Affective Polarization in the Russian Social Media Within the Political Mobilization: A Machine Learning Approach

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

In the context of the current rise in global political tensions and widespread protests, the examination of affective polarization dynamics has become increasingly significant. This phenomenon, which previously dominated the American political scene and was studied through the lens of party affiliation, is now gaining attention in other countries as well. Affective polarization has been observed in Russia, a nation with a long history of political cleavages. Despite the significance of this problem, research on affective polarization presents challenges in developing unbiased and objective methods for analysis that are free from traditional survey biases. Additionally, it remains an open question whether affective polarization and political activism reinforce each other, which is the central hypothesis of my research. To evaluate the proposed methodology, a study based on machine learning techniques is conducted. Specifically, the following methods are employed: spectral clustering, thematic modeling using BERTopic, and Shannon entropy analysis. As a basis for the empirical analysis, primary data from the VKontakte social media platform during the summer protests in Moscow in 2019 is utilized. These data consist of user-generated messages containing instances of hate speech, which serve as a primary indication of affective polarization among participants. The findings support the hypothesis that there was a statistically significant increase in the level of Shannon entropy, as well as the emergence of polarized themes associated with protest mobilization. These results suggest that political mobilization may be linked to the propagation of affective polarization within society. Through the application of the developed methodology, an objective assessment of political processes can be achieved. Furthermore, this approach provides a means for monitoring and evaluating risks associated with escalating social tensions.

Авторлар туралы

Ekaterina Kruchinskaia

HSE University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: ekruchinskaya@hse.ru
ORCID iD: 0000-0003-4778-3287

Senior Lecturer at the Department of Higher Mathematics

Moscow, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Boxell, L., Gentzkow, M., & Shapiro, J.M. (2017). Greater Internet use is not associated with faster growth in political polarization among US demographic groups. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(40), 10612–10617. http://doi.org/10.1073/pnas.1706588114.
  2. Brown, A. (2017). What is hate speech? Part 1: The Myth of Hate. Law and Philos, 36, 419–468. http://doi.org/10.1007/s10982-017-9297-1 EDN: QYBAWR
  3. DeMaio, Т. (1984). Social Desirability and Survey Measurement: A Review. Russell Sage Foundation, 257–282. http://www.jstor.org/stable/10.7758/9781610447003.16.
  4. Druckman, J.N., Green, D.P., & Iyengar, S. (2024). Does affective polarization contribute to democratic backsliding in America? The ANNALS of the American Academy of political and social science, 708(1), 137–163. http://doi.org/10.1177/00027162241228952 EDN: UYFJQN
  5. Druckman, J.N., Gubitz, S.R., Levendusky, M.S., & Lloyd, A.M. (2019). How incivility on partisan media (De)Polarizes the electorate. The Journal of politics, 81(1), 291–295. http://doi.org/10.1086/699912.
  6. Enders, A.M. (2021). Issues versus affect: how do elite and mass polarization compare? The Journal of Politics, 83(4), 1872–1877. http://doi.org/10.1086/715059 EDN: QQXWSN
  7. Falkenberg, М., Zollo, F., Quattrociocchi, W., Pfeffer, J., & Baronchelli, А. (2024). Patterns of partisan toxicity and engagement reveal the common structure of online political communication across countries. Nature Communications, 15(1), 13 р. http://doi.org/10.1038/s41467-024-53868-0 EDN: CYQDWW
  8. Gaman-­Golutvina, O.V., & Malinova, O.Yu. (2020). Political culture in the perspective of comparative analysis. In O.V. Gaman-­Golutvina (Ed.), Political comparative studies (pp. 128–154). Moscow: Aspect Press (In Russian). EDN: WPWEPH
  9. Gaman-­Golutvina, O.V. (2019). Overcoming methodological differences: debates about the knowledge of politics in an era of uncertainty. Polis. Political studies, 5, 19–42. (In Russian). http://doi.org/10.17976/jpps/2019.05.03 EDN: VCXQCS
  10. Gulevich, O.A, & Kosimova, S.S. (2024). The Relationship between Russian Identity and Political Polarization: The Role of Secure National Identification and National Narcissism. Social Psychology and Society, 15(4), 123–139. (In Russian). http://doi.org/10.17759/sps.2024150409 EDN: ZXNPSO
  11. Korotaev, A.V., Grinin, L.E., Malkov, S.Yu., Isaev, L.M., Bilyuga, S.E., & Shishkina, A.R. et al. (2021). In A. Korotaev, K. Meshcherina, L. Isaev & L. Grinin (Eds.), Catalysts of political upheavals: from protest actions to a change of government. Moscow: LENAND. (In Russian).
  12. Kruchinskaia, E.V. (2023). Affective political polarization: proposals for the operationalization of the concept through the assessment of hate speech in social media. Information Society, 27, 97–107. (In Russian). http://doi.org/10.52605/16059921_2023_03_97 EDN: WHYHVM
  13. Lapkin, V.V., & Pantin, V.I. (2009). Russia and Ukraine: factors of socio-­political polarization in a comparative perspective. Polis. Political studies, 2, 96–107. (In Russian). EDN: KYGVEJ
  14. Lebedev, A.N. (2022). Group polarization of opinions in conditions of uncertainty of moral choice. Experimental psychology, 15(2), 159–171. (In Russian). http://doi.org/10.17759/ exppsy.2022150212 EDN: BVKMSE
  15. Lebedev, A.N., & Gordyakova, O.V. (2023). Value-­affective polarization of large social groups in conditions of information uncertainty. Social psychology and society, 14(4), 38–54. (In Russian). http://doi.org/10.17759/sps.2023140403 EDN: BBPDDH
  16. Melville, A.Yu. (2024). New challenges for political science. Political science, 2, 16–36. (In Russian). http://doi.org/10.31249/poln/2024.02.01 EDN: LHMDQC
  17. Shestopal, E.B. (2005). Political socialization and re-­socialization in modern Russia. Politeia. Analysis. Chronicle. Forecast, 4, 48–69. (In Russian). EDN: MLINDR
  18. Shestopal, E.B., & Rogach, N.N. (2025). Russian citizens’ perceptions of their country through the prism of a new identity. Central Russian Bulletin of Social Sciences, 20(1), 31–56. (In Russian). http://doi.org/10.22394/ 2071-2367-2025-20-1-31-56 EDN: JVTVJG
  19. Stukal, D.K., Akhremenko, A.S., & Petrov, A.P. (2022). Affective political polarization and hate speech: created for each other? Bulletin of the Peoples’ Friendship University of Russia. Series: Political Science, 24(3), 480–498. (In Russian). http://doi.org/10.22363/2313-1438-2022-24-3-480-498 EDN: VLTQRN
  20. Garrett, R.K., Gvirsman, S.D., Johnson, B.K., Tsfati, Y., Neo, R.L., & Dal, A. (2014). Implications of Pro and Counterattitudinal Information Exposure for Affective Polarization. Human Communication Research, 40, 309–332. http://doi.org/10.1111/hcre.12028.
  21. Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-­based TF-IDF procedure. arXiv (Cornell University). http://doi.org/10.48550/arxiv.2203.05794.
  22. Hobolt, S.B., Leeper, T.J., & Tilley, J. (2021). Divided by the Vote: Affective Polarization in the Wake of the Brexit Referendum. British Journal of Political Science, 51(4), 1476–1493. http://doi.org/10.1017/S0007123420000125 EDN: NWQOFC
  23. Huddy, L. (2001). From Social to Political Identity: A Critical Examination of Social Identity Theory. Political Psychology, 22(1), 127–156. http://doi.org/10.1111/0162-895X.00230.
  24. Iyengar, S., Sood, G., & Lelkes, Y. (2012). Affect, not ideology: a social identity perspective on polarization. Public opinion quarterly, 76(3), 405–431. http://doi.org/10.1093/poq/nfs038.
  25. Iyengar, S., & Westwood, S.J. (2015). Fear and Loathing across Party Lines: New Evidence on Group Polarization. American Journal of Political Science, 59(3), 690–707. http://doi.org/10.1111/ajps.12152.
  26. Klandermans, P.G. (2015). Motivations to Action. In D. Della & M. Porta Diani (Eds.), The Oxford Handbook of Social Movements, 1–13. http://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199678402.013.30.
  27. Lauka, A., McCoy, J., & Firat, R.B. (2018). Mass Partisan Polarization: Measuring a Relational Concept. American Behavioral Scientist, 62(1), 107–126. http://doi.org/10.1177/0002764218759581.
  28. Lelkes, Y., & Westwood, S.J. (2017). The Limits of partisan prejudice. Journal of politics, 79(2), 485–501. http://doi.org/10.1086/688223.
  29. Lerman, K., Feldman, D., He, Z., & Rao, А. (2024). Affective polarization and dynamics of information spread in online networks. npj Complexity, 1(8), 9 р. http://doi.org/10.1038/s44260-024-00008-w EDN: PASIJL
  30. Levendusky, M.S. (2013). Why Do Partisan Media Polarize Viewers? American Journal of Political Science, 57(3), 611–623. Retrieved April 20, 2025, from http://www.jstor.org/stable/23496642 (accessed: 20.04.2025).
  31. Mamychev, A., Kim, A., Dremliuga, R., Surzhik, M., & Zheng, F. (2020). Social-political integrity in the 21st century: threats and risks of the digitalization. Journal of Politics and Law, 13(4), 110–116. http://doi.org/10.5539/jpl.v13n4p110.
  32. Mason, L. (2013). The Rise of Uncivil Agreement: Issue Versus Behavioral Polarization in The American Electorate. American Behavioral Scientist, 57(1), 140–159. http://doi.org/10.1177/0002764212463363.
  33. McCoy, J., Rahman, T., & Somer, M. (2018). Polarization and the Global Crisis of Democracy: Common Patterns, Dynamics, and Pernicious Consequences for Democratic Polities. American Behavioral Scientist, 62(1), 16–42. http://doi.org/10.1177/0002764218759576.
  34. Reiljan, A. (2020). Fear and loathing across party lines (also) in Europe: Affective polarisation in European party systems. European Journal of Political Research, 59(2), 376–396. http://doi.org/10.1111/1475-6765.12351.
  35. Sides, J., Tesler, M., & Vavreck, L. (2018). Identity Crisis. The 2016 Presidential Campaign and the Battle for the Meaning of America. Princeton University Press. http://doi.org/10.2307/j.ctvc77mmb.
  36. Smith, L.G.E., Thomas, E.F., Bliuc, A., & McGarty, C. (2024). Polarization is the psychological foundation of collective engagement. Communications Psychology, 2(1), http://doi.org/10.1038/s44271-024-00089-2 EDN: EOWRWJ
  37. Snow, D.A., Rochford, E.B., Worden, S.K., & Benford, R.D. (1986). Frame alignment processes, micromobilization, and movement participation. American Sociological Review, 51(4), 464–481. http://doi.org/10.2307/2095581.
  38. Torcal, M., & Comellas, J.M. (2022). Affective polarisation in times of political instability and conflict. Spain from a comparative perspective. South European Society & Politics, 27(1), 1–26. http://doi.org/10.1080/13608746.2022.2044236 EDN: YEBEGO
  39. Tourangeau, R., Rips, L.J., & Rasinski, K. (2000). The psychology of survey response. Cambridge, England: Cambridge University Press. http://doi.org/10.1017/cbo9780511819322.
  40. Waldron, J. (2012). The Rule of Law and the Measure of Property. New York: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139169318

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».