Эффект эхо-камеры как проявление принципа самоподобия в социальных сетях

Ссылка для цитирования: Замков А.В. Эффект эхо-камеры как проявление принципа самоподобия в социальных сетях // Медиаскоп. 2019. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2548
DOI: 10.30547/mediascope.2.2019.7

 

© Замков Андрей Владимирович

научный сотрудник проблемной НИЛ комплексного изучения актуальных проблем факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова (г. Москва, Россия), zamkov.andrey@mail.ru

 

Аннотация

В данной статье предпринята попытка с системно-теоретических позиций проанализировать внутренний механизм самоорганизации эхо-камер в социальных сетях. Проводится сравнение различных теоретических и эмпирических подходов к исследованию явления эхо-камер как резонансных эффектов коммуникации. Выдвигается гипотеза о глубинной связи механизма эхо-камер с проявлением принципа самоподобия в социальных системах открытого типа. Предлагается использование фрактальных метрик в качестве нового инструмента анализа эхо-камер.

Ключевые слова: социальные сети, эхо-камеры, самоподобие, фракталы, размерность.

 

Введение

Массовое внедрение технологий с функцией геолокации открыло новый этап процесса трансформаций медиасферы, в которой возникла особая среда коммуникации − пространственное поле данных. В каждой точке этого поля мобильные участники коммуникации получили прямой доступ к множеству потенциальных контактов, маркированных координатами пространства-времени. В условиях непрерывных цифровых трансформаций «аудитория совершенно иным образом выстраивает свои взаимоотношения с новыми/цифровыми медиа (Интернетом и социальными сетями) по сравнению с традиционными» (Вартанова, 2018: 15), что делает теоретическую работу по осмыслению цифровых медиа крайне актуальной.

В частности, заполнение медиапространства цифровой паутиной социальных сетей наделяет его растущим потенциалом межперсональной и групповой коммуникации. По мнению медиатеоретика Скотта Маккуайра (2018), цифровые социальные сети – это модель общественного пространства городов будущего. Эффекты их воздействия на человека он сравнивает с виртуальными «машинами пространства-времени». Они трансформируют старые и создают новые представления о пространственно-временных отношениях, в частности многомерных. Так, например, генерация сетей все более высокой размерности усиливает внешний «рефлексивный мониторинг действия» (Гидденс, 2011: 153) в повседневной жизни индивида.

С увеличением частоты коммуникативных операций повышается вероятность непредсказуемых контактов. Это могут быть как рисковые связи, которые легко возникают в некоторых социальных сетях, например в хакерских сообществах, так и «нейтральные» связи сетевых сообществ. Одним из наиболее ярких примеров самоорганизации таких сообществ являются так называемые эхо-камеры и родственные им сетевые эффекты вроде «пузырьковых фильтров», массовых реакций на фейковые новости и др.

Строго говоря, теоретическое осмысление подобных явлений требует их анализа с позиций системной теории медиа, разработка которой только намечается (Вартанова (ред.), 2019: 3−6). Сегодня наиболее близкой общенаучной парадигмой такой теории является концепция открытой системы, успешно ассимилированная такими теоретиками медиа, как Никлас Луман (2007). Поэтому в настоящей статье роль основного объясняющего принципа играет самоподобие как универсальная характеристика поведения открытых систем.

 

Явление эхо-камеры и подходы к его исследованию

Эхо-камера представляет сложный феномен спонтанного образования устойчивых форм сетевого общения. Он возникает благодаря избирательной коммуникации в социальной группе. Данный эффект вызвал повышенный исследовательский интерес в связи с цифровизацией социальных сетей. Однако исторически одним из первых объяснений избирательного поведения независимо от «цифровых» эхо-камер является теория «зеркального Я» социолога Чарльза Кули (1994: 320–321). Согласно воззрениям Кули,каждый индивид обладает врожденным чувством самоидентичности. Это чувство заставляет его искать контакт с другим лицом – «зеркалом Я». Отражая самооценку индивида, видение другого лица усиливает ее. Теория «зеркального Я» объясняет, в частности, механизм спонтанного образования первичных общностей – диад, триад и малых групп, лежащих в основе более общих социальных систем. В естественной среде коммуникации «зеркальное Я» носит чисто биосоциальный характер и проявляется локально. Сетевая технология ведет к взаимному усилению многих первичных откликов − своего рода резонансу. Резонансный эффект породил интерес к его более углубленному изучению системными методами.

Сегодня «аналитический мэйнстрим» в изучении социальных систем представлен методами сетевого анализа. Его аппарат включает, в частности, граф-модели, сетевые и статистические метрики, алгоритмы визуализации и т.п. Благодаря универсальности своего языка сетевой анализ позволяет описывать гетерогенные сети произвольной природы (социальной, медийной, технической) в единых терминах (Pinheiro, 2011). Однако этот аппарат не приспособлен для описания сложных резонансных явлений в эхо-камерах, поэтому ниже будет рассмотрен альтернативный вариант подхода к анализу социальных сетей.

Пространство социальных сетей, в которое смещается межличностное общение, а вслед за ним и медийный дискурс, − «это среда развития виртуальных сообществ, альтернативных реальному обществу» (Попков, Тищенко, 2004: 100), которые стимулируют цифровой отбор наиболее эффективных схем коммуникации. Механизм самоконтроля социальных сетей поддерживается множеством нелинейных обратных связей, которые могут возникать и распадаться случайным образом практически мгновенно. Кроме того этот механизм подвержен влиянию группового подкрепления. Поэтому предсказать появление новых схем коммуникации априори не представляется возможным.

Разные дисциплины исследуют эхо-камеры на разных уровнях анализа (теоретическом, аналитическом, эмпирическом), освещая частные проекции этого многопланового явления. Однако выводы большинства исследований (преимущественно социально-психологического профиля) сходятся на признании ведущей роли фактора социальной гомофилии – отношения подобия (сходства) между индивидом и группой. При этом необходимо заметить, что данный термин несвободен от биологических коннотаций. Поэтому в контексте междисциплинарного подхода более уместно нейтральное понятие гомоморфизма части и целого или, менее формально, отношение самоподобия. В дальнейшем везде, где это не вызывает недоразумений, будем говорить о проявлениях самоподобия. Одна из главных трудностей в изучении самоподобия – это множественность (мультиплетность) форм его проявления. Здесь приводятся примеры некоторых наиболее характерных форм, специфичных для эхо-камер.

На теоретическом уровне основным предметом изучения становятся различные проявления самоподобия в межперсональной сетевой коммуникации. Особенно часто цитируемым исследованием на данную тему служит статья американских социологов (McPherson, Smith-Lovin, Cook, 2001). По мнению этой группы ученых, разделяющих взгляд Аристотеля на природу социальных связей, любые формы человеческих контактов инициирует частичное подобие социальных портретов участников. Действительно, даже с чисто теоретической точки зрения, смысл понятия «отношение» составляет некий общий атрибут, формирующий реляционные диады – пары индивидов. В плане социальной практики понятию отношения отвечает принцип межперсонального подобия. Он выражается в виде простой формулы: сила межперсональных связей пропорциональна степени сходства их субъектов. Действие этого принципа распространяется на множество гетерогенных отношений − пространственно-временных, семейных, коммуникативных и т.п. Прямым следствием его действия становится гомогенизация межперсональных сетей с точки зрения сходства атрибутов социальных портретов участников. Накладывая взаимные ограничения на социальные миры индивидов, самоподобие может провоцировать, в частности, девиантное восприятие информации, искажение установок, взаимных ожиданий и другого социального опыта. Фактор расового и этнического самоподобия, например, создает наиболее мощные барьеры, сегментирующие пул потенциальных контактов. Диады с низкой степенью подобия проявляют отрицательную валентность персональных предпочтений, ведущую к снижению частоты контактов, взаимному ослаблению и распаду связей. Напротив, географическая близость, семейные и организационные связи, а также гомоморфизм позиций в статусно-ролевой системе создают наиболее благоприятные социальные ниши для зарождения сильных отношений самоподобия.

В аналитическом исследовании динамических моделей эхо-камер, проведенном российскими учеными (Petrov, Proncheva, 2018), дается следующее рабочее определение этого эффекта. В понимании авторов он проявляется в виде социального шаблона поведения малой группы. Шаблон формируется из единства специфических убеждений и взглядов, отличных от общепринятых. Коммуникативные предпочтения группы изолируют ее контакты с внешним окружением, усиливая влияние внутренних связей. Взаимное подражание воспроизводит и усиливает взгляды и убеждения, формируя виртуальное сообщество. Авторы статьи склоняются также к принятию гипотезы, что сетевые сообщества являются генераторами собственных диалектов, отличных, например, от национального языка общеполитического дискурса.

Среди первичных социальных факторов, вызывающих этот сетевой эффект, наряду с самоподобием выделяется избирательное воздействие сетей и поляризация мнения, т.к. с психологической точки зрения все эти факторы подвержены усилению групповым подкреплением. Однажды возникнув, процессы в эхо-камере поддерживаются благодаря саморефлексии. В цитируемом исследовании поведение эхо-камеры имитируется на модельном примере поляризации общественного мнения избирателей, а ее состояние описывается распределением голосов между двумя партиями. Это состояние устойчивого равновесия, которое интерпретируется как сохранение меньшинством избирателей приверженности своей партии, несмотря на доминирование партии конкурентов.

Среди исследований эмпирического уровня можно выделить две альтернативные точки зрения. Приверженцы одной из них полагают, что влияние эхо-камер на поляризацию мнений сильно переоценено, что ставит под сомнение сам факт существования камер, превращая его в гипотезу, если не в медийный миф. Так, например, по мнению аналитического издания BBC Future, усиление поляризации мнений сетью можно объяснить анонимностью сетевого общения. «Весьма вероятно, что анонимность наших интеракций онлайн позволяет игнорировать чужие взгляды особенно легко, создавая более агрессивное окружение для дебатов». Кроме того низкое давление со стороны внешнего мнения в группе толкает адептов сетевого «нарциссизма» к объединению¹.

 Сторонники другой точки зрения, напротив, приводят различные факты, статистические данные и метрики, подтверждающие возникновение эхо-камер в социальных сетях. Так, ссылаясь на обзоры исследований в этой области, Паоло Манчини (2018) утверждает, что «новизна» современных эхо-камер типична лишь для США, в то время как почти аналогичные явления наблюдаются в Европе уже давно. Они получили известность как «аффилиация медиапотребления», когда круг чтения приверженцев демократов замыкается только на левой прессе, а консерваторов − только на правой. Поскольку посредниками между человеком и обществом в норме служат малые группы, то возникающие в эхо-камерах искажения подрывают возможность открытого дискурса. Появление же Интернета и возможностей виртуального межперсонального общения стимулировало новую тенденцию к зарождению эхо-камер «малого формата» (Manchini, 2018: 14).

 

Элементы самоподобия в сетевом ландшафте

Обобщение наблюдений, изложенных в цитированной выше работе М. Макферсона и других исследователей, позволяет выдвинуть рабочую гипотезу о том, что отношения подобия присутствуют не только в масштабе эхо-камеры, но и в макроструктуре социальных сетей (Замков, 2019: 544–545).

В ходе нашего дальнейшего исследования было выявлено даже более широкое проявление этого свойства. Оно пронизывает все уровни организации цифровых медиа, начиная с макроструктуры глобальной паутины (веб) и заканчивая элементами семантических микроструктур контента, который передается по социальным сетям. Системный эффект «наложения» микро- и макроструктур можно интерпретировать как проявление самоподобия в ландшафте социальных сетей.

Действительно, простой подсчет числа элементов, включенных в сетевые взаимодействия, начиная с физического уровня веб и заканчивая уровнем социальных связей пользователей, показывает «взрывное» увеличение числа потенциальных контактов. Этот эффект объясняется наличием нелинейной комбинаторной зависимости между потенциальным пулом контактов и числом участников в социальной группе.

Так, например, согласно статистическим данным за 2018 г., опубликованным веб-сервисом сетевых опросов, число веб-серверов в Сети составило 8,2 млн, число веб-сайтов – 1,7 млрд, а число пользователей социальных сетей – 3,2 млрд².

Вторичный анализ данных показывает, что общее число потенциальных диад в сообществе такого масштаба составляет величину порядка 1018, а число триад – уже около 1027. Это число приблизительно в триллион раз превышает число нервных связей в коннектоме (карте мозга) человека. Поскольку число возможных соединений в группе возрастает с ростом ее размера нелинейно, то и «плотность» связей растет намного быстрее размера. Аналогичная нелинейная закономерность в уплотнении связей потенциальных контактов по мере роста сети прослеживается на всех уровнях и участках Интернета.

Рисунок. Фрагмент карты связей Интернета

Не так давно IT-компания Cisco Systems опубликовала в Сети визуализацию инфраструктуры Интернета³. На ней представлены карты соединения узлов на уровне веб-серверов и веб-сайтов. Схемы изображают древовидные и сетевые структуры с хаотическим расположением дуг, узлов и ветвей. «Размер» веб-узлов маркируется с помощью яркости точек. Ключевая особенность этих карт состоит в сохранении хаотического вида изображений при изменении их масштаба в широких пределах. Это важное геометрическое свойство носит название масштабной инвариантности, т.е. независимости формы объекта от масштаба. На рисунке 1 представлен фрагмент одной из таких карт. На нем хорошо просматривается многократно ветвящаяся структура, которая повторяет отдельные элементы в разных масштабах.

В современных междисциплинарных исследованиях (например, в синергетике, теории хаоса и др.) масштабно-инвариантные объекты известны как самоподобные или фрактальные. В широком философском контексте понятие самоподобия интерпретируется как конструктивное разрешение диалектической проблемы единства части и целого. Термин фрактал (фрактальность) является калькой с англоязычного «fraction» (часть, дробь). Он акцентирует внимание на сложных тополого-геометрических свойствах фрактальных множеств, которые проявляются в пространствах с дробной размерностью. Применительно к феномену эхо-камер его можно понимать как самоподобие «цифрового портрета» социальной группы, в котором консолидированы черты индивидуальных портретов участников, связанных частными отношениями подобия. При этом самоподобие группового портрета не является статическим состоянием. Оно формируется итеративно – в процессе многократного повторения «элементарных» операций коммуникации.

Самоподобие фрактала – это топологическое свойство идеального объекта. Поскольку свойства реальных объектов сетевого мира, включая эхо-камеры, искажены случайными факторами (например, шумами), они отвечают математическим идеализациям приближенно. Однако можно ожидать, что совершенствование технологий будет все больше сближать свойства эмпирических фракталов с математическими эталонами самоподобия.

 

Геометрия фрактальных форм как метод описания эхо-камер

Явления самоподобия и фракталы стали одним из фундаментальных математических открытий ХХ в. Термин «фрактал» ввел в научный обиход американский математик из исследовательского отдела компании IBM Бенуа Мандельброт (1977). Одной из задач, стоявшей перед исследователем, был поиск математического описания турбулентных явлений в атмосфере. Форма завихрений оказалась «плохим» − с точки зрения геометрии − физическим объектом, который не поддавался анализу стандартным математическим аппаратом. Также выяснилось, что сходные нерегулярные свойства присущи многим природным формам – береговым линиям, ландшафтам, облакам и др.

С физической точки зрения, явления такого рода – это продукты взаимодействия любых открытых систем со средой. Значительно раньше объекты аналогичного вида (так называемые «пыль» Кантора, кривые Пеано, «снежинки» Коха и т.п.) были созданы математиками чисто алгоритмическим методом (Пайтген, Рихтер, 1993). Опираясь на визуальное сходство идеальных и реальных объектов, Мандельброт (1977) продемонстрировал существование их моделей сначала в численных экспериментах, затем нашел строгую форму описания и получил простую формулу для вычисления размерностей, которые выражаются дробными числами.

Дальнейшим обобщением этих изысканий стали новые разделы современной геометрии и компьютерной графики, известные как «фрактальная геометрия» – современная составная часть математического аппарата теории открытых систем и теории хаоса (Пригожин, Стенгерс, 1986).

Аналогичные модели пришли и в теорию коммуникации: математические модели хаоса − «фрактальная пыль», например, постепенно замещают традиционные статистические модели шумов и помех Шеннона.

Интересно отметить, что еще в 1930-х гг. прошлого столетия другой американский инженер-математик Габриель Крон (1978), исследуя нелинейные электрические сети, пришел к понятиям самоорганизации, самоподобия и дробной размерности применительно к анализу сетей произвольной природы – информационной, экономической, социальной и т.п. Однако невысокое быстродействие вычислительных машин того времени не позволило ему найти широкое применение своим открытиям. Тем не менее элементы разработанного им аналитического аппарата могут применяться для моделирования социальных сетей.

В конце прошлого столетия теоретические исследования Никласа Лумана (2005, 2007) в области применения общей парадигмы открытых систем к системам медиа стали косвенным стимулом для современного продвижения идей фрактальной геометрии в гуманитарные и социальные дисциплины. Уже известны многочисленные и довольно успешные попытки идентификации нестандартных типов фрактальных структур в области систем культуры (Николаева, 2013), изобразительного искусства (Некрасов, 2014), формальной (комбинаторной) литературы (Бонч-Осмоловская, 2009) и др.

Возникшие на почве цифровизации медиа формальные методы отображения реальности оказались подходящей творческой нишей для комбинаторных экспериментов с контентом. Интернет, например, уже стал онлайн-галереей многочисленных работ «медиаискусства фракталов», которые позволяют визуализировать модельные эффекты самоорганизации и самоподобия в сложных системах самой разной природы (Пайтген, Рихтер, 1993).

Примерно с середины ХХ в. ведутся структурно-математические исследования в области расширения потенциальных возможностей естественного языка и формальной литературы. Одна из целей исследований данного направления состоит в оценке эффектов замещения правил традиционной риторики формальной аксиоматикой (Бонч-Осмоловская, 2016). По мнению авторов этих экспериментов, разумная формализация нарратива ведет к усилению точности и выразительности сложных литературных и публицистических текстов, в частности текстов с вложениями (например, включающих события в событии, рассказ в рассказе и т.п.). В этой разновидности текстов автор демонстрирует возможность проникновения в потенциально бесконечные цепи повторяющихся событий, столь характерные для массовых социальных явлений вроде эхо-камер. Тексты с вложениями − типичные примеры неполных (конечных) языковых фракталов. Они могут встречаться как в аналитической журналистке, например, в виде повторяющихся описаний причинно-следственных связей, свидетельств и т.п., так и далеко за пределами публицистики. Хрестоматийными примерами текстов с фрактальной структурой служат рассказы Х.Л. Борхеса − «Вавилонская библиотека» (1941), «Сад расходящихся тропок» (1941) и др. Данные экспериментов в области литературных фракталов позволяют ожидать радикальных изменений и в робожурналистике. В ближайшем будущем, вероятно, «жесткие» алгоритмы генерации автотекстов уступят место новым фрактальным алгоритмам.

Гуманитарное видение фракталов постепенно расширяет трактовку этого понятия. Изменяется представление о фрактальности как чисто пространственном свойстве. Вводятся новые типы «неклассических» фракталов, например, понятия «концептуальный фрактал», «семантический фрактал» и т.п. На основе расширений понятийного аппарата могут строиться аналитические инструменты и метрики для исследования семантических структур в потоках нарратива, дискурса и т.п., которые циркулируют в социальных сетях. Опыты в этом направлении только начинаются, поэтому результаты пока апеллируют скорее к интуиции и наглядности, чем к высокой строгости. Однако, по мнению Б. Мандельброта (1977), одна из задач фрактальной геометрии состоит в том, чтобы соединить науку с искусством видеть латентные связи систем.

Методы статистики и сетевого анализа, пришедшие из «старых», классических социальных сетей пока остаются главными инструментами исследований новых социальных медиа. При этом взрывной рост объема интернет-трафика в социальных сетях обещает вызвать качественные трудности в решении задач их анализа. Дело в том, что аппарат сетевого анализа основан на граф-моделях сетей. Их матрицы (например, матрица потенциальных контактов), как видно из приведенных выше данных, могут достигать размера порядка 109х109. Обработка массива информации такого размера даже для суперкомпьютеров представляет сложную вычислительную задачу. Она особенно усложняется при необходимости визуализации данных. Поэтому фрактальные метрики и модели, дающие качественные оценки самоподобия сетей, могут стать эффективным аппаратом сетевого анализа возникающих онлайновых медийных эффектов, подобных эхо-камерам. Однако разработка численных примеров, иллюстрирующих эффективность аппарата фрактальных метрик для анализа описанных выше ситуаций, является темой отдельной статьи и предметом дальнейших исследований.

 

Заключение

В настоящей работе проведен предварительный междисциплинарный анализ резонансных эффектов коммуникации в социальных сетях − эхо-камер, действие которых рассматривается с точки зрения различных глубинных факторов – внутренних причин данного эффекта. Выдвинутое в качестве рабочей гипотезы предположение, что эхо-камеры есть форма проявления самоорганизации социальной сети, объясняется через редукцию феномена к фактору самоподобия, который определяет сущность поведения социальных систем открытого типа. Основная задача исследования состояла в том, чтобы показать на модельных примерах, что самоподобие − это универсальный принцип, который детерминирует самоорганизацию поведения индивидов в группе на разных уровнях социальной системы – начиная с коммуникативного и заканчивая физическим. Если на коммуникативном уровне самоподобие имеет место в форме социально-психологической гомофилии, то на физическом уровне это инвариант поведения «больших» открытых систем, к которым относится большая часть инфраструктуры Сети. Данное свойство отчетливо визуализируется в виде дробномерных геометрических форм – фракталов. Теоретические положения иллюстрируются рядом примеров и численных данных статистических служб Сети. Кроме того высказывается предположение, что понятие фрактальной размерности можно адаптировать для построения аппарата универсальных сетевых метрик, что открывает перспективу аналитических исследований эхо-камер.

 

---

Примечания

1. Robson D. (2018) The Myth of the Online Echo Chamber. BBC, April 18. Режим доступа: http://www.bbc.com/future/story/20180416-the-myth-of-the-online-echo-chamber
2. Netcraft February 2018 Web Server Survey. Режим доступа: https://news.netcraft.com/archives/2018/02/13/february-2018-web-server-survey.html
3. Entropy and Chaos, 2010. Режим доступа: https://entropychaos.wordpress.com/2010/11/29/media-hunt-6-the-fractal-internet/

 

Библиография

Бонч-Осмоловская Т.Б. Введение в литературу формальных ограничений. Литература формы и игры от античности до наших дней. Самара: ИД «Бахрах-М», 2009.

Бонч-Осмоловская Т.Б. Лабиринты комбинаторной литературы: от палиндрома к фракталу. Электронная книга // Textonica Media, 2016. Режим доступа: http://www.textonica.com/новости/

Вартанова Е.Л. Об основных понятиях «поля цифровых медиа» в российских исследованиях СМИ // МедиаАльманах. 2018. № 2. С. 8−16. DOI: 10.30547/mediaalmanah.2.2018.816

Гидденс Э. Последствия современности. М.: Праксис, 2011.

Замков А.В. Гипотеза «эхо-камеры» в исследовании новых медиа // Журналистика в 2018 году: творчество, профессия, перспективы: сб. мат. междунар. науч.-практ. конф. М.: Фак. журн. МГУ, 2019. С. 544–545.

Крон Г. Тензорный анализ сетей / под ред. Л.Т. Кузина, П.Г. Кузнецова / пер с англ. М.: Сов. Радио, 1978.

Кули Ч. Социальная самость. В кн.: Американская социологическая мысль: Тексты. М.: МГУ, 1994.

Луман Н. Реальность массмедиа / пер. с нем. А.Ю. Антоновского. М.: Праксис, 2005.

Луман Н. Введение в системную теорию / под ред. Д. Беккера / пер с нем. К. Тимофеева. М.: Логос. 2007.

Маккуайр С. Геомедиа: сетевые города и будущее общественного пространства / пер. с англ. М.: Strelka Press, 2018.

Некрасов Д.Ю. Фрактальная графика как цифровое беспредметное искусство // Вестн. ВГИК. 2014. № 1. С. 68–76.

Николаева Е.В. Концептуальный фрактал в культурных системах // Вестн. Челябинск. гос. ун-та.). 2013. № 13 (304).. С. 68–70.

От теории журналистики к теории медиа. Динамика медиаисследований в современной России:колл. моногр. / под ред. Е.Л. Вартановой. М.: Изд-во Моск. ун-та; Фак. журн. МГУ, 2019.

Пайтген Х.-О., Рихтер П.Х. Красота фракталов. Образы комплексных динамических систем. М.: Мир, 1993.

Попков Ю.С., Тищенко В.И. Виртуальные сообщества в структуре власти (методологические аспекты). М.: Едиториал УРСС, 2004.

Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. М.: Прогресс, 1986.

 

 Mancini P. (2018) Old and New Echo Chambers. In: Vartanova E. (ed.) Digital Transformations of Mass Media: Regional, National and Global Aspects. The 10th International Media Readings in Moscow «Mass Media and Communications 2018». Abstracts. Moscow, October 25−26, 2018, p. 14.

Mandelbrot B.B. (1977) Fractals: Form, Chance and Dimension. W.H. Freeman and Co.

McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J.M. (2001) Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology 27: 415–444. DOI: 10.3410/f.725356294.793504070

Petrov A., Proncheva O. (2018) Modeling Propaganda Battle: Decision-Making, Homophily, and Echo Chambers. In: 7th International Conference. AINL: Conference on Artificial Intelligence and Natural Language. St. Petersburg, Russia, October 17–19, 2018, pp 197−209. Режим доступа: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-01204-5_19.pdf
DOI: 10.1007/978-3-030-01204-5_19

Pinheiro C.A.R. (2011) Social Network Analysis in Telecommunications. John Willey and Sons.