Изучение политических ценностей в цифровом пространстве: обзор российских и зарубежных исследований

Полный текст

Ценности - это фундамент любого общества. Каждая социальная система создаёт, сохраняет и трансформирует ценности для поддержания своей целостности [1]. Ценности играют роль своеобразных правил, которые передаются от человека к человеку и объединяют общество, культуру и личность [2]. Если бы общество не владело ценностной системой, то оно не могло бы эффективно достигать групповых целей [3]. Для изучения ценностей учёные традиционно проводят так называемые полевые исследования - приезжают в места проживания интересуемой социальной группы и собирают необходимую информацию на месте. К примеру, американский исследователь Э. Бэнфилд на 11 месяцев отправился в деревню на Юге Италии, где наблюдал за жизнью незнакомого ему сообщества [4]. Сегодня российские исследователи тоже бороздят просторы страны в поисках ответов на разные актуальные вопросы. К примеру, А. Токарев совместно с командой посетил 18 населённых пунктов 14 российских регионов [5]. Для изучения российского образа будущего авторы проводили фокус-группы и использовали психографический метод - респонденты не только рассказывали о России 2030 г., но и рисовали её. В свою очередь, С. Павленко и П. Павленко провели серию неформализованных интервью с сотрудниками полиции. Исследователи изучали ролевые модели взаимодействия полицейских с местными жителями, органами власти и руководством МВД [6]. Основываясь на концепции «культурологического анализа классов», авторы исследования Е. Полухина, А. Стрельникова и А. Ванке на время поселились в районе Уралмаш города Екатеринбурга и провели 15 интервью с рабочими Уралмашзавода, 8 экспертных интервью и полевых наблюдений, чтобы выяснить трансформацию идентичности рабочего класса в трех различных временных периодах социально-экономического развития России [7]. Другое эмпирическое исследование провела Ю. Карпич: она провела глубинные интервью с верующими в Липецкой области в 2019-2020 гг. для изучения взаимосвязи между религиозностью и политическим выбором православных верующих россиян [8]. Е. Бердышева анализировала ценность заботы о здоровье с помощью серии глубинных интервью с россиянами [9]. Помимо качественных методик проведения исследования для изучения ценностей социальные групп, применяются количественные - к примеру, массовый опрос в формате онлайн-анкетирования. Так, Е. Бродовская и А. Домбровская провели собрали 1500 анкет в ходе онлайн-опроса, для изучения взаимосвязи между ценностным и компетентносным выбором российской молодёжи [10]. Однако широкая цифровизация и сетевизация общественной жизни предоставили новые возможности по изучению ценностей общества. Направления исследовательских работ начинаются от оценки цифровых компетенций конкретной социальной группы до поиска взаимосвязи между политическим взглядами и «цифровыми следами» той или иной группы пользователей. Сегодня существует несколько крупных «школ», которые предлагают свои исследовательские дизайны для изучения ценностей: Институт гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга использует методику интеллектуального поиска и анализа данных, Центр цифрового будущего Университета Лос-Анжелеса - методику исследования национальных интернет-аудиторий мирового интернет-проекта. Впрочем, изучение ценностей в цифровом пространстве тоже предполагает сбор информации в офлайн или онлайн формате. К примеру, Е. Бродовская совместно с А. Синяковой и М. Давыдовой провели офлайн исследования. Они провели массовый опрос (13 тыс. респондентов) в Ставропольском крае для изучения цифровых компетенций разных поколений [11]. В качестве примера онлайн исследования ценностей можно привести работу П. Гонга, Л. Вана, И. Вэя и Ю.Ю, которые на основе большого массива данных (450 тыс. сообщений в китайском сервисе микроблогов Sina Weibo) собрали информацию об общественном восприятии ядерной энергетики в Китае [12]. Объектами их изучения стали ключевые слова, тематики и тональность сообщений. Изучая гражданскую активность российской молодёжи в цифровом пространстве, А. Добмровская провела массовый онлайн-опрос [13]. Изучая влияния современных технологий на политический активизм, Е. Бродовская и А. Ахременко использовали методы моделирования (как математического, так и тематического) и логистических регрессий, а также сетевой анализ [14]. Большой исследовательский интерес вызывают цифровые площадки, где пользователи оставляют цифровые следы (к примеру, лайки, репосты, комментарии), которые становятся объектом изучения мировоззрения людей. По данным Mediascope, в апреле 2022 г. Иинтернетом в России пользовалось 80 % населения в возрасте старше 12 лет, или 97,5 млн человек [15]. К примеру, исследователи доказали, что цифровые коммуникации влияют на развитие гражданских ценностей и предоставляют новые возможности для политического участия граждан [14. С. 15]. Как пишет С. Булианн, сегодня социальные сети чаще всего используются для политического выражения, чем информационного освещения событий [16]. Социальные сети передают эмоциональные или мотивационные сообщения, в которых подчёркивается нравственное негодование, проблемы социальной справедливости или идеологические вопросы [17]. При этом учёные пристально изучают модели поведения и ценности поколения Z (родившихся с 1997 г. по 2012 г.), на социализацию которых повлияла цифровая среда [18]. Учёные применяют различные методы и методики для изучения ценностей в цифровом пространстве. Наиболее распространёнными методиками стал контент- и дискурс-анализ в социальных сетях. Так, Д. Антонов оценил, как политические ценности проявляются в контенте на официальных страницах глав субъектов России [19]. Автор проанализировал сообщения пользователей под публикациями руководителей российских субъектов на наиболее популярных в России цифровых площадках. О. Шмелёва и Д. Каминченко провели контент-анализ 185 сообщений с хэштегом «государство» в цифровом пространстве для изучения образа государства у российских пользователей [20]. Примечательно, что авторы дополнили свою работу проведением полевого психосемантического исследования - проективные рисунки и ассоциативные тесты. Впрочем, вышеперечисленные работы, скорее всего, можно отнести к качественным - авторы не стремятся за репрезентацией, но ставят акцент на изучении конкретных исследовательских кейсов. Другая когорта учёных стремится собрать большие массивы данных. К примеру, учёные собрали почти 65 млн сообщений в цифровом пространстве в период распространения коронавируса (Covid-2019), проанализировали их тональность и пришли к выводу, что пандемия крайне негативно сказалась на общественных настроениях. Китайские учёные С. Шань, Ц. Пэн и И. Вэй поставили перед собой задачу создать многоуровневую систему оценки отношения жителей к загрязнению городских рек [21]. Для изучения эмоциональных реакций людей в китайской сервисе микроблогов Weibo авторы предложили изучать сообщения в разных оптиках: тренды, времена года, пространство и динамика. Однако хаотичный массив данных вынуждает использовать комплексный подход и методологию поиска цифровых маркеров в социальных медиа для автоматизированного извлечения информации. Стоит отметить, что анализ поведения пользователей в социальных медиа владеет несколькими преимуществами: пользователи добровольно оставляют сообщения и не ожидают, что они будут исследованы, что повышает объективность и достоверность выводов. Такой подход к изучению ценностей в цифровом пространстве вынуждает использовать сервисы для мониторинга медиапространства. Выгруженный массив данных, используется учёными для построения социальных графов с целью изучения взаимодействия внутри и между онлайн-сообществами [22]. Здесь следует сделать отступление и осветить текущий рынок систем медиа мониторинга и прочих инструментов, которые помогают исследователю собирать данные. Лидерами среди мониторинговых систем на отечественном рынке являются медиалогия (позиционируется как более подходящая система для социально-политических тематик) и Brandanalytics (в позиционировании делают акцент на мониторинг для коммерческих организаций), однако если сравнивать возможности в выгрузке сообщений - условия практически идентичны: максимально допустимый временной интервал составляет год, а количество упоминаний для единоразовой выгрузки - до миллиона сообщений. Но данные системы не предоставляют подробную информацию о пользователях, которую можно использовать для построения графа. Для этого применяются парсеры, работа которых основывается на открытых API социальных медиа. Подобные возможности предоставляют только Вконтакте и Telegram. Исследователи ценят метод построения и анализа социального графа, который позволяет изучить механизма и силу влияния лидеров общественного мнения на пользователей, а также определить схему взаимодействия внутри и между онлайн-сообществами. Одной из новаторских и важных работ в сфере количественных цифровых исследований можно назвать работу Г. Магно и В. Альмейда, в которой авторы разработали методологию измерения данных из текстовых онлайн-источников с использованием моделей встраивания слов, чтобы измерить международные человеческие ценности в онлайн-среде. Целью исследования было создать онлайн-индекс человеческих ценностей по странам, который отражает культурные особенности и ценности по всему миру. Г. Магно и В. Альмейда использовали 1.7 миллиардов «твиттов» в социальной сети Твиттер (сейчас X), группируя их по местоположению из 59 стран, а затем создали список из 22 онлайн-запросов, каждый из которых содержит определенный вопрос из социологического проекта Всемирного обзора ценностей (The World Values Survey), связанный с такими полемическими темами, как «религия», «наука» и «аборты». По результатам исследования можно выяснить, что данная методология действительно способна фиксировать общечеловеческие ценности онлайн для разных стран и по разным темам [23]. Исследователи С. Какар, Д. Дакка и М. Мехротра в своей работе также используют анализ, основанный на «твиттах» пользователей социальной сети Твиттер (сейчас X). Целью работы стало изучение известных систем ценностей, которыми обладает большинство людей в анализируемых регионах (Дели/Вашингтон). Так, с помощью лексикологического метода (value-based lexicon method), основанного на ценностях, авторы создали словарь для определения поведения пользователей с точки зрения их систем ценностей [24]. Нельзя не упомянуть о проблеме в применении количественных метрик, упрощающих понимание цифрового гражданства ввиду их построения на противопоставлении цифрового и нецифрового [14. C. 14]. Именно поэтому в социологической науке присутствуют исследования, в которых стараются использовать и качественные, и количественные методы. Например, А. Домбровская и А. Синяков во время исследования гражданской активности молодежи провели всероссийский массовый опрос молодежи, обработанный с помощью методов кластерного анализа и многомерного шкалирования. В результате чего была выявлена связь между типом гражданской активности и ценностным профилем респондента [25]. Исследование информационных потоков противников вакцинации в цифровой среде России И. Батаниной, Е. Бордовской, В. Лукшина и М. Давыдовой также опиралось на использование гибридной стратегии, подразумевающей совмещение методов когнитивного картирования и социально-медийного анализа тематических информационных потоков, а также построение графов цифровых сообществ [26]. Исходя из вышеописанного, для заявленного исследования по теме «Когнитивно-ценностная структура мировоззренческих моделей современного россиянина: поколенческие и региональные различия» оптимальными подходами являются неоинституциольный и сетевой. Поскольку средой выступает сеть, рекомендуется начать исследование с «переключающих узлов» - в нашем случае это аккаунты в социальных сетях, которые артикулируют дискурс, формируют стереотипы. Методом когнитивного картирования будут собраны сообщения, формализованы согласно ключевым параметрам как стандартным для социальных медиа (охват, тип социальной сети и др.), так и специальным, присущим предмету: стереотипам как социальным институтам. Далее следует выявить речевые паттерны, а также классифицировать их принадлежность к различным типам авторов и стереотипов. На данном этапе базовыми платформами выступают Telegram, X и YouTube. Далее с помощью метода СМА и технологии «больших данных» будут определены центральные узлы сети, которые распространяют стереотипы, тем самым институционализируя их. А метод социального графа поможет оценить развитость инфраструктуры (близость узлов и интенсивность связей внутри сети). Центральными узлами в нашем случае выступают крупные сообщества и каналы в социальных медиа Вконтакте и Telegram. Полученные данные продемонстрируют, каким образом стереотипы формируются и распространяются в социально-медийном пространстве. Далее необходимо оценить, как рядовые пользователи усваивают и репродуцируют стереотипы в социальных сетях. Поскольку для данного исследования важными факторами являются социально-демографические признаки пользователей, то логичным шагом будет изучить их поведение, где есть данные о их возрасте и регионе проживания, т. е. единственный вариант - это социальная сеть Вконтакте. Предлагается изучать сообщения пользователей на своей странице и в комментариях, а также классифицировать по параметрам, основанным на тех, что были заданы на старте исследования, так мы сможем оценить, насколько сторонники тех или иных ценностей готовы воспроизводить. Помимо этого, предлагается проверить пересечения аудитории крупных сообществ, ретранслирующих различные категории стереотипов, чтобы проверить гипотезу о наличие эффекта «эхо-камеры» взаимоисключающих стереотипов. Как показывает проведённый обзор современных исследований, изучение ценностей в цифровом пространстве возможно с использованием разного набора методов и методик. Исследователи могут опираться на количественные или качественные методы. Окончательный выбор зависит от поставленной задачи в исследовании: для фиксации ценностных трендов будет достаточно использование качественных методов и малого объёма эмпирического материала, для определения масштаба тех или иных ценностей в цифровой среде следует использовать количественные методы с обязательным соблюдением репрезентативной выборки. Впрочем, гибридный дизайн исследования - сочетание количественных и качественных методов и методик - позволяет провести многомерный анализ ценностей в цифровом пространстве, что приблизит выводы к объективным.

Об авторах

Александр Юрьевич Невмержицкий

Финансовый университет при правительстве РФ

Автор, ответственный за переписку.
Email: 221650@edu.fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-5119-7972

студент 2 курса магистратуры факультета социальных наук и массовых коммуникаций

126167, Россия, Москва, Ленинградский просп., 49

Сергей Юрьевич Белоконев

Финансовый университет при правительстве РФ; Государственный университет управления

Email: syubelokonev@fa.ru
ORCID iD: 0000-0002-8028-7421

директор Института глобальных исследований факультета международных экономических отношений Финансового университета при правительстве РФ; доцент кафедры государственного и муниципального управления Государственного университета управления

126167, Россия, Москва, Ленинградский просп., 49; 109542, Россия, Москва, Рязанский просп., 99

Список литературы