Статья: Альтернативные подходы к моделированию мировых политических процессов и порядков (2025)

Исследование посвящено изучению геополитического кода и символических образов ключевых геополитических акторов (Китая, США и Европейского союза) в сознании населения Калининградской области. Интерес к этому случаю обусловлен эксклавным положением региона, усугубившим социально-экономические проблемы, вызванные ростом международной напряженности. Методологической основой представленной научной работы является концепция геополитического кода К. Флинта. В рамках нее получены ответы на следующие исследовательские вопросы: какие страны, по мнению жителей региона, являются нынешними и потенциальными союзниками / врагами России? Как сохранить союзников и привлечь новых? Как противостоять врагам и предотвратить появление новых? Эмпирической базой исследования выступали результаты массового опроса (n = 979), а также восьми фокус-групп с жителями Калининградской области (n = 61). На основании обобщения полученных данных авторы выявили сходства и различия геополитического кода, присущие жителям региона, принадлежащим к разным возрастным группам. Также обнаружены особенности символических образов ключевых геополитических союзников и противников в восприятии жителей Калининградской области. Образ Китая преимущественно позитивный, включающий в себя такие характеристики, как сила, доброта и мудрость. Образы США и ЕС преимущественно негативного окраса. При этом образ США воспринимается как сильный и агрессивный, образ ЕС – как слабый и пассивный. Последнее обусловлено распространенным мнением о подчиненном положении Евросоюза перед США, а также о внутриполитической рассогласованности действий его членов.

Влияние онлайн-коммуникаций на динамику протестной активности является одной из центральных тем современных исследований в области политической коммуникации. Роль интернета в протестной мобилизации продолжает оставаться высокой, и власти разных стран используют широкий репертуар стратегий для снижения эффективности интернета как канала коммуникации между протестующими. В данной статье анализируются эффекты отключений интернета на динамику протестной активности. В конкретном географическом районе это выглядит наиболее простым способом снижения потенциала протестной мобилизации. Эффективность данной стратегии тем не менее представляется неочевидной и может зависеть как от характеристик конкретной протестной кампании, так и от структурных параметров самой онлайн-коммуникации. Используя данные об отключениях интернета и протестных эпизодах в Индии, авторы настоящей статьи дают эмпирическую оценку влияния отключений интернета на динамику протестной активности. В качестве основного аналитического инструмента используются регрессионные модели для счетных зависимых переменных. Результаты регрессионного моделирования обозначают достаточно интересную картину. В моделях, где достигается статистическая значимость, отключения интернета ведут к росту, а не к снижению количества протестов, что может вести к непредвиденному усилению протестной мобилизации. Возможна и несколько другая интерпретация полученных результатов: отключения могут вести к большему количеству более мелких протестных эпизодов, при этом снижая общее количество участников протеста.

В современной научной литературе пристальное внимание уделяется феномену адаптации технологий и внедрению инноваций в сферу политики и государственного управления. В настоящее время существует большое количество исследований, центральным объектом которых выступает такое активно развивающееся явление, как государственные цифровые услуги. Несмотря на пеструю палитру из теоретических подходов, устоявшейся методологической традиции моделирования восприятия цифровых услуг пока не сложилось. К тому же многие исследования основаны на предпосылке, что действия пользователя являются добровольными. Мы же исходим из того, что в условиях отсутствия добровольности классическая для моделирования форма принятия решения – «да или нет», «действовать или не действовать» – во многом теряет смысл. Обязательность порождает ряд важных следствий, для части из которых требуются новые модельные решения. Чтобы восполнить этот пробел, в этой работе мы представляем вычислительную модель формирования отношения к государственным цифровым услугам в условиях обязательности. Причиной выбора этой области является величина принудительной власти государства и его возможность применить эту власть к самому широкому кругу социальных групп. Основными свойствами агентов в модели являются доверие к правительству и цифровые навыки. Государственные цифровые услуги различаются по техническим требованиям и, что особенно важно, по сенситивности – объему прав и обязанностей пользователей, которые затрагивает услуга, и объему персональных данных, которые она требует. Модель показывает, как эти переменные по-разному взаимодействуют в условиях добровольного и обязательного использования сервиса. Вычислительные эксперименты показали, что условия обязательности приводят к поляризации отношения пользователей, когда предоставляемая услуга является сенситивной. Поляризация усиливается, когда неудовлетворенность связанными с ней рисками влияет на уровень доверия к правительству. Обязательность также служит «катализатором» процессов формирования аттитюда: в условиях обязательности увеличивается как масштаб изменений, так и влияние других факторов (в первую очередь, сенситивности).

Рецензия на книгу Hansen P. A modern migration theory: an alternative economic approach to failed EU policy. – Newcastle: Agenda Publishing, 2021. – 256 p.

Рецензия на книгу Селезнева А. В. Российская молодежь: политикопсихологический портрет на фоне эпохи. – М.: Аквилон, 2022. – 288 с.

Исследование сосредоточено на применении современных методов машинного обучения для анализа текстовых данных в контексте динамики идеологической поляризации в русскоязычных политических Telegramканалах 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.

Контрпротесты стали распространенным ответом на протестные движения по всему миру. Понимание этого процесса часто основывается на коллективных идентичностях, которые определяются в противовес аутгруппе – будь то власти или конкурирующим политическим силам. В контексте движения Black Lives Matter (BLM) первоначальный образ «другого» в основном приписывался властям. Однако появление контрпротестного движения All Lives Matter (ALM) усложнило эту картину – теперь образ «другого» приписывается также и участникам контрпротестного движения, внося новый слой сложности в динамику идентичностей и порождая вопросы о том, как эти идентичности трансформируются при столкновении с контрпротестом. Применяя новый подход в тематическом моделировании BERT, автор анализирует тематические сдвиги в постах участников протестного движения BLM в период с 2013 по 2014 г. в социальной сети Twitter (X). Применение тематического моделирования с помощью BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) позволило провести детальный анализ онлайн-сообщений, улавливая контекстные зависимости и раскрывая сложности трансформации коллективной идентичности в ответ на внешний вызов – появление контрпротестного движения ALM. Настоящее исследование заполняет две важные лакуны в литературе. Во-первых, оно предлагает методологическое улучшение, внедряя BERT для анализа динамической трансформации тем, что является шагом вперед по сравнению с доминирующим использованием LDA (Latent Dirichlet allocation), который не улавливает контекстуальных нюансов. Во-вторых, оно решает содержательную задачу: исследует, как изменяются коллективные идентичности участников протестного движения BLM под влиянием контрпротестов, что является пробелом в исследовательской литературе. BERT-тематическое моделирование показало себя как мощный инструмент для изучения трансформации коллективных идентичностей, предлагая перспективную методологическую основу для дальнейших исследований на пересечении проблематик протеста, контрпротеста и коллективных идентичностей в цифровую эпоху.

Настоящее исследование посвящено изучению и измерению эффектов сплочения в условиях политического кризиса. Традиционно процесс социальной солидаризации определялся либо как сплочение всего общества в период экзогенного шока, либо как межгрупповое сплочение изначально близких сообществ. Мы предполагаем, что эти типы сплочения взаимосвязаны между собой и обладают общими трендами развития в докризисный и посткризисный периоды. Важной составляющей исследования является предложенный подход к измерению групповой консолидации через сетевые характеристики. На основе данных более чем из 1000 политических Telegram-каналов, с использованием методов машинного обучения и сетевого анализа была исследована динамика групповой консолидации в период за четыре недели до специальной военной операции (СВО) и четыре недели после в трех сетях: основанной на ссылках между политическими каналами, а также построенных на основе социальных мотиваций гнева и веры в успех. Для оценки эффекта сплочения использованы ключевые индикаторы разбиения на сообщества – модулярность и количество сообществ. Выявлено, что сеть, основанная на ссылках (базовый сценарий), отображает краткосрочный эффект общегруппового сплочения, но в долгосрочном периоде эффект групповой консолидации нивелируется. В сети, построенной для гневной социальной мотивации, после начала СВО сообщества, наоборот, становятся более структурированными, что говорит о сплочении только изначально близких каналов. Мотивация веры в успех не проявляется перед началом кризиса и влияет на социальную солидаризацию в долгосрочной перспективе. Полученные результаты позволяют более глубоко понять механизмы формирования социальных сообществ в условиях политической нестабильности и их сетевую структуру. Исследование вносит вклад в понимание того, как цифровые платформы формируют политическое поведение.

Настоящее исследование посвящено изучению и измерению эффектов сплочения в условиях политического кризиса. Традиционно процесс социальной солидаризации определялся либо как сплочение всего общества в период экзогенного шока, либо как межгрупповое сплочение изначально близких сообществ. Мы предполагаем, что эти типы сплочения взаимосвязаны между собой и обладают общими трендами развития в докризисный и посткризисный периоды. Важной составляющей исследования является предложенный подход к измерению групповой консолидации через сетевые характеристики. На основе данных более чем из 1000 политических Telegram-каналов, с использованием методов машинного обучения и сетевого анализа была исследована динамика групповой консолидации в период за четыре недели до специальной военной операции (СВО) и четыре недели после в трех сетях: основанной на ссылках между политическими каналами, а также построенных на основе социальных мотиваций гнева и веры в успех. Для оценки эффекта сплочения использованы ключевые индикаторы разбиения на сообщества – модулярность и количество сообществ. Выявлено, что сеть, основанная на ссылках (базовый сценарий), отображает краткосрочный эффект общегруппового сплочения, но в долгосрочном периоде эффект групповой консолидации нивелируется. В сети, построенной для гневной социальной мотивации, после начала СВО сообщества, наоборот, становятся более структурированными, что говорит о сплочении только изначально близких каналов. Мотивация веры в успех не проявляется перед началом кризиса и влияет на социальную солидаризацию в долгосрочной перспективе. Полученные результаты позволяют более глубоко понять механизмы формирования социальных сообществ в условиях политической нестабильности и их сетевую структуру. Исследование вносит вклад в понимание того, как цифровые платформы формируют политическое поведение.

Статья содержит информацию о проекте «Актуальная политическая повестка России в межпартийной дискуссии», начатом в ИНИОН РАН. Под термином «актуальная политическая повестка» подразумевается совокупность вопросов, порождающих наибольшие дискуссии и максимальную поляризацию позиций в среде политических акторов. Основное внимание уделяется межпартийным дискуссиям, поскольку именно партии склонны эксплуатировать повестку дня с целью повышения электоральной капитализации.

В статье изложена методика отбора и анализа вопросов с использованием инструментария теорий политических (проблемных) измерений, установления (навязывания) повестки и «владения повесткой», при этом указанный инструментарий наполняется оригинальным содержанием.

Суммированы результаты расчетов за период с лета 2023 г. по осень 2024 г. – из них, в частности, следует, что в актуальной повестке России доминируют вопросы внешней политики, аутсайдером является политика внутренняя, между ними помещаются социально-экономическая и мировоззренческая сферы, конкурируя за второе место. Отмечено также, что из участвующих в думских выборах партий по уровню активности с большим отрывом лидирует КПРФ, за нею идут «Справедливая Россия – За Правду», ЛДПР и «Единая Россия».

Факторный анализ партийных позиций по совокупности вопросов актуальной повестки выявил три основных политических измерения. Первое в наибольшей степени связано с противостояниями «западников – самобытников» (мировоззренческая сфера) и «ястребов – голубей» (внешняя политика), второе – с конфронтацией лоялистов и оппозиционеров во внутриполитической, социально-экономической и мировоззренческой сферах, третье – с различными субизмерениями социально-экономической области и противостоянием советских традиционалистов и прогрессистов в мировоззренческой сфере.

Статья фокусируется на установлении эмпирической взаимосвязи между аффективной политической поляризацией и протестной мобилизацией. Проверяются два предположения, опирающиеся на анализ предыдущих исследований. Согласно первому, протест является фактором усиления проявления поляризации в обществе, но не является причиной проявления поляризации. Согласно второму, протест значимо влияет на расколы и идентификацию: в период протестной мобилизации бо́льшую значимость приобретает выражение политической идентификации, нежели социальной.

Для проверки предположений были собраны данные в русскоязычной сети «ВКонтакте» в два периода: экспериментальный, июль – сентябрь 2019 г. (московские протесты), и контрольный, март – май 2019 г. (непротестный период), Ntotal = 141517. Были использованы методы автоматической разметки на основании моделей ruBERT и последующей разметки кодировщиков, анализа временных рядов (кросс-корреляции, модель сезонного прогноза SARIMAX). Результаты двух моделей кросс-корреляционного анализа, основанных на сравнении проявления языка ненависти (на размеченных данных) в контрольный и экспериментальный период, подтверждают оба выдвинутых предположения статьи. Таким образом, подтверждено, что методология сбора и разметки данных, использованная в статье, позволяет строить прогнозные модели для оценки распространения языка ненависти в социальной сети. Это может получить дальнейшее развитие в исследованиях о прогнозе аффективной поляризации в ответ на конкретные протестные события.

Цензура в различных формах является широко распространенным методом контроля информационного пространства. Довольно часто цензурные ограничения нацелены на препятствование критике властей. Другой подход допускает критику, но препятствует контенту, способствующему коллективным протестным акциям. Исследования последних лет показывают, что первая стратегия является малоэффективной, поскольку распространители контента, с одной стороны, и его потребители – с другой, находят способы обходить цензурные ограничения. При отсутствии непосредственных оценок эффективности второй стратегии возникает вопрос о том, может ли она быть более эффективной. Другими словами, если цензура малоэффективна в борьбе с критикой правительства и его политики, то способна ли она препятствовать контенту, способствующему коллективным акциям? По какой причине стратегии цензуры могут иметь различную эффективность притом что способы обхода ограничений являются универсальными? Для того чтобы изучить этот вопрос, в настоящей работе применяется математическое моделирование. Построена динамическая модель, имеющая вид системы четырех уравнений с дискретным временем. С ней проведены численные эксперименты, показавшие, что основной эффект применения цензуры состоит в замедлении распространения контента. В случае критики властей это замедление не играет существенной роли, поскольку интерес общества к таким темам, как коррупция или экономическое неравенство, является перманентным. Например, если цензура замедляет распространение сведений о коррумпированности некоторого чиновника, то политический эффект от этой цензуры является, как правило, незначительным. В противоположность этому такой контент, как, например, призыв к участию в коллективной акции, актуален лишь в течение короткого времени. Поэтому замедление распространения контента такого рода имеет критическое значение. Тем самым моделирование показывает, что применение цензуры по отношению к контенту, способствующему коллективным акциям, оказывается более эффективным, чем применение цензуры по отношению к критике правительства.

Статья посвящена исследованию отдельных методов политического профайлинга как комплексного инструмента анализа поведения политических акторов в современных условиях. Рассматривается эволюция данного направления от классического психологического профилирования политических лидеров до современной междисциплинарной методологии, интегрирующей методы психологии, политологии и стратегического анализа. Анализируются ключевые компоненты политического профайлинга, включая различные методологические подходы, использование широкого спектра первичных данных и применение комплексных моделей анализа. Особое внимание уделяется перспективам развития политического профайлинга с учетом математического моделирования и рефлексивного подхода, сформулированного В. А. Лефевром. Обсуждаются методологические вызовы и этические дилеммы в применении данного инструментария, проблемы валидности используемых данных и их интерпретации. Затрагивается вопрос адаптации методов политического профайлинга для использования в других сферах жизнедеятельности человека. Исследование предпринимает попытку систематизации подходов к политическому профайлингу, обобщая отдельные существующие методы анализа и прогнозирования поведения политических субъектов.

Борьба за изменение мирового порядка в настоящий момент становится все активнее и очевиднее. Исследование различных аспектов и измерений этой борьбы, а также основанные на этом анализе прогнозы могут быть важными и актуальными как в теоретическом, так и в практическом аспектах. Среди многих измерений борьбы за мировой порядок: военно-стратегического, геополитического, экономического, технологического и других – демографическое измерение этой борьбы обычно привлекает недостаточное внимание. Между тем, хотя демографические изменения относятся к долгосрочным, однако они, несомненно, являются базовыми, радикально и обычно необратимо меняя облик и возможности тех или иных стран и акторов. Но демографический фактор исключительно важен и в глобальном плане, учитывая резкое падение рождаемости в западном мире и даже в Азии и высокий ее рост в Африке, а также быстрый процесс глобального старения населения.

В настоящей статье используется исследовательский метод, который может быть назван аспектно-факторным. Его методологическая ценность заключается в том, что он позволяет в большом потоке различных и взаимосвязанных процессов, причин и факторов выделить определенные более тесно связанные между собой феномены. Такое выделение дает возможность обнаружить важные закономерности, тенденции, тренды и детали.

В статье рассматриваются различные направления демографического измерения борьбы за мировой порядок (включая и такие, как постоянное ухудшение в плане набора рекрутов в армии США и стран Запада), а также и прогнозы влияния изменения демографического баланса сил на трансформацию мирового порядка.