16+
DOI: 10.18413/2408-932X-2022-8-1-0-5

Специфика цифровой активности и приемлемые сценарии политического поведения российской молодежи: ценностно-идеологические ориентации и географическая дифференциация

Aннотация

Статья посвящена изучению специфики политического поведения российской молодежи в возрасте от 15 до 24 лет. В разрезе цифровой активности, декларируемых ценностных и идеологических ориентаций, приемлемых сценариев политической активности рассматриваются географические особенности проявления сценариев политического поведения. С помощью разработанной нами гибридной методики определена географическая специфика онлайн и офлайн политического поведения данной возрастной категории, а также спрогнозированы наиболее «проблемные» (в краткосрочной перспективе) географические точки.


Введение

На протяжении всего постсоветского периода отмечается активное применение неконвенциональными политическими акторами технологий дестабилизации социально-политического пространства в Российской Федерации. Одной из целей в контексте этих процессов является вовлечение молодых людей (в возрасте 15–24 лет) в деструктивную деятельность политической направленности не только через форматы офлайн-участия, но и с активным применением сетевых платформ. Определение территорий (местности, исходя из числа жителей населенного пункта) и регионов (согласно административному делению), где молодежь является носителем и наиболее подвержена воспроизведению дестабилизирующей политической активности, а также идеологических ориентаций, проецирующих такую активность, является одной из ведущих задач по противодействию распространению неконвенциональных политических практик. Выявление доминирующих ценностных ориентиров и моделей политического поведения позволяет определить перспективы участия молодых граждан в позитивной политической активности с учётом территориальной и региональной специфики.

Теоретическим объектом настоящего исследования являются цифровое и политическое поведение российской молодежи с учетом ценностно-идеологических ориентаций.

Предмет исследования – географическая специфика цифрового и приемлемых сценариев политического поведения российской молодежи (в возрасте 15–24 лет) и их соотношение с идеологическими и ценностными предпочтениями в динамике с 2011 года.

Эмпирический объект исследования включает в себя анкеты 522 респондентов, 243 аккаунта пользователей в изучаемой возрастной категории и данные релевантных цифропотоков (N=921484).

Цель исследования состоит в выявлении региональных и территориальных особенностей цифрового и приемлемых сценариев политического поведения российских пользователей в возрастной категории от 15 до 24 лет в рамках их включенности в политические процессы с учетом идеологически-ценностных предпочтений, а также трансформации данных особенностей в течение времени с 2011 по 2021 гг.

Теоретическая база исследования включает две группы работ, что позволяет разносторонне раскрыть теоретический объект настоящего исследования и сформировать валидный инструментарий в виде новой гибридной модели методики.

Первая группа направлена на выявление специфики политической коммуникации в сетевом пространстве и влиянию сетевых технологий на преобразование политической действительности и состоит из работ М. Кастельса (Кастельс, 1996), Г. Рейнгольда (Рейнгольд, 2006), П. Бергера и Т. Лукмана (Бергер и Лукман, 1995), С. Грина (Грин, 2012), Дж. Томпсона (Томпсон, 2000).

Вторая группа исследований посвящена изучению политической активности молодежи, ее цифрового поведения в рамках политической коммуникации, а также ценностных ориентаций граждан РФ в возрасте до 25–30 лет и включает в себя работы Е.В. Бродовской (Бродовская, 2019; 2020), А.Ю. Домбровской (Домбровская, 2019; 2020), Т.В. Евгеньевой и В.Д. Нечаева (Евгеньева, Нечаев, 2014), Р.В. Пырмы (Пырма, 2020) и А.Ю. Станевича (Станевич, 2018).

Методологически исследование опирается на два ключевых подхода – сетевой и неоинституциональный (его когнитивную версию). Это позволяет нам анализировать объектно-предметную область с точки зрения взаимного влияния онлайн- и офлайн-компонентов на политической среду, а также учесть существенное значение эмоциональной составляющей в политическом поведении данной возрастной категории.

Методика данного исследования носит гибридный характер и состоит из следующих методов сбора и анализа эмпирического материала: массовый онлайн-опрос граждан Российской Федерации в возрасте от 15 до 24 лет (N=522), комплексный социально-медийный анализ профилей пользователей в возрастной категории 15-24 лет (N=243) и ретроспективный автоматизированный социально-медийный анализ релевантных цифропотоков (N=921484).

Выбор нами возрастных показателей (15-24 года) обусловлен тем, что в этом возрасте происходит политическая социализации молодых людей через усвоение определенных идеологически-ценностных ориентаций, а также первый опыт политического участия. Показатели сегментированы в равной пропорции (15-17 лет и 18-24 года) по формально-юридической границе получения политических прав; верхняя граница обусловлена формальной возможностью участия минимум в одном электоральном цикле на территории проживания.

При использовании всех методов сбора данных соблюдались принципы территориальной дифференциации (респондентов / пользователей) на три группы: проживающие в населенных пунктах с более 500 тыс. жителей (крупный город), от 100 тыс. до 500 тыс. жителей (средний город) и менее 100 тыс. жителей (малый город) (далее представлены как Тип 1, Тип 2, Тип 3). Подобного рода разграничение объясняется специфичностью коммуникативной среды как в онлайн, так и в офлайн-пространстве.

Выборочная совокупность онлайн-опроса составляет 522 респондента (при погрешности не более 4,29 % при доверительной вероятности 95 %), отобранных нами в рамках квот относительно территориального и возрастного параметров в равной пропорции. Структура опроса (вопросы и варианты ответа см. в табл. 1, 1-й и 2-й столбцы) сформирована по следующей схеме: определение каналов и круга политической коммуникации молодых людей, референтные проблемы политического, социального или экономического характера, пути их решения с разной степенью конвенциональности, а также предполагаемая оценка уровня удовлетворенности ситуацией в Российской Федерации через пять лет, что в совокупности с относительно высокой долей вероятности позволит нам определить готовность участия респондентов в политической деятельности.

Методы социально-медийного анализа реализовывались в сети «ВКонтакте» в силу ее популярности среди разнообразных групп молодежи (Социальные сети…, 2021), а также постоянного роста ее аудитории, в том числе и в рамках изучаемой нами возрастной категории (Медиапотребление в России…, 2021). Проведение исследования на данной площадке также обусловлено широким спектром инструментов автоматизированной социально-медийной аналитики, что позволяет более детально изучить особенности релевантных профилей и цифропотоков.

Объектом комплексного социально-медийного анализа являются 243 профиля, отобранных в сообществах, продуцирующих аполитичный или политический контент с той или иной идеологической направленностью.

Данные анализировались в рамках дискурс-анализа (параметры и значения см. в табл. 2 и 4: «идеологические предпочтения профиля», «цифровое поведение профиля», «тематические особенности потребляемого контента») и метода социального графа (представлен в строках табл. 2 «плотность связей аудитории профиля»[1] «географические особенности аудитории профиля»; количественные и качественные показатели см. в табл. 5; инструмент – специальное программное обеспечение). Данная гибридизация позволяет нам отпортретировать пользователя по его цифровому поведению, идеологически-ценностной ориентации и выявить специфику его аудитории, различая «лидеров», «активистов» и «активных вовлеченных».

Необходимо указать особенности ряда производных параметров. Так, дифференциация «идеологические предпочтения» осуществлялась исходя из  самоидентификации пользователей[2] (поскольку они потребляют контент сетевых агентов с ярко выраженной идеологической ориентацией, что указано в разделе «Информация» релевантного сообщества) и принимает три значения: «левые» (преимущественно сторонники коммунистических и социалистических взглядов), «либералы» (преимущественно сторонники либеральной демократии и ценностей, транслируемых прозападно ориентированными политическими акторами) и «националисты» (преимущественно сторонники идей русского национализма) при разной степени конвенциональности.

Отметим, что определить приемлемые формы политического участия профиля не удалось, поскольку потребляемый контент в большинстве случаев носит как конвенциональный, так и неконвенциональный характер (подписаны как на деструктивные, так и конструктивные сообщества).

Параметр «Цифровое поведение профиля» определялся исходя из следующих ролей: «лидер» – пользователь, являющий администратором сообщества и продуцирующий контент политического характера; «активист» –пользователь, продуцирующий контент политического характера на аудиторию своего профиля; «активный вовлеченный» – пользователь-репостер контента политического характера, «пассивный вовлеченный» – потребитель контента политического характера и «обыватель-зритель» – аполитичный пользователь.

Вес цифропотока, полученного при реализации ретроспективного автоматизированного социально-медийного анализа (инструмент – IQ Buzz), равен 921484 исследовательским случаям, дифференцированным по параметрам возрастной и региональной принадлежности.

Словарь поисковых запросов был построен по результатам дискурс-анализа на основании выявленного семантического ядра и речевых паттернов релевантного контента. Релевантный цифропоток был структурирован в соответствии с параметром «идеологические предпочтения» (рубрики: «Левые», «Либералы», «Националисты»), а также по степени одобрения деятельности руководства Российской Федерации (рубрики: «Провластная», «Оппозиционная» (конвенциональная), «Протестная» (неконвенциональная) с учетом хронологии выборок (2011, 2013, 2015, 2017, 2019, 2021 годы). Возрастные особенности релевантного цифропотока учитывались для определения погрешности выявленного сегментирования цифропотока по субъектам Российской Федерации, которая не превышает 5 % по формируемым нами выборкам.

Основная часть

Анализ эмпирической базы проводился с помощью осевого, кросс-табуляционного (инструмент: SPSS Statistic) и дискурс-анализа.

По итогам анализа были получены следующие результаты.

Данные массового онлайн-опроса (см. табл. 1) показывают, что респонденты в большинстве своем демонстрируют горизонтальные коммуникационные стратегии посредством социальных сетей и доминирующую микросоциальность и декларируют преимущественно конвенциональное политическое поведение.

Для респондентов всех типов населенных пунктов наиболее приемлемым каналом политической коммуникации являются социальные сети, а референтной группой для обсуждения новостей политического характера – друзья (преимущественно) и семья. Подобного рода ситуация указывает на горизонтальную модель политической коммуникации, при которой политическая социализация и передача политического опыты переходит не от институтов или агентов конвенциональных политических акторов (например, депутатов местных законодательных собраний), а от лиц в круге личного общения.

В качестве ключевых проблем современной Российской Федерации респонденты выделили «личную безопасность», «рост цен» и «обнищание населения». Полагаем, что данные результаты следует рассматривать с точки зрения приверженности опрашиваемых преимущественно микросоциальным ценностям, в том числе через проекцию проблемы («рост цен») на себя. Это свидетельствует о влиянии негативного социально-экономического аспекта, который при определенных обстоятельствах может быть триггером и / или конвертирован в политические требования и действия.

Это соотносится с высоким уровнем социального пессимизма –большинство респондентов (независимо от типа населенных пунктов) отмечает, что жизнь в РФ через 5 лет ухудшится (37 %; 33 %; 38 %) либо останется на прежнем уровне (25 %; 24 %; 26 %).

В то же время большинство респондентов отмечают в качестве приемлемых конвенциональные методы политической активности: участие в выборах и в деятельности политической партии. Значительное превалирование первого варианта ответа (более 50 % во всех группах респондентов) может свидетельствовать о том, что их политическое участие для разрешения обозначенных проблем ограничивается только реализацией собственного активного избирательного права.

Распределение ответов об уместности нарушения закона показывает территориальную дифференциацию. Несмотря на высокую степень лоялизма (процент выбора варианта «всегда нужно соблюдать» варьируется от малых населенных пунктов к крупным – 59 %; 46 %; 37 %) и на преобладание микросоциальных ценностей, нарушение закона считается возможным, если это «не наносит ущерб обществу». Данная тенденция усиливается от малых населенных пунктов к крупным (25 %; 26 %; 38 %), где оба варианта практически сравниваются. Подобного рода ситуация свидетельствует о потенциале деструктивного поведения в рамках политической активности в крупных городах при их вовлечении в цифровую повестку неконвенциональных акторов.

 

Таблица 1. Результаты массового онлайн-опроса

Table 1. Results of a massive online survey

 

Вопросреспондентам / Question to respondents

Варианты ответа / Answer options

1 тип / first kind (%)

2 тип / secondkind

(%)

3 тип / the thirdkind

(%)

Из каких источников Вы чаще всего получаете информацию о происходящем в стране и мире?

(до трех вариантов ответа)

социальные сети (ВК, Twitter и др.)

87

84

90

видеоролики в сети (YouTube, TikTok, и др.)

8

8

3

каналы и чаты в Telegram

1

2

2

отдельные сайты

1

1

0

Телевидение

2

2

3

печатные СМИ

1

2

1

личное общение

0

1

1

С кем Вы чаще всего обсуждаете новости и иную информацию о происходящем в стране и мире?

(до трех вариантов ответа)

с друзьями

82

68

77

с семьей

8

15

14

с одноклассниками / коллегами по работе

2

8

3

не обсуждаю ни с кем

8

9

6

Какие проблемы в современной России Вас больше всего волнуют?

(до трех вариантов ответа)

личная безопасность

35

37

30

рост цен

27

26

36

бедность, обнищание населения

18

28

19

коррупция, взяточничество

7

1

3

социальное неравенство, несправедливость

5

4

6

неэффективная социальная инфраструктура

7

3

5

ограничения гражданских прав и свобод, цензура

1

1

1

Какие методы политической активности Вы в принципе считаете допустимыми?

(до трех вариантов ответа)

участие в выборах

67

52

64

участие в деятельности политической партии

19

18

18

участие в реализации политических реформ

1

3

1

участие в акциях протеста

1

4

2

участие в революционных действиях

1

3

1

затрудняюсь ответить

11

20

14

В каких случаях Вы считаете допустимым нарушение законов?

(один вариант ответа)

 

законы необходимо соблюдать всегда

37

46

59

когда это близко моим взглядам и позиции

7

6

5

когда это не наносит ущерба обществу

38

26

25

когда эти законы никто не соблюдает

3

2

3

затрудняюсь ответить

15

20

8

Как Вы думаете, жизнь в России через 5 лет..?

(один вариант ответа)

 

улучшится/скорее улучшится

18

17

16

останется неизменной

25

24

26

скорее ухудшится/ухудшится

37

33

38

затрудняюсь ответить

20

26

20

 

Результаты комплексного социально-медийного анализа профилей (представлены в табл. 2) показывают, что пользователи (практически вне зависимости от идеологических ориентаций и типов населенных пунктов) потребляют преимущественно развлекательный контент. Минимальные показатели (64 % и 72 %) характерны для «националистов» крупных и малых городов в сочетании с политической повесткой, 73 % – для «либералов» крупных городов в сочетании с «волонтерской» повесткой (18 %). Это свидетельствует о крайне низкой степени использования ими сетевого пространства как площадки для постоянного продуцирования и трансляции политических ценностей и идей при декларируемой политической позиции. Однако такая латентность (в сочетании оппозиционным контентом (6-18 %) и социальным пессимизмом) может привести к быстрой и масштабной конвертации аполитичного сетевого поведения в деструктивную активность.

Половая структура аудитории имеет зависимость от идеологически-ценностных ориентаций, но не от территории: «левые» и «националисты» характеризуются превалированием мужского пола, а «либералы» сбалансированы, что, с нашей точки зрения, связано с дискурсивной повесткой, транслируемой либеральными сетевыми агентами (например, проблематика домашнего насилия над женщинами).

«Цифровое поведение профиля» показывает зависимость от места проживания.

Для профилей, владельцы которых проживают в населенном пункте с населением более 500 тыс. человек, отмечается достаточно высокая доля «лидеров» (у «либералов» и «националистов»), существенный процент, занимаемый «активистами» и «активными вовлеченными», что свидетельствует о высокой степени политической активности в процессе политической коммуникации в рамках данных идеологических направлений. Примечательно, что среди аполитичных пользователей 25 % являются ретрансляторами политической повестки, которая, однако, не носит ярко выраженный идеологически-ценностный характер, но протестно окрашена.

Особенностью аккаунтов, владельцы которых проживают в городе средней величины, следует считать отсутствие «лидеров» и низкий процент «активистов». Большинство из исследовательских случаев в рамках данной квоты являются активными или пассивными вовлеченными, что свидетельствует об отсутствии потенций на формирование собственной дискурсивной повестки, способной конвертироваться в офлайн-среду. Несколько иная ситуация у «националистов»: существенная доля «активистов» свидетельствует о возможности расширения и проявления националистических воззрений в населенных пунктах средней величины. Также примечательно, что среди аполитичных аккаунтов существенная часть является политическими активистами, транслирующими антиправительственную точку зрения.

Для малых городов также характерна существенная доля «лидеров» (у «националистов» и «аполитичных») и «активистов» (у «левых» и «националистов»), что свидетельствует о высокой степени включенности в политическую повестку в определенном идеологически-ценностном направлении. Однако большая часть профилей является сугубо потребителями политического контента, что является схожим для всех исследуемых нами типов населенных пунктов.

Параметры «Плотность» и «География» (количественный показатель) целесообразно рассматривать в совокупности: высокие показатели сравнительно с прочими демонстрируют «националисты» крупных и малых населенных пунктов, что дает основания рассматривать данную идеологическую направленность в качестве перспективной. «Либералы» и «левые» в разной степени успешны в разны городах, однако их показатели в большинстве случаев сравнения примерно схожи: ожидать существенного резкого географического расширения данных идеологически-ценностных ориентаций не следует.

 

Таблица 2. Результаты комплексного социально-медийного анализа профилей

Table 2. Results of a comprehensive social media analysis of profiles

 

Параметр / Parameter

Значения / Values

1 тип / first kind (%)

2 тип / secondkind(%)

3 тип / the thirdkind(%)

Идеологические предпочтения профиля (1-«левые», 2-«либералы», 3-«националисты», 4-аполитичные) / Ideological preferences of the profile (1-"left", 2-"liberals", 3-"nationalists", 4-apolitical)

 

 

1

 

 

2

 

 

3

 

 

4

 

 

1

 

 

2

 

 

3

 

 

4

 

 

1

 

 

2

 

 

3

 

 

4

Пол (%) / Gender (%)

Мужчины / Men

78

55

76

69

82

58

79

61

76

67

73

75

Женщины / Women

22

45

24

31

18

42

21

39

24

33

27

25

Цифровое поведение профиля (%) / Profile digital behavior (%)

Лидер / Leader

0

8

3

0

0

0

0

0

0

0

7

6

Активист/Activist

11

0

21

0

0

0

12

7

17

0

3

0

Открытый вовлеченный / Open involved

10

0

9

6

22

34

11

0

11

17

15

0

Скрытый вовлеченный / Hidden involved

79

92

67

25

78

66

77

27

72

83

75

0

Зритель-обыватель / Spectator-philistine

0

0

0

69

0

0

0

66

0

0

0

94

Тематические особенности потребляемого контента / Thematic features of the content consumed

Волонтерство / Volunteering

0

18

3

0

0

0

0

0

0

0

4

0

Провластная / Pro-government

0

0

6

1

6

0

0

0

0

0

0

0

Оппозиционная / Opposition

6

9

18

5

6

11

6

0

14

0

8

0

Развлекательная / Entertaining

94

73

64

94

88

89

88

95

86

89

72

83

Бытовая / Household

0

0

6

0

0

0

6

0

0

0

0

3

Местная / Local

0

0

3

0

0

0

0

5

0

11

16

14

Плотность связей аудитории профиля / Density of the profile audience links

4,9

7,1

10,4

17,3

3,2

3,3

3,9

4,7

9,3

5,2

8,1

5,1

Географические особенность аудитории профиля (кол.) / Geographic feature audience profile (number)

34

36

87

137

21

28

23

30

43

19

39

21

               

 

В табл. 3 и 4 представлена динамика долевого соотношения релевантного цифропотока, дифференцированного по субъектам Российской Федерации. Стоит отметить, что используемый нами инструмент формирует выгрузку сугубо по административному формату, без деления на населенные пункты в рамках региона.

Итак, подавляющее большинство во всех идеологических сегментах составляют жители субъектов РФ с центрами, население которых превышает 500 тыс. человек. Это показывает, что политическая коммуникация преимущественно проходит именно в первом типе населенных пунктов.

Москва демонстрирует роль «идеологического» центра для всех идеологических сегментов, производя от 30 до 50 % цифропотока. При этом для конкретных сегментов ее вес от 2011 к 2021 году меняется: для «левых» характерен спад (с 49 % до 34 %), для «либералов» – рост с последующим спадом (29 % в 2011; 43 % в 2015; 33 % в 2021), равно как и для националистов (48 % в 2013; 33 % в 2021).

Наибольшую динамику роста в «левом» сегменте цифропотока демонстрируют Санкт-Петербург (с 8 % в 2011 г. до 27 % в 2021), Свердловская, Челябинская и Самарская области, а также Краснодарский край. Именно эти субъекты можно рассматривать в качестве современного российского «красного пояса».

Рост весового параметра цифропотока либеральной направленности характерен для Санкт-Петербурга, Новосибирской, Челябинской и Самарской областей. Данные субъекты можно рассматривать с точки зрения «опасных», поскольку масштабные неконвенциональные акции протеста за последнее десятилетие организовывались преимущественно акторами с либеральными идеологическими ориентациями.

Националистический дискурс увеличился в объеме в Санкт-Петербурге, Республике Коми, Свердловской, Ростовской и Самарской областях. Данные регионы можно рассматривать в качестве наиболее подверженных включению в социальную и политическую повестку деструктивных националистических поведенческих моделей.

Можно сказать, что Санкт-Петербург в цифровом пространстве выходит на вторую позицию производства и ретрансляции политического контента в молодежной среде.

 

Таблица 3. Дифференциация релевантного цифропотока по регионам Российской Федерации (идеологический аспект)

Table 3. Differentiation of relevant digital traffic by regions of the Russian Federation (ideological aspect)

 

 

Регион  (% отвесацифропотока) / Region (% of digital traffic weight)

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

прогн. / forecast

2025

прогн./ forecast

«Левые» / "Left ",

Москва

49

45

42

40

35

34

30

27

Санкт-Петербург

8

17

24

25

26

27

30

33

Московская область

6

6

5

5

6

5

5

5

Свердловская область

0

5

5

6

6

6

7

8

Челябинская область

0

0

0

0

4

4

6

7

Новосибирская область

4

4

4

4

4

4

5

5

Краснодарский край

0

0

4

4

5

5

7

7

Пермский край

7

6

4

0

0

5

2

1

Нижегородская область

6

4

0

4

0

4

1

2

Самарская область

0

4

3

4

5

4

5

6

Ростовская область

0

0

5

4

5

0

3

3

Остальные субъекты

20

9

4

4

4

2

-

-

Российская Федерация

100

100

100

100

100

100

-

-

«Либералы»/ "Liberals"

Москва

29

41

43

40

35

33

32

34

Санкт-Петербург

13

20

26

24

26

28

30

33

Свердловская область

5

4

3

6

6

7

8

8

Новосибирская область

0

0

4

4

4

6

7

8

Московская область

13

7

5

5

5

5

4

3

Краснодарский край

11

7

5

5

5

5

4

3

Челябинская область

0

0

0

5

5

5

8

9

Самарская область

0

4

0

4

4

4

3

6

Нижегородская область

8

4

3

0

3

4

4

3

Ростовская область

0

6

4

3

5

0

1

0

Остальные субъекты

21

7

7

4

2

3

-

-

Российская Федерация

100

100

100

100

100

100

-

-

«Националисты» /  "Nationalists",

Москва

41

48

42

39

37

33

31

28

Санкт-Петербург

19

23

21

22

26

25

27

28

Республика Коми

0

0

0

0

0

8

6

8

Астраханская область

10

0

0

0

0

5

5

6

Краснодарский край

5

3

6

5

5

5

6

5

Нижегородская область

6

3

0

4

4

4

5

6

Свердловская область

0

5

6

7

5

5

6

6

Ростовская область

3

3

5

6

5

5

6

6

Московская область

3

5

5

5

6

4

5

5

Самарская область

0

3

3

4

4

4

5

5

Остальные субъекты

13

7

12

8

8

2

-

-

Российская Федерация

100

100

100

100

100

100

-

-

 

Как видно из данных табл. 4, наибольшую положительную динамику провластный цифропоток демонстрирует в Санкт-Петербурге, Новосибирской и Самарской областях, а также в Краснодарском крае.

Преимущественно оппозиционные регионы: Санкт-Петербург, Свердловская и Челябинская области, а также Республика Коми. Примечательно, что всплеск оппозиционной активности в Свердловской и Челябинской областях коррелируется с увеличением доли «левого» потока, а в Республике Коми – националистического. Подобного рода ситуация, на наш взгляд, свидетельствует о ценностно-идеологической ориентации сетевых агентов региональных политических акторов и о запросе населения на изменения социально-экономического и политического пространства в рамках той или иной идеологической концепции.

Высокие темпы роста неконвенционального цифрового потока демонстрируют Санкт-Петербург, Челябинская, Новосибирская и Свердловская области. Следует отметить, что имеет место пересечение регионов оппозиционного и неконвенционального цифропотоков, что свидетельствует о взаимной связи конструктивной и деструктивной повестки (динамика по доле цифропотока региона в общем информационном потоке). Отдельного комментария заслуживает Новосибирская область, жители которой продуцируют существенную долю провластного цифропотока: подобного рода ситуация, с нашей точки зрения, объясняется активностью провластных медийных агентов по купированию протестного потенциала региона.

Пользователи Москвы снижают объем релевантного цифропотока во всех рубриках, а Санкт-Петербург, напротив, увеличивает его, что свидетельствует о постепенном переходе коммуникативного политического центра из Москвы преимущественно в Санкт-Петербург и иные регионы с административными центрами с населением более 500 тыс. жителей.

 

Таблица 4. Дифференциация релевантного цифропотока по регионам Российской Федерации (отношение к власти)

Table 4. Differentiation of relevant digital traffic by regions of the Russian Federation (attitude to authorities)

 

 

Регион (% отвесацифропотока) / Region (% of digital traffic weight)

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

прогн. / forecast

2025

прогн./ forecast

Проправительственный цифропоток / Pro-government digital flow

Москва

49

46

40

41

33

34

28

27

Санкт-Петербург

18

19

25

23

23

23

25

25

Краснодарский край

4

4

5

5

7

7

9

9

Московская область

5

5

5

5

6

6

6

7

Свердловская область

4

5

5

6

6

6

7

7

Ростовская область

4

6

5

5

6

5

5

5

Новосибирская область

0

0

4

0

5

5

7

6

Самарская область

0

0

0

0

5

5

6

8

Челябинская область

3

4

4

4

5

5

5

6

Остальные субъекты

13

11

7

11

4

4

-

 -

Российская Федерация

100

100

100

100

100

100

    -

-

Оппозиционный конвенциональный цифропоток / Oppositional conventional digital stream

Москва

46

45

43

42

33

34

29

28

Санкт-Петербург

23

24

24

22

25

25

25

25

Свердловская область

4

5

6

6

7

7

8

8

Челябинская область

0

0

0

4

6

5

8

9

Московская область

5

5

5

5

5

5

5

5

Краснодарский край

3

4

4

5

5

5

6

6

Новосибирская область

4

3

4

4

5

5

6

6

Республика Коми

0

0

0

0

0

4

4

5

Самарская область

3

3

3

4

5

5

6

6

Ростовская область

4

5

5

4

5

4

4

4

Остальные субъекты

8

6

6

4

4

1

-

-

Российская Федерация

100

100

100

100

100

100

    -

-

Оппозиционный неконвенциональный цифропоток / Opposition unconventional digital stream

Москва

49

48

43

40

38

33

30

27

Санкт-Петербург

22

25

25

25

27

29

30

31

Свердловская область

4

4

4

5

5

6

6

7

Московская область

5

5

6

6

5

6

5

6

Челябинская область

0

0

4

4

5

5

7

7

Краснодарский край

4

4

3

4

5

4

5

5

Нижегородская область

6

4

4

4

4

4

4

4

Самарская область

5

4

4

3

4

3

4

3

Новосибирская область

4

5

6

6

6

7

7

8

Остальные субъекты

1

1

1

3

1

3

-

-

Российская Федерация

100

100

100

100

100

100

-

-

 

Поскольку цель исследования состояла в выявлении тенденций, то считаем необходимым проанализировать не только трансформацию территориальных и региональных характеристик цифрового потока и приемлемых сценариев политического поведения и идеологически-ценностных ориентаций молодежи в возрасте от 15 до 24 лет, но и сформировать прогнозную составляющую выявленных нами тенденций в условиях стабильности социально-экономического и политического пространства Российской Федерации (именно в данных условиях есть возможность исходить из инерционности предпочтений молодых людей при реализации прогнозной части исследования).

С помощью методов экстраполяции тренда и социального графа нами спрогнозированы региональные особенности цифропотоков разной идеологической направленности на краткосрочную перспективу. Отметим, что, исходя из результатов ретроспективного автоматизированного социально-медийного анализа, существенно превалирующая доля релевантного цифропотока формируется в субъектах с административными центрами, население которых превышает 500 тыс. человек. Следовательно, предпосылок для территориального «сдвига» в населенные пункты средней и малой величины нами в рамках настоящего исследования выявлено не было. Поэтому региональный параметр тенденции при прогнозировании выявленных особенностей является единственным.

Отметим, что динамика долевого соотношения релевантных цифропотоков, описанных нам в табл. 3 и 4, указывает на дальнейшее усиление идеологических настроений в выявленных регионах с тенденцией роста «левых», «либеральных» и «националистических» настроений в 2023 и 2025 годах. Также тенденция существенного роста провластного цифропотока отмечается в Самарской области, Краснодарском крае и Санкт-Петербурге, а субъекты РФ, продуцирующие оппозиционные и неконвенциональные цифропотоки, по большей части схожи, и наиболее «опасными» регионами в плане протестной активности в краткосрочной перспективе следует считать Санкт-Петербург, Свердловскую и Челябинскую области.

Итак, судя по данным табл. 5 (параметр «География» (кач.)), к регионам, способным превратиться в новый «красный пояс» (Санкт-Петербург, Свердловская, Челябинская и Самарская области), примыкают Тюменская, Омская, Архангельская, Курская, Белгородская и ряд иных областей.

Более скромные перспективы регионального распространения у «либеральных» дискурсов: помимо выявленных субъектов в рамках автоматизированного социально-медийного анализа, в число регионов с повышенным неконвенциональным поведением могут войти Республика Калмыкия и Тюменская область.

Наиболее широкие географические рамки роста характерны для националистического цифропотока, поскольку плотность связей и число населенных пунктов «лидеров», «активистов» и «открытых вовлеченных», разделяющих ценности данной идеологии, указывают на более эффективную структуру политической коммуникации. Следовательно, рост весового параметра националистического цифропотока следует ожидать в Брянской, Смоленской, Курской, Белгородской, Воронежской, Иркутской, Томской, Омской областях, а также в Пермском крае.

 

Таблица 5. Результаты комплексного социально-медийного анализа (географически качественный показатель)

Table 5. The results of a comprehensive socio-media analysis (geographically qualitative indicator)

 

Географическиеособенностиаудитории (кач.) / Geographical features of the audience (qual.)

 

 

Населенныепунктысколичествомдрузейболее 10 % отобщегочисладрузейпрофиля / Localities with more than 10 % of the total number of friends on the profile

«Левые» / "Left"

 

Новосибирск, Чита, Екатеринбург,

Санкт-Петербург, Москва, Тюмень, Омск, Архангельск

Екатеринбург, Иваново, Курск, Белгород, Калининград, Таганрог, Москва

Колпашево, Томск, Москва, Гродно, Минск, Омск, Новосибирск, Казань, Волгоград

«Либералы» / "Liberals"

 

Самара, Москва, Санкт-Петербург, Тольятти

Москва, Санкт-Петербург, Элиста, Миасс

Екатеринбург, Москва, Тюмень, Новосибирск

«Националисты» / "Nationalists"

 

Москва, Санкт-Петербург, Волгоград, Пермь, Минск, Омск, Воронеж, Москва, Белгород, Томск

Москва, Санкт-Петербург, Томск, Брянск, Белгород

 

Витебск, Москва, Санкт-Петербург, Минск, Могилев, Смоленск, Омск, Иркутск, Воронеж

«Аполитичные» / "Apolitical"

Томск, Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Кемерово, Киев

Таганрог, Москва

-

 

Заключение

По результатам исследования нами сделаны следующие выводы:

  • каналы политической коммуникации и ее референтные группы, а также ключевые проблемы Российской Федерации и приемлемые методы политического участия для их разрешения практически идентичны для всех респондентов, независимо от их места жительства;
  • ролевое соотношение вовлеченных в контент той или иной идеологической направленности несколько отличается в населенных пунктах с разной численностью населения: крупные города характеризуются высокой долей «лидеров» и «активистов», что дает основания рассматривать крупные города в качестве перспективных для конвертации деструктивной онлайн-деятельности в офлайн;
  • большая часть релевантного информационного потока формируется в регионах с крупными городами, численность населения которых выше 500 тыс. человек;
  • Москва сохраняет роль идеологического центра для всех сегментов, производя более трети цифропотока, а Санкт-Петербург занимает второе место, производя более четверти, однако доля Москвы неуклонно сокращается, что свидетельствует об усилении региональных центров влияния;
  • «либеральный» дискурс остается и, с высокой долей вероятности, останется в перспективе преимущественно «столичным» (основные города – Москва и Санкт-Петербург), а «левый» и «националистический» носят более «провинциальный» характер и имеют широкие перспективы для успешного распространения в иных регионах;
  • наиболее подверженной риску вовлечения в неконвенциональную политическую активность является молодежь Свердловской и Челябинской областей, а наиболее провластно ориентированные граждане в возрасте 15-24 лет проживают в Самарской области и Краснодарском крае.

В качестве перспектив исследования следует наметить реализацию методов расширенного ивент-анализа для выявления причин изменчивости долевого соотношения веса релевантного цифропотока в рамках его дифференциации по субъектам Российской Федерации и выявление причин данной тенденции, а также глубинные интервью «лидеров», «активистов» и «активных вовлеченных» для формирования пула мотивационных установок, сегментированных по ценностно-идеологическим ориентациям, способствующим включению данных личностей в политическую деятельность.

 

[1] Отношение числа связей между друзьями профиля к числу его друзей. Характеризует коммуникативную среду аудитории «лидеров и активистов» (чем выше показатель, тем она плотнее)

[2] На основании указанной идеологической направленности в описании сетевого агента, выявленного в сообществах «ВКонтакте», где доля аудитории релевантного возраста превышала 50 % от общего числа подписчиков.

Список литературы

Бергер, П., Лукман, Т. Социальное конструирование реальности: Трактат по социологии знания / пер. Е.Д. Руткевич. М.: Медиум, 1995. 323 с.

Бродовская, Е.В., Домбровская, А.Ю., Парма, Р.В., Азаров, А.А. Готовность современной российской молодежи к реализации гражданской и политической активности в цифровой среде // Власть. 2019. № 1. С. 91-95.

Бродовская, Е.В., Домбровская, А.Ю., Парма, Р.В., Азаров, А.А., Карзубов, Д.Н. Молодежь России в цифровом пространстве: основания дифференциации стратегий интернет-поведения // Среднерусский вестник общественных наук. 2019. Т. 14. № 1. С. 37-58.

Бродовская, Е.В., Тюков, Н.А. Методология и методика прикладного политического исследования гражданского активизма в социальных медиа современной России // Власть. 2020. Т. 28. № 2. С. 199-204. DOI 10.31171/vlast.v28i2.7157.

Грин, С. «Твиттер» и протест в России: мемы, сети, мобилизация // Republic. 2012. 12 мая. [Электронный ресурс] URL: https://republic.ru/posts/23041 (дата обращения: 29.12.2021)

Домбровская, А.Ю. Гражданский активизм молодежи в современной России: особенности проявления в онлайн- и офлайн-средах (по результатам эмпирического исследования) // Власть. 2020. № 2. С. 51-58.

Евгеньева, Т.В., Нечаев, В.Д. Проблема формирования национально-государственной идентичности российских школьников. Анализ результатов исследования гражданской и национальной самоидентификации старшеклассников // Ценности и смыслы. 2014. № 1. С. 7-21.

Медиапотребление в России – 2021. Исследовательский центр компании «Делойт» в СНГ. Москва, сентябрь 2021 [Электронный ресурс] URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/technology-media-telecommunications/russian/mediaconsupmtion-russia-2021.pdf (дата обращения: 20.01.2022)

Пырма, Р.В. Факторы формирования установок и стратегий гражданского активизма у молодежи России // Власть. 2020. № 6. С. 46-54.

Рейнгольд, Г. Умная толпа: новая социальная революция / пер. с англ. А. Гарькавого. М.: ГРАНД: Фаир пресс; 2006. 415 с.

Социальные сети в России: цифры и тренды, осень 2021. Brand Analytics [Электронный ресурс] URL: https://br-analytics.ru/blog/social-media-russia-2021/ (дата обращения: 20.01.2022);

Станевич, А.Ю. Политические настроения российской молодежи: состояние и особенности / Вестник Московского университета. 2018. Т. 24. № 4. С. 256-274.

Castells, M. The Rise of the network society [Online] URL: https://pdfs.semanticscholar.org/3746/ef34fd58d047d973008a0a723f832a83797e.pdf (дата обращения: 29.11.2021).

Thompson, J.B. Political Scandal: Power and Visibility in the Media Age. Cambridge: Polity, 2000. 336 р.

 

Благодарности

Статья написана в рамках реализации исследовательского проекта «Треки 2024: прогнозирование политического выбора молодых избирателей», осуществляемого при финансовой поддержке РФФИ (проект № 21-011-31891 опн, 2021