from 01.01.2022 until now
State Academic University of Humanities (scientific and design department of Scientific and Innovative Management, Chief Scientific Officer)
Moscow, Russian Federation
In this paper, the author addresses the problem of the transition from traditional sociological, demographic methods of studying public opinion to psychometric optics. Due to the growth of “big political data” in social networks and other large Internet communications, it became necessary to analyze them, identify correlations and cause-effect relationships. Therefore, the purpose of the study is to identify the methodological specifics and capabilities of search resources when considering large amounts of political information. Google Trends functionality is used as a methodological basis. Using the example of Google Trends, it is revealed that this resource can show the peak loads of search queries for specific parties, which can really be associated with various information topics and the current political agenda. In addition, thanks to the functionality of Google Trends, a political scientist can refer to the data of the political geography of search queries and study them in a comparative key. The conclusions are the main methodological advantages and disadvantages of Google Trends. It is concluded that “big political data” became available to the modern political scientist due to the coincidence of specific factors determining the development of Western countries: the evolution of big capital, the scientific and technological revolution, the spread of Internet communications, absenteeism and distrust of traditional political institutions.
Big Data, Internet, political science research, Google Trends, politicization, social networks, analytics, Russia, New Zealand, parties, methodology.
Что такое Political Big Data?
В политической науке и практике Запада (ЕС, США, Новой Зеландии, Австралии) происходит важная методологическая революция–переход от традиционных социологических, демографических приемов изучения общественного мнения к психометрическим оптикам [4, с. 409–415]. Что этому способствует? В первую очередь, масштабное проникновение социальных сетей и других интернет-коммуникаций в повседневную жизнь западного человека. Виртуальная среда стала важным фактором и такого сегмента, как политический процесс [1; 2]. Конечно, развитие социальных сетей Интернета создало определенную иллюзию. Особенно у так называемого «поколения Z», представители которого уже не мыслили свою активность без социальных сетей, планшетов, гаджетов и 3D-реальности. Представители «поколения Z» предпочитают интернет-источники (веб-сайты, форумы, блоги, видеохостинги, сообщества социальных сетей), считая, что данные коммуникационные арены якобы дают некую инсайдерскую, объективную информацию, получаемую от непредвзятых источников, не контролируемых государством и бизнесом. Иллюзия касается и уверенности в том, что в Интернете гражданин всегда сможет найти необходимый контент, выбрав тот источник, который его устроит. Такого рода мифологию породил не только Интернет, но и действия традиционных медиа (радио, газет, телевидения), тесно связанных с интересами политиков и крупного капитала.
Методологическая революция в политологии, как и в любой другой науке, возможна при неких системных подвижках в социуме. И действительно, в эпоху постмодерна такие метаморфозы имеются. В условиях постмодерна, конечно, сохраняются и партии, и парламент, но растет абсентеизм, скепсис избирателей, не верящих в то, что политики искренне стремятся артикулировать их интересы. Вместо классических идеологий социализма, либерализма, консерватизма, анархизма возникают эклектичные коктейли из политической мифологии, балансирующие на грани идей премодерна, модерна и постмодерна.
Появляется и постгосударство. Оно стремится, с одной стороны, уйти от ответственности перед гражданским обществом, от парадигмы «социального государства» к парадигме New Public Management, растворившись в трипартизме. Постгосударство нацелено переложить часть функций на бизнес, профессиональное, экспертное сообщество, с другой стороны, постгосударство совсем не против опробовать новые приемы постгегемонистской власти – манипуляции сознанием, незаметной политической пропаганды, осуществляемых не через традиционные медиа (газеты, радио, телевидение), а новые медиа – социальные сети и их сообщества, новостные сайты, блоги, форумы, видеохостинги, мессенджеры.
Постпартия больше походит на электоральную машину, которую интересуют только собственные проблемы, – финансирование, брендинг, сохранение мандатов в парламентской фракции, коалиции, чем нужды электората. Активизируются партии-спойлеры, имитирующие крупные и влиятельные партии. Сговор партий, государства и крупного капитала все более переходит на уровень политической мимикрии. Снижается элементарная ответственность политических акторов перед гражданами. Из-за этого растет недоверие граждан к традиционным политическим институтам.
Постполитика, в отличие от политики модерна, всецело строится на сетевых принципах коммуникации в наступившем цифровом обществе. И политический лидер в условиях постмодерна ориентирован не на создание, транслирование идеологии, а на конструирование собственного узнаваемого виртуального образа – имиджевой конструкции. Стратегическим ресурсом имиджа современного политика является его основное яркое запоминающееся послание – месседж. Вот почему для пропаганды месседжа политические субъекты (государство, партии, политические лидеры) используют любые средства – от социальных сетей и 3D-голограмм до компьютерных игр, комиксов, кинематографа и мультипликации.
Политический постмодерн предполагает так называемый эффект «политического кодирования», когда для удержания власти над обществом интересанты (элиты, государства, партии) используют технологии интерпретации и переинтерпретации исторического процесса либо политических событий. Функцию политических кодов кроме месседжей выполняют политические метафоры, символы, образы, имиджи, бренды, мемы, хэштеги, рингтоны, стереотипы, мифы, симулякры и политическая повестка. Между тем, несмотря на кажущийся инновационным праксис политического кодирования, все современные политические технологии логично разделить на приемы формирования сакральных матриц, героического пантеона и образа врага, что можно связать с древнейшим мифом о Мировом древе (связывающего три мира – божественный, человеческий и подземный).
Как правило, существует целый комплекс различных факторов, которые служат импульсной составляющей для изменения существующей модели динамики политических процессов [3]. На переходный период в социуме воздействует новое поколение (которое, по сути, предполагает несколько другие целевые аудитории для партий и политиков), модернизация государства и политической системы, экономические процессы, новые тренды научно-технологического развития. Так или иначе, современный постмодерн проявился в возрастающем эффекте «погружения» граждан в цифровую среду.
Феномен погружения в виртуальную реальность «поколения Z» тесно переплетается и с так называемыми абсентеистами, не доверяющими традиционным медиа и привычным политическим институтам – государству, парламенту, партиям. Абсентеисты стараются найти свою опору в неконвенциональных формах политического участия – социальных сетях. Однако эффект «погружения в сеть» не спасает «поколение Z» и в среде новых медиа. Именно здесь его поджидает такой заказчик как крупный капитал (в том числе транснациональный). При этом не стоит забывать, что капитал имеет свойство самовозрастания.
Крупные капиталистические корпорации заинтересованы в проведении такого рода научных исследований, которые смогли бы ослабить позиции их конкурентов, увеличить их потребительскую аудиторию, а также сформировать новые целевые группы, ориентированные на новые товары и услуги. Не случайно австралийский политолог Джон Кин полагает, что подобная корпоративная власть не просто обладает агрессивно инновационным характером, а угрожает демократии и свободе коммуникации граждан [5]. Политолог отмечает дискуссию современных ученых о так называемых эхо-камерах – коммуникационных площадках, где отражаются только схожие позиции пользователей и доминирует «роевое мышление» с культурой мэшапа и культурой мема, вирусного сетевого контента без авторства, а также информационного каскада, усиливающего преобладающие точки зрения. Рисками и крупным вызовом для демократии становится медийный монополизм, медиамагнаты и их медиаимперии.
Бизнес нацелен на формирование «коммуникационного изобилия» (рабочая терминология Кина), распространение масштабных социальных сетей, где он будет изучать пользователей для того чтобы понять, как лучше на них воздействовать. Следовательно, важным прорывом для корпоративного сектора стали исследования в области «больших данных». Понятием Big Data в номере журнала Nature за 2008 г. было предложено называть специальные методы и инструменты по обработке крупных объемов информационного контента и презентации его в понятном заказчику виде. Еще в 2012 г. Михаил Косински, сотрудник Центра психометрии Кембриджского университета, выяснил, что достаточно всего лишь 68 лайков в сети Facebook, чтобы определить цвет кожи изучаемого человека (в 95% случаях), его гомосексуальность (88%), а также приверженность к республиканской либо демократической американской партии (85%) [4]. В результате подобной процедуры выявляются и анализируются психометрические портреты пользователей.
Можно отнестись с определенной степенью критичности к методологической стороне этого открытия. Следует понимать, кто при таких обследованиях является заказчиком, какие цели имеют подобного рода замеры, и насколько объективны критерии, закладываемые исследователями в практике Big Data. Так, Брайан Истон, обозреватель с новозеландского ресурса Pundit, призывает относиться к «большим данным» с максимальной осторожностью. Истон приводит пример американской журналистки Сью Гальперин, которая, готовясь к обзору нескольких книг о частном использовании Big Data, проверила свой собственный статус через данную методику [10]. В результате по одной базе данных журналистка была классифицирована как «гей-мужчина»: цифровые следы, оставленные журналисткой и пропущенные через систему, больше были связаны с ее профессиональной деятельностью, а не с особенностью личности.
Имеющиеся в системе алгоритмы могут делать прогнозы, но нельзя забывать, что каждая оценка подвержена погрешности, а крупные выборки «больших данных» не всегда могут обеспечить большую точность. Правда, Истона больше беспокоит вопрос этики применения Big Data и проблема сохранения конфиденциальности личных данных. И все же, несмотря на логичный скепсис к такого рода экспериментам, сам принцип «больших данных» учитывает возможности структурирования сетевого общества через технологически сформированные и аккумулированные массивы данных – стеки (вертикально интегрированные социальные сети), что используют такие медийные гиганты, как Facebook, Twitter, Microsoft, Google, YouTube, Apple, Amazon и им подобные [4].
Методология «больших данных» подразумевает важный переход исследовательских оптик от парадигмы демографических, социологических оценок к парадигме психометрических замеров. Подобный тренд наглядно продемонстрировала компания Cambridge Analytica (дочерняя организация глобальной корпорации Strategic Communications Laboratories), работая на штаб Дональда Трампа во время президентских выборов в США. Специалисты Cambridge Analytica для начала приобрели информацию о поведенческих тенденциях американцев, учли психологические опросы Facebook и только потом их сопоставили с моделями политического голосования и электоральными группами [15]. Это позволило направить таргетированную рекламу на выявленных неопределившихся избирателей. От этих трендов не отстает бизнес, государство и партии Новой Зеландии, Австралии и некоторых стран ЕС.
Главный исполнительный директор новозеландской аналитической фирмы в Окленде Data Insight Кармен Викелич отмечает, что маркетинговая индустрия использует новые технологии, чтобы найти более эффективные способы донесения сообщений для потребителей – большинство новозеландцев имеют смартфоны, на которые они загружают приложения для получения необходимых им услуг, но чтобы получить бесплатные приложения, пользователи обычно должны согласиться на несколько «разрешений» [12]. Такие процедуры предоставляют поставщику приложений доступ ко всему – от личности гражданина, его местоположения и файлов фотографий до его номера телефона и круга людей, которым он звонит. Последние исследования Михаила Косински также указывают на то, что интересанты могут изучать закономерности поведения людей на основании оставляемых ими в сети цифровых следов – журналов просмотра веб-страниц, записей сделок с онлайн и оффлайн площадками, фото и видео, журналов положения глобальной системы позиционирования, списков воспроизведения (на видеохостингах), журналов голосовых и видеовызовов, языка, используемого в сообщениях, электронной почте и мн. др. [11].
Прошедшие в Новой Зеландии в 2017 г. парламентские выборы, ситуация политической неопределенности, а также эффект «Джасиндамании» – мощнейшей политической пропаганды Лейбористской партии, построенной вокруг образа их молодого политика Джасинды Ардерн, серьезным образом повлияли на настроения деловых кругов страны. 77,5% местных крупнейших фирм Новой Зеландии считают, что политический процесс и выборы окажут влияние на их бизнес [13]. Поэтому бизнесмены нуждаются в новейших технологиях изучения общественного мнения, целевых аудиторий: 23,5% новозеландских компаний уже готовы инвестировать в Big Data, искусственный интеллект, автоматизацию и беспилотные летательные аппараты для получения более качественной и инсайдерской информации.
Бизнес формирует важные условия для использования методов «больших данных» в политическом процессе стран Запада (особенно в США, Великобритании, Новой Зеландии и Австралии):
– создает новые коммуникационные арены (эхо-камеры), куда посредством рекламных технологий «погружает» пользователей (где они могут знакомиться с коммерческим предложением, оставлять комментарии, загружать специальные приложения, делать заказы);
– заказывает исследования и создание психометрических портретов «погруженных» – пользователей социальных сетей;
– старается использовать выявленные поведенческие закономерности для конкретной цели – организации таргетированного воздействия на целевые аудитории и неопределившихся с выбором. И нет ничего удивительного в том, что к опыту коммерческого сектора стали присматриваться политические партии и государства в тех странах Запада, где лучше всего развит Интернет и его социальные сети.
Political Big Data – это действительно «большие политические данные», которые стали доступны современному политологу благодаря совпадению всех перечисленных факторов, определяющих развитие стран Запада: эволюции крупного капитала, научно-технологической революции, распространению интернет-коммуникаций, абсентеизму и недоверию к традиционным политическим институтам.
Google Trends в политологическом исследовании
Появление «больших политических данных» открыло новые возможности для изучения электоральных предпочтений населения, прогнозирования результатов избирательной гонки, а также дало мощный инструмент государству по мониторингу общественного мнения. Корпорация Google создала интересное web-приложение Google Trends, которое помогает сравнить объемы поисковых запросов по нескольким поисковым словам, аббревиатурам или фразам. Кроме того, этот ресурс способен помочь исследователю отследить новостной контент, пересекающийся с конкретными поисковыми словами (фразами). Результаты представляются в графике, отображающем особенности влияния новостей на возникновение топовых поисковых запросов. Поисковые запросы можно анализировать на примере конкретной страны и с учетом различных языков мира.
Google Trends способен помочь политологу серьезно и быстро погрузиться в интересующую его научную проблему. Не секрет, что данные социологических обследований серьезно запаздывают. Правительство, нацеленное на позитивные реформы, может элементарно не успеть отследить негативные тенденции после введения конкретного законодательства. К примеру, такой «зоной риска» являются социальные, этнополитические, миграционные процессы [6; 7].
То, что Google Trends может быть полезен для политологического исследования, свидетельствуют появившиеся научные работы по обследованию активности партий посредством данной методологии [9]. Действительно, преимущества этого ресурса довольно высоки, на что указывает ряд современных исследователей:
– ресурс собирает большие данные, обрабатывает информацию для облегчения анализа и в итоге публикует эту информацию бесплатно;
– объективность обследования относительно высока, поскольку число запросов близко к количеству пользователей;
– предоставленная информация обновляется ежедневно;
– горячие тренды (Google Hot Trends) обновляются каждый час;
– по сравнению с социологическими опросами, такие ограничения, как когнитивный диссонанс, проявляются в меньшей мере;
– Google Trends позволяет легко определить текущие интересы пользователей, в том числе политические.
Однако те же исследователи отмечают и существенные недоработки и ограничения Google Trends:
– в тех областях, где цель поисковой активности неясна и некорректна, могут возникать погрешности при наблюдении этих процессов и прогнозировании трендов;
– Google Trends может отражать так называемые иррациональные тенденции, когда, к примеру, происходит стремительное распространение негативных новостей, слухов и эмоциональных откликов пользователей на них;
– для правильного понимания «больших данных» важно их уточнять путем фильтрации [14].
Итак, рассмотрим возможности Google Trends на конкретной проблеме поисковых запросов названий российских политических партий. Для начала введем в качестве двух основных поисковых параметров слова «Единая Россия» и «КПРФ». Как видно на рис. 1, график показывает пиковые нагрузки поисковых запросов по конкретным партиям. Что логично, например, связать с теми или иными информационными поводами и текущей политической повесткой.
С. Стивенс-Давидовиц, аналитик Google, также считает ресурс Google Trends довольно перспективным для изучения электоральных настроений и предпочтений [8] на основании пиковых запросов людей в поисковых системах. Исследования американского ученого довольно серьезны и опираются на впечатляющий массив «больших данных». Вместе с тем, Стивенс-Давидовиц, выдвигая тезис «нулевой политической сегрегации в Интернете», полагает, что лучше изучать идеологические предпочтения на примере поисковых запросов, а не на примере сетевых сообществ, где, как он считает, пересекаются и либералы, и консерваторы, а также часто представлена искаженная картина политических предпочтений. Но исследователь не учитывает такого фактора, как ценности политизированных сетевых сообществ, которые центрируют пользователей в более-менее постоянные узлы и формируют сетевые идентичности. Представляется, что поисковые запросы дают, конечно преимущественно оперативную политическую информацию, однако исследование политизации социальных сетей также имеет свои перспективы.
Благодаря функционалу Google Trends политолог может обратиться к данным политической географии поисковых запросов и изучить их в сравнительном ключе (рис. 2). Например, если взять поисковые запросы «Единая Россия» и «КПРФ» за 12 мес. 2018 г., то видны не только проявления небезызвестного «красного пояса» (это нужно более детально исследовать для получения объективной картины), но и максимумы таковых запросов по конкретным партиям (более темные тона цветов отражают больший объем поисковых запросов в конкретном регионе по определенной партии).
Подводя итоги, важно отметить, что Political Big Data стали доступны современному политологу благодаря совпадению различных факторов, определяющих развитие стран Запада: от эволюции крупного капитала до научно-технологической революции. После накопления «больших политических данных» в социальных сетях и других крупных интернет-коммуникациях возникла необходимость их анализа, выявления корреляций и причинно-следственных связей. Такие ресурсы как Google Trends способны помочь политологу серьезно и быстро погрузиться в интересующую его научную проблему. Существуют, конечно, проблемы, связанные с этой методологией: погрешности при наблюдении, иррациональные тенденции электората, необходимость дополнительной фильтрации и интерпретации данных и т.п. Возникает и этический вопрос применения данной методологии, а также риски манипулятивных технологий. Но такие ресурсы все же помогают анализировать довольно большие данные, которые постоянно обновляются. Совершенствовать можно и саму методологию сбора «больших данных». Подобные приемы могут облегчить политический прогноз благодаря выявлению «проблемных зон» в тех или иных регионах конкретной страны.
1. Alekseev R.A. Aprobaciya i perspektivy primeneniya tehnologii blokcheyn na vyborah za rubezhom i v Rossii //Zhurnal politicheskih issledovaniy. – 2018. – T. 2. – №3. – S. 41–48. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23655/view (data obrascheniya: 20.12.2018).
2. Volodenkov S.V. Virtual'noe prostranstvo politiki i ego osobennosti //Nauchno-analiticheskiy zhurnal Obozrevatel' - Observer. – 2011. – № 6 (257). – S. 5–16.
3. Volodenkov S.V. Modeli dinamiki politicheskih processov v usloviyah perehodnogo perioda //Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 12: Politicheskie nauki. – 1999. – № 6. – S. 36–47.
4. Volodenkov S.V. Total Data kak fenomen formirovaniya politicheskoy postreal'nosti //Vestnik Omskogo universiteta. Seriya «Istoricheskienauki». – 2017. – № 3 (15). – S. 409–415.
5. Kin Dzh. Demokratiya i dekadans media. M.: Izd. domVShE. 2015. – 312 s.
6. Matyuhin A.V. Elementy social-darvinizma rossiyskoy deystvitel'nosti //Zhurnal politicheskih issledovaniy. – 2018. – T. 2. – №3. – S. 49–55. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23665/view (data obrascheniya: 20.12.2018).
7. Mushtuk O.Z. Rossiya kak strana-recipient polietnicheskih migraciy //Zhurnal politicheskih issledovaniy. – 2018. – T. 2. – №3. – S. 72–83. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23666/view (data obrascheniya: 20.12.2018).
8. Stivens-Davidovic S. Vse lgut. Poiskoviki, BigDatai Internet znayut o vas vse. Per. sangl. L.I. Stepanovoy. M.: Eksmo. 2018. – 384 s.
9. Calahorrano L., Seithe M. Analysing Party Preferences Using Google Trends //CESifo Working Paper. 2014. №4631. P. 1-25.
10. Easton B. Big Data – Good? URL: https://www.pundit.co.nz/content/big-data-–-good(data obrascheniya: 20.12.2018).
11. Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes //Psychological Methods. 2016. Vol. 21. №4. P. 493-506.
12. Munro B. Digital you //Otago Daily Times. 2017.10 April. Monday.
13. Politics Expected to Hinder New Zealand Businesses. URL: http://www.scoop.co.nz/stories/PO1710/S00189/politics-expected-to-hinder-new-zealand-businesses.htm (data obrascheniya: 20.12.2018).
14. Seung-Pyo Jun, Hyoung Sun Yoo, San Choi. Ten years of research change using Google Trends: From the perspective of big data utilizations and applications //Technological Forecasting and Social Change. 2018. Vol. 130. P. 69-87.
15. Tett G. Trump, Cambridge Analytica and how big data is reshaping politics //Financial Times. 2017. September 29.
16. https://trends.google.ru/trends/explore?geo=RU&q=Edinaya%20Rossiya,KPRF. URL:(data obrascheniya: 20.12.2018).
