Развитие информационно-коммуникационных технологий и вычислительной техники приводит к расширению инструментария для моделирования политических процессов. Если в предыдущие десятилетия математические модели разрабатывались в основном в теоретико-игровой постановке, то сегодня появляется все большее количество работ, реализующих агентное (агентно-ориентированное, agent-based) моделирование. Этот тренд вполне закономерен. Произошли изменения в политическом участии и в формах коллективного взаимо- действия индивидов и групп, индуцированных цифровыми технологиями. Исследователями разработаны теоретические подходы к проблематике политического участия, делающие акцент на формах сетевого взаимодействия и реализующих логику bottom-up, обосновывающую макросвойства системы из характеристик и взаимодействия отдельных агентов. Тем самым сформировались теоретические основы для агентного подхода к моделированию, который принимает наиболее многообещающую форму в сетевом дизайне. Этот подход, однако, потребовал более сложного, чем принято в господствующей ранее теоретико-игровой парадигме, описания мотивации индивидов в плане принятия решений об участии. Один из ключевых моментов состоит в том, что мотивация оказывается увязанной с сетевым положением агентов ввиду того, что индивид ориентируется на совершенные ранее действия своих соседей по сети. Таким образом, течение политического процесса определяется не только свойствами и решениями его участников, но также типом связывающей их сетевой архитектуры. В изучении моделей такого типа особую роль играет вычислительный эксперимент, в рамках которого варьируются параметры модели. Рассматриваются две основные стратегии такого эксперимента: поиск по решетке и метод Монте-Карло. Перспективы агентного моделирования в сетевом дизайне включают в себя исследование динамики политических процессов с учетом структур доверия и социального капитала, а также ресурсов и механизмов коллективного действия.

Появление и рост популярности социальных сетей, а также растущая цифровизация, проникающая в разнообразные сферы экономики и общества, оказали существенное влияние на сферу политики в целом и на процессы политической мобилизации и коммуникации в частности. Методологический арсенал политической науки также оказался затронут указанными трансформационными процессами и начал пополняться новыми подходами и методами, предложенными в рамках недавно возникшей области знания, получившей название наук о данных. В статье предложен обзор ключевых инноваций в методологии исследований политической мобилизации в социальных сетях, которые были заимствованы из области наук о данных. Авторы подробно рассматривают методы обучения с учителем и без учителя и обсуждают их применимость для автоматизированного сбора данных в почти реальном времени и анализа собранных данных о протестной активности. В контексте методов обучения с учителем особое внимание уделяется методам преодоления переобучения с помощью регуляризации и выбору гиперпараметров с помощью кросс-валидации. В рамках обучения без учителя рассматриваются методы тематического моделирования и методы анализа социальных сетей. Преимущества и недостатки обсуждаемых методов иллюстрируются примерами из современных политических исследований, опубликованных в ведущих рецензируемых журналах. В заключение обсуждаются новейшие методные разработки наук о данных, до сих пор не получившие своего применения в исследованиях политической мобилизации, обладающие высоким аналитическим потенциалом (включая методы с частичным обучением, использование машинного обучения для каузального анализа и использование векторного представления текстов).

В данной статье рассматриваются возможности и ограничения статистического моделирования динамики политических процессов. На примере моделирования рейтинга одобрения президента В. Путина и готовности россиян присоединиться к коллективным действиям с экономическими требованиями демонстрируется аналитический потенциал базовых моделей авторегрессии со скользящим средним и интеграцией (ARIMA), авторегрессии с распределенным лагом (ADL) и модели коррекции регрессионных остатков (ECM). В ходе статистического моделирования временных рядов в политике исследователи сталкиваются с целым рядом аналитических проблем. Данная статья призвана обозначить основные «развилки» в исследовательском процессе и основания для выбора того или иного варианта исследовательского дизайна. Не претендуя на полноту охвата всей дискусии, данная статья призвана стимулировать использование данного метода применительно к российскому материалу.

В настоящей статье описываются методы каузального анализа, наиболее популярные в современной политической науке. Мы не фокусируемся на технических деталях, стоящих за каждым методом, а описываем основные идеи с целью сделать их более доступными для широкой аудитории исследователей. Мы также описываем алгоритм исследовательского дизайна для каждого метода. Во-первых, мы анализируем общую мотивацию каузального анализа. Мы обсуждаем, как проблема каузальности возникает в тестировании гипотез и показываем эту проблему на примере взаимосвязи демократии и экономического развития. Во-вторых, мы иллюстрируем общую проблему каузальности в рамках каузальной модели Рубина (КМР). Мы представляем все основные понятия данной модели и затем демонстрируем, как КМР формулирует общую проблему каузальности. В-третьих, мы описываем наиболее часто используемые методы каузального анализа: рандомизированные эксперименты, метод разрывной регрессии, метод difference-in-difference и инструментальные переменные. Для каждого метода мы даем читателю общее описание, а также шаги исследовательского дизайна. Мы также приводим примеры известных исследований, в которых применяется тот или иной метод, и кратко обсуждаем достоинства и недостатки каждого метода. Читатель, вооруженный этим знанием, сможет найти метод, наиболее подходящий к его исследовательской проблеме. В заключение мы обсуждаем, как идеи каузального анализа могут применяться в качественных исследованиях, в частности в кейс-стади, и делаем вывод о важности этих идей как для количественных, так и для качественных политических исследований.

Работа посвящена актуальной проблеме опасности роста экстремистских настроений среди молодежи, вызванного непредсказуемыми изменениями в идеологических установках (аттитюдах) в групповом сознании. Цели: исследование динамики периферийных идеологических концептов - одного из структурных элементов идеологии; выявление тренда изменений в идеологических установках студенческой молодежи на примере Юга России; оценка прогностических возможностей методологии системно-динамического анализа для расчета динамики идеологических процессов. Предпринята попытка апробации авторского метода исследования идеологических установок, который можно было бы условно назвать количественным нарративным анализом. Эмпирическую базу составили данные опроса 2500 студентов Юга России и результаты пятилетнего мониторинга развития идеологической ситуации. Теоретическим основанием является морфологический подход к исследованию идеологий Майкла Фридена и концепт когнитивно-идеологической матрицы. В развитие данного концепта фокус исследования был смещен с морфологии (структуры) идеологий на имплицитные процессы, протекающие на границе когнитивно-идеологической матрицы и социальной среды. В результате была построена дескриптивная ментальная модель периферийных идеологических концептов и концептуальная модель их миграции на основе модели диффузии Басса, выполненная в системе имитационного моделирования AnyLogic. Итогом исследования стало выявление при помощи нарративного анализа леволиберального тренда, сменившего значительное преобладание консервативных и национально-патриотических идеологических установок в групповом молодежном сознании. Сделано заключение, что модель миграции периферийных идеологических концептов, созданная с применением метода системной динамики и математической статистики, значительно расширяет возможности прогнозирования идеологических процессов, но имеет некоторые ограничения.

Статья посвящена изучению методологических проблем количественного анализа политических режимов и режимных трансформаций в станах Арабского Востока. Особое внимание уделяется вопросам концептуализации, операционализации и типологизации политических режимов и режимных трансформаций, так как результаты количественного анализа зависят от используемых баз данных. Автор рассмотрел два подхода к операционализации в количественных исследованиях: категоризация и квантификация, предполагающие либо выделение отдельных неупорядоченных категорий, либо измерение с целью линейного распределения по одной оси. Выделены концептуальные проблемы, связанные с разграничением между успешными и неуспешными режимными трансформациями. Среди количественных исследований режимных изменений преобладает структурный подход, в рамках которого анализируются условия и выявляются причинно-следственные связи между контекстуальными переменными и риском режимных изменений. Автор демонстрирует примеры анализа режимных изменений на региональном и страновом уровнях. В статье делается вывод, что использование структурного подхода в количественных исследованиях представляется методологически верным, так как исследователи могут проверить большое число гипотез, однако главным недостатком такого рода исследований является объяснение разных режимных изменений через один набор неполитических факторов. Количественный анализ факторов «арабской весны», проведенный на основе опросов «Арабского барометра» на уровне индивидов, выявил значимость таких факторов, как высшее образование, трудоустройство, мужской пол, религиозность и молодой возраст. Автор показывает, что данные опросов позволяют проводить количественный анализ с большим числом наблюдений, однако качество исследования напрямую зависит от качества данных.

Статья посвящена актуальной проблеме развития методов анализа политических сообществ в социальных сетях. Авторы не только акцентируют этапы применения сетевого подхода в политической науке, но и обсуждают наиболее значимые для последнего десятилетия методы и техники изучения политических интернет-сообществ в различных сетях. Показан вклад российских ученых в становление технологий изучения интернет-сообществ в последнее десятилетие. Авторы подчеркивают универсальность используемых ныне в сетевом анализе методов для различных отраслей науки, фактическую «проницаемость» их границ. Представлены результаты методического эксперимента по оценке возможностей изучения «ненаблюдаемых» (неформализованных) политических сообществ с помощью метода LDA (латентное размещение Дирихле). Даны краткая история его становления и информация о возможных модификациях, приемлемых для изучения содержания распространяемых в социальных сетях сообщений и ключевых тем, актуальных для различных групп. Авторы показывают на примере одного из интернет-каналов, какие ключевые политические вопросы значимы для обсуждения в русскоязычном сегменте интернет-пространства в начале осени 2020 г., какие идеологические профили сообществ могут быть при этом выявлены. Подчеркивается, что ряд содержательных исследовательских задач может решаться с помощью модифицированных качественных техник изучения дискурсивных практик политических онлайн-сообществ без обращения к специальным компьютерным технологиям. Вместе с тем тотальное расширение границ социальных сетей, объем информации в которых составляет ориентировочно около 70% всех сведений, содержащихся в Интернете, предполагает использование в сетевом анализе технологий Больших данных.

Исследование особенностей воспроизводства политических идеологий в социальных сетях и формирования сообществ пользователей, объединенных приверженностью определенным политическим взглядам, является актуальной проблемой современной политической науки. Социальные медиа стали средой для развития новых форм политической активности, предоставляя беспрецедентные возможности для передачи и обмена информацией, трансляции политических идей, вовлечения людей в виртуальные и реальные сообщества. Сегодня социальные медиа стали не просто средством передачи информации и формой развлечений, а особой глобальной формой социального политического взаимодействия, все более проникающего в самые разные стороны жизни общества. В политических взаимодействиях онлайн-сервисы новых медиа можно описать как «третье пространство», в развитие концепции Рэя Ольденбурга, в которой он выделяет часть социального пространства, не связанного с жилищем («первое место») и работой («второе место»). Онлайн-сообщества в социальных сетях стали смешанной формой институционализированных политических и неформальных неполитических взаимодействий, примером которых могут служить группы в социальных сетях, формируемые на идеологическом основании. Трансформации, обусловленные стремительным развитием Интернета и «новых социальных медиа», порождают принципиально новую реальность социального взаимодействия, в которой сочетаются две противоречивые тенденции. С одной стороны, Интернет и социальные медиа расширили доступ людей к информации и значительно увеличили поле социального взаимодействия и коммуникации, тем самым создав почву для объединения пользователей на различных основаниях, включая политико-идеологические взгляды. С другой стороны, подобные изменения привели к кризису доверия между участниками. Пользователи, принадлежащие к различным политическим идеологиям, формируют в своей интернет-среде устойчивые «эхо-камеры», жестко фильтруя получаемую информацию, замыкаясь и воспроизводя атрибуты только своей политической идеологии и не допуская посторонних. Это требует исследования, предусматривающего пристальное изучение идеологических «эхо-камер», что представляется необходимым для понимания процессов политической коммуникации и способов воспроизводства политико-идеологических взглядов в онлайн-сфере.

Рассчитаны коэффициенты корреляции между результатами политических партий на выборах в Государственную думу 2016 г. в целом по Российской Федерации и по 26 регионам, а также на выборах региональных парламентов 35 субъектов Российской Федерации 2012-2015 гг. Для выборов в Государственную думу 2016 г. использованы данные на всех уровнях - регионов, одномандатных избирательных округов, ТИК и УИК. Отмечено, что у «Единой России» корреляции со всеми основными партиями повсеместно отрицательные. Достаточно высокий уровень корреляции наблюдается между либеральными партиями. Основное внимание уделено корреляционным связям между партиями парламентской оппозиции и между партиями со сходными названиями. Также рассчитаны коэффициенты корреляции между результатами партий и кандидатов на выборах Государственной думы 2011 и 2016 гг. и на выборах Президента Российской Федерации 2012 и 2018 гг., показавшие устойчивость географического распределения электората основных партий. Отмечены региональные различия в характере корреляционных связей основных политических партий. Предполагается, что корреляционные связи между партиями отражают не столько их идейную близость, сколько социальную близость их электората. В связи с этим отмечается, что положительная корреляция между результатами идеологически далеких партий («Яблоко» и КПРФ или «Яблоко» и «Родина») связана с их опорой на городской электорат и, возможно, на его наиболее образованную часть. Обсуждаются мотивы голосования за спойлерские партии и роль этих партий в снижении результатов основных участников выборов.

В условиях увеличения роли фактора силы в современной мировой политике одной из актуальных задач ее изучения является исследование хода и перспектив строительства вооруженных сил государств мира. Создание объемной картины данных процессов сложно без использования математических индикаторов, высвечивающих многие особенности и «узкие места» развития и использования потенциала «военных машин» ведущих стран на международной арене.
В качестве фокусного примера для применения математических показателей избран бундесвер. Это определяется существенно меняющейся в 1990-е – начале 2020-х годов ролью и местом ФРГ в Евро-Атлантическом сообществе и на мировой арене в целом. Одной из неотъемлемых составляющих движения Германии по пути обретения статуса мировой державы является начавшееся во второй половине 2010-х годов существенное наращивание потенциала ее «военной машины» с горизонтом планирования данного процесса до середины 2030-х годов.
В изложенной связи в статье представлены математические показатели, позволяющие более объемно оценивать ход наращивания потенциала бундесвера и военного бюджета ФРГ (как в целом, так по статьям и другим удельным показателям) в сопоставлении с другими крупнейшими и крупными странами – участницами НАТО. Изучаются индикаторы, позволяющие «высветить» особенности использования бундесвера вне и внутри зоны ответственности Североатлантического альянса, а также вопросы эволюции иностранного (союзнического) военного присутствия на территории Германии. На основе изучения 11 показателей, шесть из которых введены автором в научный оборот впервые, сделаны обобщения по динамике развития «военной машины» ФРГ.

В статье анализируются современные представления об СССР. На примере повествований жителей столичного региона показывается, какова специфика образа Советского Союза, как особенности социализации и другого индивидуального и коллективного опыта влияют на оценку советского прошлого и его наследия. В работе используется понятие ностальгии как селективного, меняющегося, фрагментарного мнемонического феномена. Выводы статьи основаны на результатах глубинных интервью (N=11), которые показали разнообразие картин советского прошлого у людей разных поколений, имеющих отличающийся уровень образования и неодинаковый жизненный опыт. Их формирование во многом зависело от контекста, в том числе особенностей социализации. Представления информантов из старшего поколения о Советском Союзе более целостные, в их формировании основную роль сыграла семья. Образ СССР у молодого поколения более противоречивый и фрагментарный, а в его формировании существенную роль, помимо семьи, сыграли другие общественнополитические институты. Несмотря на критические высказывания в отношении СССР, информанты продемонстрировали проявляющиеся в большей или меньшей степени ностальгические настроения. Сравнение высказываний собеседников о сегодняшнем дне и советских временах позволяет заключить, что основными элементами, формирующими эти настроения, является нехватка чувств единения и гордости за страну, а также отсутствие ощущения заботы со стороны государства.

Статья посвящена тематике советского прошлого в межпартийной дискуссии современной России. Основой методологии является инструментарий концепции размежеваний и теории проблемных измерений. В соответствии с показателями значимости проблем и владения повесткой сформирован список вопросов и участников дискуссии. Факторный анализ партийных позиций по вопросам советского прошлого выявил два размежевания: «коммунисты – антикоммунисты» и «либералы – государственники».
Факторные нагрузки партий внутри этих размежеваний были сопоставлены с их факторными нагрузками в размежеваниях по более широкому кругу вопросов: в трех основных (системное, авторитарно-демократическое, социальноэкономическое) и семи дополнительных, выявленных в трех предметных областях – внутриполитической, социально-экономической и «системной» (международная повестка + мировоззренческие вопросы). Обнаружено, что размежевание «коммунисты – антикоммунисты» сильнее всего коррелирует с основным социально-экономическим измерением, его подтипом «коммунисты – либералы» и вариантом «советские традиционалисты – прогрессисты» системной предметной области. Размежевание «либералы – государственники» оказалось тесно связано с основным авторитарно-демократическим измерением, но еще больше – с его разновидностью «либералы – лоялисты». Сделан вывод, что размежевания между партиями по вопросам советского прошлого легко вписываются в картину общих политических размежеваний, фактически теряясь в ней.
Сравнение размежеваний по вопросам советского прошлого с электоральными размежеваниями показало, что для массового сознания эти вопросы не являются особо значимыми. Высокие коэффициенты корреляции нивелируются высоким же уровнем погрешности, что свидетельствует об имеющем место типичном эффекте не включенного в анализ «третьего фактора». 

В данной статье предпринята попытка выявить основные допущения, предпосылки и приемы методик, использующих теорему Т. Байеса для оценки взаимосвязи признаков социальных акторов и явлений. Выделены некоторые преимущества предложенного подхода по отношению к более традиционным количественным методам, а также ключевые направления исследований, которые могут быть усовершенствованы при помощи байесовских оценок коэффициентов. Речь идет о совместимости изложенного подхода, прежде всего, с теориями игр и принятия решений, event-анализом, скрытыми цепями Маркова, прогнозированием при помощи нейронных сетей и других предиктивных алгоритмов искусственного интеллекта.
Байесовский подход значительно отличается от традиционных статистических методов (прежде всего, он ориентирован на поиск наиболее вероятного, а не единственно верного значения коэффициента связи признаков). В связи с этим предложена графическая интерпретация таких базовых понятий и приемов, как вероятностный вывод, показатель с максимальным правдоподобием и байесовская сеть доверия.
Описанный инструментарий использован для проверки гипотезы о влиянии ухудшения качества жизни на рост евроскептицизма граждан всех стран ЕС. Дисперсионный и корреляционный анализ ответов 27 тыс. человек, опрошенных в рамках проекта «Евробарометр» в ноябре-декабре 2019 г., показал высокую степень правдоподобия данного предположения. Более того, байесовский подход позволил сделать вероятностный вывод о том, что более вероятно подтверждение именно этой гипотезы, а не связи евроскептицизма с нынешним финансовым положением респондентов (т.е. относительно большую объясняющую силу имеет сопоставление этой ситуации с прошлым).