI: 10.31429/26190567-19-3-139-162
Дата поступления 2018-08-04
Дата принятия 2018-09-03
Дата публикации 2018-09-27

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

Лицензия Creative Commons

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

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

Финансирование

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

  1. About the EVAW Coalition. (2018). Retrieved from http://www.endviolenceagainstwomen.org.uk/about/
  2. About Women’s March. (2018). Retrieved from http://www.womensmarch.com/mission/
  3. 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/
  4. Barabasi, A.-L. (2009). Scale-Free Networks: A Decade and Beyond. Science, 325, 412–413.
  5. Bonzanini, M. (2016). Mastering Social Media Mining with Python. Birmingham-Mumbai: PACKT Publishing.
  6. Cauterucci, C. Getting the Women’s March on Washington on the Road. (2016, November 23). Slate. Retrieved from http://www.slate.com/articles/life/doublex/2016/11/the_women_s_march_on_washington_faces_uncertain_logistics_on_inauguration.html?via=gdpr-consent
  7. Emirbayer, M. (1997). Manifesto for a relational sociology. American Journal of Sociology, 2 (103), 281–317.
  8. Erikson, E. (2013). Formalist and relationalist theory in social network analysis. Sociological Theory, 3 (31), 219–242.
  9. European Development Days. (2018). Retrieved from https://eudevdays.eu/
  10. EVAW Campaigns. (2018). Retrieved from http://www.endviolenceagainstwomen.org.uk/campaign/
  11. Fairclough, N. (2003). The Dialectics of Discourse: Textual Analysis for Social Research. London: Routledge.
  12. Feldt, G. How Companies Must Adapt in the #MeToo Era. (2018, January 29). Time. Режим доступа http://time.com/5120607/companies-leadership-metoo-era/
  13. Galyamina, Yu. E. (2014). Lingvisticheskij analiz heshtegov Tvittera [Linguistic Analysis of Twitter Hashtags]. In Ya. E. Akhapkina & E. V. Rakhilina (Ed.) Sovremennyj russkij jazyk v internete [Modern Russian on the Internet] (pp. 13–22). Moscow: Jazyki slavjanskoj kul’tury.
  14. Gee, P. J. (2001). An Introduction to Discourse Analysis. Theory and Method. London, New York: Taylor & Francis e-Library.
  15. Gnedash, A. A., & Ryabchenko, N. A. (2018). Setevoj analiz sovremennyh protestnyh dvizhenij (na primere social’noj seti “Womensmarch”) [Network Analysis of Modern Protest Movements (on the Example of the Social Network “Womensmarch”)]. In Sociolog 2.0: Transformacija professii (Materialy VIII mezhdunarodnoj sociologicheskoj Grushinskoj konferencii) [Sociologist 2.0: Transformation of the Profession (Materials of the VIII International Sociological Grushin Conference) (pp. 404–409). Moscow: AO “VCIOM”.
  16. Gnedash, A. A. (2015). Aktory semejnoj politiki v informacionno-novostnom pole online-prostranstva sovremennoj Rossii: analiz folksonomii [Actors of Family Policy in the News and Information Field of the Online Space of Modern Russia: the Analysis of Folksonomy]. In Social’nyj komp’juting: osnovy, tehnologii razvitija, social’no-gumanitarnyej effekty (Materialy Chetvertoj Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii) [Social Computing: Fundamentals, Technologies of Development, Social and Humanitarian Effects (Materials of the Fourth International Scientific and Practical Conference)] (pp. 31–36). Moscow: MPGU.
  17. Harari, F. (2006). Teorija grafov [Graph Theory]. Moscow: URSS.
  18. Heyboer, K. (2017). Women’s March on Washington 2017: Who’s going and when, how to get there and why it’s happening. Retrieved from http://www.nj.com/news/index.ssf/2017/01/womens_march_washington_2017_dc_trump_when.html
  19. Hjeshtegi: chto jeto I zachem ispol’zovat’? [Hashtags: What is it and Why Use it?]. Retrieved from http://wiki.rookee.ru/Xeshteg
  20. In 1 second, each and every second, there are… (2018). Retrieved from http://www.internetlivestats.com/one-second
  21. Kahn, E. V. (2017). Hjeshtegi kak novoe lingvisticheskoe javlenie [Hashtags as a New Linguistic Phenomenon]. Filologicheskij aspect [Philological Aspect], 1 (21), 91–98.
  22. Katermina, V. V. (2017). Kul’turno-interpretirujushchij potencial massmedijnyh neologizmov v anglijskom diskurse [Cultural-Interpretive Potential of Mass Media Neologisms in English Discourse]. Voprosy kognitivnoj lingvistiki [Issues of Cognitive Linguistics], 1, 84–90.
  23. Knoke, D., & Yang, S. (2008). Network analysis. Indiana University: Sage.
  24. Malone, S., & Gibson, G. (2017). In challenge to Trump, women protesters swarm streets across U. S. Retrieved from http://www.reuters.com/article/us-usa-trump-women/in-challenge-to-trump-women-protesters-swarm-streets-across-u-s-idUSKBN1550DW
  25. 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.
  26. More than 12M “MeToo” Facebook posts, comments, reactions in 24 hours. (2017, October 17). CBS News. Retrieved from http://www.cbsnews.com/news/metoo-more-than-12-million-facebook-posts-comments-reactions-24-hours/
  27. Nevada Senate Election Results. (2018). Politico. Retrieved from http://www.politico.com/2016-election/results/map/senate/nevada/
  28. Nikolaeva, M. V., & Romanova, Yu. A. (2018). Prezidentskaja predvybornaja kampanija 2018 goda: folksonomija i analiz kommentariev elektorata v onlajn-prostranstve [Presidential Election Campaign of 2018: Folksonomy and Analysis of Comments of the Electorate in the Online Space]. In Sociolog 2.0: Transformacija professii (Materialy VIII mezhdunarodnoj sociologicheskoj Grushinskoj konferencii) [Sociologist 2.0: Transformation of the Profession (Materials of the VIII International Sociological Grushin Conference) (pp. 367–371). Moscow: AO “VCIOM”.
  29. Power to the Polls. (2018). Retrieved from http://www.powertothepolls.com
  30. Przybyla, H. M., & Schouten, F. (2017). At 2.5 million strong, Women’s Marches crush expectations. USA Today. Retrieved from http://www.usatoday.com/story/news/politics/2017/01/21/womens-march-aims-start-movement-trump-inauguration/96864158/
  31. Respers, L. (2017). #MeToo: Social media flooded with personal stories of assault. CNN entertainment. Retrieved from https://edition.cnn.com/2017/10/15/entertainment/me-too-twitter-alyssa-milano/index.html
  32. Rife, K. (2017). An incomplete, depressingly long list of celebrities’ sexual assault and harassment stories. A. V. Club. Retrieved from http://www.avclub.com/an-incomplete-depressingly-long-list-of-celebrities-se-1819628519
  33. Ryabchenko, N. A., & Malysheva, O. P. (2018). Upravlenie politicheskim kontentom: semanticheskij analiz tegov I hjeshtegov [Management of Political Content: Semantic Analysis of Tags and Hashtags]. In Sociolog 2.0: Transformacija professii (Materialy VIII mezhdunarodnoj sociologicheskoj Grushinskoj konferencii) [Sociologist 2.0: Transformation of the Profession (Materials of the VIII International Sociological Grushin Conference) (pp. 362–367). Moscow: AO “VCIOM”.
  34. Senators say #MeToo: McCaskill, others share their stories of sexual harassment. (2017, October 21). The Washington Post. Retrieved from http://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
  35. Shchurina, Yu. V. (2015). Komunikativno-igrovoj potencial hjeshtegov [The Communicative and Playful Potential of Hashtags]. Vestnik Cherepoveckogo gosudarstvennogo universiteta [Cherepovets State University Bulletin], 8, 100–104.
  36. Shugerman, E. MeToo: Why are women sharing stories of sexual assault and how did it start? (2017). Independent. Retrieved from https://www.independent.co.uk/news/world/americas/me-too-facebook-hashtag-why-when-meaning-sexual-harassment-rape-stories-explained-a8005936.html
  37. Smorgunov, L. V. (Ed.) (2015). Upravlenie publichnoj politikoj [Public Policy Management]. Moscow: Izdatel’stvo “Aspekt Press”.
  38. Solis, B. (2011). The Hashtag Economy. Retrieved from http://www.briansolis.com/2011/06/hashtag-this-the-culture-of-social-media-is/
  39. Szomszor, M., Alani, H., Cantador, I., O’Hara, K. & Shadbolt, N. (2018). Semantic Modelling of User Interests Based on Cross-Folksonomy Analysis. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/5949/f09003129baec05cf7efb6a0a9539bd4c615.pdf
  40. Tambuscio, M., Guffo, G., Flammini, A. & Menczer, F. (2015). Fact-checking effect on viral hoaxes: A model of misinformation spread in social networks. In Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web Companion, 977–982. Retrieved from https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2740908
  41. The Harvey Weinstein effect. (2018, February 1). USA Today. Retrieved from http://www.usatoday.com/pages/interactives/life/the-harvey-weinstein-effect
  42. Tiefenthäler, A. Women’s March 2018: Thousands of Protesters Take to the Streets. (2018, January 20). The New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2018/01/20/us/womens-march.html
  43. Tolentino, J. The Somehow Controversial Women’s March on Washington. (2017, January 18). The New Yorker. Режим доступа http://www.newyorker.com/culture/jia-tolentino/the-somehow-controversial-womens-march-on-washington
  44. UN Women Annual Report. (2018). Retrieved from http://annualreport.unwomen.org/en/2018
  45. Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis. Cambridge: Cambridge University Press.
  46. Women’s March focuses on voter registration at Las Vegas event. (2017). Retrieved from http://www.pbs.org/newshour/show/womens-march-focuses-on-voter-registration-at-las-vegas-event