#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
3. Наверное, наибольшую популярность в настоящий момент сетевой анализ имеет в области исследования социальных медиа. Я бы выделил два направления, которые интересны в для политической науки.
Во-первых, это исследования дискурса сетевых сообществ, где сетевой анализ выступает в качестве одного из основных инструментов, так как позволяет визуализировать карты связей между узлами и измерять целый ряд очень важных показателей. Например, различные типы центральностей - degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality - можно интерпретировать и объяснять, как формируется дискурс и распространяется информация, какие узлы оказывают наибольшее влияние. Используются и различные статистические модели, которые дают возможность изучать сетевую динамику (1).
Во-вторых, это работы, посвящённые такой актуальной сегодня теме, как мобилизация политического и гражданского участия в социальных медиа. Принято считать, будто онлайн-платформы обладают мощным мобилизационным потенциалом. Однако это не совсем так. Одной из первых таких публикаций, например, стала работа, посвящённая роли Фэйсбука в мобилизации электората во время президентских выборов в США 2008 года (2). В ней авторы приходят к выводу, что политическая активность в онлайн-социальных сетях по всей видимости является предиктором других форм политических действий. Чуть позже появился прекрасный эмпирический материал для изучения онлайн-мобилизации протеста: Арабская весна, движение Occupy, протесты в России, Молдове, Иране и др. И нужно сказать, что в большинстве публикаций, в том числе и реализованных с использованием методов сетевого анализа, авторы указывают на значимые эффекты политической и гражданской мобилизации. Однако здесь есть много сомнений относительно дизайна исследований и воспроизводимости результатов. Я недавно описывал подобную проблему с несколькими главами из книги Д. Канемана "Думай медленно... Решай быстро".
Несмотря на то, что исследований огромное множество, как-то обобщить выводы довольно сложно. Грубо говоря, мы все согласны, что коммуникация в социальных медиа как-то влияет на поведение граждан. Но даже мета-исследования не дают возможность построить более-менее работающую теорию, которая позволяла бы измерять это влияние. Например, в известной работе S. Boulianne собраны результаты из 36 разных исследований: в 80% из них есть позитивные коэффициенты, но статистически значимыми можно признать только половину (3). Возможно, политическая информация хорошо распространяется в социальных медиа, но это не значит, что ее распространение мобилизует коллективные действия или политический выбор. Более того, исследования на панельных данных показывают меньше положительных и статистически значимых результатов, чем, например, перекрестные (cross-sectional). Так что дизайн исследований тоже важен. Наконец, есть традиционная проблема с тем, что журналы охотнее публикуют статьи, где обнаруживаются эффекты, нежели статьи, где гипотезы не находят подтверждения. Получается, что с исследованиями, направленными на выявление эффектов и каузальных связей между онлайн и офлайн политическими действиями, всё не так просто. Поэтому пока в политической науке считается, что доказать (и тем более измерить) влияние онлайн-мобилизации на протестное или электоральное поведение, довольно проблематично.
(1) Snijders, T. (2011). Statistical Models for Social Networks. Annual Review of Sociology. Vol. 37. Pp. 131-153. DOI: 10.1146/annurev.soc.012809.102709
(2) Vitak J, Zube P, Smock A, Carr CT, Ellison N and Lampe C. (2011). It's Complicated: Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 14(3):107-114. doi: 10.1089/cyber.2009.0226
(3) Boulianne S. (2015). Social media use and participation: a metaanalysis of current research, Information, Communication & Society, 18:5, 524-538. doi: 10.1080/1369118X.2015.1008542
II. Сетевой анализ в общественных науках.
3. Наверное, наибольшую популярность в настоящий момент сетевой анализ имеет в области исследования социальных медиа. Я бы выделил два направления, которые интересны в для политической науки.
Во-первых, это исследования дискурса сетевых сообществ, где сетевой анализ выступает в качестве одного из основных инструментов, так как позволяет визуализировать карты связей между узлами и измерять целый ряд очень важных показателей. Например, различные типы центральностей - degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality - можно интерпретировать и объяснять, как формируется дискурс и распространяется информация, какие узлы оказывают наибольшее влияние. Используются и различные статистические модели, которые дают возможность изучать сетевую динамику (1).
Во-вторых, это работы, посвящённые такой актуальной сегодня теме, как мобилизация политического и гражданского участия в социальных медиа. Принято считать, будто онлайн-платформы обладают мощным мобилизационным потенциалом. Однако это не совсем так. Одной из первых таких публикаций, например, стала работа, посвящённая роли Фэйсбука в мобилизации электората во время президентских выборов в США 2008 года (2). В ней авторы приходят к выводу, что политическая активность в онлайн-социальных сетях по всей видимости является предиктором других форм политических действий. Чуть позже появился прекрасный эмпирический материал для изучения онлайн-мобилизации протеста: Арабская весна, движение Occupy, протесты в России, Молдове, Иране и др. И нужно сказать, что в большинстве публикаций, в том числе и реализованных с использованием методов сетевого анализа, авторы указывают на значимые эффекты политической и гражданской мобилизации. Однако здесь есть много сомнений относительно дизайна исследований и воспроизводимости результатов. Я недавно описывал подобную проблему с несколькими главами из книги Д. Канемана "Думай медленно... Решай быстро".
Несмотря на то, что исследований огромное множество, как-то обобщить выводы довольно сложно. Грубо говоря, мы все согласны, что коммуникация в социальных медиа как-то влияет на поведение граждан. Но даже мета-исследования не дают возможность построить более-менее работающую теорию, которая позволяла бы измерять это влияние. Например, в известной работе S. Boulianne собраны результаты из 36 разных исследований: в 80% из них есть позитивные коэффициенты, но статистически значимыми можно признать только половину (3). Возможно, политическая информация хорошо распространяется в социальных медиа, но это не значит, что ее распространение мобилизует коллективные действия или политический выбор. Более того, исследования на панельных данных показывают меньше положительных и статистически значимых результатов, чем, например, перекрестные (cross-sectional). Так что дизайн исследований тоже важен. Наконец, есть традиционная проблема с тем, что журналы охотнее публикуют статьи, где обнаруживаются эффекты, нежели статьи, где гипотезы не находят подтверждения. Получается, что с исследованиями, направленными на выявление эффектов и каузальных связей между онлайн и офлайн политическими действиями, всё не так просто. Поэтому пока в политической науке считается, что доказать (и тем более измерить) влияние онлайн-мобилизации на протестное или электоральное поведение, довольно проблематично.
(1) Snijders, T. (2011). Statistical Models for Social Networks. Annual Review of Sociology. Vol. 37. Pp. 131-153. DOI: 10.1146/annurev.soc.012809.102709
(2) Vitak J, Zube P, Smock A, Carr CT, Ellison N and Lampe C. (2011). It's Complicated: Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 14(3):107-114. doi: 10.1089/cyber.2009.0226
(3) Boulianne S. (2015). Social media use and participation: a metaanalysis of current research, Information, Communication & Society, 18:5, 524-538. doi: 10.1080/1369118X.2015.1008542