Математическая модель репрезентации социального конфликта: создание и апробация на корпусе текстов

Ссылка для цитирования: Нефедова Ю.С., Вартанова Е.Л., Аникина М.Е. Математическая модель репрезентации социального конфликта: создание и апробация на корпусе текстов // Медиаскоп. 2024 Вып. 3 Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2870

© Нефедова Юлия Сергеевна

кандидат технических наук, доцент кафедры радиоэлектронных систем и устройств МГТУ имени Н.Э. Баумана (г. Москва, Россия), заведующий научно-экспериментальной лабораторией изучения технических средств журналистики факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова (г. Москва, Россия), yulja.nefedova@mail.ru

© Вартанова Елена Леонидовна

академик РАО, профессор, доктор филологических наук, декан факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова, заведующая кафедрой теории и экономики СМИ факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова (г. Москва, Россия), eva@smi.msu.ru

© Аникина Мария Евгеньевна

кандидат филологических наук, доцент кафедры социологии массовых коммуникаций факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова (г. Москва, Россия), maria-anikina@yandex.ru

Аннотация

В статье исследуется влияние репрезентации социального конфликта в цифровых медиа на уровень агрессии читающей аудитории. На примере арабо-израильского конфликта 2023 года зафиксирована связь реальных событий и их обсуждения в медийном пространстве, создается модель распространения конфликта. С помощью разработанной нейросетевой математической модели проводится оценка тональности постов и комментариев к ним. Делается вывод о том, что уровень агрессии в цифровом медиапростанстве стабилен и напрямую не зависит от способов репрезентации конфликта различными субъектами медиасреды.

Ключевые слова: социальный конфликт, репрезентация, математическая модель, нейросетевая модель, медиа

Исследование выполнено за счет средств гранта Российского научного фонда (проект № 22-18-00225).

Введение

В современную эпоху масштабной цифровизации социальное взаимодействие в значительной степени происходит в Интернете и социальных сетях [Bronstein, Pennycook, Bear, Rand et al., 2019]. Цифровое медиапространство предоставляет пользователям большие возможности по удовлетворению своих потребностей в информации, общении, признании и самоутверждении. С другой стороны, именно в этой среде ярко проявляются репрезентации социальных конфликтов не только как средства интеграции и прогресса, но и как инструмента повышения конфликтогенности Интернет-коммуникации. В связи с этим актуальными становятся исследования, направленные на изучение социального конфликта в цифровой медиасреде.

Обзор литературы

На сегодняшний день сформирован значительный пласт исследований на тему репрезентации конфликта в традиционных и новых медиа [Schoemaker, Stremlau, 2014; Вартанова, Дунас, Гладкова, 2023; Reuben, 2009]. В ряде работ изучаются процессы распространения агрессии в социальных сетях [Кажберова, Чхартишвили, Губанов, Козицин и др., 2023; Салимовский, Ермакова, 2011; Антропова, 2015; Курьянова, 2018], встречаются также исследования, посвященные влиянию репрезентации внешнего конфликта на уровень агрессии участников медиапространства [Вартанова, Дунас, Гладкова, 2021; Ениколопов, Макарьин, Петрова, 2015; Кольцова, Киркиж, 2016]. В данной работе будет рассмотрен теоретический подход, направленный на изучение жизненного цикла конфликта через его репрезентацию цифровыми медиа и исследование уровня конфликтогенности участников медиапространства. Особенностью работы является применение современных математических методов для обработки корпуса текстов.

В ряде работ [Вартанова, Дунас, Гладкова, 2021; Тышецкая, 2021; Dunas, Vartanov, 2020] отмечается, что современные медиа превратились в самостоятельную среду порождения конфликтов, изначально отсутствующих в обществе. Кроме того, исследователи, проводя сопоставления разных субъектов коммуникации разных типов, участвующих в репрезентации и обсуждении конфликтов, приходят к выводу о том, что развертывание дискуссии в среде пользователей имеет отложенный характер по сравнению с репрезентацией конфликта в официальных медиа [Крашенинникова, Никольская, 2022]. Также подтверждается мнение о возможном влиянии материалов СМИ на поведение аудитории. Так, в одной из работ [Лукина, Толоконникова, 2021] показано, что конфликт, репрезентирующийся в социальных сетях, повышает уровень конфликтогенности читателей. Однако проведение более подробных исследований, опровергающих или доказывающих эти утверждения, все еще является сложной задачей из-за необходимости обработки большого объема текстов, представляющих собой посты и многочисленные комментарии к ним в социальных сетях. Поэтому в данной работе предлагается математическая модель на основе нейронных алгоритмов, позволяющая в автоматическом режиме анализировать большой объем тестовых данных. Предпосылкой для ее создания стали результаты, ранее полученные одним из авторов в рамках работы над указанным грантом [Нефедова, 2023].

Необходимость разработки собственной математической модели для анализа репрезентации конфликта продиктована невозможностью использовать готовые сервисы [Садовская, Гуськов, Косяков, Мухамедиев, 2021; Гудкова, Дайнеко, 2020]. Причин для этого несколько. Во-первых, имеющиеся сервисы, как правило, имеют ограничения по объему анализируемых текстов. Во-вторых, для расчета ряда показателей некоторые сервисы используют собственные формулы, отличные от общепринятых, а другие не дают информацию о способах расчета, что не позволяет всецело им доверять. Помимо этого, сбор и сортировка постов и комментариев к ним также является довольно трудоемкой процедурой, которую невозможно осуществить без специальных настроенных под конкретную задачу инструментов.

Исходные данные для моделирования

В работе была проанализирована фаза медиарепрезентации арабо-израильского конфликта 2023 года, когда вооруженные силы ХАМАС вторглись на территорию Израиля. Этот конфликт не касается напрямую большинства жителей России, поэтому предполагается, что его обсуждение в социальных сетях будет сравнительно беспристрастным. При анализе был рассмотрен период времени, начиная с первого дня событий 7 октября до 6 ноября 2023 года включительно, суммарно 31 день. Репрезентация данного конфликта изучалась на примере социального мессенджера Telegram. С помощью ресурса TGStat¹ были отобраны каналы институционализированных (имеющих лиценцию РКН) и неинституциональных (не имеющих такой лицензии) СМИ, а также блогеры, находящиеся одновременно в первых позициях по следующим критериям:

• количество подписчиков,
• прирост подписчиков за месяц,
• охват аудитории,
• цитируемость в других каналах.

Данные TGStat были актуальны на февраль 2023 года. Из числа рейтинговых каналов были выбраны для анализа только те, у которых существовала возможность оставлять комментарии под постами. В итоге у нас получился список из пяти Telegram-каналов:

1. Readovka (@readovkanews),
2. RT на русском (@rt_russian),
3. SHOT (@shot_shot),
4. ВПШ (@pravdadirty),
5. Повернутые на Z войне (@voenacher).

Далее с помощью системы мониторинга СМИ Медиалогия² для полученных каналов были отобраны все посты на тему конфликта и собраны все комментарии под этими постами с 6 октября по 7 ноября 2023 года. Ключевыми словами для поиска являлись слова "Израиль" и "Хамас". С формированием списка блогеров по той же логике возникли определенные сложности, поскольку большинство из блогеров практически не затрагивали выбранную тему конфликта в своих сообщениях, поэтому набрать значимую выборку постов не представлялось возможным.

В результате для работы был сформирован список всего из двух блогеров: НЕ МОРГЕНШТЕРН (@nemorgenshtern) и Невзоров (@nevzorovtv).* **

* Экстремистское объединение, запрещенное в России.
** Физическое лицо, выполняющее функции иностранного агента).

В таблице 1 показано общее количество постов и комментариев, собранных по теме конфликта. Суммарное их число превышает 300 тыс. сообщений.

Таблица 1. Число собранных постов и комментариев в Telegram-каналах

* Экстремистское объединение, запрещенное в России.
** Физическое лицо, выполняющее функции иностранного агента.

Создание математической модели

Математическую модель репрезентации социального конфликта невозможно рассматривать без привязки к конкретному информационному поводу. Поэтому на первом этапе была составлена карта событий октября и ноября арабо-израильского конфликта³. Она представлена в таблице 2.

Таблица 2. Карта арабо-израильского конфликта октября – ноября 2023 года