Тогда высмеивались несанкционированные советом безопасности ООН односторонние действия США, связанные с вторжением в третьи страны. Никто не верил в то, что истинные мотивы американцев были в установлении демократии и свержении тирании. Все прекрасно понимали, что вторжения в третьи страны связаны с войной за нефть, торговые пути, рынки сбыта и другие экономические преференции для американского бизнеса.

Интернет-мем -- информация в той или иной форме (медиаобъект, то есть объект, создаваемый электронными средствами коммуникации, фраза, концепция или занятие), как правило остроумная и ироническая, спонтанно приобретающая популярность, распространяясь в Интернете разнообразными способами (посредством социальных сетей, форумов, блогов, мессенджеров и пр.). Обозначение вошло в употребление в середине первого десятилетия XXI века.

Мемами могут считаться как слова, так и изображения. Иначе говоря, это любые высказывания, картинки, видео или звукоряд, которые имеют значение и устойчиво распространяются во Всемирной паутине.

Мемы начали пользоваться наибольшей популярностью в 2016-2017 годах. Появилось огромное количество групп в социальных сетях, публичных страниц, отдельных аккаунтов, контент которых на 90% и более состоит только из мемов. Основная масса мемов в Рунете представляет собой смешную картинку, которая в сочетании с комментарием автора, либо высмеивает какую-то бытовую проблему, либо какую-то неординарную личность, либо какое-то странное явление и др. Такие мемы нацелены в большинстве своем на аудиторию от 12 до 20 лет.

В политике мемы чаще всего используются для повышения узнаваемости какого-то политика в молодежной среде. В частности, в предвыборной компании Алексея Навального в 2017 году большое количество мемов выходит с упоминанием или прямым изображением этого политика.

Из изобилия мемов про Навального можно выделить отдельную группу изображений под названием «Блэт, Навальный». Эта фраза, безусловно, является мемом и масштабно воспроизводится в изображениях и текстах. Вариаций на данный мем множество: «Блэт, карнавальный», «Блэт, назальный», «Блэт, начальный» и т.д.

Изначально, мем «Блэт, Навальный» был связан с антикоррупционным расследованием «Он вам не Димон», и первые картинки с упоминанием этого мема представляли собой фотографию Дмитрия Анатольевича Медведева с растерянным выражением лица и фразой «Блэт, Навальный». После этого, фразой «Блэт, Навальный» начали обыгрывать любую ситуацию, когда объект высмеивания находится в растерянности или недоумевает.

Вся масса мемов привела к тому, что узнаваемость Алексея Навального достигла 55% в апреле 2017 года, а также к тому, что средний возраст людей на протестных акциях 26 марта и 12 июня по разным оценкам составлял около 19-20 лет.

Еще одним специфическим для интернет-среды видом технологий является «big data».

Под термином “Big Data”, “Большие данные” или просто “биг дата” подразумевается огромный набор информации, обработка которого стандартными аппаратными или программными средствами не представляется возможной. Когда говорят о термине «биг дата», то используют наиболее популярное определение трех «V», что означает Volume - объем данных, Velocity - необходимость обрабатывать информацию с большой скоростью и Variety - многообразие и часто недостаточную структурированность данных.

Как правило, для работы с большими данными применяются нестандартные подходы. В частности, большое распространение приобрели так называемые самообучающиеся системы - это интеллектуальные информационные системы, которые на основе примеров реальной практики автоматически формирует единицы знаний.

Различают следующие виды самообучающихся систем:

Индуктивные системы (от частного к общему). Система с индуктивным выводом - это самообучающаяся интеллектуальная информационная система, работающая на принципе индукции с помощью классификации примеров по значимым признакам.

Нейронные сети - это самообучающиеся интеллектуальные информационные системы, которые на основе обучения по реальным примерам строят ассоциативную сеть понятий (нейронов) для параллельного поиска на ней решений.

Системы, основанные на прецедентах (Case-based reasoning) - это самообучающиеся интеллектуальные информационные системы, которые в качестве единиц знаний хранят прецеденты решений (примеры) и позволяют по запросу подбирать и адаптировать наиболее похожие прецеденты.

Информационные хранилища (Data Warehouse) - это самообучающиеся интеллектуальные информационные системы, которые позволяют извлекать знания из баз данных и создавать специально-организованные базы знаний.

Такие системы уже давно используются в бизнесе. Например, поисковые сайты google.com и yandex.ru используют самообучающиеся алгоритмы для уточнения результатов поиска. Крупнейшие банки используют данные транзакций для таргетирования аудитории при показе рекламных продуктов и т.д.

Впервые такие технологии в политической сфере были использованы в медиакомпании Дональда Трампа в 2016 году. В рамках работы с «Big Data», анализировались открытые данные об электорате в социальных сетях: круги общения, подписки на публичные страницы, указанные интересы, музыкальные вкусы и т.д. На основании полученной базы данных строились самообучающиеся алгоритмы, которые структурировали электорат в нейронные сети.

Каждая выделенная электоральная группа характеризуется примерно так: если белый американец покупает мотоцикл фирмы Harley то, скорее всего, он негативно относится к мигрантам и, скорее всего, будет голосовать за республиканцев. Таким образом, выделяется группа людей, которые с высокой долей вероятности проголосуют за Дональда Трампа без дополнительной рекламы и расходов на избирательную кампанию.

Самообучающаяся система автоматически выделяет группы людей которые будут, с высокой долей вероятности: голосовать за кандидата от республиканской партии, голосовать за демократов; а также выделает группы неопределившихся людей, которые отличаются определёнными музыкальными, политическими, социальными и другими интересами.

Каждой группе неопределившихся показывается своя, предназначенная именно для этой группы людей, реклама.

Например, определенным группам женщин показываются одни баннеры, группам афроамериканцев показываются другие баннеры, группам мусульман показываются третьи баннерыи т.д.

Каждой группе показывается своя баннерная реклама, для каждой группы пишутся свои отдельные статьи, демотиваторы, демонстрируются специализированные ролики и другой специализированный контент.

Швейцарский журнал Das Magazine в декабре 2016 года опубликовал статью о том, как показ таргетированных объявлений в социальной сети Facebook, основанных на технологиях «Big Data», повлиял на результаты выборов в США. Хиллари Клинтон в интернете опиралась на инфраструктуру Барака Обамы (первого «президента соцсетей», как его называют в США). У госпожи Клинтон были адресные листы Демократической партии, миллионы подписчиков, поддержка Google и Dreamworks. Тем не менее, нанятая Дональдом Трампом компания Cambridge Analytica показала более высокие результаты. Как заявил на своём выступлении в нью-йоркском отеле Grand Hyatt директор Cambridge Analytica Александр Никс: «Мы в Cambridge Analytica разработали модель, которая позволит высчитать личность каждого совершеннолетнего гражданина США». Гоподин Никс объясняет принцип работы с Big Data в ролике, опубликованном на канале компании Concordia в социальной сети Youtube.

На сегодняшний день технологии «Big Data» являются самыми передовыми политическими интернет-технологиями, пришедшими из бизнеса. Вопрос в их распространении на территории России лишь во времени и наличие у нас подходящих специалистов мирового уровня.

Проанализировав использование политических интернет-технологии с момента их появления до сегодняшнего дня, а также наблюдая, как начиная с 2016 года технологии позволяют буквально узнать про своего избирателя огромное количество публично доступной, а также личной информации, целесообразно классифицировать этапы развития политических интернет- технологий именно с точки зрения таргетирования электората.

Мы выделяем три основных этапа:

1. Первый этап заключался в переносе средств массовой информации в интернет-пространство, создании интернет-сайтов политических партий и кандидатов. Этап характеризовался слабым влиянием интернет-технологий на политический предвыборный процесс. Таргетирования аудитории на данном этапе практически не было.

2. Второй этап заключался в освоении политическими силами социальных сетей, таких как: Facebook, Twitter, Вконтакте, Youtube и пр. Данный этап характеризовался более сильным влиянием интернет- технологий на предвыборный процесс. В США первого избранного президента при помощи социальных сетей - Барака Обаму, нередко называют президентом соцсетей. Большинство современных политических партий и кандидатов активно используют вышеперечисленные инструменты. Например, широко известны инстаграм-аккаунты Медведева и Кадырова, твиттер-аккаунт Навального, целая инфраструктура из аккаунтов в социальных сетях создана Демократическо партией США. На данном этапе таргетирование аудитории грубое. Люди выделяются по возрастам, гендерным признакам, географии, подпискам и т.д.

3. Третий этап начался в 2016 году с приходом в политический процесс высокотехнологичных компаний, использующих технологии больших данных. Здесь таргетирование аудитории точное. Люди выделяются по возрастам, гендерным признакам, географии, подпискам, кругу общения, музыкальным и политическим пристрастиям, половой ориентации, религиозным убеждениям и т.д. Этот этап начался в 2016 году и продолжается до сих пор. Можно спрогнозировать, что на этом этапе политические интернет-технологии обойдут по своей эффективности все традиционные технологии

В России есть специалисты, способные конкурировать в этом вопросе с компанией Cambridge Analytica и другими западными высокотехнологичными компаниями. Например, специалисты “Яндекс” активно используют технологии больших данных, компания “Альфа-Банк” ищет должников по кредитам с применением технологии больших данных. Такие компании, как “Megadevelopers” занимаются разработкой специализированного программного обеспечения, связанного с большими данными. Остаётся понять, когда освоенные бизнесом технологии будут применены в политике. Вероятнее всего, этот процесс начнется после президентских выборов 2018 года, и первые 2-3 года технологии будут тестироваться на губернаторских или муниципальных выборах.

Подводя итоги анализа развития интернета в политике за рубежом и в России, можно сделать выводы о том, что роль интернета будет только усиливаться; постепенно традиционные СМИ перейдут в интернет-формат; политическая борьба на уровне идеологии и борьбы за умы перейдёт в интернет; побеждать на этой арене будут те, кто будет искуснее формировать виртуальную реальность для своего электората.

В современном интернет-пространстве используются следующие технологии: фрейминг, инфотеймент, саундбайтинг, а также мемы и демотиваторы, «big data». Однако, в России технологии Фрейминга, Инфотеймента, Саудбайтинга являются не специфическими для интернет- кампаний. В Рунете данные технологии находят свое отражение в основном в мемах и демотиваторах.

Специфическим для интернет-среды видом технологий является «big data». Для работы с такими большими данными применяются самообучающиеся системы. Чем больше проникают в политику интернет- технологии, тем более точно таргетируется избиратель. Впервые такие технологии в политической сфере были использованы в медиакомпании Дональда Трампа в 2016 году.

Мы предложили авторскую классификацию развития политических интернет-технологий. Их развитие можно разделить на три основных этапа с точки зрения таргетирования электората: первый этап отсутствия таргетирования электората, второй этап - грубого таргетирования электората (связанный с развитием социальных сетей), третий этап - точного таргетирования электората (связанный с развитием технологий больших данных).

В России есть возможность использовать технологии, связанными с большими данными. Такое подход возобладает в ближайшие 3-5 лет.



Глава 3. Эмпирическое исследование политических технологий в избирательной кампании по выборам депутатов Государственной Думы ФС РФ в 2016 году

3.1 Концепция и модель эмпирического исследования

Политико-психологическое исследование посвящено анализу содержания политической коммуникации в сети интернет, связанной с подготовкой и проведением выборов в Государственную Думу СФ РФ в 2016 году. Теоретико-методологической базой исследования послужила концепция социального конструирования реальности, разработанная П. Бергером и Т. Лукманом.

Такое исследование предполагает анализ и систематизацию образов и символов, используемых в политической коммуникации в сети интернет, политических технологий, а также политико-психологических механизмов.

По проблематике символов, образов, психологических механизмов и политической рекламы писали многие как российские, так и зарубежные авторы. Однако практических работ анализирующих их использование в сети интернет в рамках избирательной кампании крайне мало. Отсюда вытекает проблема выявления и систематизации образов и символов, а также степени их использования различными кандидатами в сети интернет в зависимости от особенностей концепции избирательной кампании кандидата. Объектом нашего исследования являются политические технологии, используемые в сети интернет.

Для исследования технологий и механизмов, применяемых кандидатами в рамках ведения своих политических выборных кампаний в сети интернет мы в первую очередь опираемся на образы и символы. Для этого мы исследуем социальные сети, сайты и интернет-каналы.

Нами выдвинута гипотеза, что кампания в Государственную Думу СФ РФ в 2016 году показала тенденцию повышения представленности политических акторов в сети интернет. Но в тоже время активность политических акторов носит неравномерный характер. Для понимания и выделения особенностей представленности политических партий и кандидатов в сети интернет нами будет выявлен социально-политический контекст исследуемых процессов. Присутствия в избирательной кампании кандидата тех или иных механизмов и символов отражает цели, программу, основной меседж и образ, политических акторов.

Данная гипотеза стала основой для построения модели исследования.

Во время проведения политико-психологического исследования мы систематизируем образы и символы по форме выражения и содержанию.

Бергер и Лукман в своих работах пишут, что «кроме систем объективно существующих объектов, явлений и отношений реальности существуют сферы, недоступные непосредственному опыту и восприятию человека - системы символических представлений, такие как религия, философия, искусство и политика. Для обозначения объектов таких систем используются символы и символический язык, с помощью которых они становятся объективно существующими элементами повседневной жизни».

Учитываю специфику политической ситуации в изучаемый период, нами была разработана авторская модель исследования, наиболее удовлетворяющая целям данного политико-психологического исследования, согласно которой мы разделяем образы и символы по форме и содержанию.

По форме образы и символы систематизируются по следующим параметрам: символ-идея, символ-действие, символ-объект, символ-персона и символ-звук. Символы идеи выражаются с помощью лозунгов, девизов, заявлений, также политических программ и реплик политических акторов. К символам-действиям относятся: митинги, собрания, конференции, праздники, парады, презентации, спортивные и оздоровительные (например, купание в проруби) мероприятия с участием политических фигур, партийные съезды. Символы-объекты выражены материальными вещами, такими как герб, памятник, флаг, эмблема. Символы персоны - это название партии, какой - либо организации, имя человека, вызывающее сильные эмоциональные переживания у индивида и части общества. К символам- звукам относят речь политического лидера, гимн, барабанная дробь, музыкальное сопровождение политического ритуала.

Систематизацию по виду и содержанию мы проводим, анализируя основные психологические механизмы - категоризацию, идентификацию и атрибуцию, соответствующие как целям референдума, так и специфики продвижения отдельных групп и видов символов. Идентификация - восприятие политического актора, его образа через другого человека, событие, объект. Категоризация - это включение объекта в группу по определенным признакам, стереотипам, сложившимся в сознании человека. Атрибуция - предписывание различных свойств объекту, событию и т.д.

Критерием систематизации, таким образом, выступает содержательный контекст изучаемых символов. Важно учитывать, что в определенных случаях в соответствии с контекстом один символ может подходить под несколько категорий.

После систематизации и выявления образов и символов, будет проведено сравнение степени присутствия каждой из групп в избирательных кампаниях кандидатов в Государственную Думу СФ РФ в 2016 году.

Основным методом исследования является политико-психологический анализ социальных сетей кандидатов, который позволяет выявить использование политических технологий и механизмов во время подготовки избирательных кампаний кандидатами на выборах в Государственную Думу СФ РФ в 2016 году. Также при проведении нашего исследования мы используем качественный политико-психологический анализ содержания политической рекламы, отдельных структурных элементов документов и других материалов с целью изучения их семиотических и семантических особенностей, напрямую не связанных со смысловым наполнением. Для этого мы проанализировали посты в Facebook, Twitter, Instagram, Одноклассниках, Вконтакте за период с 01.06.17 по 18.09.17 на официальных страницах в социальных сетях Дмитрия Гудкова, Вячеслава Лысакова, Владимира Рыжова, Владимира Бурматова, Семёна Багдасарова.

Кроме того мы проводим количественное исследование представленности политических партий в сети интернет. А именно мы исследуем сети партийной поддержки в сети «Вконтакте». При помощи специальной программы парсера - «Церебро» собираем id подписчиков, их активности. Мы исследуем именно это социальную сеть исходя из технологических особенностей исследования. «Вконтакте» имеет открытый код, который позволяет собирать информацию по необходимым нам подписчикам. Также выбор данной социальной сети объясняется популярностью среди российского населения «Вконтакте». По оценкам экспертов 61% потенциальных избирателей всех возрастов и регионов проявляют свою активность именно в VK.Для проведения исследования представленности политических партий в «Вконтакте» мы отбираем посты по выбранным нами тэгам. Тэги - это ключевые слова, которые прикрепляются к контенту для его идентификации и сортировки. Тэги могут содержаться в статьях, фотографиях, постах, видео-роликах, репостах. По тэгам пользователь может найти необходимую информацию на заданную тему. В нашем исследовании тэгами являются такие слова, как: «выборы», «голосование», «голосуй», «18 сентября», «выбирай», «кандидат», «депутат», «единый день», «ГД», «Дума». Посты из сообществ партий собирались в самый пиковый период избирательной кампании - с 18.08. по 18.09. 2016 года.

Наше политико-психологической исследование, посвященное анализу содержания политического контента социальных сетей кандидатов и партий во время избирательного процесса на выборах в Государственную Думу СФ РФ в 2016 году. Оно предполагает анализ и систематизацию образов и символов, используемых в сети интернет политическими акторами, а также количественный анализ степени представленности политических партий в сети «Вконтакте». Основным методом нашего исследования является политико-психологический анализ образов и символов, используемых в избирательных кампаниях в сети интернет политическими акторами. А также количественный метод анализа данных.

Для исследования технологий и механизмов, применяемых политическими акторами во время избирательной кампании в Государственную Думу VII созыва, мы опираемся на образы и символы, используемые ими в сети интернет. Данные образы и символы мы систематизируем по форме выражения. Также мы анализируем основные психологические механизмы. Кроме того, с помощью специальной программы-парсера мы проводим количественный анализ партийной поддержки в сети «ВКонтакте».

3.2 Анализ активности политических акторов в сети интернет

Внедрение в начале XXI века в структуру интернета технологии Web позволило создать качественно-новый тип интернет-ресурсов, которые развиваются совместными усилиями пользователей: социальные сети, блоги, форумы, wiki-энциклопедии. Все это новые медиа.

Мы проанализировали Новые Медиа в России на весну 2016 года. Для этого мы используем сервис liveinternet, который считает статистику посещаемости сайтов при помощи специальных счетчиков, которые устанавливаются веб-разработчиками на страницы своих сайтов. По результатам анализа выявлено, что ежемесячная аудитория:

· «Вконтакте» - 79, 6 млн. человек

· «Одноклассники» - 49,5 млн. человек

· «Facebook» - 31, 7 млн. человек

· «Мой Мир» - 19, 6 млн. человек

· «Живой Журнал» - 15, 2 млн. человек

· «Instagram» - 12,3 млн. человек

· «Twitter» - 7,7 млн. человек

Таким образом, мы видим, что «Вконтакте» на начало 2016 года является самой популярной социальной сетью в России. Можно предположить, что это связано с ориентированностью этой сети на российских граждан. Также «Вконтакте» дает возможность своим пользователям обмениваться сообщениями, просматривать новости «друзей», а также групп и публичных станиц, на которые они подписаны, выкладывать фотографии и видео-файлы.

На втором месте по популярности стоит социальная сеть «Одноклассники» с ежемесячной аудиторией 49, 5 миллионов человек. Однако по данным статистики активность пользователей этой сети значительно меньше, чем «Вконтакте».

Facebook уступает «Вконтакте» и «Одноклассникам» по охвату российской аудитории. Его средний ежемесячный охват равен 31, 7 миллионов пользователей. Мы можем предположить, что это связано с его ориентацией на англоязычное население. А также более сложным интерфейсом в сравнении с социальной сетью «Вконтакте».

По статистике «Мой Мир» использует19, 6 миллионов россиян, что более чем в 4 раза меньше аудитории «Вконтакте». Анализ этой социальной сети дает нам возможность высказать предположение, что аудитория «Мой Мир» так или иначе дублирует аудиторию, представленную в «Вконтакте», «Одноклассниках» и «Facebook».

Живой Журнал был популярным в начале 2000-х годов. Эта социальная сеть на данный момент больше похожа на новостную ленту. Она в меньшей степени направлена на межличностное общение и обмен информацией между пользователями. Ежемесячный охват аудитории ЖЖ примерно 15, 2 миллиона человек.

«Instagram» стал популярен сравнительно недавно. Эта социальная сеть имеет свою узкую направленность - обмен фотографиями и короткими видео-файлами с возможность применения специальных эффектов и тэгов. Ежемесячная аудитория Instagram около 12,5 миллионов человек на весну 2016 года. Такая сравнительно низкая популярность в первую очередь связана именно со специфической направленностью данной социальной сети. Twitter также является зарубежной социальной сетью, его охват в России порядка 7,7 млн. человек. Данная социальная сеть ориентирована на публичный обмен сообщениями. В целом напоминает новостной ресурс.

Таким образом, политические акторы могут использовать новые медиа во время своих избирательных кампаний. Использование социальных сетей для привлечения потенциальных избирателей приобретает все большую актуальность.

В 2016 году на выборах в Государственную Думу СФ РФ принимали такие политические партии, как:

· «Родина»

· «Коммунисты России»

· Российская партия пенсионеров за справедливость

· «Единая Россия»

· «Зеленые»

· «Гражданская платформа»

· ЛДПР

· Партия народной свободы

· Партия Роста

· «Гражданская сила»

· «Яблоко»

· КПРФ

· «Патриоты России»

· «Справедливая Россия»

По итогам голосования партия «Единая Россия» заняла первое место, набрав по федеральным спискам 54,2% голосов, что обеспечило ей 140 депутатских мандатов в Думе. На втором месте оказалась КПРФ с результатов в 13,34 % голосов избирателей - 35 депутатских мандатов. Не на много меньше голосов избирателей набрала ЛДПР - 13,14 %, получив 34 мандата в Государственной Думе VII созыва. Также по федеральным спискам в Думу прошла «Справедливая Россия» с результатом в 6,22% голосов избирателей, и получила 16 мандатов. Остальные партии по итогам голосования по федеральным спискам набрали менее 3% голосов избирателей и в Государственную Думу VII созыва не прошли.

Такие результаты по итогам федеральных списков были вполне предсказуемы. Лидерство партии «Единая Россия» сомнений не вызывало. Интерес представляла конкуренция между КПРФ и ЛДПР за голоса избирателей, они традиционно борются между собой и набирают примерно в одинаковое процентное соотношение.

Что касается кандидатов-одномандатников, то по результатам голосования, кандидаты, которые шли от партии «Единая Россия», выиграли в 203 избирательных округах, получив тем самым 203 депутатских мандата. Партия КПРФ и «Справедливая Россия» по итогам голосования в одномандатных округах получили по 7 депутатских мандатов в Государственной Думе СФ РФ в 2016 году. Кандидаты от ЛДПР выиграли в 6 избирательных округах. Стоит отметить, что по одному депутатскому мандату получили непарламентские партии: «Родина» и «Гражданская платформа».

Всего «Единая Россия» по итогам голосования получила 343 депутатских мандата, КПРФ - 42, ЛДПР - 39, «Справедливая Россия» - 23, партия «Родина» и «гражданская платформа» по одному депутатскому мандату в Государственной Думе СФ РФ в 2016 году.

Исследуя активность политических партий в сети интернет в период избирательной кампании в Государственную Думу VII созыва, стоит отметить, что все партии вели свои сайты. Однако большинство этих сайтов были не информативны. Основной онлайн-площадкой для политических партий стала социальная сеть «Вконтакте». Поэтому анализирую активность политических акторов в сети, мы остановимся именно на этом интернет- ресурсе. Кроме того «Вконтакте» имеет открытый код. То есть необходимую информацию, содержащуюся в постах можно собрать, с помощью специальной программы парсера. Остальные «Новые медиа» в России такой возможности не предоставляют.

Таким образом, мы исследуем сети партийной поддержки в сети «Вконтакте». При помощи специальной программы парсера собираем id подписчиков, их активности. Все посты собирались из сообществ партий за период наиболее высокой активности с 18.08 по 18.09 2016 года. Такие посты в своем исследовании мы назвали «Сеть». Сеть - это все сообщества и паблики «Вконтакте», которые связаны с политическими партиями. Такими сообществами являлись: основные, региональные, городские, районные группы, группы поддержки политических партий и т.д. Необходимые посты отбирались по ключевым словам: «выборы», «голосование», «голосуй», «18 сентября», «выбирай», «кандидат», «депутат», «единый день», «ГД», «Дума». По итогу сбора данных наибольшую активность в сети проявили такие политические акторы, как «Единая Россия», «ЛДПР» и «КПРФ». Активность партии «Единая Россия» в период с 18.08 по 18.09 была 1244 единицы сети. При этом сообщества партии насчитывают 319465 участников, активными из них являются только 12841, что составляет 4%. В сообществах партии ЛДПР состоят 297486 участников, активными из них являются 15530 пользователей, что составляет 5,2%. Партия ЛДПР имеет больше активных сторонников в сети, в сравнении с «Единой Россией». Это выражается как в количестве пользователей, так и в процентном соотношении с количеством участников сообществ партии. На третьем месте по активности в сети стоит партия КПРФ - у нее 1122 единицы сети. При этом процент активных сторонников партии составляет 8,5%, что выше, чем у «Единой Россий» и ЛДПР. Количество участников сообществ партии КПРФ равно 269027 пользователей, активными являются 22832. Общее количество участников сообществ партии КПРФ меньше, чем у ЛДПР и «Единой России», при этом активных пользователей у КПРФ больше, как и в процентном соотношении.

Можно также выделить следующую группу политических акторов по активности в сети: Партия Роста, Гражданская платформа, Коммунисты России среднее количество их единиц сети - 94. При этом Партия Роста имеет 42115 сторонников в сообществах «Вконтакте», активных из них 14569 пользователей, что составляет 34,6%. У Гражданской платформы 36975 сторонников в сети, при этом активных пользователей в 10 раз меньше, чем у партии роста - 1433 пользователя, это 3,9%. Коммунисты России при 21540 участниках сообществ также имеют крайне низкий показатель их активности, всего 1756 активных участников - 8,2%.

Здесь же из достаточно многочисленных сообществ партий, количество сторонников которых в среднем 25 000 пользователей стоит отметить Партию Родину, активность которой в сети за изучаемый период равнялась 50 единицам сети. Не смотря на это количество участников ее сообществ больше, чем у Гражданской платформ, Коммунистов России - 40268 пользователей. А показатель активности Родины один из самых высоких - 49,8%, что составляет 22832 участника. Примерно с таким же показателем активности в сети находится партия Справедливая Россия - 52 единицы сети. Количество ее сторонников в сообществах - 15787 человек, 10602 из них являются активными - в процентном соотношении - это один из самых высоких показателей активности сторонников партии в сети - 67,2%. Также Партия, которая имеет достаточно большое количество сторонников в сети - это ПАРНАС - 21814, активными из них являются 8250 участников - 37,8%. Однако, количество единиц сети, за изучаемый период, было крайне мало - всего 20, что говорит о низкой активности работы партии в избирательный период.

Примерно 6500 сторонников «Вконтакте» имеют: Патриоты России, Гражданская сила, Зеленые. У Патриотов России и Гражданской силы показатель сети примерно одинаковый: Патриоты России - 22 единицы сети, Гражданская сила - 23. У партии Зеленые этот показатель выше в 3 раза - 66 единиц. По активности в сети Зеленые обошли также такие многочисленные сообщества партий, как: Справедливая Россия, ПАРНАС, Родина. Интересным фактом является то, что у Патриотов России количество активных пользователей 9932, при количестве участников сообществ - 6869. То есть активность в сообществах проявляют больше пользователей «Вконтакте», чем в состоят в сообществах партии Патриоты России. У Зеленых процент активных сторонников составляет 15,3% - 901 человек. У Гражданской силы активность проявляет крайне низкий процент участников - 1,7% - 116 человек.

Наиболее малочисленная по всем показателем - Российская партия пенсионеров за справедливость. Их активность в сети составляет - 8. Количество участников сообществ равно 430 пользователям, активными из них являются 22 участника.

Наиболее активной по количеству постов в изучаемый период с 18.08 по 18.09 2016 года являлась партия КПРФ - 2238 постов. Далее по активности идут ЛДПР - 1071 пост и «Единая Россия» - 1061 пост, что более чем в 2 раза меньше, чем у КПРФ. Следующей по количество постов в сети была партия Яблоко - 567 постов «Вконтакте», это в два раза меньше, чем у предыдущих двух политических акторов. Примерно же в этом количественном интервале находятся партии: Коммунисты России - 414 постов и Родина - 364 поста. 225 постов разместила «Вконтакте» политическая партия ПАРНАС, 148 постов - Гражданская платформа и 119 - Партия Роста. Далее идут партии, чье количество постов менее 100, но более 20 за изучаемый период активности: Справедливая Россия - 84, Зеленые - 44, Гражданская сила 31. Наименьшее количество постов с 18.08 по 18.09 было опубликовано Российской партией пенсионеров за справедливость - 15 и Патриоты России - 12 постов.

Наибольшее количество постов в изучаемый период публиковали парламентские партии, за исключением Справедливой России, ее количество постов - всего 84, что более чем в 10 раз меньше, чем у ЕР, КПРФ и ЛДПР. Примерно в одном промежутке по количеству постов находятся партии: Яблоко, Коммунисты России и Родина. К третьей группе партий по активности в социальных сетях можно отнести ПАРНАС, Гражданскую платформу и Партию роста, их количество постов находится в интервале 250-100. Низкую активность в изучаемый период проявляли Справедливая Россия и Зеленые. Если говорить обо всех постах изучаемых партий, как о 100%, то посты, опубликованные Справедливой Россией и партией «Зеленые» составляет около 1% от общего массива данных. Российская партия пенсионеров за справедливость и Патриоты России были совершенно не активны в социальной сети «Вконтакте», количество их постов стремиться к 0, возможно это связано с ориентацией на более пожилое население, которое не пользуется интернетом. Они агитировали своих сторонников в оффлайн режиме.

Интересно посмотреть, как активность политических партий в интернете соотносится с результатами голосования. Мы предполагаем, что в России активность таких акторов, как политические партии, в сети, имеет значение в ходе избирательной кампании, но в современных реалиях оно не сильно отражается на результатах голосования.

Партия «Единая Россия» набрала 54,2% голосов, при этом за изучаемый период с 18.08 по 18.09 она вошла в тройку наиболее активных партий в сети, опубликовав 1601 пост. В целом активность партии соизмерима с результатами голосования. Хотя такой однозначный вывод делать сложно, поскольку явка на выборы бела менее 50% населения, а та часть, которая ходит на выборы в большинстве своем традиционно голосует за партию власти.

До последнего момента не было известно, кто займет второе место в этой политической гонке - КПРФ или ЛДПР. По итогам голосования КПРФ набрала 13,34% голосов, опередив ЛДПР всего на 0,2%. Мы можем предположить, что такой результат является отражением активности политических партий «Вконтакте». Если сравнить количество постов, опубликованных за изучаемый период, КПРФ и ЛДПР, то мы увидим, что КПРФ опубликовала 2238 постов, что в два раза больше, чем ЛДПР - 1071пост. Отсюда можно сделать вывод, что, часть своих сторонников, партия смогла мобилизовать через интернет, тем самым обеспечив себе преимущество на выборах.

Четвертое место по итогам голосования 18 сентября 2016 года заняла «Справедливая Россия», набрав 6,22% голосов. Однако, количество ее постов в сети крайне мало. За изучаемый период партия опубликовала всего 84 поста, тем самым заняв только 10 место по активности в сети. Отсюда можно сделать вывод, что за «Справедливую Россию» голосовал исключительно традиционный ее электорат. СР не проводила работу с избирателями в сети, в отличие от трех других парламентских партий.

Остальные партии, как уже было сказано выше в Думу не прошли. Здесь по активности в сети стоит отметить «Коммунистов России» и партию «Яблоко». Коммунисты России опубликовали 414 постов, Яблоко - 567 постов, это значительно больше, чем у остальных непарламентских партий, но меньше как минимум в 2 раза, чем у ЛДПР и КПРФ. Можно сказать, что партии проводили работу с избирателями в сети, но недостаточно активно, а также не смоги перевести своих сторонников из онлайна в оффлайн.

Анализируя «Новые Медиа» в России мы выяснили, что ежемесячная аудитория на весну 2016 года: «Вконтакте» - 79, 6 млн. человек, «Одноклассники» - 49,5 млн. человек, «Facebook» - 31, 7 млн. человек, «Мой Мир» - 19, 6 млн. человек, «Живой Журнал» - 15, 2 млн. человек, «Instagram» - 12,3 млн. человек, «Twitter» - 7,7 млн. человек. То есть самая популярная социальная сеть в России - «Вконтакте», эта площадку, в большинстве своем, также предпочитают политические партии для ведения предвыборной агитации.

В 2016 году на выборах в Государственную Думу СФ РФ принимали такие политические партии, как: «Родина», «Коммунисты России», Российская партия пенсионеров за справедливость, «Единая Россия», «Зеленые», «Гражданская платформа», ЛДПР, Партия народной свободы, Партия роста, «Гражданская сила», «Яблоко», КПРФ, «Патриоты России», «Справедливая Россия».

Мы исследовали сообщества данных партий «Вконтакте» на количество единиц сети, количество сторонников, активных пользователей и количество постов. Так наибольшее количество единиц сети было у «Единой Россия», «ЛДПР» и «КПРФ». По количеству сторонников в сообществах самыми массовыми являются также «Единой Россия», «ЛДПР» и «КПРФ», при процент активных из них у данных партий достаточно низкий. Средними по количеству сторонников в сети являются: Партия Роста, Родина, Гражданская платформа. Из них Партия Роста и Родина имеет в сообщества достаточно большой процент активных участников - более 30, у Гражданской платформы этот показатель крайне низкий. У справедливой России и ПАРНАСа процент активных сторонников в сети тоже достаточно высокий, при этом общее количество сторонников около 15-20 тыс. пользователей.

Говоря про активные действия партий в сети, стоит отметить, что наибольшее количество постов «Вконтакте» за изучаемый период с 18.08 по было у КПРФ - 2238. ЛДПР и ЕР опубликовали примерно по 1000 постов. Эти три партии являются лидерами по количеству публикация в сети. Если соотносить активность партий «Вконтакте» с результатами голосования, то можно сказать, что между двумя политическими конкурентами КПРФ и ЛДПР активность в сети имела большое значение. Активность КПРФ в сети была выше, чем у ЛДПР, они смогли мобилизовать своих сторонников из онлайна в оффлайн, по итогам голосования, КПРФ опередила ЛДПР на 0,2% голосов. По результатам голосования ЕР и ее активности в сети сложно делать выводы, мы предполагаем, что за Единую Россию голосовал ее традиционный электорат, и деятельность политической партии в сети не отразилась на ее результате. При высокой активности в сети Коммунистов России и партии «Яблоко», они не смогли перевести свой ресурс из онлайна и в оффлайн, что и отразилось на результатах голосования. В целом активность политических партий в сети не является высокой. Посты, которые они публикуют, не привлекают внимания граждан. С этой точки зрения интересно посмотреть деятельность в сети кандидатов- одномандатников. Их активность в сети значительно выше, чем у политических партий, так как они агитируют за себя, как личность, и борются за каждый голос избирателя.

3.3 Анализ использования политических механизмов и технологий в предвыборной кампании кандидатов-одномандатников

Для анализа использования политических механизмов и технологий в предвыборной кампании кандидатов-одномандатников мы взяли 5 кандидатов: Дмитрия Гудкова, Вячеслава Лысакова, Владимира Рыжова, Владимира Бурматова, Семёна Багдасарова. Такой выбор обусловлен активность данных кандидатов в сети интернет, а также конкурентностью их избирательных округов.

Для выявления видов символов, используемых в социальных сетях вышеуказанных кандидатов, мы проанализировали посты в Facebook, Twitter, Instagram, Одноклассниках, Вконтакте за период с 01.06.17 по 18.09.17 на официальных страницах Дмитрия Гудкова, Вячеслава Лысакова, Владимира Рыжова, Владимира Бурматова, Семёна Багдасарова.

В результате политико-психологического анализа интернет- пространства в период избирательного процесса, нам удалось выявить достаточно большое количество символов и политических технологий, использовавшихся с целью воздействия на сознание и поведение целевой аудитории.

С содержательной точки зрения в символическом пространстве были в разном объеме представлены все выделенные нами типы символов: символы- идеи, символы-действия, символы-объекты, символы-персоны, символы- звуки.

Дмитрий Гудков на выборах в Государственную Думу СФ РФ 2016 шел от партии «Яблоко» по Тушинскому одномандатному округу Москвы. Гудков позиционирует себя, как единственного настоящего оппозиционного политика. Заявляет о том, что не идет на поводу у власти - «я зачастую оставался единственным депутатом, кто голосовал против при сотнях за».

В своей программе Дмитрий Гудков выделяет 8 основных пунктов:

1) Сменяемость власти

2) Независимый суд

3) Работающий закон о парламентском контроле

4) Ратификация 20 статьи Конвенции ООН против коррупции

5) Бюджет развития, а не бюджет войны и силовиков

6) Возвращение прямых выборов мэров и губернаторов

7) Расширение полномочий местного самоуправления

8) Ставка на новые технологии

Дмитрий Гудков формирует свой имидж исходя из повести «я-такой же как и вы». Важной особенностью его кампании было то, что избиратели могли написать ему личные вопросы в социальные сети и получить на них ответ. Он заявляет, «я единственный депутат, которому можно лично написать ВКонтакте, Фейсбуке и других соцсетях. Когда меня спрашивают про мою общественную приемную, я достаю телефон и говорю: «Вот моя общественная приемная -- без дней и часов приема, очередей и выходных». Я доступен для вас 24 часа, 7 дней в неделю».

Вокруг этой основной повести формируются следующая повестка дня - Гудков противопоставляет себя нынешней власти. На своем сайте он приводит примеры законопроектов, против которых он голосовал, говорит о неподчинении «дисциплине» партии власти. Гудков активно использует такой механизм влияния на массовое сознание, как противопоставление - «Мы-Они»- то есть «образ врага».

Для Дмитрия Гудкова интернет являлся одним из ключевых инструментов в ходе избирательной кампании. Основной акцент был сделан на встречи с жителями. Гудков заявлял, что проводит по 5 встреч каждый день и за всю избирательную кампанию провел несколько сотен встреч с жителями. На его сайте был график встреч, фотоотчеты со встреч с потенциальными избирателями. Через сайт также можно было оставить свою контактную информацию, для того, чтобы сотрудники штаба могли связаться с человеком и пригласить его на встречу. Таким образом, автоматически пополнялась база потенциальных избирателей Гудкова.

Что касается активности Дмитрия Гудкова в социальных сетях в целом, то он был представлен в Facebook, Twitter, Вконтакте. Наиболее активно Гудков вел Facebook. Там были представлены анонсы мероприятий, отчеты о проводимых им встречах, информация о его штабе. Кроме того вся информация в Facebook, транслировалась в Вконтакте.

У Гудкова был личный сайт, где была представлена его биография, отчет о деятельности его избирательного штаба, информация о предстоящих и проведенных встречах, а также программа, с которой он шел на выборы в Государственную Думу СФ СР в 2016 году. Сам сайт day.gudkov.ru выполнял в большей степени информационную функцию. Как было сказано выше, там были представлены отчеты со встреч, биография, фотоотчеты о работе штаба. На главной странице сайта были ссылки на социальные сети, где команда Гудкова вела именно политическую активность. Там по средствам анонсов, постов, высказываний формировался образ кандидата. В социальных сетях Дмитрий высказывал свои замечания по поводу работы нынешнего состава Государственной Думы, отношение к различным сферам: экономика, здравоохранение, образование и т.д. Также в социальных сетях были представлены отрывки из его выступления на встречах с жителями, записи интервью и дебатов.

Мы изучили посты в социальных сетях Дмитрия Гудкова на предмет использования в них механизмов на массовое сознание.

Первый, изучаемый нами механизм - идентификация был представлен высказываниями кандидата, связанными с создаваемым им образом стабильного будущего: «Справедливость», «Независимый и честный суд», «Сильная экономика», «Новые рабочие места», «Высокие зарплаты», «Достойная пенсия», «Достойная жизнь», «Россия развивалась», «Рост отраслей», «Привлечь иностранные капиталы», «Изменения к лучшему».

Власть на местах и кандидаты от правящей партии, а также социально- экономическая обстановка в стране идентифицировать Гудковым, через такие образные выражения, как: «Нефтяная игла», «Бюджет войны», «Нездоровая ситуация», «Неполадки в обществе».

Самостоятельной категорией механизма идентификации были известные личности, поддерживающие Гудкова: Ирина Хакамада, Леонид Парфенов, Сергей Пархоменко, Владимир Рыжков, Лев Шлосберг, Владимир Мирзоев, Максим Кац, Галина Ширшина.

Механизм категоризации, использующийся в социальных сетях Дмитрия Гудкова, чаще всего с помощью языковых конструкций: «Наша страна», «Ваш депутат», «Простые люди» неся в себе повестку « я такой же, как и вы», единства кандидата и избирателей.

Атрибуция выражалась через «Яхты», «Дворцы», «Не декларированное имущество», «Местные деньги», создавая образ коррумпированной власти, которая крадет у народа.

Самостоятельным символов, выражающим механизм атрибуции был плед, который жителям давали на вечерних встречах с кандидатом.

В ходе анализа механизмов влияния на массовое сознание и поведение было выявлено, что механизм идентификации составляет 53 % от общего числа, категоризации - 27%, атрибуции- 20%.

В ходе содержательного анализа социальных сетей кандидата в депутаты в Государственную Думу Совета Федерации РФ в 2016 году Дмитрия Гудкова удалось выявить следующие виды символов: символы- идеи, символы-действия, символы-объекты, символы-персоны, символы- звуки.

Первой рассматриваемой группой являются символы-идеи, которые должны были создать яркие картинки положительных и отрицательных образов в массовом сознании потенциальных избирателей. К данному типу символов можно отнести такие символические выражения и языковые конструкции, как: «Наша страна», «Ваш депутат», «Родные города», «Простые люди».

Сюда же относятся символические конструкции, ассоциирующиеся с социально-экономической сферой жизни общества: «Простые вещи, которые необходимы России», «Вещи, которые смогут сделать жизнь людей лучше уже на следующий день», «Сильная экономика».

Еще одной подгруппой символов идей, выстраивающих картину благополучного будущего, являются такие выражения, как: «Новые рабочие места», «Высокие зарплаты», «Достойная пенсия», «Достойная жизнь», «Перемены стали возможны».

К данной группе символов относятся также различные политико- идеологические и социально-экономические понятия, которые Гудков использовали в политической рекламе в сети интернет: «Справедливость», «Независимый и честный суд».

Негативными образами, с помощью которых выстраивался отрицательный образ существующей власти, были: «Право собственности так и останется «бумажкой»», «Бюджет войны», «Нездоровая ситуация», «Неправильные голосования», «Неполадки в обществе», «Нефтяная игла», «Судья всегда на стороне чиновника», «Сейчас суды зависимы».

К символам-идеям также относились следующие языковые конструкции: «Гражданская сознательность», «Лучшая избирательная кампания».

Символами-действиями являются слова, выражения, визуальные образы и элементы, отсылающие к совершению какого-либо простого действия: «Должны добиться», «Самостоятельно решать», «Сделать выбор», «Нужно больше голосов», «Приходите на встречу», «Задавайте вопросы», «Призвать отдать голос».

Языковые конструкции, создающие в массовом сознании негативные образы существующей социально-экономической и политической обстановки, с помощью символов-действий: «Без независимого суда в страну не придут инвестиции», «Закон не позволяет парламенту участвовать в расследованиях», «Закон не позволяет парламенту инициировать расследования». Также к данному типу относятся выражения, которые выстраивали положительный образ будущего: «Россия развивалась», «Рост отраслей», «Привлечь иностранные капиталы», «Изменения к лучшему»,

«Повышение политической грамотности населения».

К символам-действиям относятся выражения, которые фигурировали в постах Гудкова, создающие его образ, как кандидата. «Не подчиняться такой дисциплине», в контексте обязательного принятия необходимых существующей власти законов. Как говорит сам гудков именно за это неподчинение его «исключили из партии». В отношении законов, которые, как пишет Дмитрий, направленных не на благо народа он «голосовал против». Такие языковые конструкции также являются символами- действиями. В эту же подгруппу символов входят высказывания: «Проблема привлекает внимание», «Власти обязаны отреагировать», «Решается в обозримые сроки», «Сам пришел к вам», «Завоевать доверие».

Также к данной группе относятся выражения, написанные в постах Гудкова: вечерняя встреча, на которую кандидат призывает прийти жителей; обсуждения предвыборной программы - то, что будет происходить на встрече. На встрече «работают координаторы» - символ-действие, который несет в себе смысл открытости кандидата, возможности пообщаться с его командой, обратиться с проблемами на самой встрече, как итого это - депутатский запрос, также являющийся символом-действием.

Еще одна подгруппа символов-действий связана с выстраиваемым образом правильных и необходимых действий в отношении государственных служащих, которые были уличены в противоправных деяниях: «Чиновник уходит в отставку», «Имущество конфискуется», «Начнется суд над ними», а также с выстраиванием экономической системы: «Центр не должен забирать все деньги».

К символам-действиям также относятся следующие языковые конструкции: «Никакие поправки не позволяли так избираться», «Люди получили возможность мирно и цивилизованно разрешать споры», «Оставаться на местах».

В группу символов-объектов входят негативные образы существующей власти и чиновников, создаваемые командой Гудкова:

«Яхты», «Дворцы», «Не декларированное имущество», трата «Местных денег». К данной группе также относятся политические символы: партия «Яблоко», плакат Дмитрий Гудков. Кроме того символом-объектом можно считать, раздаваемые на встречах Гудкова с населением пледы.

В качестве символов-персон в социальных сетях фигурировали: Ирина Хакамада, Леонид Парфенов, Сергей Пархоменко, Владимир Рыжков, Лев Шлосберг, Владимир Мирзоев, Максим Кац, Галина Ширшина, Геннадий Гудков - Гудков ссылался на их поддержку. Кроме того символом-персоной являлся «Путин» неоднократно фигурирующих в постах Дмитрия Гудкова.

К данной группе символов также относятся слова и выражения: «Два срока -- „Медведев“ -- два срока», «Лидер партии», «Справедливая Россия», Администрация президента, Координационный совет оппозиции, Молодежная общественная плата.

Символами-звуками в избирательной кампании Дмитрия Гудкова были - игра на гитаре и звуки скрипки, как музыкальное сопровождение встреч.

В ходе исследования были получены следующие результаты: от общего числа использовавшихся символов символы-действия составляют 41%, символы-идеи - 29%, символы-персоны - 19%, символы-объекты - 9%, символы-звуки - 2%.

Вячеслав Лысаков был кандидатом в Государственную Думу Совета Федерации Российской Федерации в 2016 году от партии «Единая Россия» по Кунцевскому избирательному округу города Москвы.