4.3.7.1. НАУЧНАЯ ПРОБЛЕМА, НА РЕШЕНИЕ КОТОРОЙ НАПРАВЛЕН ПРОЕКТ

Опыт рабочей группы проекта «Центр международных медиаисследований» (2021-2023 годы) в теоретизации и изучении практики онлайн-коммуникации и кумулятивных процессов в общественных обсуждениях в России и за рубежом привел к постановке нескольких новых вопросов в области кумулятивной и гибридной делиберации. Не только собственно их постановка, но и их связь между собой – это выход на новый уровень теоретического осмысления процесса накопления мнений. Эти вопросы касаются самой природы обсуждения как коммуникативного феномена, призывают к (ограниченному) применению акторно-сетевой теории для описания ролей людей и алгоритмов в накоплении мнений, привлекают внимание к «зазору» между человеческим и машинным взглядом на высказывание, содержащее мнение, ставят ограничительные условия для развития методов опинионального анализа. Мы поставим их как проблемы, поскольку ответы на них требуют серьезных дополнительных исследований.

Во-первых, это проблема разнообразия в понимании природы и структуры мнения, выраженного через текст (языковыми средствами в отдельном тексте) и в тексте (всей дискуссии). Она включает два вопроса теоретико-методологического свойства. Это вопрос о том, что такое мнение в принципе – как мы его определяем, каково соотношение между отдельным мнением и общественным мнением, как они оба выражены в онлайн-текстах и документах. Сегодня традиционно-социологический взгляд на общественное мнение как срез аттитюдов уже дополнен пониманием разнообразия выражения мнений в лингвистике, различием между фактом и мнением в медиатеории, вИдением общественного мнения как доминантного и не ведущего к социальной изоляции (Noelle-Neumann, 1974) в социологии и попытками классификации мнений в прикладной математике, но такое разнообразие не всегда помогает понять, что именно следует считать мнением в онлайн-тексте. И это вопрос о том, как именно мнение видит машина – то есть как его и его накопление видим мы через призму нейросетевых и вычислительных методов. Сегодня существует почти уже неощутимый, но пока все-таки не преодоленный зазор между взглядом машины и взглядом человека, что заставляет постоянно оглядываться на «нечеловеческую» природу результата обработки данных; в то же время без помощи моделей глубокого обучения обработать «близко к тексту» большие датасеты не представляется возможным. На эксперименты в области нейросетевой суммаризации текста, отражающего мнения пользователей, была частично направлена наша работа в 2023 году; их результаты говорят о необходимости поиска оптимальных неупрощенных моделей отражения мнения. Таким образом, в ближайшее время разрозненные подходы из социальных и вычислительных наук следует связать между собой, а также с возможностями нейросетевых моделей и сетевой структурой дискуссий, чтобы распознать формы жизни мнения в «мыслящем океане» онлайн-обсуждения.

Во-вторых, сходная проблема существует и в области осознания природы (не)согласия. Если разнообразие подходов к описанию мнения критически велико и при этом почти не обсуждается, то в исследованиях делиберации хотя бы указывается на такое разнообразие, существуют попытки его сгладить, найти общее в разных работах. Однако следует еще раз поставить вопрос о том, в каких условиях и в какой степени достигается согласие, в каких коммуникативных формах существует, насколько опознается обществом, как долго сохраняется. Разнообразие терминов, связанных с согласием (consensus, agreement, consent, compromise, Einverstaendnis и др.), предполагает их концептуальный мэппинг и связанное с этим переосмысление достижимых целей онлайн-делиберации (если не consensus, то agreement?).

В-третьих, это проблема акторов кумулятивной делиберации – «человеческих» и алгоритмических – и целый комплекс под-проблем, который уже активно обсуждается в науке. Сегодня в пространстве онлайн-дискуссий сталкиваются обычные пользователи, традиционные институты (представители власти, медиа, некоммерческие организации, лоббисты и др.), «новые гейткиперы» (инфлюэнсеры, новостные паблики, бренд-медиа и др.) и алгоритмы – как управляющие «наблюдаемостью» контента (например, алгоритмы показа рекламы), так и участвующие в дискуссии (как, например, боты). Социально-ориентированный алгоритм, как и платформа, имеет смешанную акторно-техническую природу, но следует задаваться вопросом: не мы ли наделяем его акторными характеристиками, которые ему на деле не присущи? И в какой момент его акторная природа превзойдет наши представления о ней? Именно поэтому алгоритмическое влияние на онлайн-дискуссию, в том числе и на мнения, изучается сегодня как непредсказуемый и неконтролируемый элемент в публичной делиберации – сходно с тем, как когда-то изучалось влияние медиа на политический процесс (Ansolabehere et al., 1993). Но алгоритмы и искусственный интеллект, как любая технология (в т.ч. платформы), могут играть и конструктивные, и деструктивные роли в накоплении мнений и социальном выборе. Сегодня во многих исследованиях уже выявлены антиделиберативные свойства некоторых платформенных аффордансов; но изучение делиберативного качества алгоритмов – намного более сложная задача. Также наши работы показали, что даже в делиберации традиционных акторов наступили, без преувеличения, эпохальные перемены, связанные с применением алгоритмов. Так, в рутинных практиках отработки жалоб населения на местном и региональном уровне важнейшие акторы делиберации – медиа – «выдавливаются» из процесса агрегации недовольства через механизмы прямой реакции власти на недовольство (с помощью автоматизированного сбора данных), прямой связи с аудиторией и «прямой подотчетности» как у представителей властных органов (Nigmatullina et al., 2022), так и у новых медийных игроков (Bodrunova & Litvinenko, 2022). Таким образом, кто и как задает динамику мнений сегодня и насколько алгоритмические акторы легитимны в этом процессе – ключевой вопрос для принятия решений.

Отсюда в том числе вытекает четвертая важная проблема – проблема времени как ключевого аспекта кумулятивной делиберации. Здесь ставятся научные вопросы в том числе о временнЫх законах динамики мнений, независимых от контекста и природы обсуждаемого конфликта, и роли времени как фактора в разрешении обсуждаемых конфликтов. Мнения в медиатизированной публичной сфере движутся во времени; именно время часто определяет эффективность кумулятивного действия. Темпоральные паттерны накопления мнений общественно-значимы тогда, когда в них есть точки бифуркации, способные выйти за пределы «только разговора» и повлиять на принятие решений; такие «временнЫе» узлы соединяют онлайновое обсуждение и оффлайновые события, в силу чего им должно быть уделено особое внимание. Здесь мы также зададим вопрос о кумулятивных кризисах (моментах резкого накопления мнений, часто негативных), их параметрах и путях гармоничного разрешения. Мы начали решать этот вопрос в 2023 году через исследование кумулятивных кризисов (в т.ч. кризисов брендов онлайн) в попытке применить наши идеи в том числе для бизнес-задач; пока результаты выглядят многообещающе, поскольку нам удалось сформулировать независимые критерии для оценки эффективности выхода компании из такого кризиса. Но требуется применить метод также к общественно-политической сфере, что планируется на 2025-2026 годы.

Пятая проблема – это проблема, к которой едва ли не сложнее всего подступиться. Проблема анализа практики гибридной делиберации, т.е. о связи между кумулятивной и процедурной/институциональной частью общественного обсуждения, постоянно поднимается, но, так сказать, частным образом: например, при изучении медиаскандалов (Tumber & Waisbord, 2004; Burkhardt, 2015). Между тем ее следует изучать на разных уровнях организации публичной сферы, прежде всего на региональном, национальном и сравнительно-национальном. Сегодня уже известно, что национальные политические сферы по-разному реагируют на накопление мнения (особенно недовольства), причем редко где этот процесс гармоничен. Например, такие страны, как Россия и Китай, пытаются системно предотвращать рост негатива онлайн, что часто выливается в формальное обращение с недовольством, а также не позволяет медиа делать работу по агрегации микро-требований и их выводу на более высокие уровень генерализации. А элиты «старых демократий» до сих пор редко учитывают накопленные мнения обычных людей в полисинге – даже после их выплеска на улицы или длительного уличного противостояния, как в случае движения «Occupy», движения «желтых жилетов» во Франции, движения против изменения климата и др. Поиск эффективных, легитимных и нерадикальных способов связи между накопленным мнением граждан, процедурной логикой обсуждения и конкретным решением и есть цель делиберативной (вполне «народной») демократии на текущем витке развития медиасферы.

Ну и в-шестых, это проблема поиска научных методов, позволяющих адекватное исследование пяти вышеописанных проблем. Как сказано выше, методологические возможности, в том числе нейросетевые, во многом определяют, что именно мы принимаем за мнение и его динамику, согласие, поляризацию, консенсус, конфликт. При этом важно помнить о методологическом разрыве между theory-driven science и data-driven science (Bodrunova, 2018). Часто исследователи во второй области считают, что «данные говорят сами за себя», а методы больших массивов данных позволяют увидеть «всю картину с высоты птичьего полета» практически без искажений. Однако это одно из самых больших заблуждений; и задача при изучении мнений новыми методами – не подчиниться методу, а найти правильные методологические «линзы» для всей цепочки нашего рассуждения: от теоретизации кумулятивной и гибридной делиберации до мэппинга отдельных мнений и реакций на них.

Эти проблемы лягут в основу работы нескольких подпроектов Центра (в особенности подпроектов по гибридной делиберации и методам) в 2025–2027 годах. Они предполагают дальнейшую теоретизацию кумулятивной и гибридной делиберации и разработку методов исследования, ознакомление общественности с концепцией кумулятивной делиберации, выход в практику бизнеса, журналистики, госуправления, консультирование органов власти, медиа и коммерческих компаний. Также эти идеи будут основой сотрудничества с коллегами, поскольку освоить такую тематику в рамках одной рабочей группы невозможно; целью должна быть максимальная междисциплинарность исследований, для чего следует привлечь к работе психологов, лингвистов, «классических» социологов, специалистов в области теории систем и др.

4.3.7.2. АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ, НАУЧНАЯ ЗНАЧИМОСТЬ ЕЕ РЕШЕНИЯ

В условиях растущей медиатизации практически всех национальных обществ создание, распространение и потребление информации составляет существенную часть социальной жизни. Участие пользователей, а также институциональных коммуникаторов (например, медиа, властных институтов, некоммерческих акторов) в разрастающейся социальной коммуникации на базе сети Интернет рассматривалось ранее как демократизирующее – ведущее к большей открытости, равенству при обсуждении решений, снижению напряженности для ущемленных социальных групп и др. Однако к 2015 году в коммуникативистике накопилось множество свидетельств того, что цифровая трансформация медиа и коммуникации имеет тенденцию к «нормализации»: в сети начинают воспроизводиться паттерны оффлайновой жизни при попадании в Интернет репрезентативных групп населения (Daniels, 2013), а компании – владельцы коммуникативных платформ находят новые, крайне эффективные модели бесплатной эксплуатации пользователей (Fuchs, 2014). Начиная с 2016 года, после скандалов, связанных с массовой слежкой, ботизацией Интернета и фейковыми новостями, формировалась концепция цифровых угроз (Miller & Vaccari, 2020), в которой действия пользователей рассматриваются скорее как отклонение от идеи «порядочного Интернета» (Hedrick, Karpf, Kreiss 2018), чем как часть процесса демократизации.

Параллельно с этим появились не менее важные концепции, указывающие на снижение рациональности дискуссий и, соответственно, демократического качества онлайновой публичной сферы. Так, ученые указали на «эмоциональный поворот» в медийных текстах (Wahl-Jorgensen, 2018), диссонантную природу современных национальных и наднациональных публичных сфер (Pfetsch, 2018), критическую значимость политической поляризации онлайн-дискуссий при обсуждении социального конфликта (Bodrunova et al., 2019). В силу указанных факторов изучение коммуникации в Интернете – как в социальных сетях, так и на порталах онлайн-медиа – представляется значимым, поскольку медиатизация социальной жизни, включая детство, нарастает, но вместе с этим растет и напряжение, связанное с комплексным и неоднозначным характером коммуникации. Пандемия COVID-19, разразившаяся в 2020 году и сопровождавшаяся мировой «инфодемией», дополнительно продемонстрировала, насколько велика потребность в изучении не только непосредственно цифровых угроз, но и самой ткани современной социальной коммуникации.

При этом в современной коммуникативистике наблюдается деонтологический парадокс, который определяет – и критически ограничивает – нормативное академическое вИдение публичной сферы. Наложение на простых пользователей – участников онлайн-обсуждений тех же нормативных требований, которые налагает теория Ю. Хабермаса и его последователей (и даже критиков) на институты и их представителей в процессе делиберации, приводит ученых буквально к панике по поводу резко возросшей хаотичности, диссонантности, какофонии как черт публичной сферы. Отсутствие стремления к компромиссу у обычных создателей сетевого контента рассматривается как угроза – тогда как мы утверждаем, что естественная неделиберативность онлайн-речи является не только нормой, но и неотъемлемым правом обычных людей в сети, не облеченных ответственностью за конечный результат делиберации и формирования политики по разным вопросам повестки дня. Мы поставили этот вопрос в рамках предложенной нами в 2021 году и существенно развитой в 2023 году концепции кумулятивной делиберации.

Эта концепция утверждает, что природа общественного мнения и возможного (временного!) консенсуса в обсуждении вопросов повестки дня онлайн является не классически-делиберативной (модель круглого стола), а накопительной, кумулятивной. Это означает, что даже не стремящиеся к консенсусу пользователи в своих текстах могут быть (и часто являются) носителями мнений, и эти мнения накапливаются во времени. Складывание мнений накопительным образом может проходить пороги перехода количество в качество (например, выхода в повестку дня традиционных СМИ), ветвления и разделения, победы по моделям «перетягивания каната», «спирали молчания», «молчаливого большинства», «домино» (каскадной перемены), «взрыва» (кумулятивного кризиса), диффузии инноваций («трансформации в пути») и т.п. Такие накопленные мнения могут влиять на оффлайновый процесс принятия решений, и в науке пока накоплен совсем небольшой объем знаний о том, как работают паттерны накопления мнений, его эффекты и связь кумулятивных и традиционных сегментов делиберативного процесса.

Более того, кумулятивная делиберация предполагает «новую нормативность» в отношении того, как природа мнений в пользовательских текстах соотносится с идеями демократического выбора, выражения воли населения, достижения общественного согласия, компромисса и консенсуса в публичной сфере. Так, несколько базовых нормативных положений можно кратко сформулировать так:
1.Человек в онлайн-дискуссии имеет право не ориентироваться на консенсус; поэтому движущей силой кумулятивной делиберации является не перспективный консенсус, а наличествующий конфликт.
2.Человек в онлайн-дискуссии имеет право не быть настроенным на цивилизованный диалог (если не нарушено законодательство), в т.ч. прекращать разговор в любое время, высказывать эмоции, мотивы и интересы. Поэтому подвергается сомнению дискурсивная укорененность возможного консенсуса; природа консенсуса должна быть пересмотрена, она может выступать в т.ч. как временный частный случай несогласия.
3.При этом наличие мнений в кратких пользовательских высказываниях и реакциях важно и непренебрежимо с математической точки зрения; поэтому «каждый лайк ценен» - именно он может стать точкой бифуркации в складывании текущего мнения и росте его влияния.
4.Признание права онлайн-дискуссантов на неделиберативность помогает различить естественный дискурс пользователей и искусственно курируемые дискурсы, в т.ч. кампанинг, вычислительную пропаганду, «цензуру толпы» (Waisbord, 2020), кибербуллинг и т.п.
5.Рост комплексности делиберативного процесса не обязательно означает рост его хаотичности и диссонантности; важно признать новую природу делиберации, включающую кумулятивные и рационально-институциональные компоненты и выработать подходы к оценке демократического качества кумулятивной делиберации.

При этом еще несколько положений концепции акцентируют роль времени как отдельного измерения в накоплении мнений, наличие многочисленных не описанных пока ролей пользователей в складывании мнений, невозможность идентификации мнений в массовом масштабе без помощи методов больших массивов данных. Нормативное разделение цифровых угроз, в т.ч. устранение дискурса пользователей из списка фундаментальных угроз для устойчивой делиберации и, наоборот, повышение внимания к курируемым дискурсам как важнейшим агентам искажения самой ткани публичной сферы, позволяет более точно формулировать требования к демократическому качеству публичной сферы через признание неидеальности естественного сетевого разговора и изучение его законов.

Развитие концепции кумулятивной делиберации, а также методов ее отслеживания позволило поставить ряд новых важных вопросов, которые предлагаются к рассмотрению и решению в рамках данного проекта (см. «Описание задач…»). Это в том числе вопросы о природе мнения как такового (описанного крайне разнообразно в более чем десятке различных научных дисциплин), о машинном и «человеческом» взгляде на мнение и (сокращающейся?) разнице между этими взглядами, об агентности сетей, платформ и искусственного интеллекта в делиберативном процессе, о возможности учета кумулятивных мнений в процессах полисинга – и т.д.

При этом МАГИСТРАЛЬНАЯ ТЕМА ПРОЕКТА

В условиях растущей медиатизации практически всех национальных обществ создание, распространение и потребление информации составляет существенную часть социальной жизни. Участие пользователей, а также институциональных коммуникаторов (например, медиа, властных институтов, некоммерческих акторов) в разрастающейся социальной коммуникации на базе сети Интернет рассматривалось ранее как демократизирующее – ведущее к большей открытости, равенству при обсуждении решений, снижению напряженности для ущемленных социальных групп и др. Однако к 2015 году в коммуникативистике накопилось множество свидетельств того, что цифровая трансформация медиа и коммуникации имеет тенденцию к «нормализации»: в сети начинают воспроизводиться паттерны оффлайновой жизни при попадании в Интернет репрезентативных групп населения (Daniels, 2013), а компании – владельцы коммуникативных платформ находят новые, крайне эффективные модели бесплатной эксплуатации пользователей (Fuchs, 2014). Начиная с 2016 года, после скандалов, связанных с массовой слежкой, ботизацией Интернета и фейковыми новостями, формировалась концепция цифровых угроз (Miller & Vaccari, 2020), в которой действия пользователей рассматриваются скорее как отклонение от идеи «порядочного Интернета» (Hedrick, Karpf, Kreiss 2018), чем как часть процесса демократизации.

Параллельно с этим появились не менее важные концепции, указывающие на снижение рациональности дискуссий и, соответственно, демократического качества онлайновой публичной сферы. Так, ученые указали на «эмоциональный поворот» в медийных текстах (Wahl-Jorgensen, 2018), диссонантную природу современных национальных и наднациональных публичных сфер (Pfetsch, 2018), критическую значимость политической поляризации онлайн-дискуссий при обсуждении социального конфликта (Bodrunova et al., 2019). В силу указанных факторов изучение коммуникации в Интернете – как в социальных сетях, так и на порталах онлайн-медиа – представляется значимым, поскольку медиатизация социальной жизни, включая детство, нарастает, но вместе с этим растет и напряжение, связанное с комплексным и неоднозначным характером коммуникации. Пандемия COVID-19, разразившаяся в 2020 году и сопровождавшаяся мировой «инфодемией», дополнительно продемонстрировала, насколько велика потребность в изучении не только непосредственно цифровых угроз, но и самой ткани современной социальной коммуникации.

При этом в современной коммуникативистике наблюдается деонтологический парадокс, который определяет – и критически ограничивает – нормативное академическое вИдение публичной сферы. Наложение на простых пользователей – участников онлайн-обсуждений тех же нормативных требований, которые налагает теория Ю. Хабермаса и его последователей (и даже критиков) на институты и их представителей в процессе делиберации, приводит ученых буквально к панике по поводу резко возросшей хаотичности, диссонантности, какофонии как черт публичной сферы. Отсутствие стремления к компромиссу у обычных создателей сетевого контента рассматривается как угроза – тогда как мы утверждаем, что естественная неделиберативность онлайн-речи является не только нормой, но и неотъемлемым правом обычных людей в сети, не облеченных ответственностью за конечный результат делиберации и формирования политики по разным вопросам повестки дня. Мы поставили этот вопрос в рамках предложенной нами в 2021 году и существенно развитой в 2023 году концепции кумулятивной делиберации.

Эта концепция утверждает, что природа общественного мнения и возможного (временного!) консенсуса в обсуждении вопросов повестки дня онлайн является не классически-делиберативной (модель круглого стола), а накопительной, кумулятивной. Это означает, что даже не стремящиеся к консенсусу пользователи в своих текстах могут быть (и часто являются) носителями мнений, и эти мнения накапливаются во времени. Складывание мнений накопительным образом может проходить пороги перехода количество в качество (например, выхода в повестку дня традиционных СМИ), ветвления и разделения, победы по моделям «перетягивания каната», «спирали молчания», «молчаливого большинства», «домино» (каскадной перемены), «взрыва» (кумулятивного кризиса), диффузии инноваций («трансформации в пути») и т.п. Такие накопленные мнения могут влиять на оффлайновый процесс принятия решений, и в науке пока накоплен совсем небольшой объем знаний о том, как работают паттерны накопления мнений, его эффекты и связь кумулятивных и традиционных сегментов делиберативного процесса.

Более того, кумулятивная делиберация предполагает «новую нормативность» в отношении того, как природа мнений в пользовательских текстах соотносится с идеями демократического выбора, выражения воли населения, достижения общественного согласия, компромисса и консенсуса в публичной сфере. Так, несколько базовых нормативных положений можно кратко сформулировать так:
1.Человек в онлайн-дискуссии имеет право не ориентироваться на консенсус; поэтому движущей силой кумулятивной делиберации является не перспективный консенсус, а наличествующий конфликт.
2.Человек в онлайн-дискуссии имеет право не быть настроенным на цивилизованный диалог (если не нарушено законодательство), в т.ч. прекращать разговор в любое время, высказывать эмоции, мотивы и интересы. Поэтому подвергается сомнению дискурсивная укорененность возможного консенсуса; природа консенсуса должна быть пересмотрена, она может выступать в т.ч. как временный частный случай несогласия.
3.При этом наличие мнений в кратких пользовательских высказываниях и реакциях важно и непренебрежимо с математической точки зрения; поэтому «каждый лайк ценен» - именно он может стать точкой бифуркации в складывании текущего мнения и росте его влияния.
4.Признание права онлайн-дискуссантов на неделиберативность помогает различить естественный дискурс пользователей и искусственно курируемые дискурсы, в т.ч. кампанинг, вычислительную пропаганду, «цензуру толпы» (Waisbord, 2020), кибербуллинг и т.п.
5.Рост комплексности делиберативного процесса не обязательно означает рост его хаотичности и диссонантности; важно признать новую природу делиберации, включающую кумулятивные и рационально-институциональные компоненты и выработать подходы к оценке демократического качества кумулятивной делиберации.

При этом еще несколько положений концепции акцентируют роль времени как отдельного измерения в накоплении мнений, наличие многочисленных не описанных пока ролей пользователей в складывании мнений, невозможность идентификации мнений в массовом масштабе без помощи методов больших массивов данных. Нормативное разделение цифровых угроз, в т.ч. устранение дискурса пользователей из списка фундаментальных угроз для устойчивой делиберации и, наоборот, повышение внимания к курируемым дискурсам как важнейшим агентам искажения самой ткани публичной сферы, позволяет более точно формулировать требования к демократическому качеству публичной сферы через признание неидеальности естественного сетевого разговора и изучение его законов.

Развитие концепции кумулятивной делиберации, а также методов ее отслеживания позволило поставить ряд новых важных вопросов, которые предлагаются к рассмотрению и решению в рамках данного проекта (см. «Описание задач…»). Это в том числе вопросы о природе мнения как такового (описанного крайне разнообразно в более чем десятке различных научных дисциплин), о машинном и «человеческом» взгляде на мнение и (сокращающейся?) разнице между этими взглядами, об агентности сетей, платформ и искусственного интеллекта в делиберативном процессе, о возможности учета кумулятивных мнений в процессах полисинга – и т.д.

При этом рассмотрение процесса делиберации в условиях современной медиасферы неизбежно предполагает исследование и переоценку некоторых положений медиатеории, а также изучения отдельных практических аспектов взаимодействия различных типов медиа и социополитических акторов. Отдельные подпроекты объединяют концепцию кумулятивной делиберации с иными зонами коммуникативистики и позволяют насытить концепцию практическими знаниями о процессах в медиасистеме.

4.3.7.3. КОНКРЕТНАЯ ЗАДАЧА В РАМКАХ ПРОЕКТА, ЕЕ МАСШТАБ

Проект «Центр международных медиаисследований» 2025-2027 годов является продолжением проекта со сходным названием 2021-2023 годов; Центр как подразделение создан Приказом СПбГУ №7626/1 от 02.09.2020, подразумевающим проектное и/или грантовое финансирование. Цели 2021-2023 годов были достигнуты с превышением показателей (см. «Научный задел…»), но результаты поставили ряд новых сущностных вопросов в области развития современного общественного мнения и методов его интеллектуального анализа, развития журналистики и реализации журналистского стандарта, кумулятивных эффектов в общественных дискуссиях, потреблении медиа, пользовательском опыте. Помимо этого, одной из целей Центра и предшествовавших ему проектов, реализованных рабочей группой, всегда было вовлечение максимального числа преподавателей, молодых ученых, студентов к научной работе и международному научному сотрудничеству, в т.ч. через информирование, помощь в подготовке публикаций, реализацию привлеченными коллегами и студентами отдельных функций в исследовательских подпроектах (например, в рамках научных практик).

Таким образом, Центр международных медиаисследований реализует следующие цели:

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ:
1.Изучение различных ветвей теории (общественного) мнения и разработка операционных концепций современного общественного мнения с учетом его динамики (накопления и диссипации) в медиатизированных средах, в т.ч. в соцсетях, мессенджерах, новых пограничных формах медиа (ad hoc media, нарративных сообществ и др.), средах потребительской и гражданской коммуникации.
2.На основе разработанной в 2021-2023 годах рамочной концепции кумулятивной делиберации (Бодрунова, 2023; Bodrunova, 2021, 2023) – разработка теоретических оснований для изучения накопительного общественного мнения, паттернов и эффектов кумулятивной делиберации.
3.Выявление влияния накопленного онлайнового общественного мнения на процессы оффлайнового принятия решений и полисинга, разработка концепции гибридного (онлайн-оффлайнового) общественного мнения и гибридной делиберации.
4.Изучение «взгляда машины» на накопительное общественное мнение и зазоров между машинным и человеческим представлением обобщенных мнений пользователей. Поиск наиболее эффективных и человекоподобных форм репрезентации массовых мнений. Вывод вычислительной и нейросетевой коммуникативистики из ловушки упрощенных репрезентаций мнений пользователей.
5.Изучение связи современных теорий распространения данных, информации, знаний, с одной стороны, и паттернов и эффектов в накоплении и диссипации мнений в онлайн-дискуссиях, с другой, в том числе на основе концепций «колеи» (path dependence), диффузии инноваций, информационных каскадов и др. Анализ роли времени как отдельного важнейшего измерения в процессах накопления и диссипации общественного мнения.
6.Изучение ролей пользователей и институциональных акторов в современных процессах формирования медиатизированного общественного мнения. В том числе это эффекты децентрации журналистики (Wahl-Jorgensen, 2009; Nigmatullina et al., 2022) и изучение медиаролей в общественном мнении; выявление и систематизация новых ролей пользователей в дискуссиях (например, нейтрализаторов спирали молчания – Павлушкина, 2023); систематизация ролей институциональных и малоинституционализированных политических акторов в гибридной делиберации.
7.Кумулятивные эффекты, связанные с отдельными аспектами коммуникации в медиатизированных средах, в т.ч. нарастанием и спадом медиапотребления, влиянием сочетаний факторов на эргономику медиапотребления и др.
8.Развитие теоретической связи между деонтологией коммуникации («новая нормативность» в кумулятивной делиберации, гуманистический подход в развитии стандартов журналистики) и новыми деонтологическими концепциями в области массового потребления и строительства малопотребляющего общества, в т.ч. теорией ноономики, отдельными теориями управления, теориями демократического строительства в новом индустриальном укладе и экономике 4.0.

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ:
9.Разработка методов вычислительной коммуникативистики (computational communication science) для решения теоретических и индустриальных задач. Развитие предложенных ранее методов, в т.ч. тонального анализа, тематического моделирования и др.
10.Разработка методов исследования больших текстовых массивов на основе искусственного интеллекта, в первую очередь на основе аналитического ИИ. Это, в том числе, методы глубокого и трансферного обучения на основе архитектур Transformer, T5, BERT и более новых; методы стандартизации текста на основе word embeddings; методы абстрактивной суммаризации для разных языков. Применение генеративных моделей ИИ к сбору и аналитике текстовых и метаданных пользователей, поиск моделей быстрой анонимизации датасетов.
11.Доработка и вывод в индустриальное использование комплексной методики «дерева мнений» - разработанной в 2022-2023 годах на основе трех нейросетевых подходов методики мэппинга содержания больших онлайн-дискуссий, способного отразить содержащиеся в дискуссии мнения, в т.ч. поляризованные. «Перевод» методики на русский и другие языки, разработка интерфейса для стороннего использования и способов временного хранения данных.
12.Применение подходов на основе теории систем к анализу динамики общественного мнения, развитие сотрудничества с институтами, применяющими системные подходы к анализу больших социальных систем (Институт проблем управления РАН, Институт психологии РАН, факультет ПМ – ПУ СПбГУ и др.)

ИНДУСТРИАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ:
13.Мэппинг медиасферы РФ на уровне регионов, а именно – систематизация типов традиционных и новых медиа (в т.ч. новостных пабликов, значимых блогов и каналов в соцсетях и др.) в качестве участников делиберации в общественно-политическом ключе и их картирование. Развитие пилотного проекта по типологизации регионов по доминированию определенных типов новостных и общественно-политических медиа в делиберативном пространстве. Мэппинг необходим для решения задач более высокого уровня по оценке роли различных типов медиа в кумулятивной и гибридной делиберации.
14.Изучение кумулятивных кризисов (взрывов негатива) как проявления накопительного общественного мнения. Развитие пилотного проекта по кризисам брендов: 1) формулирование стратегий кризисной коммуникации коммерческих компаний в ситуации кумулятивного кризиса; 2) сопоставление стратегий коммерческих и общественно-политических акторов в ситуации кумулятивного кризиса.
15.Анализ отдельных кейсов накопительного общественного мнения с целью выявления и проверки отдельных факторов, влияющих на динамику мнений в кумулятивной и гибридной делиберации.

НАУЧНО-ИНТЕГРАЦИОННЫЕ:
16.Интеграция коллектива Центра, а также педагогический состав факультетов СПбГУ, молодых ученых, аспирантов и студентов в научную работу и научное сотрудничество, в том числе путем информационных рассылок, организации научной практики, организации подпроектов с участием ППС и студентов за пределами коллектива.
17.Развитие сотрудничества с институтами РАН (ИПУ РАН, СИ РАН, ИП РАН), факультетами МГУ им. М. В. Ломоносова, другими российскими вузами по профилю проекта, Вольным экономическим обществом России, Институтом нового индустриального развития им. С. Ю. Витте и другими некоммерческими организациями, ведущими исследования.
18.Развитие международного сотрудничества, в т.ч. с проектами OPINION (крупнейший в мире проект по изучению общественного мнения онлайн), Global Risk Journalism Hub, мировыми ассоциациями коммуникативистов (ICA, IAMCR), проектами под эгидой ЮНЕСКО. Подробнее см. раздел «Научное и научно-техническое сотрудничество…».

ПУБЛИКАЦИОННЫЕ И ОБЩЕСТВЕННЫЕ:
19.Выполнение плана публикационной и конференциальной активности; организация научных мероприятий с участием коллектива Центра; поддержка публикационной активности аспирантов и студентов СПбГУ.
20.Работа в редколлегиях научных журналов, создание спецвыпусков по тематике Центра.
21.Консультирование медийных организаций, представителей власти и НКО по профильным вопросам Центра, в т.ч. по трансформации делиберативных процессов.

Все вышеописанные задачи связаны между собой; они определяют состав рабочей группы и будут решаться в рамках подпроектов Центра.

Подпроекты Центра на 2025-2026 годы, помимо разработки теории кумулятивной и гибридной делиберации, могут включать следующие:
1.Мэппинг современной российской медиасферы на уровне регионов с точки зрения способов, ролей и деонтологии участия медиа в делиберативном процессе.
2.Пересмотр парадигм журналистского профессионализма в условиях медиатизации социальной коммуникации; преодоление(?) разделения парадигм адвокатирования и арбитража в профессиональной деятельности журналистов (Бодрунова, 2014) через гуманистический и ноономический подходы.
3.Изучение пользовательского недовольства и работы с ним в современных медиа и со стороны властных акторов, в т.ч. в российских регионах, как части делиберативного процесса.
4.Изучение кумулятивных кризисов в коммерческой и общественно-политической сфере, выработка гармонизирующих стратегий реагирования с учетом интересов многих акторов делиберации и существующей политической поляризации в онлайн-дискуссиях.
5.Применение время-ориентированных концепций накопления и трансформации информации, в т.ч. диффузии инноваций, «колеи», «спирали молчания» и др., к выявлению факторов, значимых при формировании мнений.
6.Изучение платформенных и интерфейсных факторов, связывающих медиапотребление и делиберацию.

4.3.7.4. НАУЧНАЯ НОВИЗНА ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ, ОБОСНОВАНИЕ ДОСТИЖИМОСТИ ЕЕ РЕШЕНИЯ

Исходя из изложенного можно утверждать, что перед наукой стоит не решенная пока междисциплинарная задача осознания, нормативного осмысления и доказательного изучения публичной делиберации как намного более сложного, комплексного социально-политического процесса, в котором наличествуют институционально-процедурные и кумулятивные элементы, а также многомерные связи между ними. Это подразумевает, помимо прочего, реинтерпретацию понятий «(общественное) мнение», «публичная дискуссия», «общественное согласие». Новые модели формирования общественной позиции в диссонантной публичной сфере предполагают изучение паттернов накопления мнения и его эффектов, факторов кумулятивной делиберации и ролей отдельных акторов. Проблема приобретает все большую актуальность, поскольку развитие технологий онлайн-коммуникации все ускоряется, и делиберативные практики тоже вырабатываются с нарастающей скоростью, тогда как существующие концепции делиберации все меньше схватывают исуть, и форму, и комплексность делиберативного процесса, не справляясь с задачей интеграции нового состояния публичной дискуссии в делиберативную теорию. При этом непонимание природы и законов большой части публичногообсуждения препятствует адекватной оценке демократического качества современной делиберации, вызывая то неуместно-восторженные, то алармистские выводы об участии граждан в принятии решений.
Уже сама постановка такой задачи и даже частичное ее решение обладают безусловной научной и общественной значимостью. Во-первых, намного более «близко к жизни» изучается один из базовых социально-политическихпроцессов, развивающийся при этом в условиях, не способствующих росту его демократического качества. Во-вторых, вырабатывается новая оптика, позволяющая видеть кумулятивные процессы в общественном мнении практически в любом приближении (а не только в национальных поллах) – от дискуссий длиной в несколько лет до микро-диалогов. В-третьих, появление объяснительных концепций в области публичной делиберации постепенно позволит выработать понимание характера и природы общественного мнения; связи коммуникации «обычных» пользователей с политической конкуренцией, бюрократическими процедурами, полисингом; делиберативной силы кумулятивных мнений, их способности к усилению влияния (empowerment) уязвимых социальных групп и политических сил, говорящих от их имени. В-четвертых, оно наконец приблизит теорию публичной сферы к эмпирической апробации.
Отдельно следует упомянуть о том, что публичная сфера в самых разных странах в 2020-е годы дошла до критически неустойчивого состояния, где поляризация позиций сочетается с кулуарностью принятия решений и потому вызывает взрывы недовольства, массовые протесты, волны миграции, отказ от политического участия, критическую деплюрализацию медиапотребления. Растущие разрывы в социальной ткани и пробуксовка механизмоврепрезентативной демократии требуют усилий (в том числе научных) по социальной реинтеграции и продолжению общественного строительства в крайне неблагоприятных обстоятельствах социального недоверия, разобщенности, межклассовой и межнациональной напряженности и вражды. В этих условиях создается почва для недолжного, абьюзивного использования возможностей публичной сферы и кумулятивной делиберации. Скорейший и адекватный анализ современной публичной дискуссии будет, мы надеемся, способствовать гармонизации коммуникативных отношений в разных странах через выявление неприемлемых практик «подкрутки мнения»,  формулирование требований к акторам делиберации, воспитание культуры общественного диалога, интериоризацию норм открытой и гласной делиберации, повышение коммуникативной грамотности и снижение недоверия к собеседнику.
Таким образом, новизна исследования определяется:1) изменившимся (диссонантным) характером публичной сферы, переставшей ориентироваться на поиск консенсуса с появлением колоссального числа новых дискутантов;2) накопительной природой мнений в медиатизированной среде, которая сегодня проявлена как никогда ярко, но практически не описана теоретически, за исключением наших работ более раннего периода;3) отсутствием нормативно-нейтральных концепций, позволяющих оценить устройство и качество общественной делиберации в условиях «отмены» большинства традиционных делиберативных свойств публичной коммуникации;4) разрозненностью исследований кумулятивных паттернов и эффектов в делиберативном процессе и необходимостью «зонтичного» подхода к их осмыслению.
Достижимость результата обеспечивается:1) междисциплинарным характером проекта, в котором наиболее продвинутые методы анализа текста не остаются "только методами", а работают на решение социологических и коммуникологических задач;2) наличием у рабочей группы разработанных инструментов (см. Научный задел) для решения задач междисциплинарного анализа больших массивов данных;3) наличием у рабочей группы большого опыта в осмыслении, теоретизации, разработке методов и практическом исследовании общественной коммуникации, журналистики, речи пользователей, делиберативного процесса, этнополитических и иных конфликтов в публичной сфере;4) предложенной рабочей группой гораздо более тесной и точной связью между теоретизацией и наблюдаемой эмпирической реальностью по сравнению с существующими моделями публичной сферы и пользовательской коммуникации;5) новыми нормативными основаниями, положенными в основу изучения накопительного общественного мнения и кумулятивной делиберации.

4.3.7.5. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ИЗУЧАЕМОЙ ПРОБЛЕМЕ
Поскольку объемы заявки не позволяют продемонстрировать весь объем исследований по нескольким магистральным направлениям работы Центра, включая методологические, мы укажем только самые основные работы по этим направлениям и публикации, в которых мы ранее проводили обзоры литературы по этим направлениям.
1) НАКОПИТЕЛЬНОЕ ОБЩЕСТВЕННОЕ МНЕНИЕ И КОНЦЕПЦИЯ КУМУЛЯТИВНОЙ ДЕЛИБЕРАЦИИПодробнее см.:Бодрунова, С. С. (2023). Кумулятивная делиберация: новая нормативность в изучении публичных сфер онлайн. Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика, (1 (48)), 87-122. [открытый доступ]Bodrunova, S. S. The concept of cumulative deliberation: Linking systemic approaches to healthier normativity in assessing opinion formation in online discussions. Journal of the Association for Information Science and Technology, 1-13. DOI: 10.1002/asi.24850
В начале XXI в. ученые повсеместно отмечают нарастание комплексности, сложности публичных сфер. Главными причинами роста сложности публичной дискуссии называют техническую гибридизацию (переход в цифровое пространство) и ее следствие – содержательную гибридизацию контента, имеющую политические последствия (Chadwick, 2013). Одним из проявлений гибридизации стало доминирование контента, созданного пользователями в качестве просьюмеров, выступающих в роли одновременно создателей и потребителей текстов (Toffler, 1980; 2022). Появление огромного количества новых неинституциональных участников публичной дискуссии, а также последствия их участия в онлайн-обсуждениях привели к переоценке качества публичных дискуссий (Мисников, 2013) и – в более широком масштабе – качества публичной сферы в разных странах. Развитие онлайн-дискуссий оценивается как снижающее качество публичной сферы сразу в нескольких аспектах.
Во-первых, сегодня дискуссии, в которых принимают участие пользователи социальных сетей, рассматриваются учеными как хаотичные, малопредсказуемые и лишенные внутренней цельности, а также не длящиеся во времени, т. к. в них постоянно меняется состав участников (Smoliarova et al., 2020). При одновременном участии миллионов пользователей диахронический характер обсуждения, устроенного по аналогии с дискуссией за круглым столом, становится невозможен.
Во-вторых, внимание ученых привлекли искажения в онлайн-речи, которые уводят в сторону от делиберативного идеала. В начале 2000-х влияние Интернета на публичную дискуссию виделось почти исключительно как позитивное, поскольку ученые ожидали, что Всемирная паутина будет способствовать демократизации общественного диалога (Nakamura, 2013). Однако уже очень скоро наступило разочарование в Интернете как агенте демократизации (Fossato, Lloyd, 2008), а в 2010–2020-е гг. накопились данные об антидемократических эффектах сетевой коммуникации, в т.ч. описанных как цифровые угрозы. Они включают разнообразные практики намеренного отклонения от аутентичной коммуникации (например, вычислительную пропаганду – см.: Woolley, Howard, 2018) и искажения, возникающие в ходе общения пользователей как естественные, но ведущие прочь от нормативного идеала (например, язык вражды или кибербуллинг).
В-третьих, искажения и высокая степень дисконтинуальности дискуссий заставляют переосмысливать нормативную сторону онлайн-дискуссий в целом. Рост сложности и коммуникативных искажений, по мнению ученых, направляет публичную дискуссию не на консенсус, как в классической теории делиберации (Habermas, 2006), а на диссонанс (Pfetsch, 2018). Нынешняя теория публичной сферы предъявляет высокие нормативные требования кучастникам политических дискуссий, в то время как общение пользователей не соответствует таким ожиданиям, поскольку их речь может быть бессодержательной, предвзятой, эмоциональной.
Более того, высказывающиеся в Сети пользователи могут не иметь никакой делиберативной цели. В 2010-е ученые пытались узнать, какова основная мотивация пользователей для участия в политических онлайн-дискуссиях, и выражали это формулой to agree or to argue («согласиться или поспорить»; Yardi, boyd, 2010). Однако к 2020-м большинство исследователей уже сомневаются как в той, так и в другой мотивации.
В то же время быстро растет число свидетельств того, что формирование мнений в Интернете носит кумулятивный, накопительный, а не делиберативный характер. Иначе говоря, в Интернете коммуникация по принципу «круглого стола», где каждый выслушивает каждого, замещается одновременным говорением многих микро-акторов с минимальным объемом внимания друг к другу. Тем не менее доминирующие мнения в дискуссии все равно формируются – путем накопления сходных позиций и вопреки высокому уровню белого шума. Оксфордские исследователи указывают также на важную роль микро-актов политического участия в формировании мнений – так они называют реакции пользователей в соцсетях (лайки, репосты, комментарии; Margetts et al., 2015). К ним примыкают и акты контрибутивного действия (например, подписание онлайн-петиций; Bodrunova, 2020 a). Несмотря на незначительность каждого мелкого акта самого по себе, взятые вместе, они важны с точки зрения выражения мнений и предпочтений пользователей.
Более того, политические модели формирования мнений и выбора, разработанные в 1970-х гг., в т. ч. модель «спирали молчания» (Noelle-Neumann, 1974; Noelle-Neumann, Petersen, 2004) и «молчаливого большинства» (Mustafaraj et al., 2011), четко описывают накопление мнений, основанное на групповых и индивидуальных психологических, а не делиберативных основаниях, и не так важно, что они были обнаружены в коммуникации и паттернах политического выбора до начала эпохи Интернета.
В целом, как обоснованно утверждалось в работах по медиаэффектам, «культивационные эффекты (Gerbner, Gross, 1976), установка повестки дня (McCombs, Shaw, 1972) и «спираль молчания» (Noelle-Neumann, 1974) возникли из идеи кумулятивных эффектов» (Koch, Arendt, Maximilian, 2017: 2). Однако «различие между одиночными и кумулятивными эффектами, каким бы простым и очевидным оно ни казалось на первый взгляд, долгое время игнорировалось в исследованиях медиаэффектов» (Там же: 1). То жесамое можно сказать и об исследованиях общественного мнения и общественной сферы, где «зонтичное» понятие кумуляции в целом не использовалось. Здесь, однако, мы должны уточнить, что в медиаисследованиях под кумулятивными эффектами понимаютсяиндивидуальные эффекты накопительного характера, создаваемые долговременным воздействием на медиапотребителя определенного медиаконтента или его особенностей, таких как, например, политическая предвзятость/пристрастность (bias; Koch, Arendt, Maximilian, 2017; Perse, 2001: 51). В отличие от таких эффектов личностного уровня, кумулятивные паттерны в процессе коммуникации многих лиц, а также влияние кумулятивного общественного мнения на принятие решений зависят от множества разнообразных микро-вкладов самих участников дискуссии, а неот воздействия одного фактора.
В моделях формирования мнений, подобных «спирали молчания», индивидуальные мнения выражаются в формах установок (например, во время голосования), заявлений (например, претензий или жалоб) или молчания, что приводит к быстрому и понятному разделению на большинство/меньшинство на основе позиции «да/нет» и победе большинства путем накопления доминирующих позиций или активности одних на фоне молчания других.
Безусловно, высказывания пользователей редко несут в себе четкую информацию, подобную «да/нет»; однако сегодня с помощью автоматизированных моделей анализа текста ученые пытаются упростить лингвистический облик высказываний юзеров и «перевести» их на социологически/политологически значимый язык цифр. В XXI в. исследования «спиралей молчания» трансформировались в изучение эхо-камер и пузырей-фильтров (filter bubbles), а концепции вроде «молчаливого большинства» используются для обобщенного, «технического» определения настроений пользователей без их нормативной оценки (Venkataraman, Subbalakshmi,Chandramouli, 2012).
Все эти предпосылки свидетельствуют о необходимости нового подхода к оценке качества онлайн-дискуссии, который был бы основан на идее накопления мнения, а не его выработки делиберативным (рациональным, инклюзивным, «круговым») путем. В первую очередь, требуется пересмотр нормативных оснований онлайн-обсуждений, поскольку мотивации пользователей отличны от нормативных ролей институциональных участников делиберативного процесса.
2) ПРОБЛЕМА МНЕНИЯ: НЕПРОДУКТИВНОЕ РАЗНООБРАЗИЕ ПОДХОДОВ И ЗАЗОР МЕЖДУ "ЧЕЛОВЕЧЕСКИМ" И "МАШИННЫМ" ВОСПРИЯТИЕМ МНЕНИЙ В СЕТИПодробнее см.:Bodrunova, S. S. (2024) Opinion types on social media: A review of approaches  to what opinions are in social vs. computational science. Proceedings of the HCII'2024. LNCS series. Cham: Springer (in print).
Научно-практическая зона opinion mining («майнинга мнений» из текстов социальных сетей и СМИ) охватывает широкий круг исследований, основанных на вычислительных (в том числе нейросетевых) методах анализа текстовых данных. Но при ближайшем рассмотрении оказывается, что эта зонаразбита на сегменты по отдельным методам исследования (наблюдается не теоретический, а методологический принцип формирования научного поля): так, в нее включены сентимент-анализ (Liang & Dai, 2013; Pavaloaia et al., 2019; Qui et al., 2019), тематическое моделирование (Stoyanov & Cardie, 2008), другие методы кластеризации и классификации текстовых данных, автоматизированный контент-анализ и др. Каждый из этих методов, однако, не имеет дела напрямую с мнением в том виде, как его описывают социология, политология или лингвистика. Так, сентимент-анализ сводит «мнение» к негативной/позитивной тональности высказывания по отношению к изучаемому объекту или его так называемым аспектам (отдельным значимым характеристикам; описано в разделе 9). Тематическое моделирование и иные методы строгой и нестрогой (fuzzy) кластеризации и классификации (Najadat et al., 2020) подбирают тексты в группы по тематической близости, а мнения оттуда вычленяются уже качественными методами (чаще всего – через интерпретативное чтение). Контент-анализ показывает степень «выпуклости» (saliency) той или иной лексики, которой приписывается носительство мнения (опять же, позитивного/негативного, а не сложного и нюансированного); и т.д. Из находок, сделанных с помощью основных на сегодня методов opinion mining, можно сделать только косвенные выводы о настоящих мнениях пользователей, так как в большинстве вычислительных методик «мнения» представляют собой наборы лексем, группирующихся «вокруг» объекта, выражающих позитивное или негативное отношение (предположительно) именно к нему.
Конечно, существуют попытки более сложного тонального анализа с учетом устойчивых выражений, оценочных (Kobayashi et al., 2004; Toprak, 2010) и объект-ориентированных (Maynard, 2014) высказываний, но принцип выявления мнения от этого не меняется: это объект + группы лексем вокруг него. Более сложные модели тематико-опиниональной классификации текстов тоже уже разработаны: например, Даван и коллеги (Dhawan et al., 2017) создали многомерный детектор контента, содержащего мнения, с применением 54 текстовых категорий, посредством чего приблизились к отражению «настоящих» пользовательских мнений и их фрагментации сразу на трех платформах. В целом многословарные (multi-dictionary) и многовекторные (multi-feature) поиски мнений позволяют также определять силу мнений (Wilson et al., 2004) и их полярность (Mikula & Machová, 2015), а также наращивать количество обнаруженных «единиц мнения»; но общих подходов к тому, что такое «единица мнения» (opinion unit), также пока не существует – и такой вопрос даже не ставится.
При этом некоторые работы, чаще всего основанные на более простых методах, таких как качественно-количественное кодирование (например, по Криппендорффу) и автоматизированными и/или вычислительными методами без «тонкой настройки» (fine-tuning), описывают мнения пользователей ближе к социологическому пониманию мнения. Например, мнения в онлайн-дискуссиях выглядят в исследованиях как аттитюды по отношению к объекту (но чаще всего в виде «плохой/хороший», что все еще очень близко к простому тональному анализу; Lee & Chun, 2016), элементы экспертной оценки и «нахваливания» (appraisal; Ishida et al., 2022), элементы аргументации (arguing; Somasundaran et al., 2007), энтимемы («свернутые» силлогизмы; Rajendran et al., 2016) и др., но в основном без разделения на формально-лингвистические структуры и структуры смысла, что не позволяет проследить, за счет чего именно в языке формируется мнений. Некоторые работы создают категории мнений под задачи конкретного тематического исследования (так, пример работы, использовавшей так называемые категории Келлерта из социальной психологии отношений человека и животных, это статья Fidino et al., 2018). Также ряд исследователей (Alharbi & Khan, 2019; обзор ранних работ можно найти в статье Liu, 2010) предложили различать «сравнительное» и «несравнительное» мнение о предмете.
Вычислительные методы в основном демонстрируют, что в них «мнение» понимается прежде всего потребительски – как мнение о чем-то (предмете, товаре, услуге, событии и т.п.), что можно резко упростить до бинарной оппозиции «плохой/хороший». Однако, как известно из политологии и коммуникативистики, делиберативные мнения могут строиться иначе: как утверждения ценностного характера, призывы к действию, риторические речевые фигуры и др. В англоязычной литературе еще до появления соцсетей такие высказывания изучались, например, в том числе в зоне claims analysis – «анализа утверждений». Еще в 2000-е существовала важная попытка (правда, описанная чрезвычайно кратко, в пределах двух страниц) объединить в рамках «анализа утверждений» в Интернет-текстах поиск типов мнений, их поляризации, динамики и дискурсивных эффектов (Wu & Huberman, 2008); но справедливости ради нужно отметить, что это едва ли не единственная работа, которая настолько предвосхитила изучение кумулятивной делиберации. Пока анализ утверждений не занял должного места в opinion mining, будучи почти вытеснен лексико-ориентированными подходами, хотя его применение в области анализа полисинговых документов чрезвычайно эффективно (применение метода для изучения мнений о Евросоюзе описано в Koopmans & Muis, 2009; Statham & Koopmans, 2009). У медиаисследователей тоже можно встретить выражение «issue stance» («высказывание по поводу вопроса повестки дня»; Scheufele & Eveland-jr, 1999), близкое по смыслу к «claim». В вычислительных исследованиях изучение «высказываний» и «утверждений» как таковых постепенно приобретает вес (Rajendran et al., 2016; Alkhalifa et al., 2021), но требуется еще намного большее внимание к мнению как сложному ценностному высказыванию и возможности его детекции и моделирования.
Важное влияние на поиск мнений оказало изучение мнений в других областях науки. Это, в первую очередь, классическая лингвистика и социолингвистика, медиаисследования, теория аргументации, теория дискурса, работы в области социологии общественного мнения. Кратко скажем о них, хотя, конечно, такого краткого обзора недостаточно для понимания влияния разных разделов науки на сегодняшнее понимание мнения, в том числе в машинно-ориентированных работах.
Так, важную роль в дизайне вычислительных исследований текстовых данных играет пришедшее из лингвистики понимание мнения как одного из типов субъективности (Kennedy, 2012; Narrog, 2017). Субъективность может принимать не только персональные, но и внеперсональные, стратегические, разделяемые многими формы (De Cock, 2015), встречающиеся в том числе в делиберативном процессе и процессе принятия решений (Buchanan et al., 1998). Посткартезианское обсуждение типов субъективности и интерсубъективности, однако, пока не находило четкой связи с пониманием мнения как коллективного аттитюда, обнаруживаемого через поллинг, в силу укорененности субъективности в речевой форме конкретных высказываний, в том числе нарративной. Вычислительная лингвистика быстро проложила мост от субъективности к сентимент-анализу (Liu, 2010), минуя более сложные классификации мнений. Некоторые исследователи, однако, предложили видеть за языковым выражением мнения психологическое явление – «частное состояние» (private state), которое становится публичным в том числе через его выражение в соцсетях (Wiebe et al., 2005; Katiyar & Cardie, 2016).
Подходы к пониманию того, что такое мнение и как оно выглядит, конечно, сложились и в классической коммуникативистике, в том числе в медиатеории; здесь без различения мнения и не-мнения невозможно было бы строить индустриальное понимание профессии, обучение журналистов, изучение общественной дискуссии с позиции ее организации. Мы не будем обозревать здесь историю изучения (общественного) мнения в исследованиях социальной коммуникации, поскольку оставим эту задачу на ближайшее будущее; пока укажем только на положения из медиатеории, непосредственно связанные с накопительным характером мнений в онлайн-дискуссиях и форматами согласия в них. Так, во-первых, следует отметить, что термин «общественное мнение» в медиаисследованиях используется все реже, так как традиционными методами медианауки выявить его было невозможно, и выявление мнений на уровне всего общества ушло в поллинговую социологию, оставив медиаисследованиям анализ медиаконтента, который, увы, слишком часто выдавался за изучение общественного мнения (а не мнений институциональных акторов и самих СМИ). Во-вторых, медиаисследователи провели водораздел между фактом и нефактологическим текстом (в том числе мнением как «не-фактом» и комментарием как жанром), что привело к пониманию мнения как развернутого, многоуровневого авторского высказывания (в отличие от набора лексем в вычислительной лингвистике или коротких высказываний в claims analysis). Мнение как «длинный текст» также встречается в изучении потребительских обзоров (Qazi et al., 2017); не следует также забывать, что наиболее развернутой жанровой формой, выражающей мнение, остается критическая статья (и критика в целом).
Нужно сказать также об отдельной зоне коммуникативистики, в которой общественное мнение изучалось не через поллинг, а именно как коммуникативный и делиберативный феномен. Так, разговор о природе мнений и форм дискуссии, в которых оно гнездится (Scheufele, 1999), шел в посвященных этой тематике журналах (Public Opinion Quarterly, International Journal of Public Opinion Research, Javnost – The Public, Deliberation и нескольких других). В них исследования носили четкий демократизационный характер и увязывали характер мнений со структурой публичной дискуссии и природой институтов, обеспечивающих демократическое развитие, что разделило изучение мнения как понятия в этих журналах и в медиатеории. Но и медиатеория, и делиберативная теория мнения оказали меньшее, чем хотелось бы, влияние на вычислительную коммуникативистику, которая, в свою очередь, во многом отталкивались не от социополитического понимания природы мнения в публичной сфере или от социальных функций мнений, а от структуры речи и возможностей ее автоматизированного анализа. Пока в вычислительных исследованиях редки попытки построить классификацию мнений с учетом позиции медианауки (пример ранней работы – Murakami et al., 2010; более поздняя удачная попытка – Carrillo-de-Albornoz et al., 2019).
От философов публичной дискуссии (от де Токвиля до Хабермаса) к теоретикам аргументации протягивается нить интерпретации мнения как аргумента в споре. Аргументы как часть общественного мнения обладают, вероятно, наименьшей способностью к простому накоплению и при этом наибольшим делиберативным потенциалом. Структура аргумента, как правило, сложна для автоматического выявления, но именно аргументация определяет общее делиберативное качество суждения: по мысли Хабермаса, консенсус укоренен не в позициях отдельных граждан, а в самом языке, позволяющем достигать согласия как закономерного итога оптимального причинно-следственного рассуждения (включая аргументы) (Habermas, 2006; Jezierska, 2019). Глубинная языковая природа согласия, консенсуса, баланса мнений, с одной стороны, противостоит критическому дискурс-анализу (так как отказывает делиберативному актору в значимости его личных черт как носителя дискурса), но в то же время перекликается с базовой посылкой критического дискурс-анализа о том, что «междисциплинарная теория идеологии объясняет взаимосвязи между социальными функциями, когнитивными структурами и дискурсивным выражением идеологии» (van Dijk, 1998: 1). В вычислительных исследованиях мнений это пока проявилось в виде выявления мнений в структурной связи с носителем мнения (Choi et al., 2006) и его адресатом (Yang & Cardie, 2013); но следует внимательнее отнестись к тому, что сами дискурсы как таковые могут оказаться наиболее крупными структурами – носителями сетевых мнений. Макронарративные структуры могут складываться в онлайн-дискуссиях и фиксировать не только социальные аттитюды, но и конфигурации акторов вокруг них (Nigmatullina et al., 2023).
Ну и, конечно, нельзя не упомянуть работы в области социальной психологии выбора и формирования большинства/меньшинства, наиболее известные из которых принадлежат Элизабет Ноэль-Нойманн и ее последователям. С опорой на работы Алексиса де Токвиля она определяла общественное мнение как такое мнение, высказывание которого не приведет к социальному исключению (Noelle-Neumann, 1974). Именно в работах Ноэль-Нойманн и ее последователей и критиков, как и в работах о «молчаливом большинстве», впервые четко описаны именно накопительные паттерны мнения с их точками нарастания и слома, а также кумулятивные эффекты в общественном мнении.Новый этап в изучении онлайновых мнений наступил, когда в середине 2010-х годов методы многофакторного анализа и conditional random fields (Yang & Cardie, 2012) сменились нейросетевыми методами и технологиями (Liu et al., 2015). Казалось, что новое поколение методов сразу принесет возможности интеграции вышеописанного разнообразия понимания мнений в практику исследования мнений. Пока, однако, связь между новейшими методами и классическими взглядами на природу мнения слаба и требует намного более глубокой проработки.
3) ОБЗОРЫ В РАБОТАХ ПО ТЕМАТИКЕ ОТДЕЛЬНЫХ ПОДПРОЕКТОВ ЦЕНТРА
Далее мы только укажем наши работы, где приведены обзоры литературы по отдельным тематикам/подпроектам Центра в рамках изучения кумулятивных эффектов в общественном мнении:
1) жалобы пользователей как точки кристаллизации нарративных сообществ недовольства: Nigmatullina, K., Bodrunova, S. S., Rodossky, N., & Nepiyushchikh, D. (2022, June). Discourse of Complaining on Social Networks in Russia: Cumulative Opinions vs. Decentering of Institutions. In Fifth Networks in the Global World Conference (pp. 3-20). Cham: Springer International Publishing.
2) кумулятивный кризис и стратегии его гармонизации: Rodicheva, A., Bodrunova, S. S., Blekanov, I.S., Tarasov, N., Belyakova, N. (2024) Crisis communication and reputation management of Russian brands on social media. Digital Geography - Proceedings of the International Conference on Internet and Modern Society (IMS-2023). Cham: Springer (in print).
3) кумулятивные эффекты при пользовании медийными интерфейсами: Yakunin, A. V., & Bodrunova, S. S. (2022). Cumulative Impact of Testing Factors in Usability Tests for Human-Centered Web Design. Future Internet, 14(12), 359.
4) "дерево мнений" как метод мэппинга тем и мнений в онлайн-дискуссиях: Blekanov, I. S., Tarasov, N., Bodrunova, S. S., & Sergeev, S. L. (2023, July). Mapping opinion cumulation: topic modeling-based dynamic summarization of user discussions on social networks. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 25-40). Cham: Springer Nature Switzerland.

Общим выводом из многих обзоров литературы, сделанных рабочей группой за последние годы, стало отсутствие в текущей теоретизации общественного мнения такой "зонтичной" концепции, которая позволяла бы одновременно три концептуальных шага:1) отказ от излишней нормативности, наложенной на отдельного пользователя;2) признание накопительного характера общественного мнения как его доминирующей современной черты;3) пересмотр понимания природы мнения как такового в медиатизированном социальном пространстве и формирование оснований для доверия машинным методам его детекции.

4.3.7.6. ПРЕДЛАГАЕМЫЕ МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ. ОБЩИЙ ПЛАН РАБОТЫ НА ВЕСЬ СРОК ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТА

МЕТОДЫ СБОРА ДАННЫХ

1. Методы сбора текстовых данных из социальныхсетей:

1.1. Сбор открытой информации (краулинг) сплатформ VK.com, Одноклассники, Telegram, YouTube, Twitter (X; признана экстремистскойв России, но изучение не ограничено). Патент на ПО «Crawlector» (2019). Эффективностьпредлагаемого веб-краулера оценена по сравнению с аналогичными продуктами, а такжеTwitter API в 2017 году и признана высокой (см. отчет по проекту РНФ16-18-10125 за 2017 год).

1.2. Определение геолокации пользователей всоциальных сетях. Патент на ПО «SNAGeoDetector» (2023).

2. Социологические методы сбора данных: глубинноеинтервью, анкетирование, фокус-группа, включенное

наблюдение (выбор под задачу исследования).

МЕТОДЫ ПРЕПРОЦЕССИНГА И ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ

3. Стандартные методы препроцессинга зашумленныхтекстов из социальных сетей (стемминг, лемматизация, удаление стоп-слов, дополнительнаяочистка, очистка под задачу).

4. Нейросетевая стандартизация текста методомword embeddings («языковых эмбеддингов» - стандартных векторов для фрагментов текста).

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

5. Кластеризация и классификация текстовыхмассивов:

5.1. Метод многоступенчатой объект-ориентированнойкластеризации дискуссии, разработанный рабочей группой в 2017-2018 годах, включающийэтапы ручного лейблинга аттитюдов влиятельных пользователей, группировки пользователейпо сочетанию аттитюдов путем многомерного шкалирования, создание частотных словарейгрупп пользователей и их приложение к основному массиву дискуссии (Bodrunova etal., 2019). Патент на ПО «SNALab» (2019).

5.2. Методы тонального анализа, в том числеаспект-ориентированного и нейросетевого. Тональность пользователей может определятьсялибо дробно в диапазоне от -2 до 2, либо делением на классы (негативный, нейтральный/смешанный,позитивный) в зависимости от задачи кластеризации. Патенты на ПО «MultiSentimentLab»(2020) и «SNAABSA» (2023).

5.3. Методы тематического моделирования, втом числе генеративного и итеративного моделирования на

нейросетевой архитектуре BERTopic (алгоритмHDBSCAN и др.), а также тематического моделирования на коротких текстах для четырехязыков (русского, английского, немецкого, французского). Патент на ПО «SNATopicDetector»(2020). Альтернативный метод: методика выделения тематики дискуссии и иных групптекстов путем агломеративной кластеризации текстов с марковским моментом остановки.Метод разработан и опубликован в 2020 году (Future Internet, Bodrunova et al.,2020). Для агломеративной кластеризации применяются тексты, обработанные на основеглубокого обучения (с применением word embeddings). Применяется для текстов среднейдлины.

5.4. Метод выявления эволюции тем (topicevolution) на основе итеративного процесса выявления сходства ключевых слов темы.Используется для построения «дерева тем» в онлайн-дискуссиях.

5.5. Метод(ы) нейросетевой абстрактивной суммаризациис различными длинами резюмирующих текстов (метод краткой суммаризации, «книжный»метод и др.). Патент на ПО «SNAPostSummarizer» (2021).

5.6. Комбинации методов на основе(5.1)-(5.5) между собой, а также с иными методиками анализа (анализ модулярностиграфа, анализ динамики дискуссии через графики time series и др.) для выявлениясодержательных аспектов дискуссий.

6. Статистические методы обработки цифровыхданных (описательные статистики, регрессионный и факторный анализ, многомерное шкалирование),иные методы проверки каузальности (например, тест Грейнджера).

7. Политологические методы (ивент-анализ,process tracing).

МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ

8. Метод визуализации мэппинга «дерева мнений»(предложен в 2023 году, нуждается в дополнительной апробации и создании онлайн-прототипа).

9. Алгоритмы реконструкции веб-графов дискуссиииз библиотеки Gephi (Yifan Hu, OpenOrd и др.).

 

ПЛАН РАБОТ НА 2025-2027 ГОДЫ

Каждый год исследования включает теоретическую,эмпирико-практическую и методологическую части исследования; поэтому для каждогогода план разбит на три вышеуказанных подпроекта.

2025 год

ТЕОРИЯ

1. Постановка исследовательских вопросов изадач для рабочей группы.

2. Подготовка обзора литературы и выводов оприроде мнения и/или методах выявления мнений в онлайн-дискуссиях. Развитие концепциикумулятивной делиберации в части базовой терминологии: операционализация понятия«мнение». Выявление некоторых базовых форм мнения и структурных уровней дискуссии,на которых они бытуют.

3. Развитие концепции кумулятивной делиберациив нормативно-критической части: описание нормативного подхода к согласию в условияхдиссонантной публичной сферы и кумулятивной делиберации.

4. Формулирование концепта кумулятивного кризисаи его стандартного описания на базе ситуационного анализа и process tracing.

5. Разработка дизайна количественно-качественногоисследования в области гибридной делиберации с участием представителей региональныхадминистраций / местного самоуправления и/или локальных и гиперлокальных медиа.

6. Доработка концепции дисфункциональныхсостояний медиапотребителя и построение расширенной «модели контекстуальнойточности» на основе экспериментальных данных.

7. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее 2участий).

8. Сотрудничество с проектом OPINION (при наличииподтверждения от СПбГУ) и проектом GRIH.

ПРАКТИКА

1. Дополнительное обсуждение и финальный отборкейсов для анализа (в целом в 2025 году работа будет идти на основе данных, собранныхв 2023-2024 годах). Обработка имеющихся наборов данных (Reddit, VK.com, Одноклассники).

2. Проведение исследования на датасетеReddit (COP27, климатическая конференция в Египте) по анализу форм динамическойрепрезентации мнений на основе метода «дерева мнений». Определение форматов выражениямнения, оптимальной длины суммаризации, динамического паттерна мнения (длительности,точек слома, принципов смены мнения). Развитие метода «дерева мнений» длярусского языка. Пилотирование методики для текстов стандартизированного характера.

3. Проведение сравнительного исследования наданных VK.com и Одноклассников по оценке структурно-дискурсивных ролей акторовдискуссии; машинное обучение выявлению жалоб автоматизированным путем.

4. Применение подходов, связанных с временнЫмипараметрами накопления информации (диффузия инноваций, каскады и др.), кконкретным кейсам поляризации мнений, и/или взрывного накопления мнений, и/илиформирования нарративных сообществ.

5. Отбор кейсов для проведения исследованияпо паттернам пользовательского поведения во время кумулятивного кризиса. Сбор икодирование данных по первым двум кейсам.

6. Отбор регионов для мэппинга современныхтипов медиа с точки зрения их делиберативного качества и ролей в дискуссии.

7. Проведение эксперимента(-ов) пообнаружению кумулятивного влияния факторов медиапотребления на функциональностьмедиапотребителя.

8. Обсуждение и отбор кейсов для 2026 года.

9. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий).

 

МЕТОДОЛОГИЯ

1. Автоматизированная обработка датасетов сReddit, VK.com, Одноклассники, Телеграм для задач подпроекта «ПРАКТИКА» (в том числена основе применения «текстовых эмбеддингов»).

2. Доработка и тестирование онлайн-прототипана основе метода «дерева мнений» (на английском языке).

3. Доработка метода «дерева мнений»(fine-tuning моделей) для русского языка.

4. Доработка комбинированной (сентимент-анализ+ структурная реконструкция) методики визуализации паттернов дискуссии для оценкипользовательского поведения во время кумулятивного кризиса. Обсуждение методикиавтоматизированного описания и оценки структурно-темпоральных характеристик кумулятивногокризиса.

5. Подготовка обзора литературы по влияниюалгоритмов на накопление мнений.

6. Участие в обсуждении кейсов и сбор данныхдля 2026 года.

7. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий); подача заявки на патентное свидетельство.

2026 год

ТЕОРИЯ

1. Постановка исследовательских вопросов изадач для рабочей группы, подготовка обзора литературы по принципам и кейсам гибриднойделиберации.

2. Концептуализация publics (политически заинтересованныхгрупп общественности) как основного носителя

кумулятивного мнения. Развитие теории Ф. Тепфлао «критических группах общественности» (critical publics; Toepfl, 2020) и концепта«кумулятивных медиа» (на примере ad hoc media и нарративных сообществ), ихструктурно-содержательное совмещение.

3. Подготовка методики независимой оценки эффективностипреодоления коммуникативного кризиса, включая критерии для коммерческих иобщественно-политических кейсов.

4. На основе результатов подпроекта «ПРАКТИКА»- первичная оценка возможностей влияния кумулятивной

делиберации на процесс принятия решений в регионахРФ.

5. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий).

9. Сотрудничество с проектом OPINION (при наличииподтверждения от СПбГУ) и проектом GRIH.

ПРАКТИКА

1. Уточнение кейсов для анализа и дизайна исследования.

2. Проведение исследования восприятия гибриднойделиберации количественно-качественными методами с участием представителей медиаи властных органов.

3. Изучение накопительного роста publics идинамических паттернов мнения в них.

4. Изучение кумулятивных кризисов в бизнесеи некоммерческом секторе. Апробация результатов через глубинные интервью с профессионаламикоммуникативных отраслей.

5. Изучение микро-паттернов имикро-эффектов накопления мнений (нейтрализация «спирали молчания», паттерны микро-делиберациии др.) на данных о жалобах пользователей и/или на примере дискуссий в закрытых коммуникативныхсредах (чаты, мессенджеры, закрытые паблики, Телеграм-сообщества).

6. Изучение (предварительно: методом экспериментаили симуляции) алгоритмического воздействия на динамику мнений.

7. Обсуждение и отбор кейсов для 2027 года.

8. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий).

МЕТОДОЛОГИЯ

1. Разработка методики динамического построения«дерева мнений» (в реальном времени с лагом на сбор данных) на основе трех нейросетевыхметодов и ускоренного сбора данных.

2. Финализация методики полуавтоматизированнойоценки эффективности преодоления кумулятивного кризиса. Пилотирование метода накейсе в реальном времени.

3. Разработка и проведение эксперимента/симуляциидля оценки алгоритмического влияния на накопление мнений.

4. Участие в обсуждении кейсов и сбор данныхдля 2027 года.

5. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий); подача заявки на патентное свидетельство.

 

2027 год

 

ТЕОРИЯ

1. Теоретизация гибридной делиберации (взаимосвязикумулятивных и процедурных компонентов делиберативного процесса).

2. Анализ спектра взглядов акторов на ролькумулятивного мнения в делиберативном процессе, выявление сходств и противоречийв них. Уточнение теории в части экзогенных факторов (акторов и платформ), влияющихна накопление мнений. Нормативная оценка лучших и недолжных практик участия граждан,институциональных акторов, алгоритмов в кумулятивной делиберации.

3. Перенос кумулятивного кризиса в публично-политическоеполе, анализ практик преодоления кумулятивных кризисов органами регионального иместного (само)управления. Подготовка рекомендаций для различных акторов публичнойсферы, проведение раундов консультаций, научно-

индустриальных мероприятий (не менее 1).

4. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий); подготовка отчета по проекту и аналитической записки о его итогах.

 

ПРАКТИКА

1. Уточнение кейсов для анализа.

2. Завершение количественно-качественного исследованияс участием представителей власти и медиа в части отношения к гибридным практикамделиберации и нормативной оценки должных/недолжных практик кумулятивной и гибриднойделиберации.

3. Перенос исследования кумулятивных кризисовв публично-политическую сферу, изучение различий кумулятивных кризисов в коммерческойи управленческой среде. Консультации для профессионалов коммуникативных индустрий.Проведение не менее чем одного научно-практического мероприятия по ознакомлениюпрофессионального сообщества с рекомендациями в сфере кумулятивной делиберации(природа кумулятивного кризиса, преодоление кризисов, культура коммуникации и др.).

4. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий); участие в подготовке отчета по проекту и аналитической записки о его итогах.

 

МЕТОДОЛОГИЯ

1. Разработка методики анализа связи контекстуальныхданных и накопления мнений.

2. Финализация разработанных методов, подготовкапакета документации по применению комбинированных методик анализа накопления мнений.

3. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий); участие в подготовке отчета по проекту и аналитической записки о его итогах.

4.3.7.7. НАУЧНЫЙЗАДЕЛ ПО ПРОЕКТУ складывается из:

1.Компетенций и исследовательского опыта ключевых исполнителей проекта.

2. Опытасовместных исследований.

3. Наличияразработанных методов и инструментов для сбора и визуализации данных.

4.Полученных ранее (в т.ч. в 2021-2023 годах) результатов исследований.

5. Ресурсоворганизации.

6. Договоренностей о консультированиирабочей группы и международном сотрудничестве.

КОМПЕТЕНЦИИ И ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙОПЫТ КЛЮЧЕВЫХ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ ПРОЕКТА

Проект предполагает участие какопытных, так и молодых исследователей. В проекте задействованы трое заведующихкафедрами (цифровых медиакоммуникаций, технологии программирования, медиадизайнаи информационных технологий) и руководитель с опытом заведования кафедрой. У каждогоиз ученых старшей возрастной группы есть опыт руководства/исполнения ключевыхобязанностей в длительных научных проектах. Вместе эта группа исследователейработает более 11 лет.

С. С. Бодрунова (руководитель) –д.полит.н., доцент (по званию), профессор кафедры менеджмента массовыхкоммуникаций Института «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций»СПбГУ. Автор почти 200 научных публикаций, в т.ч. автор и соредакторколлективной монографии «Медиакратия: современные теории и практики» (2013;первые премии Национальной ассоциации массмедиа-исследователей и Российскойкоммуникативной ассоциации), учебного пособия «Современная зарубежнаяжурналистика: глокализация в практике западноевропейских СМИ» (2010, гриф УМС),а также более80 публикаций, индексируемых международными наукометрическими базами данных (изних 14 – Q1). Редактор спецвыпусков в журналах «Digital Journalism», «Social Media + Society», «Media and Communication» (все – Q1) и др. Попоказателям публикационной активности в международных базах данных занимаетпервое место в РФ, по цитируемости в них – второе. Приглашенныйисследователь Лаборатории Интернет-исследований (ЛИНИС) НИУ – ВШЭ в Санкт-Петербурге(2013-2016). Участник конференций мировых и региональных исследовательскихассоциаций (ICA, IAMCR, WAPOR, IMMAA, ECPR, ECREA,UACES, и др.), организатор международных англоязычных конференций (2010-2021);создатель авторских курсов по тематике социальной коммуникации, новых медиа, публичнойсферы, цифровой демократии, журналистики и политики. Приглашенный лекторСвободного университета Берлина (2013), Университета Вроцлава (2013 - 2018),Университета Тарту (2014, 2015), Университета Ювяскюля (2019), КазНУ им.Аль-Фараби (2022-2023). Руководитель Центра международных медиаисследованийСПбГУ (с 2020 года) с подтвержденным финансированием на 2021-2023 годы.Руководитель НИР РНФ 16-18-10125 (2016-2018), 16-18-10125-П (2019-2020),21-18-00454 (2021-2023). Обладатель грантов Президента РФ для молодых ученых –кандидатов наук и молодых ученых – докторов наук, грантов СПбГУ, исполнительНИР в рамках ФЦП «Кадры», НИР РФФИ. Единственный обладатель всех российскихпремий в области коммуникативных наук – трех премий НАММИ, Невской премии(номинация «Теория»), премии Российской коммуникативной ассоциации.Руководитель регионального хаба Международной коммуникативной ассоциации (ICA)по России (2021-2022), член комитета ICA по награждению за заслуги в областинаучного руководства (B. Aubrey Fisher Mentorship Award; 2022-2024). Член редколлегии шести профильныхжурналов в России и за рубежом. Эксперт премии им. Е. Дашковой (Санкт-Петербург),РИНКЦЭ. Свободновладеет английским и итальянским языками, объясняется на немецком,французском и испанском языках. Второй родной язык – белорусский.

И. С.Блеканов (ключевой исполнитель) - к.т.н., доцент, заведующий кафедройтехнологии программирования СПбГУ, руководитель магистерской программыВМ.5503.* «Технологии баз данных» по направлению «02.04.02 Фундаментальнаяинформатика и информационные технологии». Руководитель IT-клиники СПбГУ.Лауреат Премии Правительства Санкт-Петербурга (2012) в областинаучно-педагогической деятельности для молодых ученых. Автор и руководительпроекта по созданию онлайн курса «Введение в науку о данных» на международнойплатформе онлайн-образования Coursera(https://www.coursera.org/learn/vvedeniye-v-nauku-o-dannykh). Основнойисполнитель в грантовых проектах: РФФИ, 15-01-06105, 2015-2017; РНФ,16-18-10125, 2016-2018; Грант Президента РФ, № МД-6259.2018.6, 2018-2019; РНФ,16-18-10125-П, 2019-2020; РНФ 21-18-00454. Автор более 60 научных публикаций,из них более 45 проиндексированы в WoS Core Collection / Scopus. Обладатель девяти патентных свидетельств (в том числе в соавторстве сН. А. Тарасовым и С. С. Бодруновой). Участник более десятка международныхконференций под эгидой ACM и IEEE. Ведет исследования в таких предметныхнаучных областях, как вебометрика, наука о Вебе, наука о данных, теорияграфов, моделирование Веба, оптимальное управление сайтами, оценка качествасайтов, информационный поиск, мониторинг дискуссии пользователей, поисковыероботы, анализ структуры тематических дискуссий, анализ социальной медиа сферы,тематическое моделирование пользовательских текстов, анализ тональности пользовательскихсообщений, абстрактивная суммаризация.

К. Р.Нигматуллина (ключевой исполнитель) - д.полит.н., профессор, заведующаякафедрой цифровых

медиакоммуникацийИнститута «Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций» СПбГУ. Авторболее 80 публикаций, из них 18 проиндексированы в базах WoS CoreCollection/Scopus. Совершила исследовательские визиты в Свободный университетБерлина (2016), Университет Хельсинки (2017), прошла профессиональныестажировки как преподаватель журналистики в США (2014) и Швеции (2015).Обладатель Субсидии Комитета по науке и высшей школе ПравительстваСанкт-Петербурга на предоставление в 2016 году субсидий молодым ученым, молодымкандидатам наук вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных натерритории Санкт-Петербурга № 71-16, исполнитель НИР в рамках ФЦП «Русский язык».Ключевой исполнитель НИР РНФ 16-18-10125, 16-18-10125-П, 21-18-00454, НИР«Центр международных медиаисследований» (рук. С. С. Бодрунова). Участник международныхконференций IAMCR, ICA, профессиональной конференции WAN-IFRA. Автор 22 рабочихпрограмм образовательных дисциплин, в том числе на английском языке. Автортренингов для журналистов, эксперт Mediatoolbox, редактор раздела «Образование»в журнале «Журналист» (издается с 1914 года). Обладатель премии Национальнойассоциации массмедиаисследователей (НАММИ) за лучшую докторскую диссертацию(2021; научный

консультант – С. С. Бодрунова).Является молодым ученым (доктор наук до 40 лет). Ведет исследования в области профессиональнойкультуры журналиста и социологии журналистики, цифровых медиакоммуникаций,региональных медиа и медиа в соцсетях, практики журналистики.

А.В.Якунин (ключевой исполнитель)– канд.фил.наук, доцент, зав.кафедрой медиадизайна и информационных технологийСПбГУ. С сентября 2011 года сотрудничает с кафедрой медиадизайна иинформационных технологий Санкт-Петербургского государственного университета вдолжности доцента. Активно работает над докторской диссертацией. Список трудовнасчитывает 45 публикаций, в том числе монографию, 12 статей в изданиях,рецензируемых ВАК, 10 статей в изданиях, индексируемых Scopus, и 3 – в базахданных Web of Science Core Collection. Участвовал в реализации трех грантовыхнаучно-исследовательских проектов: «Разработка вебометрических и эргономическихмоделей и методов анализа эффективности присутствия в Вебе информационныхвеб-пространств крупных организаций» (РФФИ, 2015–2017), «Кривое зеркалоконфликта: роль сетевых дискуссий в репрезентации и динамике этнополитическихконфликтов в России и за рубежом» (РНФ, 2018–2020, рук. С. С. Бодрунова),«Центр международных медиаисследований» (2023, рук. С. С. Бодрунова). Являетсячленом редакционной коллегии журнала Факультета журналистики МГУ имени М.В.Ломоносова «Медиаскоп» (ВАК) и состоит в оргкомитете Международного форума«Медиа в современном мире. Петербургские чтения». С 2012 года прошел рядпрофильных образовательных программ по повышению квалификации, среди которых:«Медиаконвергенция в современных СМИ» (МГУ им. Ломоносова), «Разработка учебныхинтерактивных курсов» (Уральский Федеральный Университет), «Основы графическогодизайна: композиция, стилизация, цвет» (АНО «НИИДПО»), «Веб-разработка ипрограммирование» (ИТМО). Имеет многолетний опыт индустриальной веб-разработки.Научные интересы: когнитивные, семиотические и эстетические аспекты визуальнойкоммуникации и дизайна; человеко-компьютерное взаимодействие; визуальная медиаантропология и методология visual studies; технологии визуализации знаний (visualmining);медиаконвергенция; применение информационных технологий в прикладных научныхисследованиях (data mining). Разработал и ведетзанятия по курсам: «Семиотика визуальных коммуникаций в интернет-СМИ», «Визуальнаямедиа антропология», «Методология visual studies», «Компьютерные технологии вжурналистике и научных исследованиях», «Теория и практика визуальнойжурналистики».

Также исполнителями проектастанут молодые исследователи, имеющие существенный опыт участия висследовательских проектах и международных конференциях. Это аспиранты СПбГУН.А.Тарасов, А.А.Родичева и А.К.Поляков (сотрудники Центра на первом этапесуществования) и Т. М. Громова – канд.полит.наук, доцент кафедры международнойжурналистики с опытом зарубежного обучения и стажировок, проведения научнойпрактики. Такая конфигурация рабочей группы позволит интегрироватьиндивидуальные исследовательские проекты аспирантов в работу Центра и создатьоснову для научной школы, включающей исследователей разных поколений.

ОПЫТ СОВМЕСТНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Члены рабочей группы сотрудничали врамках десяти проектов: трех НИР СПбГУ 2013-2014 годов, грантов Президента РФдля молодых ученых (2011-2012 и 2018-2019), НИР РНФ 16-18-10125, 16-18-10125-П,21-18-00454, НИР РФФИ 15-01-06105, первого этапа проекта «Центр международныхмедиаисследований» (2021-2023). Общий объем совместных публикаций – более 40, вт.ч. более 30 индексированы в международных наукометрических базах данных(более 10 – Q1). В целом опыт непрерывной совместной работы ключевыхисполнителей насчитывает более 11 лет (2012-2024 годы), опыт работы смолодыми коллегами – от года до четырех лет.

РАЗРАБОТАННЫЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫДЛЯ СБОРА, ПРЕПРОЦЕССИНГА, АНАЛИЗА И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ

1.Разработанное и запатентованное в ходе предыдущих НИР программное обеспечение–методические и аппаратные комплексы для сбора, обработки и визуализацииданных:

1.1. Программа длясбора данных и выявления топологических характеристик ресурсов Web 1.0 и Web2.0 (Crawlector), Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2019661692,28.08.2019.20:47. Специализированный веб-краулер с обобщенным ядром для сбораданных в web 1.0, Твиттере, YouTube и других онлайн-средах. Проведены эксперименты,подтверждающие его высокую эффективность по сбору данных в web 1.0 в сравнениис зарубежными аналогами (Блеканов, Сергеев, Мартынов 2012), анализэффективности в сопоставлении с выборками из Твиттера на основе API-выдачи.Применялся в трех НИР РНФ, РФФИ 15-01-06105, двух НИР СПбГУ, проекте «Центрмеждународных медиаисследований».

1.2. Программа длядля мультиязычного анализа тональности пользовательских сообщений в социальныхсетях (MultiSentimentLab), Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ №2020612133, 18.02.2020 г. Лексикон-ориентированный программный комплекс длятонального анализа на различных европейских языках. Разработан в рамках НИР РНФ16-18-10125 (для французского языка) и Гранта Президента РФ мд-6259.2018.6 (дляанглийского языка). Проведены тесты для русского и немецкого языков.

1.3. Программа дляавтоматического обнаружения скрытых тем в пользовательских дискуссияхсоциальных сетей (SNATopicDetector), Свидетельство о регистрации программы дляЭВМ № 2020662702, 16.10.2020 г. Программный комплекс для тематическогомоделирования коротких текстов на русском, английском, немецком языке (WNTM). Протестированв рамках НИР РНФ 16-18-10125.

1.4. Программа дляавтоматической суммаризации пользовательских сообщений в дискуссиях социальныхсетей (SNAPostSummarizer), Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ №2021680151, 07.12.2021. Программный комплекс для абстрактивной суммаризации.Протестирован для трех языков (русский, английский, французский) в рамках НИРРНФ 21-18-00454.

1.5. Программа дляаспектно-ориентированного анализа настроений пользователей-подростков всоциальных сетях (SNAABSA), Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ №2023610172, 09.01.2023.

1.6. Программа дляавтоматического детектирования геолокации пользователей дискуссий в социальныхсетях (SNAGeoLDetector), Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ №2023610500, 11.01.2023.

1.7. Программа дляавтоматического выявления скрытых сообществ пользователей в дискуссияхсоциальных сетей (SNAUComDetector), Свидетельство о регистрации программы дляЭВМ № 2021664988, 16.09.2021.

1.8.  Программа для вебометрическогоанализа пользовательских дискуссий в социальных сетях (SNALab), Свидетельство орегистрации программы для ЭВМ № 2019661691, 28.08.2019.

2. Нейро-архитектуры BERT, RoBERTa, BERTopic (c HDBSCAN), Transformer (T5, Longformer, Pegasus)для глубокого и трансферного обучения, «тонко доработанные» (fine-tuned) под задачи проекта, апробированные в рамках трех проектов и доступные для доработки под новые задачи. В задачах гранта планируетсяиспользовать созданную рабочей группой модификацию мультиязычного трансформера

RoBERTa на основеаспектно-ориентированного анализа, являющегося модификацией трансформераSoft-BERT в работе авторов Mengting Hu и др. Также будут использованывышеуказанные Transformer-архитектуры.

3. Доработанные методикивизуализации веб-графов на основе алгоритмов Gephi (YifanHu и OpenOrd).

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДЫДУЩИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

За 2013-2018 годы разработаны(совместно с коллегами из НИУ – ВШЭ) методики анализа этно-ориентированного дискурсадля блогов и социальных сетей, в том числе с использованием вероятностныхметодов кластеризации больших массивов текстовых данных (классификация,тематическое моделирование для длинных и коротких текстов, тональный анализтекста).

За 2016-2018годы в рамках НИР РНФ 16-18-10125 и Гранта Президента для молодых ученых -докторов наук разработана комплексная методика анализа сетевой дискуссии обэтнополитическом конфликте, в том числе анализа и выявления:

- структурыдискуссии;

-влиятельных пользователей (influencers);

-поляризации пользователей относительно акторов конфликта и политическихакторов, принимающих участие в его разрешении;

-тематического спектра дискуссии, в том числе в динамике;

- тональногоанализа и тональной поляризации дискуссии;

- выявлениядоминантного большинства и ущемляемого меньшинства;

- ролей медиа в дискуссии оконфликте.

За 2019-2020годы в рамках НИР РНФ 106-18-10125-П выдвинута идея кумулятивной делиберации.

Такжеразработаны улучшенные методы выявления тематики дискуссии (в т.ч. метод,основанный на агломеративной кластеризации с марковским моментом остановки) имультилингвального тонального анализа для четырех языков. В несколькихпубликациях подчеркнута связь контекстуальных факторов с паттернами развития сетевыхдискуссий. Показано, что политическая поляризация в дискуссиях на сходнуютематику в странах с различными политическими режимами может демонстрироватьсходные небинарные паттерны. Также изучалась проблематика развитияжурналистского сообщества в рамках концепции кумулятивной делиберации, в частностивопросы профессиональной культуры журналиста, самоцензуры, этики и деонтологиижурналистской профессии.

За 2021-2023годы в рамках НИР РНФ 21-18-00454 и проекта «Центр международныхмедиаисследований» разработана, апробирована и опубликована концепциякумулятивной делиберации, включая ее нормативную и методологическую стороны.Концептуальная рамка (conceptual framework) кумулятивной делиберации включила экзогенныеи эндогенные факторы накопления мнения. Показано, что многие явления накоплениямнения в соцсетях и оффлайновой коммуникации являются проявлениями кумулятивнойделиберации. Поставлены вопросы об акторно-ролевых,темпоральных, динамических, алгоритмических аспектах накопления мнения и еговлияния на практику принятия решений. Изучены региональные, общероссийские изарубежные онлайн-дискуссии, а также российский опыт гибридной делиберации врегионах с участием властных органов, медиа различной природы, центровуправления регионами; выявлены феномены децентрации региональной журналистики,институционального вакуума в онлайн-дискуссиях, нарративных сообществ на основедискурса жалоб, пограничные форматы медиа/общественности, связь междуразными характеристиками дискурса при накоплении мнения и др. Также произошелкачественный скачок в освоении глубокого и трансферного обучения с выходом напередовой

уровень использованиякомбинированных методов трансферного обучения для выполнения задачсоциогуманитарной науки. Разработаны программные комплексы для стандартизации исравнительногоанализа датасетов из различных соцсетей (на основе word embeddings),абстрактивной суммаризации, аспект-ориентированного нейросетевого тональногоанализа, генеративного тематического моделирования. Предложена методикаотслеживания «дерева мнений» (пошагового мэппинга мнений и тем внутридискуссии любого размера).

РЕСУРСЫ ОРГАНИЗАЦИИ

Ресурсы СПбГУ включают доступ кмеждународным базам научных данных, базе данных по текстам медиа «Integrum», оборудованиюНаучного парка СПбГУ и ресурсным центрам (в т.ч. Центру социологических иИнтернет-исследований СПбГУ), ресурсам IT-клиники СПбГУ, архивным данным.

ДОГОВОРЕННОСТИ О КОНСУЛЬТИРОВАНИИ ИМЕЖДУНАРОДНЫЕ КОЛЛАБОРАЦИИ

Ведущиеученые в области изучения общественного мнения онлайн, с которыми достигнутыдоговоренности о консультировании в рамках проекта:

Zizi Papacharissi, University of Illinois in Chicago, USA

Christian Baden, Hebrew University of Jerusalem, Israel

Axel Bruns, Queensland University of Technology, Australia

С. С. Бодрунова является участником (suspendedmember) крупнейшей международной коллаборации OPINION и приглашена возглавить трек «Теория» в нем.

4.3.7.8. ДЕТАЛЬНЫЙ ПЛАН НА ПЕРВЫЙ ГОД ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТА

ТЕОРИЯ

Весь период: общее руководство проектом (С.С. Бодрунова), подготовка текстов статей, заявок на участие в конференциях (взависимости от дедлайнов конференций и выпусков журналов), участие вконференциях. Сотрудничество с проектом OPINION (при наличии подтверждения от СПбГУ)и проектом GRIH.

Январь – июнь:

1. Постановка исследовательских вопросов изадач для рабочей группы.

2. Подготовка обзора литературы и выводов оприроде мнения и/или методах выявления мнений в онлайн-дискуссиях. Операционализацияпонятия «мнение». Установление контактов и разработка совместных мини-проектов сИПУ РАН, ВЭО РФ, «АиФ».

3. Формулирование концепта кумулятивного кризисаи его стандартного описания на базе ситуационного анализа и process tracing.

4. Доработка концепции дисфункциональныхсостояний медиапотребителя и построение расширенной «модели контекстуальнойточности» на основе экспериментальных данных.

Июль – декабрь:

5. Создание стандартного теоретического описаниякумулятивного кризиса, формулирование первых критериев оценки эффективностидействий бренда по гармонизации кризиса.

6. Разработка дизайна количественно-качественногоисследования в области гибридной делиберации с участием представителей региональныхадминистраций / местного самоуправления и/или локальных и гиперлокальных медиа.

7. Подготовка текста статьи (не менееодного), подача в редакцию.

8. Участие в подготовке годового отчета.

ПРАКТИКА

Январь – июнь:

1. Дополнительное обсуждение и финальный отборкейсов для анализа.

2. Проведение исследования на датасетеReddit (COP27, климатическая конференция в Египте) по анализу форм динамическойрепрезентации мнений на основе метода «дерева мнений». Определение форматов выражениямнения, оптимальной длины суммаризации, динамического паттерна мнения (длительности,точек слома, принципов смены мнения). Развитие метода «дерева мнений» длярусского языка. Пилотирование методики для текстов стандартизированного характера.

3. Проведение сравнительного исследования наданных VK.com и Одноклассников по оценке структурно-дискурсивных ролей акторовдискуссии; машинное обучение выявлению жалоб автоматизированным путем.

4. Отбор кейсов для проведения исследованияпо паттернам пользовательского поведения во время кумулятивного кризиса. Сбор икодирование данных по первым двум кейсам.

5. Подготовка текстов статей (не менее 3),подача в индексируемые издания; участие в международных конференциях (не менее2 участий).

Июль – декабрь:

6. Применение подходов, связанных с временнЫмипараметрами накопления информации (диффузия инноваций, каскады и др.), кконкретным кейсам поляризации мнений, и/или взрывного накопления мнений, и/илиформирования нарративных сообществ.

7. Отбор регионов для мэппинга современныхтипов медиа с точки зрения их делиберативного качества и ролей в дискуссии.

8. Проведение эксперимента(-ов) пообнаружению кумулятивного влияния факторов медиапотребления на функциональностьмедиапотребителя.

9. Обсуждение и отбор кейсов для 2026 года.

 

МЕТОДОЛОГИЯ

Весь период:

1. Автоматизированная обработка датасетов сReddit, VK.com, Одноклассники для задач ПРАКТИКИ.

2. Сбор данных с социально-сетевых платформ(по необходимости).

3. Подготовка текстов статей, участие вконференциях, подача заявок на конференции.

 

Январь – июнь:

1. Доработка и тестирование онлайн-прототипана основе метода «дерева мнений» (на английском языке).  Доработка метода «дерева мнений» (fine-tuning моделей)для русского языка. Пилотирование методики для анализа стандартизированныхтекстов (совместно с ВЭО РФ).

2. Доработка методики автоматизированной оценкидинамики и содержания кумулятивного кризиса.

3. Подготовка текста статьи, подача в редакцию.Доработка комбинированной (сентимент-анализ + структурная реконструкция) методикивизуализации паттернов дискуссии для оценки пользовательского поведения во времякумулятивного кризиса. Участие в создании методики автоматизированного описанияи оценки структурно-темпоральных характеристик кумулятивного кризиса.

Июль – декабрь:

4. Подготовка обзора литературы по влияниюалгоритмов на накопление мнений. Разработка эксперимента по обнаружению такоговлияния.

5. Разработка методики анализакумулятивных паттернов на основе концепций, учитывающих темпоральную динамикуинформации в социальных средах (диффузия инноваций, каскады и др.).

6. Разработка экспериментов в областиэффективности пользовательских интерфейсов.

7. Участие в обсуждении кейсов и сбор данных для 2026 года.

4.3.7.9. ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА 

СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ (2025-2027 годы):

В области изучения накопительного общественного мнения, кумулятивной и гибридной делиберации:

1.    Обновленная теория мнения на основе взаимосвязи традиционных и вычислительных операционных подходов к определению общественного мнения и его практическому обнаружению.

2.    Выводы в области «машинного» взгляда на мнение и его природу; результаты сравнения «машинной» и «человеческой» суммаризации мнений пользователей.

3.    Положения теории гибридной делиберации в части влияния кумулятивных элементов делиберативного процесса на оффлайновые практики принятия решений.

4.    Положения теории гибридной делиберации в части роливремени как отдельного измерения делиберативного процесса и фактора времени какопределителя динамики обсуждения.

5.    Положения теории гибридной делиберации в части ролей отдельныхакторов делиберации.

6.    Разработка (разрыва) связи процессов кумулятивной делиберации с концепциями «рынка идей» и «просвещенного суждения».

7.    Доработанный комплекс положений «новой нормативности» кумулятивной делиберации.

8.    Концепция кумулятивного кризиса, включая ряд критериев для оценки эффективности преодоления кризиса и рекомендаций по поведению бренда/ общественного актора в ситуации кумулятивного кризиса.

В области медиаисследований, в частности – изучения медиаландшафта, профессиональных стандартов журналистики, эффектов в медиапотреблении и использовании интерфейсов:

9.    Карта медиа в регионах РФ (пилотный проект – 3 региона на 2025 год), типологизирующая традиционные и новые медиаформаты с точки зрения ролей в гибридной делиберации.

10.  Завершениепроекта по жалобам пользователей: основные выводы о кросс- и внутрирегиональной динамике мнений в нарративных сообществах вокруг жалоб пользователей, ролях институциональных акторов, делиберативной/кумулятивной структуре дискуссии идр.

11.  Результатыпересмотра профессиональных стандартов журналистики с учетом гуманистического иноономического подходов.

12.   Концепция дисфункциональныхсостояний пользователя интерфейса и комплекс выявленных факторов, критическим икумулятивным образом влияющих на качество работы над задачами чтения медиатекстаонлайн и работы с его содержанием.

 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ (2025-2027годы)

13.  Результаты применения теории систем к анализу динамики мнений в кумулятивной делиберации (при условии стабильного сотрудничества с ИПУ РАН или альтернативным центром системных исследований).

14.  Первичные результаты применения генеративного искусственного интеллекта к анализу процессов кумулятивной и гибридной делиберации.

15.   Доработанный и протестированный метод «дерева мнений» (метод нейросетевого мэппинга онлайн-дискуссий) на русском и еще одном языке (кроме английского), с интерфейсом для использования сторонними рабочими группами.

16.  Метод абстрактивной суммаризации для английского, русского и еще одного языка, доработанный так, чтобы выделялись различные по содержанию типы мнений.

17.  Аналитическийотчет о типах зафиксированных мнений, предложенных машиной, и их связи с представлениямив современных теориях (общественного) мнения.

ПУБЛИКАЦИОННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ на 2025год:

18*. Не менее 6 статей, принятых кпубликации и индексируемых в наукометрических базах Web of Science CoreCollection и/или Scopus, в т.ч. не менее 3 статей квартиля 1 или 2 по индексамJСR и SJR.

19. Не менее 3 статей (несовпадают с п. 12), принятых к публикации и индексирующихся в ядре РИНЦ.

20. Не менее 6 выступленийна всероссийских и международных конференциях по тематике проекта.

21. Не менее 1РИД (зарегистрированное патентное свидетельство или поданная заявка, зарегистрированная согласно протоколу регистрации, с получением уведомления).

22. Не менее 1диссертации, подготовленной к защите (в стадии публичного размещения документов).

23. Аналитическая записка объемом не менее 100 стандартных страниц.

* В силу политических рисков, которые накладываются на рабочую группу из-за рассматриваемой тематики, и крайне небольшого числа российских изданий по указанной тематике рабочая группа должна иметь возможность дополнительного обсуждения отчетных показателей по публикациям при условии наложения более жестких санкций на российских исследователей со стороны мировых ассоциаций ученых, редакций ведущих журналов, оргкомитетов конференций.

В последующие годы публикационные показатели могут быть скорректированы.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕРЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Результаты проекта за 2025-2027годы, как и результаты более ранних этапов, могут быть и будут использоваться в пяти практических областях, а именно:

1. В практике изучения общественного мнения:

-       в классической социологии может применяться скорректированное представление о кумулятивной, динамической природе мнений, их накопительном характере и значимости в массе;

-       метод «дерева мнений» может применяться для решения широкого круга задач по мэппингу текущих и более ранних дискуссий, в т.ч.в реальном времени с незначимым лагом (после доработки);

-       методы и подходы в области теории систем, апробированные в проекте, могут применяться для анализа трендов в общественном мнении;

-       вычислительные и нейросетевые методы анализа текстовпользователей могут применяться для изучения мнений вокруг групп медиатекстов /дискурсов отдельных СМИ.

В стадии согласования находится пилотный проект с медиахолдингом «Аргументы и факты» по изучению комментирования и формирования мнений в Яндекс.Дзене как реакции на публикации проектов холдинга.

2. В практике делиберативного процесса:

- может быть организовано консультирование участников делиберативного процесса (новостных и общественно-политических медиа, представителей властных институтов, НКО) по практическим аспектам накопления общественного мнения, кумулятивным кризисам и их гармонизации;

- может быть организовано консультирование коммерческих компаний по выработке стратегии снятия кумулятивного кризиса, оценке эффективности работы пиар-служб в ситуации кумулятивного кризиса, восстановлению репутации;

- наработки в области автоматизированной оценки тональностипользовательских высказываний во время кумулятивных кризисов могут быть использованы для репутационного анализа отдельных политических и коммерческих акторов.

3. В практике выработки стратегий различного рода и экспресс-анализа баз документов:

-       может использоваться метод «дерева мнений» (при условии его адаптации под работу со стандартизированными, а не пользовательскими текстами);

-       может отдельно использоваться метод абстрактивной суммаризации для разных языков.

От Вольного экономического общества России уже поступил заказ на пилотный проект в области анализа баз документов для выявления стратегических линий развития в монетарной политике Правительства РФ.

4. В практике обучения:

-   все разработанные методы могут применяться (и уже применяются) в научной практике магистрантов и аспирантов двух факультетов СПбГУ;

-   датасеты проекта используются для обучения количественно-качественному контент-анализу (кодированию) текстовых данных (Krippendorff, 20218);

-       результаты 2021-2023 годов уже используются, результаты 2025-2027 годов будут использованы в преподавании дисциплин на трех профильных программах магистратуры («Медиакоммуникации», «Математическая робототехника и искусственный интеллект», «Искусственный интеллект в медиа и коммуникации»), а также в программах обучения бакалавриата и аспирантуры.

5. В дальнейших научных исследованиях и для выполнения широкого круга исследовательских задач на основе текстовых датасетов.

4.3.7.10. ПЛАНИРУЕМЫЙ ОБЪЕМ ДОПОЛНИТЕЛЬНО ПРИВЛЕЧЕННЫХ СРЕДСТВ

Подана заявка на проект РНФ о современных свойствах общественного мнения на 2024-2026 годы с общим объемом финансирования, составляющим 15 млн рублей. За 2025-2026 годы объем финансирования со стороны РНФ, таким образом, может составить 10 млн рублей. При получении гранта РНФ и продолжении его финансирования в 2025-2026 годах объем софинансирования может составить 69,4% (при требуемом минимуме в 58%). 

Рабочая группа будет также подавать иные заявки на проекты РНФ в течение 2024 и 2025 годов.