Psikhologicheskie Issledovaniya • ISSN 2075-7999
peer-reviewed • open access journal
      

 

Related Articles

Гребенщикова Т.А. Интенциональный подход к выделению дискурсивных сообществ в Интернете

ГРЕБЕНЩИКОВА Т.А. ИНТЕНЦИОНАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ВЫДЕЛЕНИЮ ДИСКУРСИВНЫХ СООБЩЕСТВ В ИНТЕРНЕТЕ
English version: Grebenshchikova T.A. Intentional approach towards defining a discursive community on the Internet

Институт психологии Российской академии наук, Москва, Россия

Сведения об авторе
Литература
Ссылка для цитирования


Настоящее исследование посвящено изучению дискурсивных сообществ на материале двух интернет-форумов политической направленности (n = 318; n = 158). Большинство авторов определяет дискурсивное сообщество на основании общей цели у его членов и канала коммуникации для ее достижения. Дискурсивные сообщества, объединяющие людей в Интернете, представляют большой интерес в связи с их влиянием на современную жизнь общества. Проведен анализ графов сетевых сообществ, в результате выявлены узлы, соответствующие лидерам мнений, охарактеризована коммуникативная активность пользователей, обнаружена прямая связь между количеством адресатов и адресантов: те, к кому обращается большое количество людей, также активно комментируют других. Подтвердился безмасштабный характер графов обоих сообществ, что соответствует сетям в WWW. С помощью интент-анализа охарактеризован дискурс сетевых сообществ и определены границы дискурсивных сообществ по преобладанию тех или иных рефренциальных объектов и направленных на них речевых интенций. Охарактеризовано 9 основных референциальных объектов, относительно которых формируются два дискурсивных сообщества: «власть», «Россия», «Я», «собеседник», «сообщество Politota», «сообщество Politics», «россияне», «развитые страны» и «Украина». Речевые интенции дискурсов обоих сообществ соответствуют группам: 1) дистанцирования, включая интенции критиковать, отклонить, обвинить, выразить недовольство, возразить, выразить сомнение, запросить доказательство, указать, намекнуть, высмеять, унизить; 2) консолидации, включая интенции согласиться, защитить, оправдать(ся), поддержать, выразить сочувствие, предложить помощь, похвалить, сообщить, поделиться, выразить мнение, уточнить, поинтересоваться, пояснить, предположить, а также направленные на разговор интенции пошутить, рассказать, поболтать. Такая интенция, как аргументировать, является универсальной и встречается в интенциях обеих направленностей. Комплекс «референциальный объект + речевая интенция» соответствует убеждениям авторов-коммуникантов. По развиваемому дискурсу для каждого дискурсивного сообщества были выделены «свои», «чужие» и амбивалентные участники.

Ключевые слова: сетевое сообщество, дискурсивное сообщество, речевые интенции, интент-анализ, дискурс, групповые убеждения

 

Дискурсивные сообщества

В настоящий момент вопросы коммуникации в Интернете находятся на пересечении интересов различных наук, изучающих социально-психологические и информационные процессы. При этом бесспорным является тот факт, что Интернет – это реальность контента, значительная доля которого представлена в виде текстов, а точнее – дискурсов. Дискурс рассматривается как социальное взаимодействие по поводу определения реальности [Ильин, 2008]. В публичном дискурсе формируются групповые представления о реальности и социальные значения [Wagner, 1995; Харре, 1993; Ван Дейк, 2013; Емельянова, 2016; и др.], в связи с чем растет роль коллективных обсуждений в Интернете [Theocharis et al., 2017; Bennett, Segerberg, 2011].

Дискурс модифицируется, трансформируется в соответствии с разделяемыми правилами интерпретации и коммуникативными нормами данного сообщества: правилами вежливости, способами аргументации, лексикой, речевыми жанрами и др. В этой связи можно говорить о жизни дискурсивного сообщества (discourse community). Близкие идеи высказывали М.Фуко [M.Foucault] о дискурсивных формациях, Т.Кун [T.S.Kuhn] – о парадигмальных сообществах, Т.ван Дейк [T.Van Dijk] – об эпистемологических сообществах и др. Отмечается интересная взаимообусловленность двух явлений: сообщество формирует дискурс, а дискурс – сообщество [Fennell, Phillipson, Evers, 1988].

Теоретическую проработку понятие «дискурсивное сообщество» получило в работе Джона Свейлза [Swales, 1990], где оно определяется наличием общей цели у его участников и использованием коммуникации для ее достижения. Автор выделяет также следующие критерии: общие цели публично декларируются, участники имеют доступ к единому каналу коммуникации, обеспечивают производство информации и обратную связь членам сообщества, используют определенные жанры (сообщения, доклады, устные диалоги) и специальную лексику, а также обладают достаточным уровнем знаний в конкретной области, вокруг которой образуется дискурсивное сообщество. Несмотря на признаваемую автором «нечеткость», термин «дискурсивное сообщество» получил распространение при изучении университетских [Pramoolsook, 2008], школьных [Ardasheva et al., 2015] и онлайн-сообществ [Kehus et al., 2010].

В нашем понимании дискурсивное сообщество в Интернете – это общность коммуникантов, которые занимают единую позицию в отношении значимых для них объектов реальности, регулярно взаимодействуют в Интернете и разделяют определенные конвенциональные правила (интерпретации событий, выбор лексики, коммуникативные нормы). Не всякое сетевое сообщество, на наш взгляд, является дискурсивным.

Одно из первых определений сетевого, или виртуального, сообщества принадлежит Г.Рейнгольду, определявшему его как социальную общность людей, которые поддерживают открытые обсуждения в сети «довольно долго и человечно», чтобы сформировать личные отношения [Rheingold, 2000]. С распространением интернет-технологий определение стало более формальным: группа людей, связанных общей целью, нормами и правилами, которые используют для взаимодействия Интернет или другие компьютерные сети [Maloney et al., 2005; Wang et al., 2012]. Существует также более широкое понимание сетевого сообщества как совокупности людей, связанных интеракциями в Интернете [Baym, 2006]. Мы рассматриваем сетевое сообщество как группу коммуникантов, взаимодействующих на конкретной площадке (форум, паблик социальной сети и т.п.) в Интернете вокруг значимой для них темы.

Дизайн исследования

Цель настоящего исследования – определение границ дискурсивного сообщества на материале сетевых сообществ.

Задачи

1. Формальное описание графов сетевых сообществ, анализ коммуникативной активности пользователей.

2. Описание дискурса сетевых сообществ и выработка критериев для выделения дискурсивных сообществ на основе групповых оценок референциальных объектов.

3. Определение принадлежности участника сетевого сообщества соответствующему дискурсивному.

4. Определение характера распределения интенций, направленных на «чужого» и «своего» в дискурсивном сообществе.

Гипотезы

1. Сетевые сообщества не различаются по формальной структуре (распределение степеней вершин, плотность, количество входящих и исходящих ребер и др.).

2. Дискурсы сетевых сообществ различаются по распределению речевых интенций, направленных на одни и те же референциальные объекты. Референциальные объекты сообществ могут совпадать, но их представленность в дискурсе различается.

3. Границы сетевых сообществ и дискурсивных не совпадают.

Выборка и материал исследования

В настоящем исследовании мы характеризовали дискурс двух сообществ, анализируя интенции участников дискуссий, направленные на значимые референциальные объекты. Был реализован этнометодологический подход, подразумевающий погружение в контекст изучаемой среды. Было выбрано два русскоязычных интернет-сообщества, politota.d3.ru и politics.d3.ru, которые посвящены обсуждению актуальных для России политических событий. Участники всей платформы d3.ru могут читать, комментировать и ставить оценки друг другу. Материал популярных постов с высоким рейтингом и соответствующие им комментарии были собраны за период 30.10.2018–5.11.2018. Было проанализировано 18 постов, суммарно 1474 сообщений: 7 постов (807 сообщений) в Politota и 11 постов (657 сообщений) в Politics. Продуцентами дискурса выступили 318 человек в сообществе politota.d3.ru и 158 человек в сообществе politics.d3.ru, включая 6 и 9 инициаторов обсуждений соответственно.

Этапы исследования

1. Анализ графов сообществ, в результате которого прояснилась структура взаимодействий собеседников.

2. Интент-анализ дискурса сетевых сообществ: оценка референциальных объектов направленных на них речевых интенций и соответствующих убеждений авторов.

3. Определение принадлежности автора дискурсивному сообществу согласно его дискурсу.

4. Характеристика отношений по типу «свой – чужой» на уровне выражаемых речевых интенций авторов.

Методы

1. Для изучения дискурса применялся интент-анализ, на основе которого описаны различные референциальные объекты и соответствующие им речевые интенции и отношение участников [Ушакова и др., 2000; Павлова, 2003; Гребенщикова, Зачесова, 2014; Павлова, Гребенщикова, 2017]. Интент-анализ – экспертный метод выделения речевых интенций собеседников, и в настоящей работе будут использованы словари, составленные авторами-экспертами для различных коммуникативных ситуаций, включая политический, повседневный, интернет-дискурс и др. (Н.Д.Павлова, Т.А.Гребенщикова, И.А.Зачесова, В.А.Афиногенова, А.А.Григорьева).

2. Для изучения структуры сообществ была использована программа Gephi 0.9.2. Для обработки данных – программа SPSS 23.0.

Результаты и обсуждение

Формальный анализ сетевых сообществ

Сетевые сообщества, или подсайты, которые составляют эмпирическую базу исследования, существуют с 2013 года. В подписчиках сообщества politota.d3.ru состоит 17 851 человек, в сообществе politics.d3.ru – 8224. Сообщества можно считать институализированными, то есть имеющими определенные правила, нормы, иерархию и т.п. В Politota действует своя Конституция, в которой закреплен порядок управления администрацией («добровольные модераторы», выборный президент, владелец в роли арбитра). В Politics также существуют владелец, модераторы и премьер-министр и действует правило запрета на обсуждение политики модерации подсайта и правило «валидации»: если что-то на подсайте не нравится – не участвуй в его дискуссиях. В Politota установлены ограничения доступа по рейтингу авторов, а в Politics – нет.

Источником информации о пользователях служили открытые профили, где они должны указать свой пол и город. Открытая информация об участнике отражает его желание выглядеть так или иначе в глазах окружающих. Большинство пользователей в обоих сообществах как по указываемой информации в профилях (89/187 – Politota, 57/86 – Politics), так и по геолокации (169/318, 121/158) пишут из России.

На рис. 1 представлен совместный граф двух сообществ. Выяснилось, что уникальных пользователей всего 463 человека, 145 человек пишет в сообществе Politics, 308 – в Politota, и еще 13 – на обеих площадках. Среди всех пользователей только 10 женщин, и все они писали в сообщество politota.d3.ru. Часть графа слева, большая по размеру, соответствует сообществу politota.d3.ru, а справа – politics.d3.ru. Вершины графа, или узлы, соответствуют авторам сообщений, а ребра, или дуги, показывают интеракции между ними.



Рис. 1. Граф двух сетевых сообществ.
Примечание. Цветами отмечены классы модулярности. Слева сетевое сообщество Politota, справа – Politics.


При построении данного ориентированного графа не учитывались повторные интеракции. Крупные узлы – это авторы популярных сообщений и активные комментаторы, «хабы», их можно назвать лидерами мнений и проводниками информации. Говоря об авторитетности, обращают внимание на количество входящих ребер: это авторы, мнение которых обсуждают. Между количеством входящих и исходящих ребер существует значимая корреляция в обоих сообществах (r = 0,685, p < 0,001 и r = 0,590, p < 0,001, коэффициенты корреляции Спирмена) – то есть, как правило, комментируемые авторы сами являются активными комментаторами. Значимых различий в указанных коэффициентах корреляции не выявлено (z = 1,63, p = 0,1031, двусторонний критерий), но можно отметить тенденцию, что в Politics авторы активнее участвуют в дискуссиях. Об этом свидетельствуют и следующие значимые различия: в politics автор получает ответ от большего количества пользователей, чем в Politota (входящие ребра) (критерий Манна–Уитни, p = 0,008). Однако разницы между количеством адресатов каждого участника в группах выявлено не было (по уникальным исходящим обращениям).

Разными цветами на рис. 1 отмечены классы модулярности, в них входят коммуниканты, формирующие кластеры на основе взаимодействия. Этот функционал интерпретируется как мера неслучайного образования групп. В сообществе Politics таких групп 3, в то время как в Politota – 8. Расстояние между узлами является результатом визуализации: на рисунке показана так называемая укладка пользователей – ближе расположены те, кто совместно формирует подмножество с большим числом вершин. Плотность графа – это число вершин в наибольшей клике, где каждый пользователь связан ребром с другим [Евстигнеев, Касьянов, 1999], программа Gephi отражает отношение числа ребер в анализируемом графе к числу ребер в полном графе с тем же числом вершин (в полном графе каждая вершина связана с любой другой). Как показывает анализ отдельных графов (см. табл. 1), у сообщества Politics плотность в два раза выше, чем у Politota: участники первого больше связаны друг с другом, их тем не менее в 2,01 раза меньше. Можно предположить, что в группе меньшего размера легче организуются связи каждого с каждым. Диаметр графа –максимальный кратчайший путь между вершинами графа (количество дуг) – выше у большего по объему сообщества Politota, что говорит о более длинных коммуникационных цепочках. Средняя длина пути короче в Politics, но мир в обоих графах более тесный, чем в известном эксперименте С.Милграма с шестью рукопожатиями.

Таблица 1
Характеристики графов сетевых сообществ

  Cообщества

Politota

Politics

Средняя степень

3,113

2,78

Диаметр графа

11

9

Показатель плотности графа

0,007

0,018

Средняя длина пути

4,523

3,728



Дополнительный анализ показал, что оба графа сообществ являются безмасштабными – степени вершин распределены по степенному закону (см. рис. 2), что соответствует характеристикам сетей в WWW и социальным графам [Barabasi, 2007]. Небольшое число узлов в безмасштабной сети характеризуются многочисленными связями, а многие узлы имеют лишь небольшое число связей. Для группы Politota максимальное количество суммарно входящих и исходящих дуг – 60 (31 сообщение, 29 обращений), для Politics – 55 (33 сообщения, 22 обращения).



Рис. 2. Распределение степеней вершин в графах сообществ Politota (слева) и Politics (справа).
Примечание. По оси абсцисс – степень вершин, по оси ординат – количество человек. Представлено наблюдаемое распределение частот и описывающий его закон.


Граф отражает связи между участниками сообщества исходя из их обращений друг к другу, но, как покажет дальнейший анализ, формирующиеся по убеждениям группы распределены в общей сети другим образом.

Дискурс сообществ

Сообщества отличаются по взглядам на политическую ситуацию в стране, хотя в дискуссиях на обеих площадках можно встретить близкие мнения. Опираясь на предыдущий опыт интент-анализа, посвященного дискурсу в разных коммуникативных ситуациях, были выделены 9 основных референциальных объектов. Их содержание отличается для конкретных пользователей, но на уровне группы можно определить общее. (Мы выделяли референциальные объекты на основе экспертной оценки, второй эксперт-психолингвист – доктор психологических наук Павлова Н.Д. При цитировании далее в тексте сохранена орфография и пунктуация авторов.)

Анализировались объекты с наибольшей частотой встречаемости – от 20 раз. Число референциальных объектов в тексте огромно в силу неисчерпаемости смысла текста, поэтому граница этого выбора условна. В каждом сообщении автора выделялось от 1 до 4 интенций. Если объект встречался в одном сообществе менее 20 раз, но при этом часто упоминался в другом, он учитывался при анализе обоих сообществ. Важные для анализа дискурса объекты с частотой менее 20 включены в категорию «другое». Референциальные объекты выделялись с опорой на традицию интент-анализа, при которой в разговорных формах дискурса среди них выделяются «Я», «собеседник» и «ситуация», а в политическом – «Я и мои сторонники», «оппонент» и «текущая ситуация в стране».

1. Объект «Власть» включает упоминание различных органов и представителей государственной власти в России, включая Государственную думу, отдельных ее депутатов, правительство, суды, местные власти и т.п. Объект имеет отношение к действующей власти, при этом упоминания власти в прошедшие эпохи отнесены в категорию «Другое».

2. Объект «Ситуация в стране» («Россия») разделяется для двух сообществ: в Politics это Россия как единая страна, участник событий на международной арене, для Politota – это ситуация в стране, ее внутренние социально-экономические аспекты. В каждом сообществе, однако, могут встречаться суждения в обоих контекстах, но преобладает указанное значение.

3. «Россияне» – объект содержит отсылки к российскому обществу, конкретным представителям, обсуждаемым в Рунете (например, жители села Бельго).

4. К объекту «Развитые страны» относились ссылки на страны Европейского союза (Западной Европы) и США. Сюда также была отнесена Япония, единожды выступившая темой отдельного поста.

5. Объект «Politics» включает случаи, когда говорящие обсуждали данное сетевое сообщество, оно может восприниматься «своим» или «чужим» разными пользователями.

6. Объект «Politota» аналогичен предыдущему: к этому сетевому сообществу обращаются, на него «нападают» или его защищают пользователи.

7. «Собеседник» включает обращения к конкретному комментатору, включая авторов обсуждаемых постов, которые также включаются в беседу.

8. Под объектом «Я» понимается сам говорящий, в ходе беседы этот объект выражен в разной степени, но всегда присутствует в речи. Так или иначе, автор или комментатор направлен на представление своей позиции, и любое высказывание содержит этот референциальный объект. Мы отмечали интенции, направленные на объект «Я», в случаях, когда говорящий открывал свою тему, защищал свою точку зрения, делился определенным переживанием, осуществлял самопрезентацию, «флудил» (от англ. flood – «поток») – то есть уходил от обсуждаемого предмета, реализуя свои цели, в т.ч. фатические интенции в болтовне с другим пользователем («общение ради общения»).

9. «Украина» содержит упоминания данной страны и лиц, ее представляющих (Украина как одна страна, президент Украины, лидеры украинских политических партий, народ Украины).

10. Категория «Другое», как упоминалось выше, разнородна по составу и включала упоминания или коннотации, относящиеся к объектам с частотой встречаемости менее 20 раз в данном сообществе. К наиболее частотным среди них относятся Илон Маск, «девяностые» (1990-е годы в России), СССР, Китай, Папуа – Новая Гвинея, Турция, Сирия, Саудовская Аравия и др. Объект включает также упоминания различных групп («спортсмены», «либералы») и конкретных журналистов, писателей, режиссеров и т.п.

Было выделено три группы интенций, в каждой из которых можно определить оценку референциального объекта.

Таблица 2
Различия в представленности референциальных объектов в дискурсе сообществ по частоте направленных на них интенций

Сообщества

Объекты

Власть

Ситуация/
Россия

Я

Politota

Politics

Россияне

Развитые
страны

Собеседник

Украина

Другое

Всего
интенций

Politota

273**

112

155*

126**

18

49**

52

623

8

58

1474

Politics

36

132*

85

20

149**

14

113**

499

65**

94**

1207

Всего интенций

309

244

240

146

167

63

165

1122

73

152

2681

Примечания. Расчет производился при помощи критерия равенства пропорций хи-квадрат с поправкой Йетса, df = 1. Различия указаны в таблице: * p < 0,01; **p < 0,001; звездочками отмечена большая пропорция.


Представленность референциальных объектов в дискурсе отражает их значимость для жизни сообщества и групповой идентификации пользователей (табл. 2). Дискурс, включая языковой уровень, служит для объединения группы и способом противопоставления и опознания «своих» и «чужих» [Беликов, Крысин, 2001; Ван Дейк, 2013]. Различия в представленности объектов отсутствуют только для категории «Собеседник», что легко объяснить: в разговорном дискурсе этот объект занимает ведущее место. Различия для второго диалогического объекта «Я» в данных сообществах отражают большую долю фатических интенций в сообществе Politota и случаев «оффтопа», когда между собеседниками завязывается непринужденный разговор. Остальное распределение интенций дает основание судить о сообществах как идеологически разнонаправленных.

Первая группа интенций – негативные, или интенции дистанцирования. Они объединяют случаи, когда говорящий направлен на критику и дискредитацию (собеседника или другого референциального объекта). Это следующие основные категории интенций, которые присущи как полемике, так и оценке событий: критиковать, отклонить, обвинить, выразить недовольство, возразить, выразить сомнение, запросить (доказательство), указать, намекнуть, высмеять, унизить. Последние 2 интенции являются речевой агрессией, которая может выражаться в формах разной иллокутивной силы: пренебрежение, презрение, оскорбление. Негативные интенции находят выражение в ярко окрашенной эмоциональной иронической и саркастической форме (например, два разных комментария к новости «Ольга Глацких: “Государство не просило вас рожать”»: «Честный чиновник, надо же» – ирония; «Чтобы врать, надо иметь хотя бы немного мозгов» – сарказм). Редкие случаи негативных интенций, которые говорящий направляет на себя, относятся к случаям признания собственной неправоты и вежливости: например, снижение значимости своего мнения, которое может задеть собеседника. Как негативные интенции отмечались случаи выражения недоумения и возмущения.

Вторую группу составляют нейтральные интенции. Они служат анализу ситуации, информированию, пояснению своей точки зрения, уточнению позиции собеседника, а также поддержанию разговора. К ним относятся следующие категории: сообщить, поделиться, выразить мнение (безоценочно), уточнить (в форме запроса), поинтересоваться, пояснить, предположить,а также направленные на разговор интенции пошутить, рассказать, поболтать.

Третья группа – позитивные интенции, которые направлены на защиту своей позиции, консолидацию с собеседником, выигрышную самопрезентацию (подчеркивание собственного опыта, авторитета, компетентности и т.д.), а также разные формы положительной оценки: согласиться, защитить (свою позицию, собеседника, сообщество), оправдать(ся), поддержать (собеседника, сообщество, инициативу правительства и т.п.), выразить сочувствие, предложить помощь, похвалить.

Аргументация может быть направлена одновременно как на критику оппонента (ситуации), так и на защиту своей позиции или разбор ситуации при поиске решения: то есть интенция аргументировать встречается во всех трех группах интенций. Случаи позитивных и негативных оценок в одной интенции могут встречаться одновременно, когда собеседники консолидируются вокруг критики третьего референциального объекта («Поддерживаю. Вот еще пример вранья…»), в этих случаях по интенции засчитывалось несколько оценок.

Относительно интенций, выделенных при анализе, следует заметить, что к имеющимся разработанным категориям (42 категории повседневного дискурса, 39 категорий постсобытийного дискурса) была добавлена одна принципиально новая интенция, обозначенная как «окоротить». Она возникает при попытке призвать к порядку в дискуссии и может быть выражена как модератором сообщества, так и обычным пользователем.

Для дальнейшего анализа все интенции были объединены в две группы: дистанцирование (критика и дискредитация) и консолидация (поддержка и анализ).

Таблица 3
Различия в распределении частот интенций в двух сообществах

Сообщество Объект
Власть Ситуация /
Россия
Я Politota Politics Россияне Развитые
страны

Собеседник

Украина

Другое

Всего

Распределение интенций критики и дискредитации

Politota

258** 93** 6 17 18 24 6 193 5 36 656

Politics

27 53 2 17 27 9 98** 285** 64** 62* 644**

Всего

285 146 8 34 45 33 104 478 69 98 1300
Распределение интенций поддержки и анализа

Politota
15 19 149 109 0 26** 46 430** 3 21 818**

Politics
9 79** 83 3 122 5 15 214 1 32* 563

Всего
24 98 232 112 122 31 61 644 4 53 1381

 

 

 

 

 

 

 

 

Примечания. Оценка частот относительно всех интенций данной направленности («критика и дискредитация» или «поддержка и анализ»). Парные сравнения с поправкой Йетса по хи-квадрат, df = 1; значимо большие доли отмечены при уровне значимости: ** p < 0,001; * p < 0,01. Пары, содержащие ячейки с частотой менее 5, не сравнивались.


Полученное распределение оценок совпадает с интенциями авторов исходных постов («хабов»), которые тоже включены в анализ. Таким образом, представлены следующие групповые убеждения: сообщество politota критикует власть и сложившуюся ситуацию в России, поддерживая при этом россиян. Последний объект, если обратиться к внутригрупповому распределению оценок, встречает равное количество критики. Но для оценки убеждений важно, что этот объект в дискурсе выражен. В то время как сообщество politics критикует развитые страны и Украину, поддерживая при этом Россию как единую страну на международной арене. Воспользуемся для обозначения групп, члены которой разделяют данные убеждения, дихотомией «оппозиционеры патриоты» (Politota – Politics). В целом на территории Politota больше доля интенций поддержки и анализа, а на Politics – критики и дискредитации, но это различие объясняется за счет диалогических интенций, направленных на собеседника (табл. 3). Выраженность интенций консолидации (поддержка и анализ) в среде «оппозиционеров» по отношению к собеседнику свидетельствует о внутренних дискуссиях, в которых есть место непринужденным разговорам. Критика и дискредитация (дистанцирование) собеседника, преобладающая среди «патриотов», соответствует открытости границ данного сообщества и активному взаимодействию с «чужими» на своей территории.

«Свои» и «чужие»: интенциональные способы защиты границ сетевых сообществ

Некоторые пользователи стремятся напрямую взаимодействовать с представителями противоположного лагеря: они доказывают свою позицию, критикуют, дискредитируют оппонента, иногда пытаются выяснить причину их мнения (табл. 4). Члены сообществ проявляют активность в комментировании как на своей, так и на чужой территории и регулярно выставляют друг другу оценки («бросают в карму»), выстраивая границы между «своими» и «чужими». У каждого дискурсивного сообщества есть специальная пренебрежительная номинация для оппонентов по названию их подсайта: «патриоты» называют «оппозиционеров» политотошными, а те, в свою очередь, обращаются к противникам политиксные.

Таблица 4
Активность представителей дискурсивных сообществ на территории сетевых.

Сетевое
сообщество

Дискурсивное сообщество

«Оппозиционеры»

«Патриоты»

Амбивалентные

Агрессивные

Всего

Politota

282 (87,85; 92,46)

2 (1,92; 0,66)

18 (58,06; 5,9)

3 (42,86; 0,98)

305 (–; 100)

Politics

30 (9,35; 20,69)

101 (97,12; 69,66)

11 (35,48; 7,59)

3 (42,86; 2,07)

145 (–; 100)

Оба сообщества

9 (2,8; –)

1 (0,96; –)

2 (6,45; –)

1 (14,29; –)

13 (–;100)

Всего

321 (100; –)

104 (100; –)

31 (100; –)

7 (100; –)

463 (100; 100)

Примечания. В ячейках частоты представлены как абсолютное количество человек; в скобках – % от общего числа членов своего дискурсивного сообщества, после точки с запятой – % от общего числа членов сетевого сообщества, где проявляет активность автор. Значения не пересекаются, то есть, например, 30 «оппозиционеров» комментируют в сообществе Politics и только там.


Был проведен анализ, согласно которому каждому из 463 пользователей, в соответствии с его дискурсом, был присвоен статус: «патриот» (критика Украины и западных стран, поддержка России и своего сообщества), «оппозиционер» (критика власти, ситуации в России, поддержка или критика россиян, поддержка своего сообщества) и промежуточный – амбивалентный, который характеризуется смешанными оценками (например, критикует власть, но при этом западные страны или сообщество Politota). Было также выделено 7 агрессивных пользователей, убеждения которых не выявляются, однако они участвуют в жизни сообществ (табл. 4). Соответствующий статус подтверждается оценками в «карме» от «хабов» и других членов групп. Например, амбивалентный статус, присвоенный по дискурсу, совпадает с амбивалентными же оценками в «карме»: положительными и/или отрицательными от обеих групп одновременно. Агрессивные получают отрицательные оценки от всех, но их рейтинг не является самым низким в обоих сообществах, они малоактивны, их рейтинг выше, чем у авторитетов общества Politics. Таким образом, между дискурсивными сообществами, как и между сетевыми, отсутствуют четко выраженные границы, что выражается в наличии прослойки амбивалентных.



Рис. 3. Активность пользователей с разными убеждениями в сообществах.
Примечания. Слева граф сетевого сообщества Politota, справа – Politics: фиолетовые – «патриоты», зеленые – «оппозиционеры», оранжевые – «амбивалентные», розовые – «агрессивные».


Основную долю пишущих на Politota составляют «оппозиционеры» (92,5%), а в сообществе Politics – «патриоты» (69,7%). Подобное различие вновь свидетельствует об открытости последних. У 12% от числа всех «оппозиционеров» возникала потребность в личной полемике, и они взаимодействовали с «патриотами» на территории противника, и только трем «патриотам» удавалось пробиться в стан «оппозиции».

Типичная картина противостояния – это критика и высмеивание «оппозиционерами» «патриотов» на территории последних, хотя приходящие «хабы» в дискуссиях проявляют нейтральные интенции, что выражается в попытках выяснить причины убеждений оппонентов и изложить свою позицию. В обоих сообществах в своих внутренних дискуссиях авторы апеллируют к идеологическим противникам, выражают по отношению к ним иронию, сарказм.

Таблица 5
Различия между дискурсивными сообществами в распределении речевых интенций, направленных на «своих» и «чужих»

Кто и где оценивает

Кого оценивают

Свой

Чужой

Критика и/или
дискредитация

Поддержка и/или
анализ позиции

Всего

Критика и
дискредитация

Поддержка и/или
анализ позиции

Всего

«Оппозиционеры»/
Politota

128

510

638

62

23*

85

«Патриоты»/
Politics

52

257

309

162*

21

183

Всего

180

767

947

224

44

268

Примечания. Представлены абсолютные частоты. Оценка частот производилась относительно всех интенций, направленных на данный объект. Парные сравнения с поправкой Йетса по хи-квадрат, df = 1; значимо более высокие частоты отмечены: * p < 0,01. В анализ включены референциальные объекты «Собеседник» и «Сообщество» (Politota или Politics), которое может также восприниматься «своим» или «чужим».


В таблице 5 представлено распределение интенций, направленных на «своих» и «чужих», на территории разных сообществ. Из анализа исключены «чужие» как оценивающие («патриоты», амбивалентные, агрессивные на территории Politota и «оппозиционеры», амбивалентные и агрессивные на территории Politics). В сообществе Politics значимо больше негативных интенций по отношению к «чужому», так как там больше случаев нападения на границы – конфликтных диалогов. Сетевое сообщество Politics и преобладающее в нем дискурсивное «патриотическое» более открыто для взаимодействий, чем Politota и преобладающее в нем дискурсивное «оппозиционное». Вместе с тем в сообществе «оппозиционеров» значимо больше позитивных интенций, направленных на «чужого», чем во втором сообществе, однако роль «чужих», с которыми члены сообщества готовы дискутировать, здесь выполняют, скорее, амбивалентные авторы.
 

Выводы

1. Оба графа сетевых сообществ являются безмасштабными, то есть степени вершин распределены по степенному закону, что соответствует характеристикам социальных сетей. В крупных узлах графов находятся лидеры мнений, или «хабы», – проводники информации с максимальной степенью вершин (суммарным числом количества исходящих и входящих ребер – связей между пользователями). Для обоих сетевых сообществ, politics.d3.ru и politota.d3.ru, существует прямая корреляция между количеством исходящих и входящих ребер, то есть авторы, вызывающие отклик у многих пользователей, сами многих и комментируют, и в сообществе politics.d3.ru она выше на уровне тенденции.

2. По результатам интент-анализа были охарактеризованы 9 основных референциальных объектов, относительно которых формируются два дискурсивных сообщества: «Власть», «Россия», «Я», «собеседник», «сообщество Politota», «сообщество Politics», «россияне», «Развитые страны» и «Украина». Объект «Россия» для двух сообществ различается: в Politota – это ситуация в стране, в Politics – Россия как участница международной политики.

3. Были описаны речевые интенции, соответствующие двум основным анализируемым группам: 1) дистанцирование: критика и дискредитация (интенции критиковать, отклонить, обвинить, выразить недовольство, возразить, выразить сомнение, запросить (доказательство), указать, намекнуть, высмеять, унизить); 2) консолидация: поддержка и анализ (согласиться, защитить, оправдать(ся), поддержать, выразить сочувствие, предложить помощь, похвалить; сообщить, поделиться, выразить мнение, уточнить, поинтересоваться, пояснить, предположить а также направленные на разговор интенции пошутить, рассказать, поболтать.Такая интенция, как аргументировать, является универсальной и встречается в интенциях обеих направленностей. Комплекс «референциальный объект + речевая интенция» соответствует убеждениям авторов-коммуникантов.

4. Границы дискурсивного и сетевого сообществ не совпадают, однако в каждом сетевом сообществе преобладает свое дискурсивное. В сообществе Politics – это дискурсивное сообщество, условно названное «патриоты», а в сообществе Politota – «оппозиционеры». Данные дискурсивные сообщества идеологически разнонаправленны. В среде «оппозиционеров» на первом месте при обсуждениях находится «Власть» (критика и дискредитация), затем «Ситуация в стране» (критика и дискредитация) и «россияне» (нет различий между числом критикующих и сочувствующих). У «патриотов» на первом месте стоят вопросы, связанные с «Развитыми странами» (интенции критики и дискредитации), «Украиной» (интенции критики и дискредитации) и «Россией» как участницей международных отношений (интенции, связанные с поддержкой, защитой и анализом ситуации).

5. На территории Politota больше доля интенций поддержки и анализа, а на Politics – критики и дискредитации, но это различие объясняется за счет диалогических интенций, направленных на собеседника. Критика и дискредитация по отношению к собеседнику, преобладающая среди «патриотов», соответствует открытости границ данного сообщества и активному взаимодействию с «чужими» на своей территории. В силу институциональных ограничений (запрет комментирования при низком рейтинге) сообщество «оппозиционеров» на politota.d3.ru более закрыто, однако около 12% его участников сталкиваются с «патриотами» на территории последних. И только 3% «патриотов» пробивается на территорию оппонента.
6. Между дискурсивными сообществами существует граница, вокруг которой в публичных диалогах реализуется противостояние «свой – чужой». Тем не менее дискурсивные сообщества, как и сетевые, связаны между собой, поэтому граница эта нечеткая: были выявлены участники с амбивалентными взглядами.


Финансирование

Работа выполнена по госзаданию Министерства науки и высшего образования РФ 0159-2019-0005.


Литература

Афиногенова В.А., Павлова Н.Д. Интенциональные категории повседневного дискурса в студенческой среде. В кн.: А.Л. Журавлев, Н.Д. Павлова, И.А. Зачесова (Ред.), Психология дискурса проблемы детерминации, воздействия, безопасности. Сер. Труды Института психологии РАН. М.: Институт психологии РАН, 2016. С. 102–127.

Ван Дейк Т.А. [Dijk van T.A.] Дискурс и власть: Репрезентация доминирования в языке и коммуникации. М.: Либроком, 2013.

Гребенщикова Т.А., Зачесова И.А. Психология повседневного дискурса: Интенциональный аспект. М.: Институт психологии РАН, 2014.

Евстигнеев В.А., Касьянов В.Н. Толковый словарь по теории графов в информатике и программировании. Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1999.

Емельянова. Т.П. Социальные представления: История, теория и эмпирические исследования. М.: Институт психологии РАН, 2016.

Жельвис В.И. Поле брани: Сквернословие как социальная проблема в языках и культурах мира. М.: Ладомир, 2001.

Ильин В.И. Потребление как дискурс. СПб.: Интерсоцис, 2008.

Павлова Н.Д. Интент-анализ дискурса. В кн.: И.А. Стернин (Ред.), Коммуникативные исследования. Воронеж: Истоки, 2003. C. 19–25.

Павлова Н.Д., Гребенщикова Т.А. Интент-анализ: основания, процедура, опыт использования. М.: Институт психологии РАН, 2017.

Ушакова Т.Н., Павлова Н.Д., Алексеев К.И., Латынов В.В., Цепцов В.В. Слово в действии. Интент-анализ политического дискурса. СПб.: Алетейя, 2000.

Харре Р. [Harre R.] Грамматика и лексика – векторы социальных представлений. Вопросы социологии, 1993, 2(1/2), 118–128.

Ardasheva Y., Howell P.B., Magaña M.V. Accessing the classroom discourse community through accountable talk: English learners' voices. TESOL Journal/ Quarterly, 2016, 7(3), 667–699. doi:10.1002/tesj.237

Barabasi A.L. The Architecture of Complexity: From Network structure to human dynamics. IEEE Control Systems Magazine, 2007, 27(4), 33–42.

Baym N.K. The Emergence of community in computer-mediated communication. In: S. Jones (Ed.). CyberSociety, Newbury Park, CA: Sage, 2006. pp. 138–163.

Bennett W.L., Segerberg A. Digital media and the personalization of collective action. Information, Communication & Society, 2011, 14(6), 770–799. doi:10.1080/1369118X.2011.579141

Fennell G., Phillipson C., Evers H. The sociology of old age. Milton Keynes: Open University Press, 1988.

Kehus M., Walters K., Shaw M. Definition and Genesis of an Online Discourse Community. International Journal of Learning, 2010, No. 17, 67–85. doi: 10.18848/1447-9494/CGP/v17i04/46968

Pramoolsook I. A multi-layered discourse cmmunity: Defining biotechnology and environmental engineering discourse communities at SUT. Suranaree J. Soc. Sci., 2008, 2(1), 85–97.

Preece J., Maloney K.D. Online communities: Design, theory, and practice. Journal of Computer Mediated Communication, 2005, No. 10, 00-00. doi:10.1111/j.1083-6101.2005.tb00264.x

Rheingold Н. The virtual community: Homesteading on the electronic frontier. Cambrige, Mass.: MIT Press, 2000.

Swales J.M. Genre analysis: English in academic and research settings. Boston: Cambridge UP, 1990.

Theocharis Y., Vitoratou S., Sajuria J. Civil society in times of crisis: Understanding collective action dynamics in digitally enabled volunteer networks. Journal of Computer Mediated Communication, 2017, No. 22, 248–265. doi:10.1111/jcc4.12194

Wagner W. Social representations, group affiliation and projections: knowing the limits of validity. European Journal of Social Psychology, 1995, 25(2), 125–139.

Wang H., Chung J.E., Park N., McLaughlin M.L., Fulk J. Understanding Online Community Participation: A Technology Acceptance Perspective. CommunicationResearch, 2012, 39(6), 781–801.
 

Поступила в редакцию 04 февраля 2019 г. Дата публикации: 14 апреля 2019 г.

Сведения об авторе

Гребенщикова Таисия Александровна. Кандидат психологических наук, старший научный сотрудник лаборатории психологии речи и психолингвистики, Федеральное бюджетное государственное учреждение науки Институт психологии Российской академии наук, ул. Ярославская, д. 13 корп. 1, 129366 Москва, Россия
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Ссылка для цитирования

Стиль psystudy.ru
Гребенщикова Т.А. Интенциональный подход к выделению дискурсивных сообществ в Интернете. Психологические исследования, 2019, 12(64), 3. http://psystudy.ru

Стиль ГОСТ
Гребенщикова Т.А. Интенциональный подход к выделению дискурсивных сообществ в Интернете // Психологические исследования. 2019. Т. 12, № 64. С. 3. URL: http://psystudy.ru (дата обращения: чч.мм.гггг).
[Описание соответствует ГОСТ Р 7.0.5-2008 "Библиографическая ссылка". Дата обращения в формате "число-месяц-год = чч.мм.гггг" – дата, когда читатель обращался к документу и он был доступен.]

Адрес статьи: http://psystudy.ru/index.php/num/2019v12n64/1699-64grebenshchikova.html

К началу страницы >>