Отключение интернета как теоретическая проблема политической науки, или Что мы (не) понимаем в сетевой протестной мобилизации
Ахременко А. С.,
Доктор политических наук, Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва, Россия, aakhremenko@hse.ru
elibrary_id: 124097 | ORCID: 0000-0001-8002-7307 | RESEARCHER_ID: L-3000-2015
Дата поступления статьи: 2023.10.29. Принята к печати: 2023.12.29
DOI: 10.17976/jpps/2024.02.09
EDN: CJZFRF
Ахременко А. С. Отключение интернета как теоретическая проблема политической науки, или Что мы (не) понимаем в сетевой протестной мобилизации . – Полис. Политические исследования. 2024. № 2. С. 118-134. https://doi.org/10.17976/jpps/2024.02.09. EDN: CJZFRF
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 20-18-00274, https://rscf.ru/ project/20-18-00274, Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”. Автор благодарит своего аспиранта Сергея Жеглова за огромную помощь с реализацией численного эксперимента в среде Python.
В центре внимания настоящей работы — вопрос о влиянии интернет-коммуникаций на “уличную протестную активность. В последние годы в этом направлении исследований наметилась некоторая стагнация — дефицит крупных работ, обозначающих новые исследовательские направления или хотя бы существенно укрепляющих эмпирический фундамент уже сложившихся гипотез. Парадокс состоит в том, что при рассмотрении воздействия глобальной сети на политическое поведение собственно сетевой аспект, отражающий структурные характеристики обмена информацией, остался на дальней периферии исследовательского поля. В этой работе мы попробуем хотя бы частично заполнить данный пробел, предложив набор понятий, которые, с одной стороны, “укоренены” в сетевом анализе, с другой — отражают важные свойства взаимодействия индивидов в рамках онлайновой и офлайновой политической мобилизации. Одновременный фокус на конфигурации сетей и динамике участия обусловил и подход к построению такой теории — математическое моделирование. Ключевой особенностью дизайна модели стало выделение в общей системе коммуникаций двух структур: ядерной (сильные офлайн-связи) и дополненной (ядерная сеть плюс онлайн-связи). Построенная модель позволила строго определить ключевое понятие “мобилизационная мощность сети” и проверить построенные на его основе гипотезы. Численные эксперименты показали, что соотношение мобилизационных мощностей ядерной и дополненной сетей является сильным предиктором эффекта отключения интернета. При этом большое значение имеют конкретные особенности структуры и динамики сетей, такие как активация вершин-“брокеров”. Также в работе обсуждаются перспективы эмпирической операционализации предложенных автором понятий.
Список литературы
Ахременко А.С., Стукал Д.К., Петров А.П. 2020. Сеть или текст? Факторы распространения протеста в социальных медиа: теория и анализ данных. Полис. Политические исследования. № 2.С. 73-91. https://doi.org/10.17976/jpps/2020.02.06. EDN: APZWMB
Acemoglu, D., Hassan, T., & Tahoun, A. (2018). The power of the street: evidence from Egypt's Arab Spring. The Review of Financial Studies, 31(1), 1-42. https://doi.org/10.1093/rfs/hhx086
Amorim, G., Lima, R., & Sampaio, B. (2022). Broadband Internet and protests: evidence from the Occupy movement. Information Economics and Policy, 60, 100982. https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2022.100982.
Anderson, A. (2021). “Networked” revolutions? ICTs and protest mobilization in non-democratic regimes. Political Research Quarterly, 74(4), 1037-1051. https://doi.org/10.1177/1065912920958071
Clarke, K., & Kocak, K. (2020). Launching revolution: social media and the Egyptian uprising's first movers. British Journal of Political Science, 50, 1024-1045. https://doi.org/10.1017/S 0007123418000194.
Enikolopov, R., Makarin, A., & Petrova, M. (2020). Social media and protest participation: evidence from Russia. Econometrica, 88(4), 1479-1514. https://doi.org/10.3982/ECTA14281
Erdos, P., & Rdnyi, A. (1959). On random graphs. Publicationes Mathematicae, 6, 290-297.
Fergusson, L., & Molina, C. (2019). Facebook causes protests. Documento CEDE, 41. https://doi.org/10.2139/ssrn.3553514
Gonzdlez, F. (2020). Collective action in networks: evidence from the Chilean student movement. Journal of Public Economics, 188, 104220. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104220
Gonzalez-Baildn, S., & Wang N. (2016). Networked discontent: the anatomy of protest campaigns in social media. Social Networks, 44, 95-104. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2015.07.003
Granovetter, M. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360-1380. https://doi.org/10.1086/225469
Granovetter, M. (1978). Threshold models of collective behavior. The American Journal of Sociology, 83(6), 1420-1443. https://doi.org/10.1086/226707
Hassanpour, N. (2017). Leading from the periphery and network collective action. Cambridge: Cambridge University Press.
Himelboim, I., Smith, M.A., Rainie, L., Shneiderman, B., & Espina, C. (2017). Classifying Twitter topic-networks using social network analysis. Social Media + Society, 3(1), 1-13. https://doi.org/10.1177/2056305117691545
Jones, J.J., Settle, J., Bond, R., Fariss, Ch., Marlow, C., & Fowler, J. (2013). Inferring tie strength from online directed behavior. PloS One, 8(1), e52168. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0052168
Little, A. (2016). Communication technology and protest. Journal of Politics, 78(1), 152-166. https://doi.org/10.1086/683187
Olson M. (1965). The logic of collective action. Cambridge: Harvard University Press.
Petrov, A., Akhremenko, A., & Zheglov, S. (2023). Dual Identity in repressive contexts: an agent- based model of protest dynamics. Social Science Computer Review, 41(6), 2249-2273. https://doi.org/10.1177/08944393231159953
Rydzak, J., Karanja, M., & Opiyo, N. (2020). Internet shutdowns in Africa: dissent does not die in darkness: network shutdowns and collective action in African Countries. International Journal of Communication, 14, 4264-4287. https://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/12770/3185
Siegel, D. (2009). Social networks and collective action. American Journal of Political Science, 53(1), 122-138. https://doi.org/10.1111/j.1540-5907.2008.00361.x
Steinert-Threlkeld, Z. (2017). Spontaneous collective action: peripheral mobilization during the Arab Spring. American Political Science Review, 111(2), 379-403. https://doi.org/10.1017/S0003055416000769
Steinert-Threlkeld, Z., Mocanu, D., Vespignani, A., & Fowler, J. (2015). Online social networks and offline protest. EPJ Data Science, 4(19). https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-015-0056-y
Watts, D., & Strogatz, S. (1998). Collective dynamics of ‘small-world' networks. Nature, 393, 440-442. https://doi.org/10.1038/30918
Wooldridge, J.M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge: MIT Press.
Zhuravskaya, E., Petrova, M., & Enikolopov, R. (2020). Political effects of the Internet and social media. Annual Review of Economics, 12, 415-438. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-081919-050239
Возможно, Вас заинтересуют:
Ахременко А. С., Петров А. П.,
Политические институты, эффективность и депривация: математическая модель перераспределения политического влияния. – Полис. Политические исследования. 2012. №6
Ахременко А. С., Беленков В. Е., Петров А. П.,
Логика протестных кампаний: от эмпирических данных к динамическим моделям (и обратно). – Полис. Политические исследования. 2021. №3
Безвиконная Е. В.,
Системно-синергетийная модель политической системы . – Полис. Политические исследования. 2009. №3
Большаков И. В.,
Культура российских политический акторов: вариант типологизации. – Полис. Политические исследования. 2011. №5
Сергеев В. М.,
Исторические истоки русской политической культуры. – Полис. Политические исследования. 2012. №4