Публикации автора

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.

Потенциал государства в развитии его «мягкой силы» – важный компонент оценки государственной состоятельности. «Мягкая сила» государства свидетельствует не только о его внешней привлекательности и неформальном влиянии на решения, принимаемые другими международными акторами; это еще и важный показатель наличия у страны потенциала для влияния на формирование наиболее благоприятной для государства внешней среды. Валидность индексов «мягкой силы» до сих пор систематическим образом не исследовалась, что является существенным ограничением на пути к практическому применению разработанных индексов в сравнительных эмпирических исследованиях. Результаты анализа валидности показали, что существующие индексы «мягкой силы» не лишены ряда проблем, таких так неизвестный или необоснованный выбор способа агрегирования данных, несоответствие прокси-переменных концептуализации, а также включение в анализ результатов опросов общественного мнения и экспертных опросов. С учетом обнаруженных проблем в данной работе были сформулированы и опробованы способы их преодоления. Это, в первую очередь, измерение ресурсов «мягкой силы», опора на строгую концептуализацию, отказ от использования субъективных данных и использование метода главных компонент для более методологически обоснованного определения итоговых весов используемых признаков. Данная работа показывает пример того, как может выглядеть более валидный индекс, при этом выбор как прокси-переменных, так и возможных измерений «мягкой силы» нуждается в дальнейшем обсуждении и уточнении.

Эмпирические исследования в сравнительной политологии и международных отношениях вынуждены зачастую опираться не только на собственно статистические данные, но и на экспертные оценки. Используемые при этом методы анализа данных обычно не учитывают сущностные различия статистических данных и экспертных оценок, игнорируя дополнительную неопределенность, присущую последним. Данная статья посвящена обсуждению современного состояния методов сбора и обработки экспертных оценок в политологических исследованиях, а также открытых и дискуссионных вопросов в этой области. Автор представляет байесовские процедуры анализа данных как наиболее естественный подход к обработке данных субъективной природы и акцентирует внимание на отличиях байесовского и классического подходов к анализу данных. Также рассматриваются методы получения экспертных оценок через процедуры выявления априорных распределений в целях дальнейшего использования этих распределений в байесовском анализе данных. Существующие подходы иллюстрируются примерами из проекта «Политический атлас современного мира 2.0». В статье обсуждаются и возможности отказа от сбора экспертных оценок в пользу «распределенного кодирования», т. е. процедур разметки качественных признаков неэкспертами на основе формализованных инструкций. В статье приводятся как успешные примеры использования «распределенного кодирования», так и сложности, стоящие на пути интеграции этого подхода в исследовательскую практику в области сравнительной политологии и международных отношений. Наконец, завершающий раздел статьи посвящен интеграции экспертных оценок, с одной стороны, и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения – с другой. Указывается на их совместимость в рамках байесовского подхода к анализу данных.