The Aga Khan, East Africa and Russia’s Image: Tracing the Lesser-Known Dimensions of the AKDN’s Work


Citar

Texto integral

Resumo

The study examines the role of the Aga Khan Development Network (AKDN) in shaping Russia’s image in East Africa. The AKDN is viewed as an independent non-governmental organization (NGO) in East Africa, whose stance on Russia currently coincides with that of the collective West. The authors proceed from the assumption that since 2022, the AKDN, in particular its media branch, the Nation Media Group , has sought to portray Russia in a negative light. The study consists of two sections. The first section provides an overview of the AKDN’s activities in East Africa since the emergence of Ismaili communities in the region and describes the key areas of its work on a country-by-country basis, as delineated on the official website of the organization. The analysis pays special attention to humanitarian, educational, and media projects, which give the organization more advantage in terms of shaping images, values, and ideas. After analyzing the activities of the AKDN, the authors conclude that the organization has built substantial social capital in East Africa through such development projects. The second section aims to verify the initial hypothesis of the AKDN’s anti-Russian slant through building a corpus of news items from outlets affiliated with the AKDN, using methodology for text analysis such as named entity recognition, LDA machine learning, and sentiment analysis of publications throughout the year 2023. The resulting tonality, topics and geographical coverage of the news publications allow the authors to conclude that the media do indeed construct a negative image of Russia in East Africa by invoking connotations of aggression, conflict and destabilization in Africa and the entire world, which may be caused by the AKDN’s orientation towards the West as well as differences between the AKDN and Russia’s positions in Central Asia. It is recommended that Russia take into account the power and resources that the AKDN employs in the information field.

Sobre autores

Mayya Nikolskaya

MGIMO University

Email: nikolskaya.m.v@my.mgimo.ru
ORCID ID: 0000-0002-3160-112X
Código SPIN: 1011-2316

Head, “Africa in the Focus of Russian Interests” Program, Institute of International Studies

Moscow, Russian Federation

Vasilii Vinogradov

MGIMO University

Autor responsável pela correspondência
Email: v.vinogradov@inno.mgimo.ru
ORCID ID: 0000-0002-7458-1085
Código SPIN: 3506-7911

Lecturer, Department of Applied Analysis of International Problems

Moscow, Russian Federation

Bibliografia

  1. Alekseeva, A. V. (2018). The role of Aga Khan Development Network in Tajikistan’s postconflict development. Pathways to Peace and Security, (1), 308–323. (In Russian). https://doi.org/10.20542/2307-1494-2018-1-308-323; EDN: XYDZDN
  2. Arun, R., Suresh, V., Veni Madhavan, C. E., & Narasimha Murthy, M. N. (2010). on finding the natural number of topics with latent Dirichlet allocation: Some observations. In M. J. Zaki, J. X. Yu, B. Randivan & V. Pudi (Eds.), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Part I: 14th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2010, Hyderabad, India, June 21–24, 2010, Proceedings (pp. 391–402). Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-13657-3_43
  3. Bahriev, B. Kh., & Borishpolets, K. P. (2022). Soft power of non-state actors in world politics: The case of Aga Khan IV and his institutions. Tomsk State University Journal, (481), 66–76. (In Russian). https://doi.org/10.17223/15617793/481/8; EDN: VWMKCA
  4. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022.
  5. Bolton, C. (2021). Modernizing the madrasa: Islamic education, development, and tradition in Zanzibar. In O. O. Kane (Ed.), Islamic scholarship in Africa: New directions and global contexts (pp. 239–260). Rochester, NY: Boydell and Brewer. https://doi.org/10.1515/9781787446076-019
  6. Cao, J., Xia, T., Li, J., Zhang, Y., & Tang, S. (2009). A density-based method for adaptive LDA model selection. Neurocomputing, 72(7–9), 1775–1781. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.06.011
  7. Chande, A. (2008). Muslim-state relations in East Africa under conditions of military and civilian or one-party dictatorships. Historia Actual Online, (17), 97–111.
  8. Daftary, F. (Ed.). (2010). A modern history of the Ismailis: Continuity and change in a Muslim community. London: I.B. Tauris.
  9. Deveaud, R., SanJuan, E., & Bellot, P. (2014). Accurate and effective latent concept modeling for ad hoc information retrieval. Document numérique, 17(1), 61–84. Retrieved from https://stm.cairn.info/ revue-document-numerique-2014-1-page-61?lang=en
  10. Dias, C. (1970). Tanzanian nationalizations: 1967–1970. Cornell International Law Journal, 4(1), 59–79. Retrieved from https://scholarship.law.cornell.edu/cgi/viewcontent.cgi?referer=&httpsredir=1&article=1543&context=cilj
  11. Filaretova, Yu. S., & Atieh, B. (2023). Soft Power of AKDN as a threat to Russian interests in Central Asia. Rossiya i Novye Gosudarstva Evrazii, (4), 175–184. (In Russian). https://doi.org/10.20542/2073-4786-2023-4-175-184; EDN: UBIXBL
  12. Griffiths, T. L., & Steyvers, M. (2004). Finding scientific topics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(suppl_1), 5228–5235. https://doi.org/10.1073/pnas.0307752101
  13. Happer, C., & Philo, G. (2013). The role of the media in the construction of public belief and social change. Journal of Social and Political Psychology, 1(1), 321–336. https://doi.org/10.5964/jspp.v1i1.96
  14. Hu, M., & Liu, B. (2004). Mining opinion features in customer reviews In A. G. Cohn (Ed.), AAAI’04: Proceedings of the 19th national conference on artificial intelligence (pp. 755–760). San Jose, CA: AAAI Press.
  15. Issaev, L., Shishkina, A., & Liokumovich, Y. (2022). Perceptions of Russia’s ‘return’ to Africa: Views from West Africa. South African Journal of International Affairs, 29(4), 425–444. https://doi.org/10.1080/10220461.2022.2139289; EDN: VGXTKC
  16. Karim, K. Kh. (2011). Muslim migration, institutional development, and the geographic imagination: The Aga Khan Development Network’s global transnationalism. In J. DeBardeleben & A. Hurrelmann (Eds.), Transnational Europe: Promise, paradox, limits. Palgrave studies in European Union Politics (pp. 205–221). London: Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/9780230306370_12
  17. Khachaturyan, N. R. (2022). Aga-Khan III and the independence of India (transnational community and world politics). Vestnik Instituta Vostokovedeniya RAN, (2), 49–55. (In Russian). https://doi.org/10.31696/2618-7302-2022-2-49-55; EDN: NSHWTA
  18. Le Cour Grandmaison, C. (2015). Nizarite Ismailis in Kenya. In M. Adam (Ed.), Indian Africa: Minorities of Indian-Pakistani origin in Eastern Africa (pp. 207–243). Dar es Salaam: Mkuki na Nyota Publishers. https://doi.org/10.2307/j.ctvh8r4m1.12
  19. Liu, B. (2020). Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108639286
  20. Medhat, W., Hassan, A., & Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams Engineering Journal, 5(4), 1093–1113. https://doi.org/10.1016/j.asej.2014.04.011
  21. Mikheev, A., Moens, M., & Grover, C. (1999). Named entity recognition without gazetteers. In H. S. Thompson & A. Lascarides (Eds.), Proceedings of the ninth conference on European chapter of the Association for Computational Linguistics: 1999, Bergen, Norway, June 08–12, 1999 (pp. 1–8). New York: Association for Computing Machinery. Retrieved from https://aclanthology.org/E99-1001.pdf
  22. Plekhanov, S. N. (2006). The open palm. Aga Khan and his murids. Moscow: Nacional’noe obozrenie publ. (In Russian). EDN: QUAPVR
  23. Poor, D. M. (2014). Authority without territory: The Aga Khan Development Network and the Ismaili imamate. New York: Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/9781137428806
  24. Rüther, H., & Rajan, R. S. (2007). Documenting African sites: The Aluka project. Journal of the Society of Architectural Historians, 66(4), 437–443. https://doi.org/10.1525/jsah.2007.66.4.437
  25. Ruto-Korir, R., Jepkemboi, G., & Boit, R. (2020). Sustainability of early childhood education in Kenya: Where are we at the beginning of sustainable development goals? Kenya Studies Review, 8(1), 42–55.
  26. Saraiva, R. (2023). Adaptive peacebuilding in Mozambique: Examples of localized international non-governmental organizations (L-INGOs) in a complex and uncertain environment. In C. de Coning, R. Saraiva & A. Muto (Eds.), Adaptive peacebuilding: A new approach to sustaining peace in the 21st century (pp. 121–150). London: Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18219-8_5
  27. Sedova, A. G., & Mitrofanova, O. A. (2017). Topic modelling of Russian texts based on lemmata and lexical constructions. Komp’yuternaya Lingvistika i Vychislitel’nye Ontologii, (1), 132–144. (In Russian). https://doi.org/10.17586/2541-9781-2017-1-132-144; EDN: YWIOZU
  28. Shelar, H., Kaur, G., Heda, N., & Agrawal, P. (2020). Named entity recognition approaches and their comparison for custom NER model. Science & Technology Libraries, 39(3), 324–337. https://doi.org/10.1080/0194262X.2020.1759479; EDN: ODKKXG
  29. Sventsitskiy, A. L., Pochebut, L. G., Kiloshenko, M. I., Kuznetsova, I. V., Mararitsa, L. V., & Kazantseva, T. V. (2009). Social capital and its formation: Psycho-social approach. Vestnik Sankt-Peterburgskogo Universiteta. Seriya 12. Psikhologiya. Sotsiologiya. Pedagogika, (3–2), 140–149. (In Russian). EDN: MBVYZL
  30. Tejpar, A. (2019). The Migration of Indians to Eastern Africa: A case study of the Ismaili community, 1866–1966 [MA thesis]. Orlando: University of Central Florida. Retrieved from https://stars.library.ucf.edu/etd/6324
  31. Walji, S. R. (1974). A history of the Ismaili community in Tanzania [PhD thesis]. Madison : University of Wisconsin. EDN: FZWUUH
  32. Wen, Y., Fan, C., Chen, G., Chen, X., & Chen, M. (2020). A Survey on named entity recognition. In Q. Liang, W. Wang, X. Liu, Z. Na, M. Jia & B. Zhang (Eds.), Communications, Signal Processing, and Systems. CSPS 2019. Lecture Notes in Electrical Engineering (Vol. 571, pp. 1803–1810). Singapore: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-9409-6_218

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».