• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Сеть или текст? Факторы распространения протеста в социальных медиа: теория и анализ данных

Ахременко А. С., Стукал Д. К., Петров А. П.

Социальные сети способны аккумулировать и концентрировать протестный потенциал, который может затем выплескиваться на улицу. Сетевые связи между индивидами в онлайн-среде родственны связям в физической реальности, и их структура способна оказывать влияние на распространение как информации о протесте, так и протестного поведения. Цифровые платформы способны выступать центральными площадками формулирования коллективных целей и идентичностей. Эти, полученные ранее, результаты стали отправной точкой нашего исследования, сосредоточенного в его эмпирической части на венесуэльском сегменте сети Твиттер.

«Элементарными единицами» протестной активности в Твиттере являются отдельные сообщения (твиты), некоторые из которых многократно ретвитятся и достигают аудитории национального масштаба. Вероятнее всего, именно эти, наиболее популярные твиты играют наибольшую роль в формировании протестного потенциала.

Но какие твиты становятся популярными? Те, что написаны авторами, занимающими лучшую позицию в сетевой структуре, или те, которые имеют более яркое, насыщенное содержание? Мы формализовали эту альтернативу, выделив две группы показателей. Первую группу составили индикаторы сетевой позиции автора: среднее количество подписчиков у тех пользователей, которые перепостили данный твит; общее число подписчиков у автора; число верифицированных пользователей среди тех, кто перепостил твит. Вторая группа характеризует содержание твита, именно, наличие в нем ссылок на внешние ресурсы, эмоджи, восклицательных и вопросительных знаков. В качестве зависимой переменной выступает количество ретвитов.

Проанализировав более 5.7 млн. уникальных твитов с использованием современных подходов и методов науки о данных (регрессия с LASSO-регуляризацией, скользящий контроль, и др.), мы выявили, что показатели первой группы имеют существенно большее значение. Данный результат оказался весьма робастным: он выявляется как при МНК-, так и при LASSO-регрессии. Поскольку в политической онлайн-коммуникации в последние годы значимую роль играют боты (автоматизированные аккаунты, способные, в частности, делать ретвиты), то мы провели дополнительный анализ, «вычистив» из совокупности ретвитов те из них, которые сделаны ботами. Результат оказался в этом случае тем же, что и для исходной выборки: сеть важнее текста. Сетевая позиция автора, ассоциируемая с его популярностью (в особенности – его популярности среди популярных пользователей), играет гораздо более значимую роль для распространения твита, чем его содержательные характеристики.