Коммуникативные практики формирования ценностно-идеологических комплексов: сравнительный анализ социально-ориентированных общественных движений
В работе производится сравнительный анализ коммуникативных практик социально ориентированных общественных движений, осуществляемых ими в виртуальном пространстве сети Интернет. Проанализирован процесс формирования коллективной идентичности в результате участия в коммуникативной деятельности Показано влияние тематической ориентации общественных движений на особенности осуществляемой ими коммуникативной деятельности.
Актуальность исследования. В результате развития и повсеместного распространения телекоммуникационных технологий, цифровая среда стала новым пространством общественной жизни. Многие социальные явления в той или иной мере нашли своё отражение в этой среде, и одним из них является деятельность общественных движений. Для общественных движений коммуникативная составляющая в их деятельности играет одну из ведущих ролей, что является фактором, побуждающим их к освоению цифрового пространства и переносу в него большей части своей активности. В частности, Интернет становится для общественных движений инструментом распространения своих убеждений и привлечения в свои ряды новых участников. От того, насколько эффективно ведётся эта деятельность, во многом зависит успешность общественного движения в целом – его способность влиять на жизнь общества. Последствия деятельности общественных движений могут быть весьма велики, при этом, реализуемые ими коммуникативные стратегии воздействия на аудиторию остаются малоизученными и, вероятно, не в полной мере осознаются самими участниками общественных движений, чем и обусловлена актуальность данного исследования. С другой стороны, данная работа имеет методологическую ценность. Цифровая среда является относительно новым пространством социологических исследований, характеризующимся с одной стороны обширными новыми возможностями, а с другой – дефицитом разработанных теоретических и методологических подходов.
Степень научной разработанности проблемы. Вопросы, изучаемые в рамках данного исследования, затрагивают три научно-исследовательских направления: общие теоретических подходы к изучению деятельности общественных движений, вопросы формирования идентичности в процессе коммуникационной деятельности и методологию социологических исследования цифрового пространства.
Теоретические подходы к изучению деятельности общественных движений разделяются на три парадигмы. Наибольший вклад в развитие парадигмы коллективного поведения внесли разработчики теорий коллективного поведения (Н. Селмезер, Г. Блумер, Л. Киллиан, Р. Тернер, Дж. Лофланд), массового общества (С. Липсет, У. Корнхаузер) и относительной депривации (Т. Р. Гарр и Д. Давис). Парадигма коллективного действия объединяет теории, отталкивающиеся от работ М. Олсона, и теорию политического процесса (Ч. Тилли, С. Тэрроу, Д. Макадам). Парадигма Новых общественных движений является продуктом европейской социологической школы и связана с именами таких исследователей, как А. Турен (Франция), К. Оффе и Д. Рухт (Германия), Х. Кризи (Швейцария), А. Мелуччи и А. Пиззорно (Италия), М. Кастеллс (Испания). В отечественной социологии исследованиями общественных движений известны Е.А. Здравомыслова и И.А.Халий, а теоретические подходы к описанию функционирования общественных движений в виртуальном пространстве наиболее активно развивают в своих работах Р.Э. Бараш и А.Ю. Антоновский.
Формирования идентичности в процессе коммуникационной деятельности изучается с средины XX века. Большой вклад в изучение этого явления внесли Э. Эриксон, Жак Лакан, Д. Винникот, Дж. Марсия, П. Бергер и Т. Лукман, Х. Кохут и Г. Салливан, Ч. Кули, Дж. Г. Мид, Г. Брейкуэлл, М. Хайдеггер. В отечественной социологии разработкой данной темы активно занимается В.И. Карасик.
Методология социологических исследований цифрового пространства является относительно новым и очень разносторонним исследовательским направлением. В рамках российской социологии в этой сфере можно выделить работы В. Н. Нечипуренко, В. И. Дудиной и Д.И. Юдиной, О.Ю. Кольцовой и К.А. Маслинского, Ю. Г. Рыкова, П. А. Мейлахса и Я. Е. Синявской.
Научная новизна данного исследования состоит в разработке методики оценки уровня вовлеченности индивида в деятельность общественного движения на основании характеристик его коммуникативного поведения, а также в осуществлении сравнительного анализ коммуникативных практик осуществляемых различными общественными движениями.
Гипотезой исследования является предположение о наличии корреляции между тематической ориентацией социально ориентированных общественных движений, и структурными особенностями коммуникативной деятельности, осуществляемой в посвящённых данным движениям сообществах на интернет-платформе «ВКонтакте».
Объектом исследования являются тематические сообщества в социальной сети «ВКонтакте», в рамках которых осуществляется коммуникативная деятельность социально ориентированных общественных движений.
Предметом исследования являются структурные особенности коммуникативных практик, направленных на формирование ценностно-идеологических комплексов, осуществляемых в рамках данных тематических сообществ.
Целью исследования является выявление взаимосвязи между структурными особенностями коммуникативных практик, направленных на формирование ценностно-идеологических комплексов и тематической ориентацией данных общественных движений.
Для достижения обозначенной целей были поставлены следующие задачи:
• Выявить тематические сообщества в социальной сети «ВКонтакте», в рамках которых осуществляется коммуникативная деятельность социально ориентированных общественных движений.
• Собрать эмпирические данные, являющиеся цифровыми следами коммуникативной деятельности, осуществляемой социально ориентированными общественными движениям в выявленных тематических сообществах.
• Выявить особенности коммуникативной деятельности для каждого исследуемого сообщества.
• Составить коммуникативный портрет коллективной языковой личности для каждого исследуемого сообщества.
• Составить индивидуальный коммуникативный портрет языковой личности для каждого участника каждого сообщества.
• Определить уровень идентификации с каждым исследуемым сообществом каждого участника данных сообществ.
• Выявить особенности коммуникативного воздействия, направленного со стороны каждого исследуемого сообщества на каждого участника данных сообществ.
• Сопоставить особенности коммуникативного воздействия направленного со стороны каждого исследуемого сообщества на каждого участника данных сообществ с уровнем идентификации этих участников с данными сообществами.
• Выявить характерные для каждого исследуемого сообщества особенности коммуникативного воздействия, направленного на участников данного сообщества обладающих низким уровнем идентификации.
• Проанализировать взаимосвязь между особенностями коммуникативных практик, направленных на участников данного сообщества, обладающих низким уровнем идентификации, с тематической ориентацией данного сообщества.
Теоретико-методологические основания исследования:
Данное исследование опирается на теорию критической фазы британского исследователя Христиана Фухса, описывающую в рамках парадигмы Новых общественных движений процесс образования общественного движения вследствие формирования соответствующей идентичности в определённых коммуникативных ситуациях. Также используются социолингвистические концепции «коммуникативный портрет» и «языковая личность» и методы сбора и анализа данных относящиеся к сфере цифровой социологии.
Эмпирическую базу исследования составляют записи, опубликованные на стене исследуемых сообществ на сайте «ВКонтакте», и комментарии к ним, за период с 01.01.2020 до даты сбора данных (14-22 апреля 2021). Для участия в исследовании выбрано 36 сообществ относящихся к общественным движениям следующих идеологических ориентаций:
• Отрицание медицины (отказ от прививок, СПИД-диссиденты, COVID-диссиденты) — 6 сообществ.
• Вегетарианство — 6 сообществ.
• Борьба с живодёрами и «догхантерами» — 6 сообществ.
• Феминизм — 6 сообществ.
• Национализм — 6 сообществ.
• Идеологически-нейтральные сообщества (контрольная группа) — 6 сообществ.
Для реализации поставленных задач были применены следующие методы исследования:
• Частотный анализ употребимости терминов в текстах, написанных на естественном языке.
• Тематическое моделирование текстов написанных на естественном языке.
• Сетевой анализ коммуникативной деятельности виртуальных сообществ.
• Множественный корреляционный анализ.
Апробация результатов:
• Участие во Всероссийской научной конференции XIV Ковалевские чтения «Цифровое общество – новый формат социальной реальности: структуры, процессы и тенденции развития», с докладом «Препроцессинг текстов загруженных из сети Интернет»
• Участие в Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2021», на секции “Социология коммуникативных систем”, с докладом «Цифровые коммуникации в конструировании идентичности социально ориентированных общественных движений»
Структура работы: работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.
ЛИТЕРАТУРА
• Бергер П., Лукман Т. Социальное конструирование реальности. Трактат по социологии знания. / Пер. Е.Д. Руткевич. М.: Медиум, 1995. 323 с.
• Бойко Б. Л. Принципы моделирования речевого портрета носителя социально-группового диалекта (к проблеме создания речевого портрета человека на войне) // Вестник военного университета. 2008. №2. С.114-121
• Бутина М.В. Дискуссия о сущности общественных движений // Известия АлтГУ, 2013. №4 (80). С. 268—272.
• Городнова, А. А. Развитие информационного общества: учебник и практикум для академического бакалавриата / А. А. Городнова. М.: Юрайт, 2017. 234 с.
• Дудина В. И., Юдина Д. И. Извлекая мнения из сети Интернет: могут ли методы анализа текстов заменить опросы общественного мнения? // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2017. № 5. С. 63—78.
• Здравомыслова Е.А. Парадигмы западной социологии общественных движений / Е.А. Здравомыслова. СПб.: Наука, 1993. 172 с.
• Горелов И. Н., Седов K. Ф. Основы психолингвистики. Учебное пособие. / И. Н. Горелов, K. Ф. Седов. Третье, переработанное и дополненное издание. Издательство “Лабиринт”, М., 2001. 304с.
• Карасик В.И. Языковой круг, личность, концепты, дискурс – Волгоград: Перемена. 2002. 477 с.
• Колозариди П.В., Ульданов А.А. Интернет и общественные движения: анализ развития тематики в базах ScienceDirect и Scopus // Социологический журнал, 2015. №3. С. 105—125.
• Новые социальные движения в сетевую эпоху: статьи, интервью, экспертные заключения: монография. / под ред. Р.Э. Бараш М: Русское общество истории и философии наук, 2020. 282 с.
• О.Ю. Кольцова, К.А. Маслинский. Выявление тематической структуры российской блогосферы: автоматические методы анализа текстов. // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2013. № 36. С. 113—139.
• Павлова Т.В. Институциональные подходы к изучению социальных движений // Политическая наука, 2009. №3. С. 71—83.
• Писаренко Н. В. Идентичность в аспекте коммуникации: теоретические подходы // Вестн. Том. гос. ун-та. 2005. №286. 118-122
• Римский В. Воздействие сети Интернет на социальную активность, формирование и развитие идентичностей // Вестник общественного мнения. Данные. Анализ. Дискуссии. 2009. №1. С. 86—96
• Степанова Е.А. Теория и методология сетевого подхода в исследованиях российских онлайн-сообществ // Южно-российский журнал социальных наук, 2018. №2. С. 50—63.
• Чурилина Л.Н. Антропоцентрический принцип в исследовании лексической структуры художественного текста // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. 2003. №5. С. 63-74
• Штомпка П. Социология социальных изменений/ П. Штомпка . Пер, с англ, под ред. В.А. Ядова. М.: Аспект Пресс, 1996. 416 с.
• Штомпка П. Социология. Анализ современного общества: Пер. с польск. СМ. Червонной. М.: Логос, 2005. 664 с.
• Юдина Д.И., Дудина В.И. Семантическая сеть на биграммах как метод валидизации результатов тематического моделирования в социологическом исследовании // Журнал социологии и социальной антропологии. 2016. Том XIX. № 4 (87) С. 71–83.
• Blei D. M., Ng A. Y., Jordan M. I. Latent dirichlet allocation. //The Journal of machine Learning research. 2003. №3. pp. 993-1022.
• Hornik K., Grun B. topicmodels: An R package for fitting topic models.//Journal of Statistical Software. 2011. №40(13). pp. 1-30.
• Korobov M. Morphological Analyzer and Generator for Russian and Ukrainian Languages // Analysis of Images, Social Networks and Texts. 2015. pp. 320-332
• Rykov Y. G., Meylakhs P. A., Sinyavskaya Y. E. Network structure of an AIDS-Denialist online community: identifying core members and the risk group //American Behavioral Scientist. 2017. Т. 61. №. 7. С. 688-706.
Электронные ресурсы:
• Знакомство с API ВКонтакте //VK Developers. URL: https://vk.com/dev/first_guide. (Дата обращения 05.05.2021).
• Реакция общества на фильм «Фонда борьбы с коррупцией» // Левада-центр. 2015. URL: https://www.levada.ru/2015/12/23/reaktsiya-obshhestva-na-film-fonda-borby-s-korruptsiej/. (Дата обращения: 05.05.2021)
• Яндекс.Директ // https://direct.yandex.ru/. (Дата обращения: 21.04.2021)
• Csardi G., Nepusz T. The igraph software package for complex network research. //InterJournal, Complex Systems 1695. 2006. URL: http://igraph.sf.net. (Дата обращения: 05.05.2021)
• dplyr: A Grammar of Data Manipulation. URL: https://cran.r-project.org/package=dplyr. (Дата обращения 25.04.2021).
• gCLUTO – Graphical Clustering Toolkit. URL: http://glaros.dtc.umn.edu/ gkhome/cluto/gcluto/overview. (Дата обращения 25.04.2021).
• jsonlite: A Simple and Robust JSON Parser and Generator for R. URL: https://cran.r-project.org/package=jsonlite. (Дата обращения 27.04.2021).
• lsa: Latent Semantic Analysis URL: https://cran.r-project.org/package=lsa. (Дата обращения 03.05.2021).
• RCurl: General Network (HTTP/FTP/…) Client Interface for R URL: https://cran.r-project.org/package=RCurl. (Дата обращения 07.04.2021).
• reticulate: Interface to ‘Python’ URL: https://cran.r-project.org/package=reticulate. (Дата обращения 13.04.2021).
• Stanford Topic Modeling Toolbox // The Stanford Natural Language Processing Group. URL: http://nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/. (Дата обращения 25.04.2021).
• stringr. URL: https://github.com/cran/stringr. (Дата обращения 25.04.2021).
• Thomas W. Jones. textmineR: Functions for Text Mining and Topic Modeling. // CRAN. 2019. URL: https://cloud.r-project.org/web/packages/textmineR/index.html. (Дата обращения 04.05.2021).
• tidytext: Text Mining using ‘dplyr’, ‘ggplot2’, and Other Tidy Tools. URL: https://cran.r-project.org/package=tidytext. (Дата обращения 27.04.2021).
• tm: Text Mining Package. URL: https://cran.r-project.org/package=tm. (Дата обращения 27.04.2021).
• vkR: Access to VK API via R. URL: https://cran.r-project.org/package=vkR. (Дата обращения 27.04.2021).
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!