Сетевой подход в законодательных исследованиях: перспективные методы качественного и количественного анализа парламентской деятельности

В статье рассматриваются методологические особенности применения сетевого подхода в законодательных исследованиях, предлагается обзор новых перспективных методов анализа участников парламентской деятельности. Ключевое место в работах на базе сетевого подхода занимают неформальные взаимодействия и кооперации групп акторов, которые связаны доверительными отношениями и стремлением к достижению общих целей, а степень их влияния определяется объемом разнообразных ресурсов, уровнем активности и заинтересованности участников. В законодательных исследованиях для определения связей между парламентариями используется анализ различных общедоступных данных, среди которых ключевой - это соавторство в законопроектах. Кроме того, есть работы, анализирующие результаты поименного голосования за законопроекты коллег, личные взаимодействия, определяемые с помощью интервью с парламентариями, их связи в соцсетях, официальные письма, тексты выступлений и др. Для политических исследователей изучение парламентской деятельности с помощью сетевого подхода достаточно перспективно еще и потому, что методологически законодательный орган представляет собой «малый мир» с устойчивой структурой членов, высоким уровнем институционализации. Нужно также учитывать, что на персональный состав парламента и стратегии деятельности его членов большое влияние оказывают внешние силы - избиратели и другие органы власти. Особое внимание в статье уделяется методическим вопросам анализа сетей. В частности, рассматриваются возможности применения в законодательных исследованиях метода дискурс-сетевого анализа, который позволяет картировать состав коалиций поддержки и моделировать отношения между их участниками на основе данных о сходствах и различиях в содержании их публичных высказываний. Также в статье представлен обзор современных подходов к количественному исследованию множественных парных взаимодействий в парламенте. В центре внимания - преимущества новейших методов инферентного сетевого анализа для работы с «диадной» структурой данных. Также приводится обзор последних исследований парламентских сетей, опирающихся на различные модели экспоненциального случайного графа (ERGM), в том числе их вариации для временных рядов (SAOM и TERGM). Продемонстрировано, что такие методы позволяют моделировать совместно влияние как внутренних сетевых структур, так и индивидуальных эндогенных или экзогенных предикторов, на динамику взаимодействий между членами парламента.

1. Aleman E. Coauthorship ties in the Colombian congress, 2002-2006. Colombia Internacional. 2015, N 83, P. 23-42. DOI: 10.7440/colombiaint83.2015.02

2. Aleman E., Calvo E. Explaining policy ties in presidential congresses: A network analysis of bill initiation data. Political Studies. 2013, Vol. 61, N 2, P. 356-377. DOI: 10.1111/j.1467-9248.2012.00964.x

3. Aronow P.M., Samii C., Assenova V.A. Cluster-robust variance estimation for dyadic data. Political analysis. 2015, Vol. 23, N 4, P. 564-577. DOI: 10.1093/pan/mpv018

4. Ausderan J. Reassessing the democratic advantage in interstate wars using k-adic datasets. Conflict management and peace science. 2018, Vol. 35, N 5, P. 451-473. DOI: 10.1177/0738894216653601

5. Borgatti S.P., Foster P.C. The network paradigm in organizational research: A review and typology. Journal of management. 2003, Vol. 29, N 6, P. 991-1013. DOI: 10.1016/s0149-2063(03)00087-4 EDN: JNSTJB

6. Brandenberger L., Schlapfer I., Leifeld P., Fischer M. Interrelated issues and overlapping policy sectors: Swiss water politics. In: International conference on public policy. Milan, Italy, 2015, 22 p.

7. Bratton K.A., Rouse S.M. Networks in the legislative arena: how group dynamics affect cosponsorship. Legislative Studies Quarterly. 2011, Vol. 36, N 3, P. 423-460. DOI: 10.1111/j.1939-9162.2011.00021.x

8. Cherepnalkoski D, Karpf A, Mozetič I, Grčar M. Cohesion and coalition formation in the European parliament: roll-call votes and Twitter activities. PLoS One. 2016, Vol. 11, N 11, P. e0166586. DOI: 10.1371/journal.pone.0166586

9. Community of young political scientists: network analysis: collective monograph. Moscow: Aspect Press, 2021, 324 p. (In Russ.).

10. Cranmer S.J., Desmarais B.A. A critique of dyadic design. International studies quarterly. 2016, Vol. 60, N 2, P. 355-362. DOI: 10.1093/isq/sqw007

11. Cranmer S.J., Desmarais B.A., Menninga E.J. Complex dependencies in the alliance network. Conflict management and peace science. 2012, Vol. 29, N 3, P. 279-313. DOI: 10.1177/0738894212443446

12. Del Valle M.E., Broersma M., Ponsioen A. political interaction beyond party lines: communication ties and party polarization in parliamentary Twitter networks. Social science computer review. 2021, Vol. 1, P. 20. DOI: 10.1177/0894439320987569 EDN: LUQFLT

13. Desmarais B.A., Cranmer S.J. Statistical mechanics of networks: estimation and uncertainty. Physica A: statistical mechanics and its applications. 2012, Vol. 391, N 4, P. 1865-1876. DOI: 10.1016/j.physa.2011.10.018

14. Downs A. Up and down with ecology: the issue-attention cycle. The public interest. 1972, Vol. 28, N 1, P. 462-473.

15. Elgie R. From Linz to Tsebelis: three waves of presidential/parliamentary studies? Democratization. 2005, Vol. 12, N 1, P. 106-122. DOI: 10.1080/1351034042000317989

16. Erikson R.S., Pinto P.M., Rader K.T. Dyadic analysis in international relations: a cautionary tale. Political analysis. 2014, Vol. 22, N 4, P. 457-463. DOI: 10.1093/pan/mpt051

17. Fischer M., Sciarini P. Europeanization and the inclusive strategies of executive actors. Journal of European public policy. 2013, Vol. 20, N 10, P. 1482-1498. DOI: 10.1080/13501763.2013.781800

18. Fischer M., Varone F., Gava R., Sciarini P. How MPs ties to interest groups matter for legislative co-sponsorship. Social networks. 2019, Vol. 57, P. 34-42. DOI: 10.1016/j.socnet.2018.12.001

19. Fisher D.R., Leifeld P., Iwaki Y. Mapping the ideological networks of American climate politics. Climatic change. 2013, Vol. 116, N 3, P. 523-545. DOI: 10.1007/s10584-012-0512-7

20. Fowler J.H. Connecting the Congress: a study of cosponsorship networks. Political analysis. 2006 a, Vol. 14, N 4, P. 456-487. DOI: 10.1093/pan/mpl002 EDN: IVXDUT

21. Fowler J.H. Legislative cosponsorship networks in the U.S. House and Senate. Social networks. 2006 b, Vol. 28, N 4, P. 454-465. DOI: 10.1016/j.socnet.2005.11.003

22. Gandhi J., Reuter O.J. The incentives for pre-electoral coalitions in non-democratic elections. Democratization. 2013, Vol. 20, N 1, P. 137-159. DOI: 10.1080/13510347.2013.738865

23. Goffman E. Frame analysis: an essay on the organization of experience. Boston: Northeastern University Press, 1986, 586 p.

24. Golder S.N. Pre-electoral coalition formation in parliamentary democracies. British journal of political science. 2006, Vol. 36, N 2, P. 193-212. DOI: 10.1017/s0007123406000123 EDN: HWALRH

25. Golder S.N. Pre-electoral coalitions in comparative perspective: a test of existing hypotheses. Electoral studies. 2005, Vol. 24, N 4, P. 643-663. DOI: 10.1016/j.electstud.2005.01.007

26. Haas P.M. Introduction: epistemic communities and international policy coordination. International organization. 1992, Vol. 46, N 1, P. 1-35. DOI: 10.1017/s0020818300001442 EDN: BLHJZB

27. Hajer M.A. Discourse Coalitions and the institutionalization of practice: the case of acid rain in Great Britain. In: Argument turn policy anal plan. London: Routledge, 1993. P. 43-76.

28. Hall P.A. Policy paradigms, social learning, and the state: the case of economic policymaking in Britain. Comparative politics. 1993, Vol. 25, N 3, P. 275-296. DOI: 10.2307/422246 EDN: HFQGEL

29. Hanneke S., Fu W., Xing E.P. Discrete temporal models of social networks. Electronic journal of statistics. 2010, Vol. 4, P. 585-605. DOI: 10.1214/09-ejs548

30. Hoff P.D. Bilinear mixed-effects models for dyadic data. Journal of the American statistical association. 2005, Vol. 100, N 469, P. 286-295. DOI: 10.1198/016214504000001015

31. Hoff P.D., Ward M.D. Modeling dependencies in international relations networks. Political analysis. 2004, Vol. 12, N 2, P. 160-175. DOI: 10.1093/pan/mph012 EDN: IVXDIB

32. Hogan J., Howlett M. (eds). Policy paradigms in theory and practice. London: Palgrave Macmillan UK, 2015, 325 p.

33. Ibenskas R. Understanding pre-electoral coalitions in Central and Eastern Europe. British journal of political science. 2016, Vol. 46, N 4, P. 743-761. DOI: 10.1017/s0007123414000544 EDN: XTAHGJ

34. Ingold K., Fischer M. Drivers of collaboration to mitigate climate change: an illustration of Swiss climate policy over 15 years. Global environmental change. 2014, Vol. 24, P. 88-98. DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2013.11.021

35. Ingold K., Fischer M., Christopoulos D. The roles actors play in policy networks: central positions in strongly institutionalized fields. Network science. 2021, Vol. 9, N 2, P. 213-235. DOI: 10.1017/nws.2021.1

36. Ingold K., Leifeld P. Structural and institutional determinants of influence reputation:A comparison of collaborative and adversarial policy networks in decision making and implementation. Journal of public administration research and theory. 2016, Vol. 26, N 1, P. 1-18. DOI: 10.1093/jopart/muu043

37. Kirkland J.H., Gross J.H. Measurement and theory in legislative networks: the evolving topology of congressional cooperation. Social networks. 2014, Vol. 36, P. 97-109. DOI: 10.1016/j.socnet.2012.11.001

38. Kirkland J.H., Kroeger M.A. Companion Bills and Cross-Chamber Collaboration in the U.S. Congress. American politics research. 2018, Vol. 46, N 4, P. 629-670. DOI: 10.1177/1532673x17727094

39. Koger G. Position taking and cosponsorship in the U.S. House. Legislative studies quarterly. 2003, Vol. 28, N 2, P. 225-246. DOI: 10.3162/036298003x200872

40. Krivitsky P.N., Handcock M.S. A Separable Model for Dynamic Networks. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). 2014, Vol. 76, N 1, P. 29-46. DOI: https://dx.doi.org/10.1111%2Frssb.12014.

41. Leifeld P. Discourse network analysis: policy debates as dynamic networks. In.

42. Victor J.N, Montgomery A.H., Lubell M. (eds). The Oxford handbook of political networks. Oxford: Oxford University Press, 2016, P. 1-29.

43. Leifeld P. Reconceptualizing major policy change in the advocacy coalition framework: a discourse network analysis of German pension politics. Policy studies journal. 2013, Vol. 41, N 1, P. 169-198. DOI: 10.1111/psj.12007

44. Leifeld P., Cranmer S.J. A theoretical and empirical comparison of the temporal exponential random graph model and the stochastic actor-oriented model. Network science. 2019, Vol. 7, N 1, P. 20-51. DOI: 10.1017/nws.2018.26

45. Lin N. Social networks and status attainment. Annual review of sociology. 1999, Vol. 25, N 1, P. 467-487. DOI: 10.1146/annurev.soc.25.1.467 EDN: HEYZCR

46. Lupu Y., Traag V.A. Trading communities, the networked structure of international relations, and the Kantian peace. Journal of conflict resolution. 2013, Vol. 57, N 6, P. 1011-1042. DOI: 10.1177/0022002712453708

47. Lyons K.S., Sayer A.G. Longitudinal dyad models in family research. Journal of marriage and family. 2005, Vol. 67, N 4, P. 1048-1060. DOI: 10.1111/j.1741-3737.2005.00193.x

48. Maguire M.C. Treating the dyad as the unit of analysis: A primer on three analytic approaches. Journal of marriage and the family. 1999, Vol. 61, N 1, P. 213-223. DOI: 10.2307/353895 EDN: CYPGHP

49. Neumayer E., Plümper T. Spatial effects in dyadic data. International organization. 2010, Vol. 64, N 1, P. 145-166. DOI: 10.1017/s0020818309990191

50. Poast P. (Mis)using dyadic data to analyze multilateral events. Political analysis. 2010, Vol. 18, N 4, P. 403-425. DOI: 10.1093/pan/mpq024

51. Poast P. Dyads are dead, long live dyads! The limits of dyadic designs in international relations research. International studies quarterly. 2016, Vol. 60, N 2, P. 369-374. DOI: 10.1093/isq/sqw004

52. Pomiguev I.A. Youth political scientists community study: network approach. Vlast' (The Authority). 2019, Vol. 27, N 4, P. 94-100. 10.31171/vlast.v27i4.6592 (In Russ.). DOI: 10.31171/vlast.v27i4.6592(InRuss.) EDN: EDZNLW

53. Pomiguev I.A., Alekseev D.V. Resetting bills: discontinuity as a political technology for blocking policy decision. Polis. Political studies. 2021, N 4, P. 176-191. 10.17976/jpps/2021.04.13 (In Russ.). DOI: 10.17976/jpps/2021.04.13(InRuss.) EDN: ASPQNF

54. Ringe N., Victor J.N., Cho W.T. Legislative networks. Vol. 1. Oxford: Oxford University Press, 2016, P. 1-22.

55. Ringe N., Victor J.N., Gross J.H. Keeping your friends close and your enemies closer? Information networks in legislative politics. British journal of political science. 2013, Vol. 43, N 3. P. 601-628. DOI: 10.1017/s0007123412000518

56. Robins G., Pattison P., Kalish Y., Lusher D. An introduction to exponential random graph (p*) models for Social networks. Social networks. 2007, Vol. 29, N 2, P. 173-191.

57. Sabatier P.A. An advocacy coalition framework of policy change and the role of policy-oriented learning therein. Policy sciences. 1988, Vol. 21, N 2/3, P. 129-168. DOI: 10.1007/bf00136406

58. Sciarini P., Fischer M., Gava R., Varone F. The influence of co-sponsorship on MPs' agenda-setting success. West European politics. 2021, Vol. 44, N 2, P. 327-353. DOI: 10.1080/01402382.2019.1697097

59. Scott J. Social network analysis: a handbook. London: SAGE, 2013, 224 p.

60. Shane M., Saalfeld T., Strøm K.W. (eds). The Oxford Handbook of Legislative Studies. Oxford: Oxford university press, 2014, 800 p. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199653010.001.0001

61. Smorgunov L.V., Sherstobitov A.S. Political networks: theory and methods of analysis: textbook. Moscow: Aspect Press, 2018, 320 p. (In Russ.).

62. Snijders T.A.B., Lomi A., Torló V.J. A model for the multiplex dynamics of two-mode and one-mode networks, with an application to employment preference, friendship, and advice. Social networks. 2013, Vol. 35, N 2, P. 265-276. DOI: 10.1016/j.socnet.2012.05.005

63. Snijders T.A.B., Van de Bunt G.G., Steglich C.E.G. Introduction to stochastic actor-based models for network dynamics. Social networks. 2010, Vol. 32, N 1, P. 44-60. DOI: 10.1016/j.socnet.2009.02.004

64. Stokman F.N., Doreian P. Evolution of social networks: processes and principles.In: Doreian P., Stokman F.N. (eds). Evolution of social networks, Vol. 1. London: Routledge, 1997, P. 233-250.

65. Sulkin T., Swigger N. Is there truth in advertising? Campaign ad images as signals about legislative behavior. Journal of politics. 2008, Vol. 70, N 1, P. 232-244. DOI: 10.1017/s0022381607080164

66. Taraktaş B. Tolerable disagreements: collective action capacity & shape of coalitions. Social networks. 2022, Vol. 68, P. 15-30. DOI: 10.1016/j.socnet.2021.04.002

67. Wahman M. Offices and policies why do oppositional parties form pre-electoral coalitions in competitive authoritarian regimes? Electoral studies. 2011, Vol. 30, N 4, P. 642-657. DOI: 10.1016/j.electstud.2011.05.009

68. Ward M.D., Siverson R.M., Cao X. Disputes, democracies, and dependencies: a reexamination of the Kantian peace. American journal of political science. 2007, Vol. 51, N 3, P. 583-601. DOI: 10.1111/j.1540-5907.2007.00269.x

69. Wasserman S., Faust K.L.M. Social network analysis: methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press, 1994, 857 p.

70. Watts D.J., Strogatz S.H. Collective dynamics of "small-world" networks. Nature. 1998, Vol. 393, N 6684, P. 440-42. DOI: 10.1038/30918

71. Wolfsfeld G. Competing actors and the construction of political news: the contest over waves in Israel. Political communication. 2006, Vol. 23, N 3, P. 333-354. DOI: 10.1080/10584600600808927

72. Wonka A., Haunss S. Cooperation in networks: political parties and interest groups in EU policy-making in Germany. European Union Politics. 2020, Vol. 21, N 1, P. 130-151. DOI: 10.1177/1465116519873431

73. Михайлова О.В. Сети в политике и государственном управлении. М.: ИД КДУ, 2013. 332 с.

74. Помигуев И.А. Особенности сетевого подхода к изучению сообщества молодых политологов // Власть. 2019. Т. 27, № 4. С. 94-100. -. DOI: 10.31171/vlast.v27i4.6592 EDN: EDZNLW

75. Помигуев И.А., Алексеев Д.В. Обнуление законопроектов: дисконтинуитет как технология блокирования политических решений // Полис. Политические исследования. 2021. № 4. С. 176-191. -. DOI: 10.17976/jpps/2021.04.13 EDN: ASPQNF

76. Сетевой анализ публичной политики: учебник / под. ред. Л.В. Сморгунова. М.: РГ-Пресс, 2013. 320 с.

77. Сморгунов Л.В., Шерстобитов А.С. Политические сети: теория и методы анализа: учебник. М.: Аспект Пресс, 2018. 320 с.

78. Сообщество молодых политологов: сетевой анализ: коллективная монография / И.А. Помигуев, Д.В. Алексеев, П.С. Копылова и др.; отв. ред. И.А. Помигуев. М.: Издательство "Аспект Пресс", 2021. 324 с. EDN: HCEEOI

79. Block P., Hollwayb J., Stadtfelda C., Koskinenc J., Snijders T. "Predicting" after peeking into the future: Correcting a fundamental flaw in the SAOM-TERGM comparison of Leifeld and Cranmer. 2019. Mode of access: https://arxiv.org/abs/1911.01385 (accessed: 29.09.2021).

80. Chiru M., Neamtu S. Parliamentary representation under changing electoral rules: co-sponsorship in the Romanian parliament. In: Inaugural General Conference of the ECPR Standing Group on Parliaments: Parliaments in Changing Times. 2012, P. 1-22.

81. Hajer M.A. The politics of environmental discourse: ecological modernization and the policy process. The politics of environmental discourse. Oxford; New York: Clarendon Press; Oxford University Press, 1995, 332 p.