Журнал: Полис. Политические исследованияБлаговещенский Ю. Н., Сатаров Г. А.Сетевое моделирование массового политического сознания. Метод

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Полис. Политические исследования

Благовещенский Ю. Н., Сатаров Г. А.

Сетевое моделирование массового политического сознания. Метод

Благовещенский Юрий Николаевич , ведущий эксперт, Фонд ИНДЕМ
vkbun@yandex.ru

Сатаров Георгий Александрович , Президент, Фонд ИНДЕМ
moskars@mail.ru

ID статьи на сайте журнала: 5572

Полный текст

Текст статьи

Ссылка при цитировании:

Благовещенский Ю. Н., Сатаров Г. А. Сетевое моделирование массового политического сознания. Метод . – Полис. Политические исследования. 2019. Том 28. № 5. С. 96-118.
DOI:

Рубрика:

Лаборатория

Аннотация

Статья представляет опыт построения и сопоставительного анализа трех сетей, узлами которых служат векторы ответов респондентов на почти одинаковые социологические анкеты в трех странах – России, Казахстане и Эстонии. Анкеты, изучавшие политические представления и практики граждан трех стран, использовались в опросах, проводившихся весной – осенью 1998 г. Совокупность ответов респондентов на одну анкету представлялась как множество бинарных векторов. Этим бинарным векторам соответствовали узлы конструируемой сети. На начальной стадии в качестве мер связи между узлами использовались приведенные стандартизированные остатки как меры статистической зависимости между узлами (векторами ответов). Таким образом получалась взвешенная сеть одного опроса. После этого по общему формальному правилу определения порога осуществлялся переход от взвешенной сети к бинарной. Главным объектом сопоставительного анализа были топологические (структурные) свойства таких бинарных сетей, использующиеся в сетевых исследованиях на сетях разного происхождения. Построенные таким образом сети рассматривались в исследовании в качестве моделей массового сознания респондентов. Изучалась и интерпретировалась кластерная структура сетей, сопряженная со структурой специфического распределения степеней узлов сетей. Получены новые важные результаты, касающиеся распределений степеней узлов изученных сетей. Подтверждена гипотеза о том, что эти сети образуют отдельный класс сложных сетей. Выявлены социологические факты, которые не могли быть получены традиционными методами статистического анализа результатов опросов, основанными на подсчете частот ответов в целом по выборке и внутри стандартных групп. Предложенный подход позволяет трактовать сети, которые строятся предложенным способом, как модели массового сознания, и подобный сетевой поход позволяет получать новые верифицируемые сведения о массовом сознании. Приводятся соображения авторов о возможных дальнейших направлениях научного поиска в данной сфере.

Ключевые слова

социология ассоциаций, массовое сознание, опросы общественного мнения, сложные сети, сети массового сознания, топологические характеристики сетей, степенные законы

Литература

Адорно Т. 2001. Исследование авторитарной личности. М.: Серебряные нити.

Благовещенский Ю.Н., Винюков И.А. 2004. Анализ выборов в Думу-2003 и стратификация избирателей. – Интернет-мониторинг выборов 2003-2004 годов в России (Гражданская инициатива проекта “Информатика для демократии – 2000+”). Т. 2. С. 504-522. М.: Фонд ИНДЕМ.

Латур Б. 2004. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию. М.: Изд. дом Высшей школы экономики.

Луман Н. 2005. Медиа коммуникации. М.: Логос.

Луман Н. 2007. Социальные системы. Очерк общей теории. СПб.: Наука.

Российская коррупция: уровень, структура, динамика. Опыты социологического анализа. 2013. Под ред. Г.А. Сатарова. М.: Фонд “Либеральная Миссия”.

Саморегуляция и прогнозирование социального поведения личности: Диспозиционная концепция. 2013. М.: ЦСПиМ.

Сатаров Г.А. 2003. Социальный интеллект и динамика диспозиций. М.: Фонд ИНДЕМ.

Сатаров Г.А. 2016a. Доверие как объект политической социологии. Часть I. – Полис. Политические исследования. № 1. C. 121-138. https://doi.org/10.17976/jpps/2016.01.09

Сатаров Г.А. 2016b. Доверие как объект политической социологии. Часть II. – Полис. Политические исследования. № 2. C. 109-130. https://doi.org/10.17976/jpps/2016.02.09

Сатаров Г.А. 2017. Новый подход к эмпирическому анализу массового политического сознания. – Политическая наука. № 1. С. 59-89.

Шефер Д., Кефер К. 1988. Структуры случайных силикатов: полимеры, коллоиды и пористые твердые тела. – Фракталы в физике: Труды VI международного симпозиума по фракталам в физике. М.: Мир. С. 62-71.

Newman E.J. 2003. The Structure and Function of Complex Networks. – SIAM Review. Vol. 45. No. 2. P. 167-256. https://doi.org/10.1137/S003614450342480

Rubinov M., Sporns M. 2010. Complex Network Measures of Brain Connectivity: Uses and Interpretations. – Neuro Image. Vol. 52. P. 1059-1069. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.10.003

van Meter K.M. 2004. How People See Society The Network Structure of Public Opinion Concerning Social Conflicts. – CONNECTIONS. Vol. 26. No. 1. P. 71-89.