Анализ социально-политической активности в Республике Беларусь на основе данных социальных медиа и математического моделирования

Аннотация

Политические протесты, проходившие в Республике Беларусь в 2020 г., в очередной раз актуализировали целый ряд вопросов, связанных с политической коммуникацией в условиях сетевого общества и с информационным суверенитетом национального государства. В данной работе на основе математического и политологического анализа рассматривается динамика исследуемых процессов с учетом влияния внешней среды на сетевую подсистему политической коммуникации. В рамках проведенного исследования апробирован методологический инструментарий для анализа политической роли социальных медиа. Было использовано сочетание методов политического и социального анализа, контент-анализа социальных сетей (для регистрации и мониторинга протестной активности) и методов математического моделирования на основе нелинейной динамики. Используется разработанная авторами модель социальной активности, основанная на диффузионных уравнениях (в частности, уравнения Ланжевена), отражающая информационно-коммуникативные взаимодействия индивидов в обществе на примере Республики Беларусь. Одним из главных параметров модели является коэффициент социальной активности, изменение которого может быть показательным с точки зрения анализа состояния общества в условиях протекающих социальных конфликтов. Проводится сравнение результатов моделирования с реальными данными протестной активности (на основе данных в социальных сетях) в Беларуси в 2020 г.

Литература

Абзалилов Д.Ф. Математическое моделирование в социологии. Учебно методическое пособие для социологов. Казань: КФУ, 2012.
Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. М.: Наука, 1973.
Боулдинг К. Общая теория систем — скелет науки // Исследования по общей теории систем: Сборник переводов / Общ. ред. В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина. М.: Прогресс, 1969. С. 106–124.
Вебер Ш., Довер П.А., Давыдов Д.В. Трансферты и предотвращение конфликтов: “за” и “против” // Экономика и математические методы. 2015. Т. 51. № 2. С. 60–69.
Гундаров И.А. Общественное сознание как предмет системного анализа причин демографических процессов // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2016. Т. 66. № 2. С. 85–93.
Гуц А.К., Коробицын В.В. Математические модели социальных систем: Учебное пособие. Омск: Омский государственный университет, 2000.
Козер Л. Функции социального конфликта / Пер. с англ. О. Назаровой; Под общ. ред. Л.Г. Ионина. М.: Идея-Пресс, 2000.
Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Законы истории. Математические моделирование исторических макропроцессов. Демография, экономика, войны. М.: КомКнига, 2005.
Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Эдиториал УРСС, 2000.
Михайлов А.П., Горбатиков Е.А. Базовая модель дуумвирата в системе «власть — общество» // Математическое моделирование. 2012. Т. 24. № 1. С. 33–45.
Нагорняк К.И. Активность оппозиционных Telegram-каналов и поведенческий фактор пользователей Google как метод исследования протестов в Белоруссии 2020 г. // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2021. Т. 23. № 1. С. 60–77.
Перов Е.В. Мониторинг социальной конфликтогенности общества // Национальная безопасность / nota bene. 2014. № 4. С. 574–583.
Петухов А.Ю., Каминченко Д.И. Прогнозирование динамики социально-политических протестов в Республике Беларусь в 2020 г. // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2021. № 64. С. 214–223.
Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. Изд. 2-е, перераб. и доп. M.: Логос, 2001.
Пономарева Е.Г. Протестное движение в Белоруссии: эволюция, технологии, символы // Обозреватель — Observer. 2021. Т. 373. № 2. С. 5–28.
Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическая биофизика. М.: Наука, 1984.
Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991.
Сергеев Н.М. Белоруссия: президентская кампания, гибридная агрессия и союзные отношения // Постсоветский материк. 2020. Т. 27. № 3. С. 4–19.
Хакен Г. Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. Пер. с англ. М.: Мир, 1985.
Шабров О.Ф. Системный подход и компьютерное моделирование в политическом исследовании // Общественные науки и современность. 1996. № 2. С. 100–110.
Alesina A., La Ferrara E. Ethnic Diversity and Economic Performance // Journal of Economic Literature. 2005. Vol. 43. No. 3. P. 762–800.
Bloomfield L.P., Moulton A. Managing International Conflict: From Theory to Policy: A Teaching Tool using CASCON. New York: St. Martin’s Press, 1997.
Bonilla Y., Rosa J. #Ferguson: Digital Protest, Hashtag Ethnography, and the Racial Politics of Social Media in the United States // American Ethnologist. 2015. Vol. 42. No. 1. P. 4–17.
Castellano C., Fortunato S., Loreto V. Statistical Physics of Social Dynamics // Reviews of Modern Physics. 2009. Vol. 81. No. 2. P. 591–646.
Dahrendorf R. Elemente eines Theorie des sozialen Konflikts // Dahrendorf R. Gesellschaft und Freiheit. Auf dem Weg zur Dienstleistungsgesellschaft. München: Piper, 1965. S. 20–47.
Dollard J., Doob L.W., Miller N.E., Mowrer О.H., Sears R.R. Frustration and Aggression. New Haven: Yale University Press, 1939.
Erz A., Marder B., Osadchaya E. Hashtags: Motivational Drivers, Their Users, and Differences between Influencers and Followers // Computer in Human Behaviour. 2018. Vol. 89. P. 48–60.
Galtung J. Violence, Peace and Peace Research // Journal of Peace Research. 1969. Vol. 6. No. 3. P. 167–191.
Greenfeld L. Nationalism: Five Roads to Modernity. Cambridge: Harvard University Press, 1992.
Gurr T.R. Minorities at Risk: A Global View of Ethnopolitical Conflicts. Washington: United States Institute of Peace Press, 1993.
Gurr Т., Harff B. Ethnic Conflict in World Politics. Boulder: Westview Press, 1994.
Hołyst J.A., Kacperski K., Schweitzer F. Phase Transitions in Social Impact Models of Opinion Formation // Physica. A: Statistical Mechanics and Its Applications. 2000. Vol. 285. No. 1–2. P. 199–210.
Isajiw W.W. Definitions of Ethnicity // Ethnicity. 1974. Vol. 1. No. 2. P. 111–124.
Krisberg L. Constructive Conflicts: From Escalation to Resolution. Lanham: Rowman & Littlefield, 1998.
Lidgren S. Movement Mobilization in the Age of Hashtag Activism: Examining the Challenge of Noise, Hate, and Disengagement in the #MeToo Campaign // Policy & Internet. 2019. Vol. 11. No. 4. P. 418–438.
Mason J.W.D. Consciousness and the Structuring Property of Typical Data // Complexity. 2013. Vol. 18. No. 3. P. 28–37.
Olzak S. Analysis of Events in the Study of Collective Action // Annual Review of Sociology. 1989. Vol. 15. P. 119–141.
Ottaviano G.I.P., Peri G. Cities and Cultures // Journal of Urban Economics. 2005. Vol. 58. No. 2. P. 304–337.
Petukhov A.Y. , Malkhanov A.O., Sandalov V.M., Petukhov Y.V. Modeling Conflict in a Social System Using Diffusion Equations // Simulation. 2018. Vol. 94. No. 12. P. 1–9.
Petukhov A.Y., Malkhanov A.O., Sandalov V.M., Petukhov Y.V. Mathematical Modeling Ethno-social Conflicts with the Introduction of the Control Function // Simulation. 2020. Vol. 96. No. 3. P. 337–346.
Sandole D. Capturing the Complexity of Conflict: Dealing with Violent Ethnic Conflicts in the Post-Cold War Era. London; New York: Psychology Press, 1999.
Smith L.M., Lerman K., Garcia-Cardona C., Percus A.G., Ghosh R. Spectral Clustering with Epidemic Diffusion // Physical Review E — Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2003. Vol. 88. No. 4. URL: https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.88.042813
Traud A.L., Kelsic E.D., Mucha P.J., Porter M.A. Comparing Community Structure to Characteristics in Online Collegiate Social Networks // SIAM Review. 2011. Vol. 53. No. 3. P. 526–543.
Tuminez A.S. Russian Nationalism Since 1856: Ideology and the Making of Foreign Policy. Lanham: Rowman & Littlefield, 2000.