Preview

Политическая наука

Расширенный поиск

Язык ненависти как индикатор аффективной политической поляризации в условиях мобилизации: от измерения к прогнозированию

https://doi.org/10.31249/poln/2025.01.07

Аннотация

Статья фокусируется на установлении эмпирической взаимосвязи между аффективной политической поляризацией и протестной мобилизацией. Проверяются два предположения, опирающиеся на анализ предыдущих исследований. Согласно первому, протест является фактором усиления проявления поляризации в обществе, но не является причиной проявления поляризации. Согласно второму, протест значимо влияет на расколы и идентификацию: в период протестной мобилизации бо́льшую значимость приобретает выражение политической идентификации, нежели социальной.

Для проверки предположений были собраны данные в русскоязычной сети «ВКонтакте» в два периода: экспериментальный, июль – сентябрь 2019 г. (московские протесты), и контрольный, март – май 2019 г. (непротестный период), Ntotal = 141517. Были использованы методы автоматической разметки на основании моделей ruBERT и последующей разметки кодировщиков, анализа временных рядов (кросс-корреляции, модель сезонного прогноза SARIMAX). Результаты двух моделей кросс-корреляционного анализа, основанных на сравнении проявления языка ненависти (на размеченных данных) в контрольный и экспериментальный период, подтверждают оба выдвинутых предположения статьи. Таким образом, подтверждено, что методология сбора и разметки данных, использованная в статье, позволяет строить прогнозные модели для оценки распространения языка ненависти в социальной сети. Это может получить дальнейшее развитие в исследованиях о прогнозе аффективной поляризации в ответ на конкретные протестные события.

Об авторе

Е. В. Кручинская
https://www.hse.ru/staff/ekruchinskaia
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Кручинская Екатерина Владиславовна, старший преподаватель кафедры высшей математики, преподаватель Департамента политики и управления

Москва 



Список литературы

1. Агадуллина Е.Р., Гулевич О.А. «Мы» и «они»: помощь в межгрупповых отношениях // Психологические исследования: электронный научный журнал. – 2013. – Т. 6, № 28. – C. 1–9.

2. Алескеров Ф.Т., Голубенко М.А. Об оценке симметричности политических взглядов и поляризованности общества. Препринт WP7/2003/04 «Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике». – М.: ГУ ВШЭ. – 2003. – 24 с.

3. Ахременко А.С. Отключение интернета как теоретическая проблема политической науки, или Что мы (не) понимаем в сетевой протестной мобилизации // Полис.Политические исследования. – 2024. – № 2. – С. 118–134. – DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2024.02.09

4. Коргунюк Ю.Г. Структура электоральных размежеваний в избирательном цикле 2011–2012 годов и возможные сценарии развития ситуации // Полития. – 2012. – № 3. – С. 84– 99. – DOI: https://doi.org/10.30570/2078-5089-2012-66-3-84-99

5. Кручинская Е. В. Аффективная политическая поляризация: предложения к операционализации понятия через оценку языка вражды в социальных медиа // Информационное общество. – 2023. – № 3. – С. 97–107.

6. Курганская Е.В., Степанова Н.В. Выявление «токсичности» в социальных сетях на основании критерия семантической близости // Филологические науки. Вопросы теории и практики. – 2024. – Т. 17, № 5. – С. 1597–1603. – DOI: https://doi.org/10.30853/phil20240231

7. Малинова О.Ю. Изменение институциональных условий производства и конкуренции политических идей в России: от 1990-х к 2010-м // Публичная сфера: теория, методология, кейс стади / под ред. Е.Р. Ярской-Смирновой, П.В. Романова. – Москва: ООО «Вариант»: ЦСПГИ, 2013. – С. 55–74.

8. Платонов Е.Н., Руденко В.Ю. Выявление и классификация токсичных высказываний методами машинного обучения // Моделирование и анализ данных. – 2022. – Т. 12, № 1. – С. 27–48. – DOI: https://doi.org/10.17759/mda.2022120103

9. Стукал Д.К., Ахременко А.С., Петров А.П. Аффективная политическая поляризация и язык ненависти: созданы друг для друга? // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. – 2022. – Т. 24, № 3. – С. 480–498.

10. Стукал Д.К., Беленков В.Е., Филиппов И.Б. Методы наук о данных в политических исследованиях: анализ протестной активности в социальных сетях // Политическая наука. – 2021. – № 1. – С. 46–75. – DOI: https://doi.org/10.31249/poln/2021.01.02

11. Филиппов И.Б. Количественные текстовые характеристики как фактор успешности продвижения публикаций в рамках протестной коммуникации в социальных сетях // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. – 2020. – Т. 13, № 2. – С. 249–268. – DOI: https://doi.org/10.23932/2542-0240-2020-13-2-13


Рецензия

Просмотров: 155


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-1775 (Print)