версия для печати

Управление политическим контентом в социальных сетях в период предвыборной кампании в эпоху постправды

Рябченко Н. А.,

Кандидат политических наук, доцент кафедры социальной работы, психологии и педагогики высшего образования, Кубанский государственный университет, Краснодар, rrrnatali@mail.ru

elibrary_id: 637940 | ORCID: 0000-0001-6980-2894 | RESEARCHER_ID: Q-8079-2016

Малышева О. П.,

Кандидат филологических наук, доцент кафедры английской филологии, Кубанский государственный университет, Краснодар, malisheva_83@mail.ru

elibrary_id: 891265 | ORCID: 0000-0001-8285-0508 | RESEARCHER_ID: E-8066-2018

Гнедаш А. А.,

Кандидат политических наук, доцент кафедры государственной политики и государственного управления, Кубанский государственный университет, Краснодар, anna_gnedash@inbox.ru

elibrary_id: 298533 | ORCID: 0000-0002-3516-107X | RESEARCHER_ID: S-1350-2016

DOI: 10.17976/jpps/2019.02.07

Рубрика: Orbis terrarum

Правильная ссылка на статью:

Рябченко Н. А., Малышева О. П., Гнедаш А. А. Управление политическим контентом в социальных сетях в период предвыборной кампании в эпоху постправды. – Полис. Политические исследования. 2019. № 2. С. 92-106. https://doi.org/10.17976/jpps/2019.02.07

Аннотация

Современный социально-политический дискурс на разных уровнях коммуникации оперирует понятиями постправды, политики постправды и фейковых новостей, интерес к которым возник в связи с референдумом Brexit и предвыборной кампанией кандидатов в президенты США 2016 г. Данные события привели к необходимости пересмотра степени влияния онлайн-пространства на развитие социально-политических систем в мире и определили необходимость исследования процессов формирования политического контента в онлайн-пространстве на макро- и микроуровнях. Сами по себе эти процессы – сложные и нелинейные, и требуют применения гибридных методов анализа, например, сочетание сетевого подхода, математического и лингводискурсивного анализа, с помощью которых авторами было проведено исследование политического контента, сформированного в ходе предвыборной кампании Д. Трампа в 2016 г. с целью выявления особенностей его формирования и влияния на потенциальных избирателей (развитие общественного мнения, мобилизация и конструирование нужного поведения). Эмпирической базой исследования стали: в случае сетевого анализа – метаданные социальных сетей (период с сентября по декабрь 2016 г., а также с января по июль 2017 г.); в качестве основы лингводискурсивного анализа – массив сообщений, опубликованных командой Д. Трампа в ходе проведения предвыборной кампании в тех же социальных сетях. Авторы изучили процесс потребления политического контента пользователями онлайн-пространства (потенциальные и реальные группы электората). Было исследовано, как степень воспроизводства политического контента определяет роли участников социальной сети в интернет-окружении политика (лидеры мнений, сенсоры, реализаторы, читатели, репутационные игроки). Выявлены ключевые особенности политического контента, формируемого в целях успешного продвижения объекта в социальных сетях и онлайн-пространстве. Исследование предвыборной кампании Д. Трампа показало, что результат коммуникативных стратегий, направленных на достижение превосходства в онлайн-пространстве посредством продвижения в социальных медиа, может в большинстве случаев конвертироваться в политическое превосходство в офлайн-пространстве.

Ключевые слова

постправда, политика постправды, альтернативные факты, пузырь фильтров, фейковые новости, политический контент, интернет, социальные сети, классификация пользователей, лингводискурсивный анализ, предвыборная кампания Д. Трампа, Трамп.

 Текст статьи  

Арендт Х. 2014. Между прошлым и будущим. Восемь упражнений в политической мысли. М.: Изд-во Института Гайдара. 416 с.

Быков И.А. 2017. Медиатизация политики в эпоху социальных медиа. – Журнал политических исследований. Т. 1. № 4. С. 15-38.

Гнедаш А.А., Рябченко Н.А. 2014. Конструктивные и деструктивные социально-политические практики в онлайн-пространстве современной России: “фейлы”, “кейсы”, “механики”. – Человек. Сообщество. Управление. № 2. С. 40-54.

Данилова А.А. 2009. Манипулирование словом в средствах массовой информации. М.: Добросвет, Изд-во КДУ. 234 с.

Евин И.А. 2010. Введение в теорию сложных сетей. – Компьютерные исследования и моделирование. Т. 2. № 2. C. 121-141. URL: http://crm-en.ics.org.ru/uploads/crmissues/crm2010-2-2/crm10201.pdf (accessed 05.02.2019).

Кехлер Г. 2013. Новые социальные медиа: шанс или препятствие для диалога? – Полис. Политические исследования. № 4. С. 75-87. URL: http://www.politstudies.ru/en/article/4734 (accessed 04.02.2019).

Лещев С.В. 2002. Коммуникативное, следовательно, коммуникационное. М.: Эдиториал УРСС. 172 с.

Мирошниченко И.В., Морозова Е.В. 2017. Сетевая публичная политика: контуры предметного поля. – Полис. Политические исследования. № 2. С. 82-102. https://doi.org/10.17976/jpps/2017.02.05

Рябченко Н.А. 2016. Топонимика сетевого ландшафта онлайн-пространства. – Человек. Сообщество. Управление. № 4. С. 41-53.

Соловей В.Д. 2017. Цифровая мифология и избирательная кампания Дональда Трампа. – Полис. Политические исследования. № 5. С. 122-132. https://doi.org/10.17976/jpps/2017.05.09

Чугров С.В. 2017. Post-truth: трансформация политической реальности или саморазрушение либеральной демократии? – Полис. Политические исследования. № 2. С. 42-59. https://doi.org/10.17976/jpps/2017.02.04

Albert R., Barabasi A.-L. 2002. Statistical Mechanics of Complex Networks. – Reviews of Modern Physics. Vol. 74. No. 2. Р. 47-97. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.74.47

Barabasi A.-L. 2009. Scale-Free Networks: A Decade and Beyond. – Science. Vol. 325. No. 5939. P. 412-413. https://doi.org/10.1126/science.1173299

Batorski D., Grzywinska I. 2018. Three Dimensions of the Public Sphere on Facebook. – Information, Communication & Society. Vol. 21. No. 3. P. 356-374. https://doi.org/10.1080/1369118X.2017.1281329

Bhatia S., Goodwin G.P., Walasek L. 2018. Trait Associations for Hillary Clinton and Donald Trump in News Media. A Computational Analysis. – Social Psychological and Personality Science. Vol. 9. No. 2. P. 123-130. https://doi.org/10.1177/1948550617751584

Discourse and Digital Practices: Doing Discourse Analysis in the Digital Era. 2015. Ed. by R.H. Jones, A. Chik, C.A. Hafner. L.; N.Y.: Routledge. Enli G. 2017. Twitter as Arena for the Authentic Outsider: Exploring the Social Media Campaigns of

Trump and Clinton in the 2016 US Presidential Election. – European Journal of Communication. Vol. 32. No. 1. P. 50-61. https://doi.org/10.1177/0267323116682802

Kayam O. 2018. The Readability and Simplicity of Donald Trump’s Language. – Political Studies Review. Vol. 16. No. 1. P. 73-88. https://doi.org/10.1177/1478929917706844

Keneshloo Y., Cadena J., Korkmaz G., N. Ramakrishnan. 2014. Detecting and Forecasting Domestic Political Crises: A Graph-Based Approach. – Proceedings of the 2014 ACM Conference on Web Science. N.Y., USA, ACM. Р. 192-196. https://doi.org/10.1145/2615569.2615698

Pariser E. 2011. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. N.Y.: Penguin Press. Pearson M. 2017. Teaching Media Law in a Post-truth Context: Strategies for Enhancing Learning about the Legal Risks of Fake News and Alternative Facts. – Asia Pacific Media Educator. Vol. 27. No. 1. P. 17-26. https://doi.org/10.1177/1326365X17704289

Ryabchenko N., Gnedash A. 2015. Structure, Types of Users and the Practices of Online-Social Networks as a Field of Political Practices. – International Review of Management and Marketing. Vol. 5. No. 1S. P. 115-120. URL: http://www.econjournals.com/index.php/irmm/article/view/1628/pdf (accessed 05.02.2019).

Smith D.N., Hanley E. 2018. The Anger Games: Who Voted for Donald Trump in the 2016 Election, and Why? – Critical Sociology. Vol. 44. No. 2. Р. 195-212. https://doi.org/10.1177/0896920517740615

Spohr D. 2017. Fake News and Ideological Polarization: Filter Bubbles and Selective Exposure on Social Media. – Business Information Review. Vol. 34. No. 3. P. 150-160. https://doi.org/10.1177/0266382117722446

Tracey S. 2017. Trust, Trump, and the Turnout: A Marketers Point of View. – American Behavioral Scientist. Vol. 61. No. 5. P. 526-532. https://doi.org/10.1177/0002764217701218

Возможно, Вас заинтересуют: