Коллектив Мохова - Интернет и идеологические движения в России

369

Eyerman R. How Social Movements Move: Emotions and Social Movements // Emotions and Social Movements / Ed. by H. Flam, D. King. Routledge, 2005. P. 41–56.

370

Jasper J.M. Emotion and Motivation // Oxford Handbook of Contextual Political Studies / Ed. by R. Goodwin, C. Tilly. Oxford: Oxford University Press, 2006. P. 157–171.

371

Elster J. Alchemies of the Mind: Rationality and the Emotions. Cambridge: Cambridge University Press, 1999.

372

Jasper различает две формы гнева: reflex — reflexive, или спонтанный аффективный, в котором не участвуют никакие когнитивные механизмы, и моральный, или «праведный», гнев.

373

М. Урнов ссылается здесь на работы Л. Гудкова и Ю. Левады, в которых есть «социологическое описание эмоции страха, основанное на очень богатом материале исследований Левада-центра (тогда ВЦИОМ)»: Гудков Л.Д. Страх как рамка понимания происходящего // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 1999. № 6. С. 46–53; Левада Ю.А. Проблема эмоционального баланса общества // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2000. № 2. С. 7–16.

374

М. Урнов ссылается здесь на книгу Леонарда Берковица «Агрессия: причины, последствия и контроль» (СПб.: Прайм-Еврознак, 2002. С. 82–88).

375

Урнов М.Ю. Эмоции в политическом поведении. М.: Аспект Пресс, 2008.

376

Castells M. Networks of Outrage and Hope. Social Movements in the Internet Age. Р. 14–15. М. Кастельс пользуется двумя терминами: cognitive empathy и cognitive consonance .

377

Ibid. Р. 219–221.

378

В случае Манежки и Народных сходов по всей России 18 июля 2013 г. — вопиюще циничный случай проявления властью произвола: приговор Навальному на фоне турбулентного недовольства властью. В украинском случае Майдана — отказ Януковича от переговоров о вступлении Украины в Евросоюз.

379

Несмотря на осознаваемую невозможность немедленного достижения целей.

380

Ср. многочисленные свидетельства: «ВКонтакте уныл чуть более чем полностью. Абсолютно никакой инфы об акциях Твиттер тащит» (URL: http://twitter.com/istayer/status/357934781448728576); «Еслиб не твиттер не чего б я не знала про манежку #навальный» (URL: http://twitter.com/AnkyReg/status/357936024300687360).

381

URL: http://twitter.com/AlexRychkoff/status/357852933271986176.

382

Один из примеров отклика таких зрителей: «#манежка Народ держитесь!! Мы с вами за тысячи километров через онлайн трансляции. Смотрим тут http://www.svoboda.org/media/videotube/37.html».

383

Процент спама увеличивался с развитием акции: если в начале акции было 23,3 % спама, то в ее разгар — 61,7 %. Среди спама была реклама (например, предлагающая услуги интимного характера, или услуги раскрутки сайтов, или реклама строительного оборудования), «прикрученная» к популярным хэштегам и автоматически распространяемая с коммерческими целями. Такими же техниками пользуются и в целях цензуры и подавления «прооппозиционного» контента в Интернете. Однако распознать, стоит ли за спамом кремлевский цензор или бизнесмен, не представляется возможным, так как последние «прикручивают» свою рекламу ко всем горячим темам и хэштегам без исключения. Надо отметить, что общее количество спама не отличалось от ранее изученных кейсов протестной интернет-коммуникации, доля спама в которых составляла примерно 50 %.

384

Спам и твиты ботов не были важны для данного исследования.

385

В частности, все способы определения спама, разработанные Алексеем Шипилевым для предыдущих корпусов.

386

Всего 8006 авторов, то есть почти все твиты в коллекции были написаны разными авторами.

387

Кодирование было включенным, то есть каждый твит приписывался к такому количеству категорий, сколько смыслов видел в твите кодировщик. Во всех спорных случаях кодировщики обращались к Твиттер-лентам авторов. Это помогало, например, установить, был ли автор на митинге, даже если его твит не содержал на это прямых указаний (лексических маркеров «мы — они», как в примере «Выжимают с Манежки»). Без обращения к метаданным этот и подобные твиты могли быть интерпретированы как информационные («их выжимают с Манежки») или как свидетельствующие о личном участии («нас выжимают с Манежки»), так как они могли быть с одинаковой степенью вероятности написаны как участником митингов, так и просто случайным прохожим или же зрителем или читателем online-трансляций и чужих твитов.

388

«Анализатор тональности» для sentiment analysis , созданный Дмитрием Каном и SemanticAnalyzer Group, которая занимается разработкой и поддержкой NLP ( national language processing ) инструментов для русского языка (http://semanticanalyzer.info/blog/) и успешно применяет их для разных коммерческих нужд, не мог быть в полной мере задействован в нашем исследовании, так как потребовал бы дополнительной доработки для специфического языка протестной коммуникации.