Аффективная политическая поляризация комплексно рассматривается в сочетании ее эмоциональных, поведенческих и когнитивных аспектов. Все они проявляются в различиях между отношением индивида к политическим единомышленникам (ингруппе) и оппонентам (аутгруппе): в испытываемых эмоциях, готовности к сотрудничеству, склонности приписывать положительные или отрицательные качества. Особое внимание уделено проблеме различий между интенсивностью проявлений аффективной политической поляризации в онлайн-среде по сравнению с традиционными формами коммуникации. Большинство современных исследователей склоняются к гипотезе о более высоком уровне поляризации в рамках онлайн-взаимодействий. Данная гипотеза опирается на свойства интернет-общения, которые облегчают пользователю управление сетью контактов и источников информации и порождают феномены «эхо-камер» и «пузырей фильтров». Последние способствуют психологическому восприятию точки зрения единомышленников как единственно «нормальной» и увеличению эмоциональной дистанции по отношению к политическим оппонентам. При этом эмпирические свидетельства в пользу этого механизма довольно ограничены; крайне мало исследований, которые ставили бы задачу прямого сравнения аффективной поляризации в цифровой и традиционной средах. Эта задача решается авторами на основе опросных данных, собранных в 2025 г. среди российских респондентов. Все ключевые индикаторы аффективной поляризации измеряются для двух ситуаций - онлайн и офлайн, что обеспечивает возможность их непосредственного сопоставления. С опорой на предыдущие исследования в качестве ключевого поляризующего признака рассматривается отношение к руководству страны. Данные проанализированы с помощью корреляционного и регрессионного анализа, а также методом главных компонент. Анализ показывает, что аффективная поляризация демонстрирует в целом высокую согласованность в физическом мире и в социальных сетях. Результаты регрессии не позволяют выявить существенные расхождения в уровнях и факторах, влияющих на аффективную поляризацию, в двух средах.
Развитие и распространение интернета в последние десятилетия стало одним из важнейших глобальных процессов, охватившим все регионы мира. Как все процессы такого масштаба, он создает сложную систему возможностей и рисков на всех уровнях. В этой работе мы фокусируемся на таком ее измерении, как риски для внутренней стабильности государств, порождаемые массовыми протестными движениями. Государства с разными политическими режимами связывают с распространением интернета угрозу стабильности внутреннего политического порядка, о чем свидетельствует общемировая тенденция наращивания усилий по политически мотивированному цензурированию Глобальной сети. Какой из этих процессов – рост координационных и информационных возможностей протестных движений или возрастающее государственное влияние на глобальную сеть – оказывает большее воздействие на протестую активность? И каково это воздействие? Для ответа на эти вопросы мы предприняли количественное исследование пространственно-временной выборки по 160 странам за период с 1990 по 2019 г. Ключевыми независимыми переменными стали уровни проникновения (данные Всемирного банка) и государственного цензурирования (V-Dem) интернета, зависимой переменной – максимальная численность протестующих за год (Mass Mobilization Project). Результаты порядковой логистической регрессии показали, что более важную роль в связке между информационно-коммуникационными технологиями и масштабами уличной протестной активности играет не проникновение интернета само по себе, а ответ государства на развитие интернет-технологий. И эта связь нелинейна, она обладает квадратичной n-формой. Максимальная численность протестующих достигается хотя и при высоком, но все же не при максимальном уровне свободы интернета; вместе с тем тотальная цензура действительно устойчиво связана с отсутствием уличной протестной мобилизации. Выявленная закономерность прослеживается как на всем массиве данных, так и внутри каждой из трех основных хронологических эпох развития интернета: 1995–2005, 2006–2015, 2016–2019 гг.
В современной научной литературе пристальное внимание уделяется феномену адаптации технологий и внедрению инноваций в сферу политики и государственного управления. В настоящее время существует большое количество исследований, центральным объектом которых выступает такое активно развивающееся явление, как государственные цифровые услуги. Несмотря на пеструю палитру из теоретических подходов, устоявшейся методологической традиции моделирования восприятия цифровых услуг пока не сложилось. К тому же многие исследования основаны на предпосылке, что действия пользователя являются добровольными. Мы же исходим из того, что в условиях отсутствия добровольности классическая для моделирования форма принятия решения – «да или нет», «действовать или не действовать» – во многом теряет смысл. Обязательность порождает ряд важных следствий, для части из которых требуются новые модельные решения. Чтобы восполнить этот пробел, в этой работе мы представляем вычислительную модель формирования отношения к государственным цифровым услугам в условиях обязательности. Причиной выбора этой области является величина принудительной власти государства и его возможность применить эту власть к самому широкому кругу социальных групп. Основными свойствами агентов в модели являются доверие к правительству и цифровые навыки. Государственные цифровые услуги различаются по техническим требованиям и, что особенно важно, по сенситивности – объему прав и обязанностей пользователей, которые затрагивает услуга, и объему персональных данных, которые она требует. Модель показывает, как эти переменные по-разному взаимодействуют в условиях добровольного и обязательного использования сервиса. Вычислительные эксперименты показали, что условия обязательности приводят к поляризации отношения пользователей, когда предоставляемая услуга является сенситивной. Поляризация усиливается, когда неудовлетворенность связанными с ней рисками влияет на уровень доверия к правительству. Обязательность также служит «катализатором» процессов формирования аттитюда: в условиях обязательности увеличивается как масштаб изменений, так и влияние других факторов (в первую очередь, сенситивности).