Аффективная политическая поляризация и язык ненависти: созданы друг для друга?

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Многочисленные исследования указывают на прогрессирующий рост показателей политической поляризации в странах мира в целом, а также ее разновидности - аффективной поляризации. Предшествующие работы, посвященные данной проблеме, опирались почти исключительно на реактивные методы исследования (включая опросы и экспериментальные методики), не позволяющие наблюдать за поведением объектов анализа в естественной среде. В данном исследовании мы предлагаем альтернативный подход, основанный на анализе наблюдаемого поведения пользователей социальных сетей и выявлении ключевых поляризующих расколов путем анализа использования языка вражды в отношении различных целевых групп. Предложена оригинальная методика кодировки текстовых сообщений, включающая два ключевых компонента: операционализированное определение языка вражды как явления, содержащего хотя бы один из трех признаков: оскорбление, дискриминация, агрессия; а также оригинальный гайд для кодирования случаев использования языка вражды. Предлагаемая методика апробируется в работе на эмпирическом материале, включающем более 5000 сообщений, опубликованных в социальной сети ВКонтакте по тематике встреч Президентов России и Беларуси в 2020-2021 гг. Была проведена кодировка собранных данных, и на ее основе проведен анализ, выявивший две устойчивые линии раскола, связанные с внутриполитическими размежеваниями в этих странах и противопоставлением России/Беларуси странам Запада, а также третью, соответствующую противопоставлению по страновому российско-белорусскому признаку и являющуюся специфической для анализируемого массива. Проведенный анализ позволил также выявить макрогруппы объектов языка вражды во временном разрезе. Отметим, что этот результат, как и вообще обращение к динамическим аспектам процесса, были бы труднодоступными для исследования, опирающегося на реактивные методы. Полученные результаты указывают на возможность применения предлагаемой методики к широкому кругу текстовых материалов, а использование методов разведывательного анализа к обработке получаемых данных позволяет избежать ограничений, характерных для опросных инструментов.

Об авторах

Денис Константинович Стукал

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: dstukal@hse.ru
ORCID iD: 0000-0001-6240-5714

кандидат политических наук, PhD, ведущий научный сотрудник Института прикладных политических исследований

Москва, Российская Федерация

Андрей Сергеевич Ахременко

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: aakhremenko@hse.ru
ORCID iD: 0000-0001-8002-7307

доктор политических наук, профессор факультета социальных наук

Москва, Российская Федерация

Александр Пхоун Чжо Петров

Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: petrov.alexander.p@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5244-8286

доктор физико-математических, ведущий научный сотрудник

Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Bode, L. (2016). Pruning the news feed: Unfriending and unfollowing political content on social media. Research & Politics, July 2016, 1-8. https://doi.org/10.1177/2053168016661873
  2. Bodrunova, S., Blekanov, I., Smoliarova, A., & Litvinenko, A. (2019). Beyond left and right: Real-world political polarization in Twitter discussions on inter-ethnic conflicts. Media and Communication, 7(3), 119-132. https://doi.org/10.17645/mac.v7i3.1934
  3. Carlin, R.E., & Love, G.J. (2013). The politics of interpersonal trust and reciprocity: An experimental approach. Political Behavior, 35(1), 43-63. https://doi.org/10.1007/s11109-011-9181-x
  4. Cho, J., Ahmed, S., Hilbert, M., Liu, B., & Luu, J. (2020). Do search algorithms endanger democracy? An experimental investigation of algorithm effects on political polarization. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 64(2), 150-172. https://doi.org/10.1080/08838151.2020.1757365
  5. Druckman, J., & Levendusky, M. (2019). What do we measure when we measure affective polarization? Public Opinion Quarterly, 83(1), 114-122. https://doi.org/10.1093/poq/nfz003
  6. Fiorina, M.P., & Abrams, S.J. (2008). Political polarization in the American public. Annual Review of Political Science, 11(1), 563-588. https://doi.org/10.1146/annurev.polisci.11.053106.153836
  7. Gagliardone, I. (2014). Mapping and analysing hate speech online. Retrieved April 24, 2022 from SSRN: https://ssrn.com/abstract=2601792
  8. Gitari, N.D., Zuping, Z., Damien, H., & Long, J. (2015). A lexicon-based approach for hate speech detection. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, 10(4), 215-230. https://doi.org/10.14257/ijmue.2015.10.4.21
  9. Harel, T.O., Jameson, J.K., & Maoz, I. (2020). The normalization of hatred: Identity, affective polarization, and dehumanization on Facebook5 in the context of intractable political conflict. Social Media + Society, April-June, 1-10. https://doi.org/10.1177/2056305120913983
  10. Iyengar, S., Lelkes, Y., Levendusky, M., Malhotra, N., & Westwood, S.J. (2019). The origins and consequences of affective polarization in the United States. Annual Review of Political Science, 22(1), 129-146. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-051117-073034
  11. Iyengar, S., Sood, G., & Lelkes, Y. (2012). Affect, not ideology: Social identity perspective on polarization. Public opinion quarterly, 76(3), 405-431. https://doi.org/10.1093/poq/nfs038
  12. Jacobs, J., & Potter, K. (1998). Hate crimes: Criminal law and identity politics. New York, NY: Oxford University Press
  13. Kennedy, B., Atari, M., Davani, A.M., Yeh, L., Omrani, A., Kim, Y., Coombs, K., Havaldar, S., Portillo-Wightman, G., Gonzalez, E., & Hoover, J. (2018). The Gab Hate Corpus: A collection of 27k posts annotated for hate speech. PsyArXiv Preprint. Retrieved April 24, 2022, from https://psyarxiv.com/hqjxn/
  14. Mason, L. (2013). The rise of uncivil agreement: Issue versus behavioral polarization in the American electorate. American Behavioral Scientist, 57(1), 140-159. https://doi.org/10.1177/0002764212463363
  15. McPherson, M., Smith-Lovin, L., & Cook, J. (2001). Birds of a feather: homophily in social networks. Annual Review of Sociology, 27, 415-444. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.27.1.415
  16. Olteanu, A., Castillo, C., Boy J., & Varshney K. (2018). The effect of extremist violence on hateful speech online. arXiv preprint. Retrieved April 24, 2022, from arXiv:1804.05704
  17. Papacharissi, Z. (2002). The virtual sphere: The internet as a public sphere. New Media & Society, 4(1), 9-27. https://doi.org/10.1177/14614440222226244
  18. Settle, J.E. (2018). Frenemies: how social media polarizes America. Cambridge, New York: Cambridge University Press.
  19. Siegel, A. (2020). Online Hate Speech. In N. Persily & J. Tucker (Eds.), Social Media and Democracy: The State of the Field, Prospects for Reform (56-88). Cambridge: Cambridge University Press.
  20. Tajfel, H., & Turner, J.C. (1979). An integrative theory of intergroup conflict. In W.G. Austin, & S. Worchel (Eds.), The social psychology of intergroup relations (33-37). Monterey, CA: Brooks/Cole.
  21. Wolleback, D., Karlsen, R., Steen-Johnsen, K., & Enjolras, B. (2019). Anger, fear, and echo chambers: The emotional basis for online behavior. Social Media + Society, 5(2), 1-14. https://doi.org/10.1177/2056305119829859
  22. Yarchi, M., Baden, C., & Kligler-Vilenchik, N. (2021). Political polarization on the digital sphere: A cross-platform, over-time analysis of interactional, positional, and affective polarization on social media. Political Communication, 38(1-2), 98-139. https://doi.org/10.1080/10584609.2020.1785067

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».