Информационное противостояние в эпоху постправды: манифестные и латентные лидеры мнения
Ключевые слова:
сетевой анализ, лидеры мнений, манифестные и латентные инфлюенсеры, дискурсивное поле, Риши Сунак, автоматическая обработка текстаАннотация
В статье представлена часть исследования, посвященного анализу дискурсивных полей, сформировавшихся в онлайн-пространстве как реакция общественности на назначение Риши Сунака премьер-министром Великобритании. Эмпирической базой исследования стал веб-корпус сообщений и веток комментариев “Rishi Sunak–Twitter–25/10/2022” в объеме 1 млн единиц, извлеченных через API Twitter путем сплошной выгрузки сообщений по ключевому слову “Rishi Sunak”. Применение авторского аналитического программного комплекса Мониторинг и анализ социальных сетей, сообществ и пользователей в интернетпространстве» позволило выявить ключевых лидеров мнений, инициирующих и детерминирующих направление дискуссий. Исследование показало, что официальный аккаунт Риши Сунака @ RishiSunak не сумел занять лидирующую позицию в дискурсивном поле. А основными акторами дискурсивного взаимодействия в двух контрольных точках, несмотря на присутствие в поле большого количества официальных и альтернативных информационных агентств, стали политические деятели, активисты, представители гражданской журналистики, которым меньше чем за две недели удалось вытеснить пользователя @RishiSunak из центра дискурсивного поля и сформировать биполярное дискурсивное ядро с четко выраженной оппозицией.
Благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ (Отделение гуманитарных и общественных наук) в рамках научного проекта № 20-012-00033 «Лингвистические модели социально-политической коммуникации в online-пространстве: дискурсивные поля, паттерны и гибридная методология анализа сетевых данных» (2020–2022 гг., рук. В. В. Катермина).
Библиографические ссылки
Malysheva, O. P., Ryabchenko, N. A. (2022). Setevye lingvisticheskie dannye i diskursivnoe upravlenie: prezidentskie vybory v SSHA 2020 goda [Networked linguistic data and discourse management: the 2020 US Presidential Election]. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2: YAzykoznanie, 21 (3), 39–53. (In Russ.).
Ryabchenko, N. A., Malysheva, O. P., Katermina, V. V. & Gnedash, A. A. (2021). Model' kommunikacii “govoryashchij – slushayushchij” v usloviyah cifrovizacii lingvisticheskogo povorota: opyt setevogo i lingvodiskursivnogo analiza kontenta videohostinga YouTube [Communication model “Speaker – Listener” in the context of digitalization of the linguistic turn: experience of network and linguodiscursive analysis of YouTube content]. Politicheskaya lingvistika, 1 (85), 81–94. (In Russ.).
Timofeeva, L. N., Ryabchenko, N. A., Malysheva, O. P. & Gnedash, A. A. (2022). Cifrovaya social'no-politicheskaya povestka dnya i ee osmyslenie v usloviyah novoj mediaekologii [The digital socio-political agenda and its conceptualization within the new media ecology framework]. Polis. Politicheskie issledovaniya, 2, 37–51. (In Russ.).
Alikulov, S. A. & Rizaev, I. I. (2020). Methodological problems of research of social systems. Theoretical & Applied Science, 2, 717–720.
Kong, X., Shi, Y., Yu, S., Liu, J. & Xia, F. (2019). Academic social networks: Modeling, analysis, mining and applications. Journal of Network and Computer Applications, 132, 86–103.
Vardgues, P. (2019). Change and variability of phenomena in complex social systems. Wisdom, 2 (13), 95–103.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Наталья Рябченко, Ольга Малышева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
