ПОЛЯРИЗАЦИЯ И ПЛОЩАДКИ-ПОСРЕДНИКИ В НОВОСТНЫХ СООБЩЕСТВАХ ВКОНТАКТЕ Д. А. Харькина Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" В настоящее время политические исследования на стыке социальных и вычислительных наук быстро набирают популярность. Очень часто они бывают движимы данными социальных медиа, то есть социальных сетей, микроблогов, и веб-блогов [1]. Исследователей интересует как практические, так и научные результаты. Например, к первой категории можно отнести аналитику социальных медиа для для улучшения образа политика [2], ко второй — исследование структуры политической блогосферы [3]. К тому же политики зачастую являются активными пользователями социальных медиа для прямого контакта с электоратом или саморекламы и в процессе политических коммуникаций генерируют данные. Этот процесс продолжают простые пользователи, распространяя существующий контент, выражая своё мнение или оспаривая другие [1]. Для американских и европейских учёных распространённой практикой является использование политических взглядов, выраженных, например, в поддержке определённой партии, в качестве зависимых или контрольных переменных. Однако все эти работы остаются конструктивными, пока онлайн-данные позволяют получить правдивый слепок общества, а само общество достаточно гетерогенно по политическим взглядам. Для России оба тезиса являются спорными. Если реальный мир построен на “безальтернативности” [4], в условиях которой люди в основном поддерживают только одного лидера [5], одну партию [6], получая информацию из одних и тех же ресурсов [4], то цифровой мир нередко становится площадкой для активного выражения оппозиционных взглядов [7, 8]. В то же время представители проправительственной точки зрения тоже могут быть найдены онлайн. В своей работе я расскажу об особенностях политических взглядов в России в онлайн-среде на основе данных ВКонтакте (ВК) как наиболее популярной социальной сети. Мною будут представлены результаты анализа паттернов комментирования постов в популярных новостных сообществах. В исследовании используются методы сетевого анализа, такие как, выделение “каркаса” сети (network backbone) [9] и поиск сообществ (community detection) [10]; а также методы работы с текстом на основе биграмм [11]. Основным результатом работы является тот факт, что несмотря на сильное доминирование прогосударственных взглядов в реальном мире, в виртуальном — их распространённость сопоставима с поддержкой оппозиционных идей, исходя из численности новостных сообществ, придерживающихся одного из этих двух взглядов. Кроме того, было обнаружено, что пользователи редко читают новости и комментируют их там, где продвигается конкурирующая точка зрения. Тем не менее существуют небольшое количество нейтральных площадок, на которых могут встретится обе группы людей, что позволяет уменьшить поляризацию общества в отношении политических взглядов. Также в ходе исследования с помощью текстового анализа была найдена интересная особенность комментирования, различающая оппозиционные и прогосударственные медиа. В первом случае, пользователи, читающие их, склонны размышлять о политической элите, во втором — о жизни простых людей. К примеру, пока последователи оппозиционных медиа спорят о последствиях уничтожения попавших под санкции продуктов и о людях, за этим стоящих, участники сообществ “государственников” предлагают отправлять такие продукты в детские дома. Как было показано в многочисленных исследованиях, социальные медиа способны влиять на реальный политический процесс. Например, было доказано, что, так называемые, “диванные войска” хоть и не участвуют в политических действиях, но тем не менее влияют на их ход, являясь распространителями контента в социальных сетях [12], разрушая спираль молчания [13]. В контексте этих исследований и планируется дальнейшее развитие анализа российских новостных сообществ в социальной сети ВК. 1. Stefan Stieglitz, Linh Dang-Xuan. “Social Media and Political Communication - A Social Media Analytics Framework.” Social Network Analysis and Mining 3, no. 4 (2014): 1277–91. doi:10.1007/s13278-0120079-3. 2. Terblanche, Nic S. “You Cannot Run or Hide from Social Media—ask a Politician.” Journal of Public Affairs 11, no. 3 (August 1, 2011): 156–67. doi:10.1002/pa.404. 3. Adamic, Lada A., and Natalie Glance. “The Political Blogosphere and the 2004 U.S. Election: Divided They Blog.” In Proceedings of the 3rd International Workshop on Link Discovery, 36–43. LinkKDD ’05. New York, NY, USA: ACM, 2005. doi:10.1145/1134271.1134277. 4. Волков, Денис. “86% Путина: верить или нет.” Ведомости, December 9, 2015. http://www.vedomosti.ru/opinion/articles/2015/12/09/620191-86putina. 5. “ВЦИОМ: рейтинг Путина находится на пике максимальных значений 87-88%.” РИА Новости, December 9, 2015. http://ria.ru/society/20151124/1327431813.html. 6. “ЦИК РФ объявил официальные итоги выборов в Госдуму.” РБК, September 12, 2011. http://www.rbc.ru/politics/09/12/2011/629226.shtml. 7. “Митинг 10 декабря на Болотной площади: все подробности” Forbes, December 9, 2011. http://www.forbes.ru/sobytiya/lyudi/77323-miting-10dekabrya-na-bolotnoi-ploshchadi-vse-podrobnosti. 8. “Чайка.” Чайка. Accessed January 10, 2016. https://chaika.navalny.com/. 9. Serrano, M. Ángeles, Marián Boguná, and Alessandro Vespignani. “Extracting the Multiscale Backbone of Complex Weighted Networks.” Proceedings of the National Academy of Sciences 106, no. 16 (2009): 6483– 88. 10.Fortunato, Santo. “Community Detection in Graphs.” Physics Reports 486, no. 3 (2010): 75–174. 11.Gupta, Vishal, and Gurpreet S. Lehal. “A Survey of Text Mining Techniques and Applications.” Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence 1, no. 1 (2009): 60–76. 12.Barberá, Pablo, Ning Wang, Richard Bonneau, John T. Jost, Jonathan Nagler, Joshua Tucker, and Sandra González-Bailón. “The Critical Periphery in the Growth of Social Protests.” PLoS ONE 10, no. 11 (November 30, 2015): e0143611. doi:10.1371/journal.pone.0143611. 13.Noelle-Neumann, Elisabeth. “The Spiral of Silence a Theory of Public Opinion.” Journal of Communication 24, no. 2 (1974): 43–51.