Динамика идеологической поляризации в пространстве русскоязычных Telegram-каналов: моделирование методами машинного обучения

Исследование сосредоточено на применении современных методов машинного обучения для анализа текстовых данных в контексте динамики идеологической поляризации в русскоязычных политических Telegram-каналах в первой половине 2022 г. В работе предлагается подход к классификации текстовых сообщений по идеологической направленности – консервативной, либеральной и коммунистической, который позволит экономно использовать ресурсы исследователей.

На основе разработанного подхода был создан классификатор идеологической направленности на основе ChatGPT, который показал высокий уровень согласованности в ответах между человеком и большой языковой моделью при оценке идеологической направленности текста. Это свидетельствует о том, что предложенный подход позволяет уменьшить затраты ресурсов при проведении анализа текстовых данных.

На следующем этапе была проанализирована выборка из 559 популярных политических Telegram-каналов, в которых было опубликовано 50 тыс. сообщений на предмет динамики идеологической поляризации после начала специальной военной операции. Сравнивалось нескольких моделей: изменения распределения мнений, состава групп и изменения пропорциональности идеологических текстов внутри каналов. Был сделан вывод, что после начала специальной военной операции произошло изменение идеологической поляризации, которое проявилось в изменении конфигурации полюсов за счет усиления консервативных взглядов. При этом коммунистические взгляды практически не присутствуют в популярном Telegram-пространстве.

Работа не только фиксирует динамику идеологической поляризации, но и предлагает метод анализа сложных социально-политических процессов в русскоязычной онлайн-среде с использованием больших языковых моделей. Этот метод подходит как для изучения поляризации, так и для анализа других процессов на основе текстовых данных. Он значительно сокращает затраты на исследования, требующие большого числа экспертных оценок.

1. Антонова Д.Е. Идеологический раскол в политическом сегменте российских социальных медиа: проблема и перспективы преодоления // Вестник Московского университета. Серия 12. Политические науки. – 2017. – № 5. – С. 84–89.

2. Баранов Н.А. Основные направления идеологического дискурса в современной России // ПОЛИТЭКС. – 2012. – № 2. – С. 19–35.

3. Жигадло К.В. Проблема размежевания на левых и правых в современной России через призму социального конструктивизма // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. – 2023. – Т. 25, № 2. – С. 423–433. – DOI: https://doi.org/10.22363/2313-1438-2023-25-2-423-433.

4. Коргунюк Ю.Г. Структура электоральных размежеваний на выборах в региональные собрания субъектов РФ (2016–2020): тенденции трансформации // Электоральная политика. – 2021. – № 1. – С. 2–15.

5. Мартьянов Д.С., Быков И.А. Идеологическая сегрегация и цифровое неравенство в российском интернет-сообществе // Социодинамика. – 2018. – № 4. – С. 43–54.

6. 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. – DOI: https://doi.org/10.22363/2313-1438-2022-24-3-480-498