Network Analysis of Political Internet Communities: from Formalized to «Unobserved» Groups

The article is dedicated to the development of the political communities in social networks analysis methods. Main stages of network approach in the political science is described in the research. Researchers review the most significant methods and techniques in the political online communities studies for the last decade. The article shows the contemporary Russian scientists contribution in the development of online communities learning techniques. Networks and social network analysis methods and techniques become universal scientific approaches for several scientific fields. Boundary-transcending trends were critical means of science integration. Researchers present the results of experiment in which evaluate the possibilities of study unobserved political groups using latent Dirichlet allocation (LDA) model. The brief LDA foundation history and possible modifications for social topic modeling based on social networks data are discribed in the review. Using sample from one feed aggregator telegram channel in period of 2020 autumn, the authors display the most valuable topics in the Russian segment of political communication. Also it provides communities ideological preferences. Modified qualitative sociological methods can be used in online political communities discursive features research without any specific computer science techniques. Since about 70% of the Internet data are generated in the social networks, velocity and volume data necessitate new data mining techniques, databases capacity and computation processes. In other words, it provides a big data approach in social network analysis.

1. Анализ социальных сетей: методы и приложения / А. Коршунов, И. Белобородов, Н. Бузун, В. Аванесов, Р. Пастухов, К. Чихрадзе, И. Козлов, А. Гомзин, И. Андрианов, А. Сысоев, С. Ипатов, И. Филоненко, К. Чуприна, Д. Турдаков, С. Кузнецов // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26, № 1. С. 439-456. EDN: RUMXCP

2. Ахременко А.С., Стукал Д.К., Петров А.П. Сеть или текст? Факторы распространения протеста в социальных медиа: теория и анализ данных // Полис. Политические исследования. 2020. № 2. С. 73-91. 10.17976/ jpps/2020.02.06. DOI: 10.17976/jpps/2020.02.06 EDN: APZWMB

3. Батура Т.В. Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2012. Т. 10, Вып. 4. С. 13-28. EDN: PUKSDN

4. Богатырь Н. Сетевой анализ в антропологии: история и современность // Инновации в антропологии: новые направления, объекты и методы в российских антропологических исследованиях / под ред. С.В. Соколовского. М.: Институт этнологии и антропологии РАН, 2015. С. 35-58.

5. Градосельская Г.В. Сетевые измерения в социологии / под ред. Г.С. Батыгина. М.: Издательский дом "Новый учебник", 2004. 248 с.

6. Дегтерев Д.А. Сетевой анализ международных отношений // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2015. Вып. 4. С. 119-138. EDN: VKEWZR

7. Мирошниченко И.В. Сетевой подход в политических исследованиях: содержание и направление развития // Человек. Сообщество. Управление. 2013. № 3. С. 68-86. EDN: RUAZHF

8. Политический контент социальных движений в online-пространстве современных государств: методология анализа и исследовательская практика / Н.А. Рябченко, В.В. Катермина, А.А. Гнедаш, О.П. Малышева // Южно-Российский журнал социальных наук. 2018. Т. 19, № 3. С. 139-162. DOI: 10.31429/26190567-19-3-139-162 EDN: VAIBUI

9. Попова О.В. Технологии больших данных в публичной политике // Публичная политика: Институты, цифровизация, развитие / под ред. Л.В. Сморгунова. М.: Аспект Пресс, 2018. С. 286-294. EDN: YWHIJN

10. Рапаков Г.Г., Горбунов В.А. Экспериментальное сравнение методов анализа социальных сетей в задаче обнаружения сообществ // Вестник ВГУ. Серия "Системный анализ и информационные технологии". 2017. № 3. С. 94-102. EDN: ZOGMQB

11. Развитие методологии и методики интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в социальных медиа / Е.В. Бродовская, А.Ю. Домбровская, Д.Н. Карзубов, А.В. Синяков // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2017. № 5. С. 79-104. DOI: 10.14515/monitoring.2017.5.06 EDN: YLYNYL

12. Суслов С.И. Сетевые агенты политической интернет-коммуникации в русскоязычном онлайн-пространстве: автореф. дис. … канд. соц. наук: 22.00.05; [Место защиты: Санкт-Петербургский государственный университет]. СПб., 2017. 22 с. EDN: ZQDYBP

13. Тарнавский А.А., Филатова О.Г. Анализ публичного дискурса в российских социальных сетях вокруг конфликта в Донбассе // Сборник научных статей XVIII Объединенной конференции "Интернет и современное общество" IMS-2015, Санкт-Петербург, 23-25 июня 2015 г. СПб.: ИТМО, 2015. С. 140-155. EDN: ULMJQB

14. Управляемость и дискурс виртуальных сообществ в условиях политики постправды / под ред. Д.С. Мартьянова. СПб.: ЭлекСис, 2019. 312 с. EDN: WNKAPG

15. Федорченко С.Н. Сетевой подход в политическом менеджменте // Вестник МГОУ. Серия "История и политические науки". 2014. № 2. С. 81-87. EDN: SDJPCH

16. Шерстобитов А.С., Брянов К.А. Технологии политической мобилизации в социальной сети "ВКонтакте": сетевой анализ протестного и провластного сегментов // Грамота. 2013. № 10 (36): в 2 ч., ч. I. C. 196-202.

17. Alba R.D., Gutmann M.P. SOCK: A sociometric analysis system // ACM SIGSOC Bulletin. 1972. Vol. 3, N 3. P. 11-12. 10.1145/ 1103251.1103252. DOI: 10.1145/1103251.1103252

18. Alhajj R., Rokne J. Encyclopedia of social network analysis and mining. N.Y.: Springer Publishing Company, Incorporated, 2018. 3431 p.

19. Barabasi L. Network Science. 2016. Mode of access: http://networksciencebook.com (accessed: 28.10.2020).

20. Bastian M., Heymann S., Jacomy M. Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks // Proceedings of the Third International Conference on Weblogs and Social Media, ICWSM 2009. San Jose: ICWSM, 2009. P. 361-362. DOI: 10.13140/2.1.1341.1520

21. Bisbee J., Larson J.M. Testing social science network theories with online network data: an evaluation of external validity // American political science review. 2017. Vol. 111, N 3. P. 502-521. DOI: 10.1017/s0003055417000120

22. Borgatti S.P., Everett M.G., Freeman L.C. UCINET IV network analysis software // Connections. 1992. Vol. 15, N 1. P. 12-15.

23. Breiger R.L., Boorman S.A., Arabie P. An algorithm for clustering relational data with applications to social network analysis and comparison with multidimensional scaling // Journal of mathematical psychology. 1975. Vol. 12, N 3. P. 328-383. DOI: 10.1016/0022-2496(75)90028-0

24. Models and methods in social network analysis / P.J. Carrington, J. Scott, S. Wasserman (eds). Cambridge: Cambridge university press, 2005. 328 p. DOI: 10.1017/CBO9780511811395

25. Coleman J.S., MacRae D. Electronic processing of sociometric data for groups up to 1,000 in size // American Sociological Review. 1960. Vol. 25, N 5. P. 722-727. DOI: 10.2307/2090146

26. Csardi G., Nepusz T. The igraph software package for complex network research // InterJournal, complex systems. 2006. Vol. 1695, N 5. P. 1-9.

27. De Nooy W., Mrvar A., Batagelj V. Exploratory social network analysis with Pajek. Cambridge: Cambridge university press, 2011. 442 p.

28. Degenne A., Forse M. Introducing social networks. London: Sage publications, 1999. 256 p. DOI: 10.4135/9781849209373

29. Easley D., Kleinberg J. Networks, crowds, and markets: reasoning about a highly connected world. Cambridge: Cambridge university press, 2010. 744 p. DOI: 10.1017/CBO9780511761942

30. Fortunato S. Community detection in graphs // Physics Reports. 2010. Vol. 486, N 3-5. P. 75-174. DOI: 10.1016/j.physrep.2009.11.002 EDN: NANJWR

31. Hanneman R.A., Riddle M. Introduction to social network methods (on-line book) 2005. Mode of access: http://www.faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/index.html (accessed: 11.09.2020).

32. Heil G.H., White H.C. An algorithm for finding simultaneous homomorphic correspondences between graphs and their image graphs // Behavioral science. 1976. Vol. 21, N 1. P. 26-35. DOI: 10.1002/bs.3830210105

33. Holland P.W., Leinhardt S. A method for detecting structure in sociometric data // American journal of sociology. 1970. Vol. 76, N 3. P. 492-513. DOI: 10.1086/224954

34. Kadry S., Al-Taie M.Z. Social Network Analysis: An Introduction with an Extensive Implementation to a Large-Scale Online Network Using Pajek. Oak Park, IL: Bentham science publishers, 2014. 154 p. 10.2174/ 97816080581811140101. DOI: 10.2174/97816080581811140101

35. Killworth P., Bernard H. Catij: A new sociometric and its application to a prison living unit // Human organization. 1974. Vol. 33, N 4. P. 335-350. DOI: 10.17730/humo.33.4.20337522246037xm

36. Kleinberg J.M. Authoritative sources in a hyperlinked environment // Journal of the ACM (JACM). 1999. Vol. 46, N 5. P. 604-632. DOI: 10.1145/324133.324140

37. Kolaczyk E.D., Csárdi G. Statistical analysis of network data with R. N.Y.: Springer, 2014. 224 p.

38. Luke D.A. A user's guide to network analysis in R. London: Springer, 2015. 238 p.

39. Multilevel network analysis for the social sciences: theory, methods and applications / E. Lazega, T. Snijders (eds). N.Y.: Springer, 2015. 375 p.

40. Newman M. Networks: an introduction. Oxford: OUP Oxford, 2010. 784 p. EDN: UVNYRJ

41. Pappi F.U., Stelck K. SONIS: Ein Databanksystem zur Netzwerkanalyse // Methoden der Netzwerkanalyse / Pappi F.U. (ed). München: Oldenbourg Verlag, 1987. Vol. 1. P. 253-265.

42. Richards Jr W.D. A manual for network analysis (Using the NEGOPY network analysis program). Stanford: Institute for communication research, 1975. 94 p.

43. Schult D.A., Swart P. Exploring network structure, dynamics, and function using NetworkX // Proceedings of the 7 th Python in science conferences (SciPy 2008). Pasadena: SCIPY, 2008. P. 11-16.

44. Scott J. Social Network Analysis. London: Sage, 1991. 222 p.

45. Scott J., Carrington P. The SAGE handbook of social network analysis. London: Sage publications, 2011. 640 p.

46. Seidman S.B., Foster B.L. Sonet-1: Social network analysis and modeling system // Social networks. 1979. Vol. 2, N 1. P. 85-90. DOI: 10.1016/0378-8733(79)90013-3

47. Stokman F.N., Van Veen F. GRADAP, Graph definition and analysis package user's manual. Amsterdam: Interuniversity Project Group GRADAP, University of Amsterdam-Gröningen-Nijmegen, 1981. 580 p.

48. Wasserman S., Faust K. Social networks analysis: methods and applications. N.Y.: Cambridge university, 1994. 825 p.