г. Москва и Московская область, Россия
Целью настоящей работы является исследование механизма хэштегирования в формировании политической повестки. Хэштеги рассматриваются как особая разновидность Big Data. Научная проблема видится в недостаточной изученности вопроса воздействия хэштегов на процесс управления политической повесткой различными акторами. Политическое хэштегирование понимается автором как процесс конструирования и распространения политических хэштегов, ориентированных на управление политическим дискурсом целевой аудитории через новые медиа. В статье проанализированы кейсы применения политических хэштегов в Великобритании, Франции и Саудовской Аравии. В качестве основной научной методологии автор применяет принципы анализа больших данных через ресурс Google Trends. С помощью этой методологии автор проверил и подтвердил результаты политологического исследования С. Джеффереса из Школы изучения правительства и общества Бирмингемского университета. Проверка доказала, что когда британский департамент Хоум-офис во время выборов комиссаров полиции (PCC) в местных округах Англии и Уэльса попытался контролировать политическую повестку через социальные сети с помощью хэштега #MyPCC, это вызвало усиление использования избирателями альтернативного хэштега #PCC. Автор делает вывод, что для качественного развития академической политической науки большое прикладное значение имеют возможности корреляции переменных, которые дает анализ больших данных через такие ресурсы, как Google Trends.
хэштег, Big Data, политическая повестка, политический хэштег, социальные сети, политическая коммуникация, Google Trends, массовое сознание.
Хэштегирование и политическая повестка
Если в XX в. политическая коммуникация была связана с традиционными медиа (газеты, радио, телевидение), то в начале XXI в. с развитием информационных технологий она стала больше зависеть от новых медиа (социальные сети, форумы, мессенджеры, микроблоги, блоги, тлоги, видеохостинги, новостные агрегаторы, порталы). С новыми видами политической коммуникации приходят и другие технологии управления массовым сознанием, в чем-то сохраняющие преемственность с прежними, а в чем-то совершенно уникальные и адаптированные под социальные сети цифрового общества. Целью настоящей работы будет исследование механизма хэштегирования в формировании политической повестки. При этом хэштеги станут рассматриваться как разновидность больших данных (Big Data). Научная проблема кроется в недостаточной изученности вопроса воздействия хэштегов на процесс управления политической повесткой. Но для начала затронем терминологические аспекты данной проблемы.
Хэштег (от англ. hash – символ «решетки» и tag – метка) означает определенное слово или ряд слов контента, встречающийся в социальных сетях, блогах, микроблогах, видеохостингах, интернет-порталах и других типах новых медиа. В основном, конечно же, хэштеги практикуются именно в социальных сетях Интернета. Хэштегирование подразумевает процесс создания, распространения новых хэштегов, а также комплекс технологий управления информационными потоками. В последнее время хэштеги все больше используются в мире политики. Как правило, этот феномен связан с тем, что отечественный политолог С.В. Володенков называет моделью замещения реального политического субъекта его виртуальным образом для определенного влияния на целевые аудитории [2, c. 36–47]. Как высказывается крупный российский специалист в области политической коммуникативистики М.Н. Грачев, «…сегодня, когда благодаря использованию "всемирной паутины" практически любой участник политического процесса оказывается способным направлять свои сообщения неограниченному числу потенциальных адресатов, складывается ситуация, которая вынуждает переосмыслить устоявшиеся представления о роли и возможностях конвенционального участия личности в политике…» [4, c. 125–126].
Помимо обычных, можно говорить и об отдельных – политических хэштегах – словах или словосочетаниях, подчиненных политическим задачам (в основном управлению массовым сознанием). Отсюда политическое хэштегирование – это процесс конструирования и распространения политических хэштегов, ориентированных на управление политическим дискурсом целевой аудитории через новые медиа. Иногда британские политологи пишут об особой «политике хэштегов» (С. Джефферес). Иными словами, политическое хэштегирование является цифровым компонентом формирования политической повестки дня – суммы важнейших политических проблем, подающихся целевой аудитории в порядке приоритетности, встраиваемых в публичный дискурс и требующих окончательного решения [9, c. 4–8].
На первый взгляд часто кажется, что аспекты политических хэштегов, политического хэштегирования, а также политической повестки – это некое новое направление в современной академической политической науке. Между тем, несмотря на безусловную инновационность повестки и хэштегов в теории, методологии и практике политической науки, схожие специфические и перспективные области для прогнозирования стали осмысливаться еще в конце XIX в. французским социологом, психологом и антропологом Густавом Лебоном. Работы Лебона на полном серьезе представляют собой практическое руководство по управлению массовым сознанием, сравнимые по своей значимости с трудами Платона, Аристотеля, Н. Макиавелли, Дж. Ботеро, Ф. Гвиччардини, Ж. Бодена, М. Вебера, В.М. Бехтерева, Х. Ортеги-и-Гассета, А. Кожева, К. Шмитта, К. Юнга, М. Фуко, А. Камю, У. Эко, Э. Фромма, Н. Лумана, Г. Лассуэлла, М. Кастельса и других авторов, затрагивающих фундаментальную проблематику политических манипуляций. Логично привести в качестве примера тот факт, что Лебон, проводя детальный анализ толпы, обращал внимание на следующие ее признаки: изменчивость, импульсивность, раздражительность; легковерие и податливость; односторонность чувств и преувеличение; консерватизм, авторитетность и нетерпимость; нравственность (значимость ценностей и традиций). Представленные признаки хорошо объясняют современные тренды политической повестки, существующие в сетевых коммуникациях Интернета.
Создаваемый политиками контент, управляющий массовым сознанием, выводит нас на актуальную проблему конструирования политической повестки. По мнению Лебона, «Могущество слов находится в тесной связи с вызываемыми ими образами и совершенно не зависит от их реального смысла. Очень часто слова, имеющие самый неопределенный смысл, оказывают самое большое влияние на толпу» [7, c. 270–271]. Здесь мы фактически видим предсказание тесной связи и роли двух элементов современного политического интернет-дискурса – хэштегов и мемов (слова и образы в лебоновской интерпретации). «Психология масс» Лебона была написана в 1895 г., однако уже в ней он делает настоящие прозрения и отмечает, что словами, влияющими на политические предпочтения масс, могут стать такие неоднозначные категории как «демократия», «свобода», «равенство». Если в модели Лебона учесть фактор Интернета и политических хэштегов, то все становится на свои места.
Но самое интересное, что Лебон предлагает свой концепт политического управления, используя категории «утверждения», «повторения» (пропаганды) и «заражения». Естественно, представляет интерес лебоновская трактовка политической технологии убеждения. По Лебону, чем проще и более бездоказательно утверждение, тем лучше проникает какая-либо идея в «душу толпы». Здесь важно оговориться, что в своих работах («Психология народов» и «Психология масс») французский ученый использует довольно специфический термин «душа толпы», который можно приблизительно связать с феноменом, представляющим нечто общее между массовым сознанием и политической культурой. Говоря более конкретно, лебоновские «простые утверждения» – это и есть современные политические хэштеги. При этом лебоновская политическая технология повторения на деле подразумевает типичные пропагандистские приемы через хэштеги, так популярные в современных сетевых коммуникациях Интернета: «…часто повторяемая идея в конце концов врезается в самые глубокие области бессознательного, где именно и вырабатываются двигатели наших поступков» [7, c. 294]. Наконец, политическая технология заражения, описанная Лебоном, означает, что после многократного повторения какая-либо идея начинает распространяться эмоциональным образом путем подражания чему-либо. Тут мы как раз и сталкиваемся с таким феноменом как тренды политической повестки, которые можно зафиксировать через анализ «больших данных» из поисковых запросов, политических хэштегов, политических мемов, названий заголовков контента, статей, используемых блогерами и журналистами.
В более современных работах по коммуникации так называемая повестка дня изучается в основном через теорию медиаэффектов, которая пытается связать освещение проблем масс-медиа с появлением приоритетных проблем в самом обществе. В политологических работах авторы останавливаются на особой политической повестке дня, зависимой от конкретных институтов. П. ван Элст из Университета Антверпена четко разграничивает общественную и политическую повестку (аналогичной позиции придерживается Д. Притчард), соглашаясь, что оба феномена имеют дело с проблематикой, исключительно важной для граждан [25, c. 231–248]. По мнению Элста, определение политической повестки дня – это часть более широкого политического процесса.
Следует заметить, что проблема определения механизмов формирования политической повестки чрезвычайно дискуссионна. Одни авторы уделяют больше внимания технологической стороне циркуляции информационных потоков [1; 2; 3; 12], другие анализируют такой специфический феномен, как самоорганизованная критичность [5, c. 18–40]. Известный российский эксперт в области политических манипуляций В.Д. Соловей считает, что современная повестка формируется определенными акторами. На примере экономической повестки, тесно связанной с политической и социальной, он замечает: «Нас нисколько не удивляет, что в центре экономических новостей находятся биржевые сводки и другие сообщения, важные прежде всего для предпринимателей и инвесторов, то есть для меньшинства общества… А теперь представьте себе новости, фокусирующиеся на наемных работниках и их трудовых достижениях. Не правда ли, звучит дико? Но ведь какие-то тридцать лет назад в центре отечественных экономических новостей находились "люди труда" и "стройки социализма", что казалось людям советской эпохи совершенно естественным» [10, c. 36].
Фундаментальная работа Дж. Кингдона из Центра перспективных поведенческих исследований в Стэнфорде, экс-председателя Департамента политических наук Мичиганского университета и экс-президента Ассоциации политических наук Среднего Запада «Повестка дня, альтернативы и государственная политика» предлагает модель множественности политических потоков, согласно которой, чтобы какой-либо вопрос попал в политическую повестку дня, требуется совпадение следующих переменных в рамках «окон возможностей»: проблемы (problem stream); решения (policy stream) и политической воли (political stream) [21]. Problem stream означает восприятие проблем, которые рассматриваются как «общественные» в том смысле, что для их решения необходимы действия государства. Этот политический поток обычно доходит до сведения государственных органов в связи с такими драматическими событиями, как кризисы и т.п. Policy stream переплетен с деятельностью профессионалов – политологов, экспертов и аналитиков, которые исследуют проблемы и предлагают политические решения. В этом политическом потоке выявляются, оцениваются и конкретизируются бесчисленные альтернативы для политических действий [14, c. 221–227]. Political stream, как третий политический поток, включает в себя факторы, влияющие на органы власти (изменение общественных настроений, состояние государственных кадров, а также информационно-пропагандистские кампании заинтересованных акторов).
Когда нет решения проблемы, не всегда легко привлечь значительное политическое внимание. Если рациональная, интересная идея не соотнесена с проблемами целевых аудиторий, политического внимания граждан к ней также не будет. Даже если есть политическая воля к решению конкретной проблемы, но нет ее окончательного решения, политического внимания тоже не возникнет. Хотя книга Кингдона не затрагивает аспекты хэштегов, она по-прежнему сохраняет свое значение при концептуализации вопросов политической повестки.
Существуют и альтернативные подходы к анализу политической повестки. Р. Кобб и Ч. Элдер говорят о теоретической модели, согласно которой политическая повестка может быть осмыслена в категориях последовательности особых фаз: определения проблем, выработки политики и реализации этой самой политики [17, c. 391–416], что очень схоже с концептом Кингдона. В. ван Прааг и К. Брантс пишут о медийном порядке фильтрации вопросов, определяющих вектор политической повестки дня. Примечательно, что сам феномен политической повестки современные политологи анализируют с самых разных сторон. К примеру, рассматриваются аспекты политической повестки парламента (К. Трамбо, С. Сорока, Б.Д. Джонс, М. Вольф), партий (Х. Бранденбург, К. Грин-Педерсен, Р. Штубагер), правительства (С. Валгрейф, С. Сорока, М. Нютеменс), президента (Ш. Джилберг, В. Ванта, Дж. Фут, Дж. Эдвардс, Д. Вуд) или государственных расходов (Ф. Кук, В. Скоган, Д. Притчард, Д. Берковитц).
Совсем недавно, с 2000-х годов появились труды (Т. Смолл, Д. Гаффни, С. Голдер, Б. Губерман), где ученые в качестве предмета исследования брали хэштеги [24, c. 872–895], в том числе политические. Отдельного интереса заслуживает коллективная статья Л. Хемфилл (Университет Мичигана), А. Кулотта (Технологический институт Иллинойса) и М. Хестона (Северо-Западный университет) из США. Авторы выяснили, что американские политики довольно широко используют хэштеги – примерно 47% всех интернет-месседжей политиков содержат как минимум один хэштег. Хемфилл, Кулотт и Хестон постарались объяснить эту сторону политической дискуссии, собрав хороший эмпирический материал, а также применив теорию фрейма (И. Гофман). Их анализ продемонстрировал, что американские политики, уже не полагаясь на традиционные средства массовой информации, используют хэштеги для фрейминга (создания особого формата) политических дискуссий. С помощью фрейминга, во-первых, политики сами выбирают вопросы для обсуждения, во-вторых, благодаря различным хэштегам они могут выделять особые аспекты этих вопросов [19]. Анализ, проведенный учеными, показал, что американские политики Демократической партии используют хэштеги, связанные с проблемами системы образования латиноамериканцев и женщин, тогда как активисты из Республиканской партии отдают предпочтение хэштегам, пересекающимися с повесткой о рабочих местах, экономике и энергетической политике.
Канадский политолог Т. Смолл в своем исследовании точкой отсчета начала популяризации политических хэштегов называет президентские выборы в Иране в 2009 г., когда хэштег #iranelection использовался демократическими активистами в Twitter для распространения контента. Вместе с тем Смолл на примере канадского хэштега #cdnpoli обнаружила, что функцией современных политических хэштегов является не политический диалог, а информирование аудитории о важнейших политических проблемах, распространение контента среди граждан [24, c. 231–248]. Такое наблюдение вовсе не противоречит тому факту, что политические хэштеги могут использоваться активистами различных идеологических лагерей с целью управления политическим дискурсом, наоборот, оно подтверждает тезис, согласно которому современные хэштеги стали органичным элементом по формированию актуальной политической повестки. К этому можно добавить практику политических хэштегов, появившихся во время «цветных революций» на постсоветском пространстве.
Политические хэштеги как Big Data
Нацеливаясь разобраться в проблеме определения роли хэштегов и хэштегирования в формировании актуальной политической повестки, требуется рассмотреть политические хэштеги как особую разновидность больших данных в интернет-коммуникациях. Термином Big Data в номере журнала Nature за 2008 г. было предложено называть особые методы и инструменты по обработке крупных объемов информационного контента и презентации его в понятном заказчику виде. Еще в 2012 г. М. Косински, сотрудник Центра психометрии Кембриджского университета, выяснил, что достаточно всего лишь 68 лайков в сети Facebook, чтобы определить цвет кожи изучаемого человека (в 95% случаях), его гомосексуальность (88%), а также приверженность к Республиканской либо Демократической американской партии (85%) [22, c. 610–629]. После публикации научных работ такого рода в западной академической политической науке наметилась целая методологическая революция с переходом от традиционных социально-демографических методов сбора и анализа эмпирических массивов к психометрическим приемам, когда выявляются и анализируются психометрические портреты интернет-пользователей.
Big Data означает совокупность довольно крупных информационных массивов в основном двух типов – online или offline. В то время как с последними (отчеты учреждений, ведомств, статическая информация) возникают сложности в плане доступности, отсутствия единой базы и сплошной оцифровки, с первыми ситуация сдвинулась кардинальным образом. В основном это данные клубных, потребительских карт клиентов, а также сведения, которые можно получить из интернет-коммуникаций, попытавшись их обработать с помощью специальной компьютерной программы.
Актуальность методологических оптик Big Date для современного политолога не вызывает сомнений. Ведь политическое хэштегирование способно влиять на повестку многих стран одновременно. Следовательно, эти массивы политических больших данных нужно выявлять и анализировать. Так, важнейшую роль в формировании активной политической повестки европейских стран сыграли политические хэштеги после нападения на офис «Charlie Hebdo». Лозунг «Je suis Charlie» (с франц. «Я – Шарли») быстро подхватили интернет-пользователи, распространяя свое возмущение через хэштеги #JeSuisCharlie и #IAmCharlie.
Хэштег #JeSuisCharlie стал одним из самых узнаваемых политических лозунгов в социальных сетях. Появляясь в течение 24 часов после атаки с частотой порядка 6500 раз в минуту, он был включен в 3,5 млн твитов, набрав около 5 млн твитов к 9 января 2015 г. [13, c. 61–71]. К данной кампании присоединились не только политики и редакторы периодических изданий, но и простые граждане Европы, США, Австралии, стран Азии. Изучение подобной повестки весьма важно в условиях активизации миграционных потоков [8].
Практика хэштегирования, как органичный элемент формирования актуальной повестки дня, заняла определенную нишу в политике Запада. Схожие процессы наблюдаются в России, постсоветских государствах и других европейских странах (Германии, Италии, Испании), а также в Соединенных Штатах, Канаде, Новой Зеландии и Австралии. А как обстоит дело с теми странами, правительства которых не претендуют на демократическое устройство своего политического режима?
Общеизвестно, что в Саудовской Аравии существует политическая цензура, в том числе и существующих интернет-коммуникаций. Местный пользовательский контент фильтруется соответствующими службами королевства, особенно тот, который оскорбляет исламские нормы, связан с религиозными вопросами, азартными играми, порнографией, наркотиками, а также несет прямую угрозу монархии, руководству страны и правящей династии. На период 2009 г. (в настоящий период ситуация не сильно изменилась) любое лицо, получившее доступ к запрещенным веб-сайтам, могло быть подвергнуто наказанию, предполагающему 10 лет тюрьмы, штраф для операторов веб-сайтов, 5 лет тюрьмы и штраф для тех, кто посягает на религиозные ценности и социальные стандарты королевства [16].
Условия для появления политических хэштегов создало не только развитие социальных сетей, но и действия самого правительства Саудовской Аравии, которое в 2003 г. инициировало проект «национальных диалогов» на тему прав и обязанностей женщин [23, c. 610–629]. Позже стало понятно, что власти в определенном смысле открыли ящик Пандоры – часть социально активных женщин, недовольных уровнем и результативностью подобных «диалогов», стали объединяться в группы единомышленниц через социальные сети. 19 мая 2011 г. Манал ал-Шариф, консультант по интернет-безопасности национальной нефтяной компании Saudi Aramco, опубликовала на YouTube восьмиминутное видео, где сама вела автомобиль и говорила следующее: «Ты найдешь женщину с докторской степенью, которая не умеет водить. Мы хотим перемен в стране» [16, c. 943–961]. Ролик и соответствующий контент быстро распространялся благодаря хэштегу #Women2Drive. За два дня ролик активистки посмотрели 600 тыс. раз на YouTube.
Однако кампании не сопутствовал успех в обществе. Государство контролирует политическую повестку, противостоит любым политическим протестам в стране и может отключить социальные сети, аргументируя это необходимостью сохранения общественного блага, культурной и религиозной морали. Все имеющиеся аналитические структуры, способные обрабатывать массивы Big Data, также находятся в руках властей, что позволяет выявлять тренды в политической повестке, особенно негативные изменения для легитимности существующего политического режима. С другой стороны, саудовский социум постепенно меняется, нельзя забывать, что появляется определенный ценностный разрыв между нынешним поколением и молодежью.
Для того чтобы понять механизм политической повестки любой страны, необходимо проводить комплексные политологические исследования, подразумевающие параллельное применение разных научных методов:
– классических социологических опросов (с репрезентативной выборкой, начиная от 1000–1500 чел. опрошенных граждан);
– фокус-групп (7-10 граждан);
– экспертных интервью (количество опрашиваемых экспертов зависит от степени изученности научной проблемы в академической политологии, социологии и характера исследовательских задач);
– психометических замеров на основе методологических оптик, изучающих большие данные (к примеру, Google Trends может обрабатывать огромное количество поисковых запросов, однако своя специфика есть и у программных пакетов, анализирующих политические хэштеги в социальных сетях, блогах, микроблогах и видеохостингах).
Если при комплексном политологическом исследовании актуальной политической повестки различные методологические оптики (психометрия больших данных, соцопросы, фокус-группы и экспертные интервью) приводят к схожим в чем-то результатам, следовательно, политолог приближается к сути научной проблемы. Через комплексное исследование становится возможным лучше понять текущую динамику политических процессов [1, c. 36–47] конкретной страны.
Задействуя оптики психометрического портретирования индивидов, можно создать внушительную базу потенциальных сторонников либо противников кандидата на предстоящих выборах. В психометрический портрет интернет-пользователя войдут те или иные потребительские предпочтения, в том числе и политические взгляды. Важным массивом информации становятся и политические хэштеги. Остается только решить два вопроса: каким программным оборудованием получить информацию и как эту информацию анализировать.
Джефферес С. из Школы изучения правительства и общества Бирмингемского университета в своей монографии «Интерпретация Политики Хэштегов. Политические идеи в эпоху социальных медиа» ссылается на проведенное исследование хэштегов микроблога Twitter с помощью системы анализа больших данных Topsy Pro Analytics. Поводом для анализа послужило то, что Хоум-офис (Home Office) – правительственный департамент Великобритании, ответственный за поддержание порядка в стране, иммиграционный контроль и вопросы безопасности, связанные с терроризмом, наркотиками и удостоверением личности, – в 2012 г. стал ответственным за проведение выборов комиссаров полиции (PCC) в 42 местном округе Англии и Уэльса. На должности претендовали политики от партий, а также беспартийные. Тогда социальные медиа были выбраны в качестве ресурса, оповещающего электорат о процедурах избирательного процесса [20, с. 70–90]. И, так как правительство отклонило предложение о финансирования кандидатов, самим кандидатам было предложено пользоваться веб-сайтами, блогами, микроблогами (Twitter), видеохостингами (YouTube) и социальными сетями (Facebook) для презентации своих политических кампаний.
Одновременно Хоум-офис начал свою собственную кампанию в социальных сетях, используя рекламу на телевидении, YouTube, а также в Twitter, где использовался хэштег #MyPCC (фото 1). Характерно, что данный хэштег был специально распространен государством, а Хоум-офис призвал всех кандидатов и граждан принять его за основной для использования в процессе обсуждения выборов, однако много твитов, напрямую связанных с данными выборами, не практиковали хэштег #MyPCC, а взяли на вооружение более короткий хэштег #PCC. В итоге соотношение #MyPCC и #PCC было 1:15. Вполне возможно, что такая прохладная реакция избирателей Англии и Уэльса, как активных пользователей социальных сетей, к правительственному хэштегу #MyPCC была связана с подозрениями граждан насчет попыток манипулирования массовым сознанием со стороны британского государства.
Правительственный департамент, пытаясь вмешаться в формирование политической повестки, упорно не признавал своих ошибок, начиная от неправильного – слишком длинного названия хэштега и заканчивая недостаточной аналитикой больших данных и собственных действий в Интернете. Хотя, как признает сам Джефферес, у Big Data есть определенные ограничения. К примеру, хэштег #PCC использовался в Индонезии и Бразилии с другими целями. Вдобавок нужно осознавать, что ретвиты – не всегда являются признаком одобрения, поэтому должна быть ценностная интерпретация – выяснение положительного либо негативного значения твитов с конкретными хэштегами.
Улучшить анализ больших данных Джефферес предлагает, выделяя метатеги (функционал Top Meta), чтобы выяснить наиболее популярные твиты с общими темами в особом облаке хэштегов. Определение доминирующих хэштегов через визуализацию облаков хэштегов поможет оценить намечающуюся политическую повестку либо важные изменения в ней. Исследователь пишет, что облака хэштегов лучше использовать на протяжении всего периода сбора данных, а не в конце аналитического процесса. В качестве примера он приводит доминирование хэштега #farce, который практиковался пользователями одновременно с хэштегом #PCC, альтернативным официальному #MyPCC. Недовольные избиратели связывали фарс выборов 2012 г. с низкой явкой, плохой организацией и информационным сопровождением выборов, политизацией, неэффективным дизайном (пример такого твита с хэштегами: «Just voted, polling station staff told me I was number 38 out of the 600-odd registered #pcc #farce»). По мнению Джеффереса, архив твитов можно фильтровать, к примеру, раз в две недели, еженедельно или ежедневно, чтобы показать тренды.
Также Джефферес использует при анализе больших данных принципы кодирования, когда при выявлении какого-либо политического хэштега изучается его контекст применения в том или ином сообщении. Кодирование было нацелено на графическое распределение данных, чтобы понять определенные доли использования политического хэштега в том или ином контексте. Это, в свою очередь, могло помочь в понимании взаимосвязи доминирующих хэштегов с существующей политической повесткой. Итак, контекстными кодами хэштега #PCC стали: а) нехватка информации (уровень информационной освещенности выборов для принятия избирателем окончательного выбора); б) политизация (разнообразные сюжеты о политике); в) организация выборов (качество избирательной системы и уровень ее функционирования); г) уровень кандидатов (обсуждение пригодности политиков); д) право голоса (призывы прийти на выборы, даже если их организация не нравится).
Имелись и другие коды, но визуализация данных в основном была подчинена их генерации по пяти перечисленным сегментам. После изучения 2.125 твитов с хэштегом #PCC результаты кодирования показали, что данный политический хэштег использовался в следующих контекстах: обсуждения нехватки информации о самих выборах (26%), права использования голоса, гражданском долге (23%), политизации (17%), организации выборов (15%), уровня кандидатов (11%) и стоимости выборов (8%) [20].
Проверка исследования через методологию Google Trends
Совсем недавно корпорация Google разработала интересное web-приложение Google Trends, которое помогает исследовать грандиозные объемы больших данных в виде поисковых запросов в сравнительном ключе по нескольким словам, аббревиатурам или фразам [11, c. 23]. Этот аналитический ресурс дает возможность современному политологу выявить новостной контент, пересекающийся с конкретными поисковыми словами (фразами). Таким образом, Google Trends вплотную приближает политологическое исследование к осмыслению каузальных механизмов конструирования политической повестки.
Прикладной интерес для академической политической науки имеют те опции, которые дает Google Trends, а именно, – возможность корреляции переменных [15]. Базовые итоги анализа представляются в графике, показывающем особенности влияния новостей на возникновение топовых поисковых запросов. Политические поисковые запросы во время, к примеру, выборов можно анализировать через популярные в среде пользователей политизированные слова (фамилии политиков, названия партий, стран, заголовков топовых новостных тем и т.п.).
Возьмем для примера результаты политологического исследования о хэштегах, приводимые в монографии С. Джеффереса. Как было показано выше, во время выборов комиссаров полиции (PCC) в Англии и Уэльсе 2012 г. британский департамент Хоум-офис пытался контролировать политическую повестку через социальные сети с помощью хэштега #MyPCC и даже призвал всех кандидатов и граждан принять его за основной для использования в процессе обсуждения выборов. Тем не менее, как показало исследование Джеффереса, большинство твитов, напрямую связанных с данными выборами, использовали альтернативный хэштег #PCC.
В ходе использования ресурса Google Trends (1 марта 2019 г.) выяснилось, что максимумы поисковых запросов MyPCC и PCC полностью приходятся как раз на ноябрь 2012 г. Из графика (рис. 1) хорошо видно, что результаты исследований Джеффереса абсолютно подтверждаются. Система показала, что среди британских избирателей в ноябре 2012 г. наиболее распространены были запросы PCC, что соотносится с доминированием соответствующего политического хэштега #PCC в постах, размещаемых на тот период в сети микроблогов Twitter.
Анализ показал, что максимальные поисковые запросы производились на территории Англии и Уэльса (рис. 2, 3). Во-первых, сверхпопулярных запросов, связанных с правительственным хэштегом #MyPCC, было не так много (основных всего два: choose mypcc и choosemyplate.gov). На рис. 2 показано, что политическая география поисковых запросов данного официального хэштега ограничивалась только территориями Англии (в меньшую степень) и Уэльса (в большую степень). То есть интерес к правительственному хэштегу среди электората был чрезвычайно низкий.
Во-вторых, сверхпопулярных запросов, пересекающихся с альтернативным хэштегом #PCC, видно намного больше. Это такие словосочетания, как pcc police, pcc election, pcc results, pcc candidates, pcc elections, police commissioner, election results и др. Также на рис. 3 показано характерное графическое распределение поисковых запросов альтернативного хэштега PCC – большой интерес к нему был не только в Уэльсе и Англии, но и в Шотландии и Северной Ирландии.
Выводы
Подводя итоги, важно отметить, что политическое хэштегирование в условиях цифровизации современного общества становится стратегическим инструментом по конструированию и распространению политических хэштегов, ориентированных на управление политическим дискурсом целевой аудитории через новые медиа. Приведенные кейсы применения политических хэштегов в Великобритании, Франции и Саудовской Аравии отчасти доказывают это предположение.
Благодаря методологии анализа больших данных через ресурс Google Trends были проверены и подтверждены результаты политологического исследования С. Джеффереса из Школы изучения правительства и общества Бирмингемского университета. Анализ поисковых запросов показал, что, когда британский департамент Хоум-офис во время выборов комиссаров полиции (PCC) в местных округах Англии и Уэльса попытался контролировать политическую повестку через социальные сети с помощью хэштега #MyPCC, это вызвало усиление использования избирателями альтернативного хэштега #PCC.
Таким образом, для качественного развития академической политической науки большое прикладное значение имеют возможности корреляции переменных, которые дает анализ больших данных через такие ресурсы, как Google Trends. Это связано не только с активным проникновением интернет-коммуникаций в избирательное поле, но и с современными трансформациями глобального уровня, когда аналитику больших данных стали использовать целые блоки государств (к примеру, у стран НАТО в течение последних пяти лет стратегический акцент сместился «…на наращивание кибервозможностей в военной сфере» [6, с. 50]). Но важно не гиперболизировать роль лишь одного метода. Чтобы понять механизм политической повестки любой страны, важно проводить комплексные политологические исследования, подразумевающие параллельное применение разных научных методов (классических социологических опросов, фокус-групп, экспертных интервью и психометических замеров на основе методологических оптик, изучающих Big Data). В случае, если при комплексном политологическом исследовании актуальной политической повестки различные методологические оптики приводят к схожим в чем-то результатам, следовательно, политолог приближается к сути научной проблемы.
1. Володенков С.В. Модели динамики политических процессов в условиях переходного периода //Вестник Московского университета. Серия 12: Политические науки. - 1999. - № 6. - С. 36-47.
2. Володенков С.В. Виртуальное пространство политики и его особенности //Научно-аналитический журнал Обозреватель - Observer. - 2011. - № 6 (257). - С. 5-16.
3. Володенков С.В. Массовая коммуникация и общественное сознание в условиях современных технологических трансформаций //Журнал политических исследований. - 2018. - Т. 2. - №3. - С. 1-8. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23658/view (дата обращения: 10.02.2019).
4. Грачев М.Н. Политика: коммуникационное измерение: монография. - Тула: Издательство Тульского государственного педагогического университета им. Л.Н. Толстого, 2011. - 172 с.
5. Жуков Д.С. Прерывистый эквилибриум: как самоорганизованная критичность в Сети влияет на политическую повестку дня //Журнал политических исследований. - 2018. - Т. 2. - №4. - С. 18-40. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23799/view (дата обращения: 10.02.2019).
6. Курылев К.П., Цаканян В.Т. Цифровая зависимость НАТО //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. - 2018. - №1. - С. 45-53.
7. Лебон Г. Психология народов и масс. /Пер. с фр. Э. Пименовой, А. Фридмана. - М.: АСТ, 2018. - 384 с.
8. Маталаева Ф.Э. Структурные предпосылки и последствия европейской миграции //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. - 2017. - №5. - С. 258-268.
9. Митрохина Т.Н. Политическая повестка дня для России в официальном дискурсе власти //Власть. - 2012. - №5. - С. 4-8.
10. Соловей В.Д. Абсолютное оружие. Основы психологической войны и медиаманипулирования. - М.: Э, 2017. - 320 с.
11. Стивенс-Давидовиц С. Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все. /Пер. с англ. Л.И. Степановой. М.: Эксмо. 2018. - 384 с.
12. Тетерин П.В. Российская печать и блогосфера об особенностях ведения холодной войны на рубеже смены технологических укладов //Журнал политических исследований. - 2018. - Т. 2. - № 3. - С. 9-20. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23669/view (дата обращения: 10.02.2019).
13. Adamska K. Hashtag as a message? The role and functions of hashtags on Twitter //Media Studies, - 2015. - №62(3). - P. 61-71.
14. Beland D., Howlett M. The Role and Impact of the Multiple-Streams Approach in Comparative Policy Analysis //Journal of Comparative Policy Analysis: Research and Practice, - 2016. - Vol. 18. - Iss. 3. - P. 221-227.
15. Calahorrano L., Seithe M. Analysing Party Preferences Using Google Trends //CESifo Working Paper, - 2014. - №4631. - P. 1-25.
16. Chaudhry I. #Hashtags for Change: Can Twitter Promote Social Progress in Saudi Arabia //International Journal of Communication, - 2014. - №8. - P. 943-961.
17. Cobb R.W., Elder Ch.D. Communication and public policy //Dan D. Nimmo and Keith R. Sanders (eds.). Handbook of Political Communication, Beverly Hills: Sage, - 1981. - P. 391-416.
18. Google Trends. URL: https://trends.google.ru/trends/explore?date=all&geo=GB&q=MyPCC,PCC (дата обращения: 01.03.2019).
19. Hemphill L., Culotta A., Heston M. Framing in Social Media: How the US Congress Uses Twitter Hashtags to Frame Political Issues //SSRN Electronic Journal, - 2013. - January. - P. 1-39.
20. Jeffares St. Interpreting Hashtag Politics. Policy Ideas in an Era of Social Media. - NY.: Palgrave Macmillan UK, 2014. 184 p.
21. Kingdon J.W. Agendas, Alternatives and Public Policies. - N.Y.: Harper Collins College Publishers. 1995. 254 p.
22. Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes //Psychological Methods, - 2016. - Vol. 21. - №4. - P. 493-506.
23. Le Renard A. «Only for women»: Women, the state, and reform in Saudi Arabia //Middle East Journal, - 2008. - 62(4). - P. 610-629.
24. Small T.A. What the hashtag? A content analysis of Canadian politics on Twitter //Information, Communication & Society, - 2011. - Vol. 14. - Iss. 6. - P. 872-895.
25. Van Aelst P. Media, political agendas and public policy //Handbook of Political Communication. Ed. Carsten Reinemann. - Berlin: De Gruyter-Mouton. - 2014. - P. 231-248.