Рассуждения о "глубинном государстве" продолжились постом уважаемого Дмитрия Прокофьева, который решил в деталях рассмотреть упомянутый Fragile States Index. Логика индекса приводит нас к уже привычным выводам о вкладе качества и устойчивости институтов в состоятельность государства (state capacity). С их влиянием на экономическое развитие сложно не согласиться. Но в контексте нашей дискуссии у меня вдруг появилось контринтуитивное для новой институциональной теории предположение. А что если в некоторых условиях доминирование неформальных и экстрактивных институтов, наоборот, повышает устойчивость государства? В этом смысле 76-е место России в рейтинге совсем не значит, что она более "хрупкая", чем лидер индекса Финляндия.
Дело в классическом методологическом подходе неоинституциональных исследований. Институты здесь рассматриваются как взаимосвязанные, но при этом достаточно самостоятельные акторы, действующие в рамках рациональной и подвижной системы отношений. Теория сетей политики (policy networks) напрямую отсылает нас к важности инклюзивных институтов и влиянию многоуровневого управления (multilevel governance), которое успешно сочетает сети и иерархии, на качество политик. А экстрактивные институты, которые противоположны инклюзивным, получили имидж "разрушителей" качества и устойчивости государства. Это проявляется и в методическом плане. Упомянутая сетевая теория концентрируется именно на структурной составляющей: ролях акторов, параметрах связей, всевозможных центральностях, сетевой динамике и т.д. Принято считать, что слабые и некачественные институты формируют неустойчивые сети, и, следовательно, рано или поздно всё развалится.
Если же вместо аналитического подхода использовать холистический, то картина представляется кардинально иной: экстрактивные институты не формируют сети, а изначально являются единым экстрактивным организмом, сформированным по сетевому принципу. Он параллелен государству, и его устойчивость зависит от критической массы включённых в него организаций и индивидов и их сплочённости (cohesion). Все его члены функционируют не столько в формальных рамках (органе власти, партии, бизнесе или НКО, извлекающем ренту, другом экстрактивном или легитимирующем институте), сколько занимают свое место в системе неформального многоуровневого управления, тоже сочетающего иерархии и сети. Таким образом, извлечённая рента в разных пропорциях распределяется от верхушки до самого низшего звена. Если на верхних этажах фактором сплочённости является размер ренты, то чем ниже, тем значимей становятся другие зависимости. Например, рациональность бюджетников обусловлена не столько размером ренты, сколько стабильностью и регулярностью её получения. Кроме того, единожды поучаствовав в каком-либо неформальном механизме (взятка, фальсификация результатов выборов, распределение годовой премии и т.д.) они становятся частью организма, а повторение неформальных практик приводит к повышению сплочённости.
Неотъемлемой частью экстрактивного организма становится и часть бизнес-сообщества: от производителей и продавцов в премиум сегменте, прибыль которых напрямую зависит от успешности рентоизвлекателей, до всевозможных родственников и друзей региональных элит, имеющих якобы самостоятельный бизнес. Этот единый экстрактивный институт обладает высокой "антихрупкостью", если в него включена большая часть общества, он в достаточной степени централизован, ресурсы сконцентрированы, связи сильны, а вся совокупность характеризуется высоким показателем сплочённости. Это и есть то самое устойчивое "глубинное государство". Более того, в связи с его встроенностью в институциональную структуру формальных органов публичного управления оно делает устойчивым и неэффективное государство. Так как Россия отвечает всем вышеперечисленным параметрам, её "хрупкость" в связи с 76-й позицией в Fragile States Index, сомнительна. #методология #публичноеуправление #сетевойподход
Дело в классическом методологическом подходе неоинституциональных исследований. Институты здесь рассматриваются как взаимосвязанные, но при этом достаточно самостоятельные акторы, действующие в рамках рациональной и подвижной системы отношений. Теория сетей политики (policy networks) напрямую отсылает нас к важности инклюзивных институтов и влиянию многоуровневого управления (multilevel governance), которое успешно сочетает сети и иерархии, на качество политик. А экстрактивные институты, которые противоположны инклюзивным, получили имидж "разрушителей" качества и устойчивости государства. Это проявляется и в методическом плане. Упомянутая сетевая теория концентрируется именно на структурной составляющей: ролях акторов, параметрах связей, всевозможных центральностях, сетевой динамике и т.д. Принято считать, что слабые и некачественные институты формируют неустойчивые сети, и, следовательно, рано или поздно всё развалится.
Если же вместо аналитического подхода использовать холистический, то картина представляется кардинально иной: экстрактивные институты не формируют сети, а изначально являются единым экстрактивным организмом, сформированным по сетевому принципу. Он параллелен государству, и его устойчивость зависит от критической массы включённых в него организаций и индивидов и их сплочённости (cohesion). Все его члены функционируют не столько в формальных рамках (органе власти, партии, бизнесе или НКО, извлекающем ренту, другом экстрактивном или легитимирующем институте), сколько занимают свое место в системе неформального многоуровневого управления, тоже сочетающего иерархии и сети. Таким образом, извлечённая рента в разных пропорциях распределяется от верхушки до самого низшего звена. Если на верхних этажах фактором сплочённости является размер ренты, то чем ниже, тем значимей становятся другие зависимости. Например, рациональность бюджетников обусловлена не столько размером ренты, сколько стабильностью и регулярностью её получения. Кроме того, единожды поучаствовав в каком-либо неформальном механизме (взятка, фальсификация результатов выборов, распределение годовой премии и т.д.) они становятся частью организма, а повторение неформальных практик приводит к повышению сплочённости.
Неотъемлемой частью экстрактивного организма становится и часть бизнес-сообщества: от производителей и продавцов в премиум сегменте, прибыль которых напрямую зависит от успешности рентоизвлекателей, до всевозможных родственников и друзей региональных элит, имеющих якобы самостоятельный бизнес. Этот единый экстрактивный институт обладает высокой "антихрупкостью", если в него включена большая часть общества, он в достаточной степени централизован, ресурсы сконцентрированы, связи сильны, а вся совокупность характеризуется высоким показателем сплочённости. Это и есть то самое устойчивое "глубинное государство". Более того, в связи с его встроенностью в институциональную структуру формальных органов публичного управления оно делает устойчивым и неэффективное государство. Так как Россия отвечает всем вышеперечисленным параметрам, её "хрупкость" в связи с 76-й позицией в Fragile States Index, сомнительна. #методология #публичноеуправление #сетевойподход
Telegram
Деньги и песец
Последовав совету ув. Александра Шерстобитова (канал https://t.iss.one/politscience) посмотрел Fragile States Index (https://fragilestatesindex.org/) который составляет The Fund for Peace, Индекс, отражающий степень уязвимости государства перед различными угрозами.…
#сетевойподход #методология
I. Введение.
Несмотря на то, что понятие сетей в общественных науках очень популярно, в политологической литературе, особенно в отечественной, этот феномен описывается довольно размыто. Поэтому для ясности необходимо выделить несколько ключевых концептуализаций и методологических подходов.
Во-первых, одни из первых исследований социальных сетей как системы отношений внутри малых групп возникли в социологии ещё в первой половине XX в. Например, американский психиатр Я. Морено разработал метод социометрии для того, чтобы выявлять и анализировать различные связи между индивидами (1). Так в социологии и смежных науках постепенно оформилось направление, в основе которого лежит сетевой анализ (network analysis). В качестве его методической базы используются математическая теория графов и матстатистика. Учёные строят сетевые карты сообществ (офлайн и онлайн) или внутриорганизационных структур, выявляют роли акторов (узлов) в сетевых отношениях, измеряют и интерпретируют множество различных параметров, которые характеризуют узлы, отношения между ними и всю сеть, а также могут сравнивать различные сети или изучать динамику (эволюцию) конкретной сети.
Во-вторых, в неоинституциональной теории и межорганизационных исследованиях также стали применять методы сетевого анализа для того, чтобы исследовать систему отношений между различными акторами и/или группами акторов.
В-третьих, термин "сетевое общество", который возник в работах социологов в 80-е годы прошлого века и был окончательно закреплён Мануэлем Кастельсом в его работе «The Rise of the Network Society» (2), закрепил метафорическую характеристику современных общественных отношений.
В-четвёртых, в экономике и политической науке вслед за исследованиями Э. Остром (3) появилось целое направление, посвящённое сетевому публичному управлению, о котором я уже писал, например, здесь.
Такое многообразие методологических предпосылок привело к тому, что в политологии сформировалось несколько трактовок понятия сетей, которые нередко смешиваются без особых на то оснований. Поэтому для начала я бы выделил два ракурса, с обоими из которых обязательно нужно определиться, когда речь идёт о сетевых политических исследованиях:
1. Необходимо чётко понимать, что подразумевается под эпитетом "сетевой". Если это сетевой анализ политики, то это значит, что используются методы теории графов и математической статистики для построения сетевых карт и изучения конкретных сетей в политической сфере.
Или это может быть сеть как метафора, подчёркивающая горизонтальную природу разнообразных взаимодействий в политике. Тогда исследование может предполагать изучение ряда аспектов политических взаимодействий, но без анализа самой сетевой структуры, а лишь исходя из презумпции, что они осуществляются в рамках сети.
2. Важно разграничивать широкое понятие политических сетей (political networks), которое может включать в себя всё многообразие сетевых интеракций, и более узкое понятие сетей политики (policy networks), подразумевающих в первую очередь институциональные сети по выработке и имплементации политики. Наконец, это могут быть и социальные сети в политике, которые объединяет то, что их создают индивиды: эпистемические (экспертные) сети, элитные сети, онлайн сети, формирующие политический дискурс и т.д.
(1) Moreno, J. L. (1934). Who Shall Survive? A new Approach to the Problem of Human Interrelations. Beacon House.
(2) Castells, M. (1996). The rise of the network society. Malden, Mass: Blackwell Publishers.
(3) Ostrom, E. (1990) Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge England; New York: Cambridge University Press.
I. Введение.
Несмотря на то, что понятие сетей в общественных науках очень популярно, в политологической литературе, особенно в отечественной, этот феномен описывается довольно размыто. Поэтому для ясности необходимо выделить несколько ключевых концептуализаций и методологических подходов.
Во-первых, одни из первых исследований социальных сетей как системы отношений внутри малых групп возникли в социологии ещё в первой половине XX в. Например, американский психиатр Я. Морено разработал метод социометрии для того, чтобы выявлять и анализировать различные связи между индивидами (1). Так в социологии и смежных науках постепенно оформилось направление, в основе которого лежит сетевой анализ (network analysis). В качестве его методической базы используются математическая теория графов и матстатистика. Учёные строят сетевые карты сообществ (офлайн и онлайн) или внутриорганизационных структур, выявляют роли акторов (узлов) в сетевых отношениях, измеряют и интерпретируют множество различных параметров, которые характеризуют узлы, отношения между ними и всю сеть, а также могут сравнивать различные сети или изучать динамику (эволюцию) конкретной сети.
Во-вторых, в неоинституциональной теории и межорганизационных исследованиях также стали применять методы сетевого анализа для того, чтобы исследовать систему отношений между различными акторами и/или группами акторов.
В-третьих, термин "сетевое общество", который возник в работах социологов в 80-е годы прошлого века и был окончательно закреплён Мануэлем Кастельсом в его работе «The Rise of the Network Society» (2), закрепил метафорическую характеристику современных общественных отношений.
В-четвёртых, в экономике и политической науке вслед за исследованиями Э. Остром (3) появилось целое направление, посвящённое сетевому публичному управлению, о котором я уже писал, например, здесь.
Такое многообразие методологических предпосылок привело к тому, что в политологии сформировалось несколько трактовок понятия сетей, которые нередко смешиваются без особых на то оснований. Поэтому для начала я бы выделил два ракурса, с обоими из которых обязательно нужно определиться, когда речь идёт о сетевых политических исследованиях:
1. Необходимо чётко понимать, что подразумевается под эпитетом "сетевой". Если это сетевой анализ политики, то это значит, что используются методы теории графов и математической статистики для построения сетевых карт и изучения конкретных сетей в политической сфере.
Или это может быть сеть как метафора, подчёркивающая горизонтальную природу разнообразных взаимодействий в политике. Тогда исследование может предполагать изучение ряда аспектов политических взаимодействий, но без анализа самой сетевой структуры, а лишь исходя из презумпции, что они осуществляются в рамках сети.
2. Важно разграничивать широкое понятие политических сетей (political networks), которое может включать в себя всё многообразие сетевых интеракций, и более узкое понятие сетей политики (policy networks), подразумевающих в первую очередь институциональные сети по выработке и имплементации политики. Наконец, это могут быть и социальные сети в политике, которые объединяет то, что их создают индивиды: эпистемические (экспертные) сети, элитные сети, онлайн сети, формирующие политический дискурс и т.д.
(1) Moreno, J. L. (1934). Who Shall Survive? A new Approach to the Problem of Human Interrelations. Beacon House.
(2) Castells, M. (1996). The rise of the network society. Malden, Mass: Blackwell Publishers.
(3) Ostrom, E. (1990) Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge England; New York: Cambridge University Press.
Telegram
Политический ученый
В социальных науках и практике публичного управления уже пару десятилетий принято считать, что сетевая самоорганизация намного более эффективна в решении целого ряда проблем, в то время как централизованные властные институты регулярно проваливаются в управлении…
#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
1. Методы сетевого анализа успешно применяются в качестве аналитического инструмента в совершенно разных областях: компьютерных науках, химии, физике, биологии и, конечно, общественных науках. По сути, теория графов и сетевой анализ стали таким же универсальным научным методом, как и математическая статистика. В то же время здесь есть и существенные ограничения. Я не буду утверждать, так ли это в других науках, но в общественных сетевой анализ - это в первую очередь эксплоративный подход. То есть с его помощью очень удобно исследовать какие-либо структуры, связи и процессы, но объяснительная сила при этом не очень высокая.
В политических науках за недостаточный потенциал в выявлении и верификации причинно-следственных связей (causal inference) сетевую методологию часто критикуют апологеты регрессионного анализа, который наиболее популярен из количественных методов. С другой стороны, тем лучше. Стремление учёных повысить объяснительную способность заставляет их уделять особое внимание разработке методики и объяснительной модели, что не только интересно само по себе, но и позволяет сделать что-то новое и уникальное даже на методическом уровне.
Совсем недавно нашёл прекрасную иллюстрацию методологического синтеза, который заключался в доработке сетевой модели с помощью пространственного метода и регрессионного анализа, включающих в модель другие переменные помимо сетевых индикаторов. В статье Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation (1) показано, что сеть персональных контактов Мартина Лютера могла иметь серьёзное влияние на скорость распространения Реформации в Европе. Мы знаем, что традиционно принято связывать этот процесс с развитием книгопечатания. Но авторы, не отвергая этот тезис, наглядно и аналитически демонстрируют, что наличие персональной связи Лютера с людьми из других городов повышало вероятность принятия протестантизма этими городами. В качестве данных для моделирования сети использовалась информация о почтовой переписке Мартина Лютера, его визитах, а также приезжавших из других городов студентах. Несмотря на то, что сам Лютер называл Виттенберг окраиной цивилизации, учёные включили в модель и данные о торговых маршрутах (spatial analysis), что также позволило нарастить её объяснительный потенциал. Исследователи протестировали три сценария диффузии протестантских идей до 1530 года: (i) диффузия по торговым маршрутам, (ii) диффузия по сети персонального влияния Мартина Лютера, (iii) сценарий, включающий оба фактора в качестве взаимосвязанных. Оказалось, что третий сценарий наиболее точно объясняет ранний прорыв идей Реформации с уровня регионального движения до широкого противодействия Римской католической церкви.
Легенда к рисунку: красным отмечены города, которые приняли протестантизм в течение исследуемого периода; квадратами выполнены города, где у Мартина Лютера было персональное влияние (корреспонденты, личные визиты или студенты); связи между узлами отражают наличие торговых маршрутов между городами.
(1) Becker, S. O., Hsiao, Y., Pfaff, S., & Rubin, J. (2020). Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation. American Sociological Review, 85(5), 857–894. https://doi.org/10.1177/0003122420948059
II. Сетевой анализ в общественных науках.
1. Методы сетевого анализа успешно применяются в качестве аналитического инструмента в совершенно разных областях: компьютерных науках, химии, физике, биологии и, конечно, общественных науках. По сути, теория графов и сетевой анализ стали таким же универсальным научным методом, как и математическая статистика. В то же время здесь есть и существенные ограничения. Я не буду утверждать, так ли это в других науках, но в общественных сетевой анализ - это в первую очередь эксплоративный подход. То есть с его помощью очень удобно исследовать какие-либо структуры, связи и процессы, но объяснительная сила при этом не очень высокая.
В политических науках за недостаточный потенциал в выявлении и верификации причинно-следственных связей (causal inference) сетевую методологию часто критикуют апологеты регрессионного анализа, который наиболее популярен из количественных методов. С другой стороны, тем лучше. Стремление учёных повысить объяснительную способность заставляет их уделять особое внимание разработке методики и объяснительной модели, что не только интересно само по себе, но и позволяет сделать что-то новое и уникальное даже на методическом уровне.
Совсем недавно нашёл прекрасную иллюстрацию методологического синтеза, который заключался в доработке сетевой модели с помощью пространственного метода и регрессионного анализа, включающих в модель другие переменные помимо сетевых индикаторов. В статье Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation (1) показано, что сеть персональных контактов Мартина Лютера могла иметь серьёзное влияние на скорость распространения Реформации в Европе. Мы знаем, что традиционно принято связывать этот процесс с развитием книгопечатания. Но авторы, не отвергая этот тезис, наглядно и аналитически демонстрируют, что наличие персональной связи Лютера с людьми из других городов повышало вероятность принятия протестантизма этими городами. В качестве данных для моделирования сети использовалась информация о почтовой переписке Мартина Лютера, его визитах, а также приезжавших из других городов студентах. Несмотря на то, что сам Лютер называл Виттенберг окраиной цивилизации, учёные включили в модель и данные о торговых маршрутах (spatial analysis), что также позволило нарастить её объяснительный потенциал. Исследователи протестировали три сценария диффузии протестантских идей до 1530 года: (i) диффузия по торговым маршрутам, (ii) диффузия по сети персонального влияния Мартина Лютера, (iii) сценарий, включающий оба фактора в качестве взаимосвязанных. Оказалось, что третий сценарий наиболее точно объясняет ранний прорыв идей Реформации с уровня регионального движения до широкого противодействия Римской католической церкви.
Легенда к рисунку: красным отмечены города, которые приняли протестантизм в течение исследуемого периода; квадратами выполнены города, где у Мартина Лютера было персональное влияние (корреспонденты, личные визиты или студенты); связи между узлами отражают наличие торговых маршрутов между городами.
(1) Becker, S. O., Hsiao, Y., Pfaff, S., & Rubin, J. (2020). Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation. American Sociological Review, 85(5), 857–894. https://doi.org/10.1177/0003122420948059
#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
2. Эксплоративная направленность сетевого анализа не означает, что сам по себе этот инструмент не может быть использован для получения значимых научных результатов. Он полезен, как для получения данных для дальнейшего включения в объяснительные модели, так и в качестве самостоятельного метода, позволяющего выявлять закономерности и даже находить им объяснение. Например, в исследовании, посвящённом анализу социальных связей в Правительстве РФ в 2019 году, протестирована гипотеза о том, насколько важен фактор "землячества" в среде высшей административной иерархии (1). Как отмечают многие политологи, механизмы рекрутирования политико-административных элит в современной России включают этот фактор. Но в статье показано, что он точно не является доминирующим, а скорее всего действует наравне с остальными. При этом "землячество" ярче проявилось в возрастной группе родившихся не ранее 1970-го года (см. рисунок), что дает определенные основания для формулирования соответствующей гипотезы и дальнейшего объяснительного исследования.
Ещё интереснее результаты в лонгитюдных сетевых исследованиях. Широко известны работы Францишки Келлер о сетях патронажа в китайской элите. На Генеральной конференции ECPR я принимал участие в обсуждении этого доклада, где она не только демонстрирует выявленные патронажные связи и механизмы формирования коалиций, но и предлагает инструмент, который с высокой точностью позволяет прогнозировать карьерные траектории в ядре Коммунистической партии Китая. Большая часть выводов отражена в опубликованной статье (2).
Наконец, лонгитюдные исследования сетей политики, которые возникают в различных отраслях и составлены институциональными акторами, тоже очень популярны. Таких работ огромное множество, поэтому в качестве примера приведу статью автора, доклад которого тоже однажды рецензировал на конференции ECPR (3). В этом исследовании показано, как либерализация телекоммуникационной отрасли в Швейцарии повлияла на структуру отрасли, органов публичного управления и логику регулирования.
Легенда к рисунку: одинаковыми цветами показаны руководители (министры, заместители, руководители департаментов), работавшие в рамках одного министерства; связи - рождение и/или продолжительный период жизни и социализации в одном городе; на основании того, что большинство акторов родились и жили в Москве и области, а также предположения о минимальном влиянии фактора "землячества" для жителей Москвы, данный кластер не учитывался в этом аспекте анализа.
(1) Шерстобитов А.С., Бегарь Е.В., Горохов Н.М., и др. Роль землячества в рекрутировании политико-административных элит: эвристический потенциал сетевого анализа для исследования элит в России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. - 2020. - Т. 7. - №2. - C. 99-108. doi: 10.22363/2312-8313-2020-7-2-99-108
(2) Keller, F. (2016). Moving Beyond Factions: Using Social Network Analysis to Uncover Patronage Networks Among Chinese Elites. Journal of East Asian Studies, 16(1), 17-41. doi:10.1017/jea.2015.3
(3) Fischer, M., Ingold, K., Sciarini, P. and Varone, F. (2012). Impacts of Market Liberalization on Regulatory Network: A Longitudinal Analysis of the Swiss Telecommunications Sector. Policy Studies Journal, 40: 435-457. https://doi.org/10.1111/j.1541-0072.2012.00460.x
II. Сетевой анализ в общественных науках.
2. Эксплоративная направленность сетевого анализа не означает, что сам по себе этот инструмент не может быть использован для получения значимых научных результатов. Он полезен, как для получения данных для дальнейшего включения в объяснительные модели, так и в качестве самостоятельного метода, позволяющего выявлять закономерности и даже находить им объяснение. Например, в исследовании, посвящённом анализу социальных связей в Правительстве РФ в 2019 году, протестирована гипотеза о том, насколько важен фактор "землячества" в среде высшей административной иерархии (1). Как отмечают многие политологи, механизмы рекрутирования политико-административных элит в современной России включают этот фактор. Но в статье показано, что он точно не является доминирующим, а скорее всего действует наравне с остальными. При этом "землячество" ярче проявилось в возрастной группе родившихся не ранее 1970-го года (см. рисунок), что дает определенные основания для формулирования соответствующей гипотезы и дальнейшего объяснительного исследования.
Ещё интереснее результаты в лонгитюдных сетевых исследованиях. Широко известны работы Францишки Келлер о сетях патронажа в китайской элите. На Генеральной конференции ECPR я принимал участие в обсуждении этого доклада, где она не только демонстрирует выявленные патронажные связи и механизмы формирования коалиций, но и предлагает инструмент, который с высокой точностью позволяет прогнозировать карьерные траектории в ядре Коммунистической партии Китая. Большая часть выводов отражена в опубликованной статье (2).
Наконец, лонгитюдные исследования сетей политики, которые возникают в различных отраслях и составлены институциональными акторами, тоже очень популярны. Таких работ огромное множество, поэтому в качестве примера приведу статью автора, доклад которого тоже однажды рецензировал на конференции ECPR (3). В этом исследовании показано, как либерализация телекоммуникационной отрасли в Швейцарии повлияла на структуру отрасли, органов публичного управления и логику регулирования.
Легенда к рисунку: одинаковыми цветами показаны руководители (министры, заместители, руководители департаментов), работавшие в рамках одного министерства; связи - рождение и/или продолжительный период жизни и социализации в одном городе; на основании того, что большинство акторов родились и жили в Москве и области, а также предположения о минимальном влиянии фактора "землячества" для жителей Москвы, данный кластер не учитывался в этом аспекте анализа.
(1) Шерстобитов А.С., Бегарь Е.В., Горохов Н.М., и др. Роль землячества в рекрутировании политико-административных элит: эвристический потенциал сетевого анализа для исследования элит в России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. - 2020. - Т. 7. - №2. - C. 99-108. doi: 10.22363/2312-8313-2020-7-2-99-108
(2) Keller, F. (2016). Moving Beyond Factions: Using Social Network Analysis to Uncover Patronage Networks Among Chinese Elites. Journal of East Asian Studies, 16(1), 17-41. doi:10.1017/jea.2015.3
(3) Fischer, M., Ingold, K., Sciarini, P. and Varone, F. (2012). Impacts of Market Liberalization on Regulatory Network: A Longitudinal Analysis of the Swiss Telecommunications Sector. Policy Studies Journal, 40: 435-457. https://doi.org/10.1111/j.1541-0072.2012.00460.x
Небольшой анонс в первый рабочий день года.
Через три недели планирую открыть авторский онлайн-курс "Концепция сетей в политической науке и публичном управлении". Он будет состоять из интерактивных лекций, семинаров, практических занятий и индивидуальных консультаций в режиме реального времени (всего 12 занятий по 1,5 часа в течение 4 недель).
Программа курса будет разделена на два блока:
1. Методические подходы к сетевому анализу. Поучимся структурировать сетевые данные, строить и визуализировать сетевые карты, измерять и интерпретировать ключевые параметры.
2. Сетевой подход в публичном управлении. Рассмотрим основные подходы к исследованию сетей в политической науке, социологии и экономике. Обсудим методологию сетевых исследований, ограничения и способы их преодоления, перспективы использования сетевого подхода к анализу политических процессов и публичного управления.
Сам курс будет очень интенсивным - нужно будет много читать, готовиться к обсуждениям и выполнять практические задания. Тексты и методические материалы я предоставлю. Готов набрать группу до 12 человек (2 места уже зарезервированы). Стоимость курса - 4 000 рублей.
#сетевойподход
По всем вопросам пишите в @politscience_bot
Через три недели планирую открыть авторский онлайн-курс "Концепция сетей в политической науке и публичном управлении". Он будет состоять из интерактивных лекций, семинаров, практических занятий и индивидуальных консультаций в режиме реального времени (всего 12 занятий по 1,5 часа в течение 4 недель).
Программа курса будет разделена на два блока:
1. Методические подходы к сетевому анализу. Поучимся структурировать сетевые данные, строить и визуализировать сетевые карты, измерять и интерпретировать ключевые параметры.
2. Сетевой подход в публичном управлении. Рассмотрим основные подходы к исследованию сетей в политической науке, социологии и экономике. Обсудим методологию сетевых исследований, ограничения и способы их преодоления, перспективы использования сетевого подхода к анализу политических процессов и публичного управления.
Сам курс будет очень интенсивным - нужно будет много читать, готовиться к обсуждениям и выполнять практические задания. Тексты и методические материалы я предоставлю. Готов набрать группу до 12 человек (2 места уже зарезервированы). Стоимость курса - 4 000 рублей.
#сетевойподход
По всем вопросам пишите в @politscience_bot
#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
3. Наверное, наибольшую популярность в настоящий момент сетевой анализ имеет в области исследования социальных медиа. Я бы выделил два направления, которые интересны в для политической науки.
Во-первых, это исследования дискурса сетевых сообществ, где сетевой анализ выступает в качестве одного из основных инструментов, так как позволяет визуализировать карты связей между узлами и измерять целый ряд очень важных показателей. Например, различные типы центральностей - degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality - можно интерпретировать и объяснять, как формируется дискурс и распространяется информация, какие узлы оказывают наибольшее влияние. Используются и различные статистические модели, которые дают возможность изучать сетевую динамику (1).
Во-вторых, это работы, посвящённые такой актуальной сегодня теме, как мобилизация политического и гражданского участия в социальных медиа. Принято считать, будто онлайн-платформы обладают мощным мобилизационным потенциалом. Однако это не совсем так. Одной из первых таких публикаций, например, стала работа, посвящённая роли Фэйсбука в мобилизации электората во время президентских выборов в США 2008 года (2). В ней авторы приходят к выводу, что политическая активность в онлайн-социальных сетях по всей видимости является предиктором других форм политических действий. Чуть позже появился прекрасный эмпирический материал для изучения онлайн-мобилизации протеста: Арабская весна, движение Occupy, протесты в России, Молдове, Иране и др. И нужно сказать, что в большинстве публикаций, в том числе и реализованных с использованием методов сетевого анализа, авторы указывают на значимые эффекты политической и гражданской мобилизации. Однако здесь есть много сомнений относительно дизайна исследований и воспроизводимости результатов. Я недавно описывал подобную проблему с несколькими главами из книги Д. Канемана "Думай медленно... Решай быстро".
Несмотря на то, что исследований огромное множество, как-то обобщить выводы довольно сложно. Грубо говоря, мы все согласны, что коммуникация в социальных медиа как-то влияет на поведение граждан. Но даже мета-исследования не дают возможность построить более-менее работающую теорию, которая позволяла бы измерять это влияние. Например, в известной работе S. Boulianne собраны результаты из 36 разных исследований: в 80% из них есть позитивные коэффициенты, но статистически значимыми можно признать только половину (3). Возможно, политическая информация хорошо распространяется в социальных медиа, но это не значит, что ее распространение мобилизует коллективные действия или политический выбор. Более того, исследования на панельных данных показывают меньше положительных и статистически значимых результатов, чем, например, перекрестные (cross-sectional). Так что дизайн исследований тоже важен. Наконец, есть традиционная проблема с тем, что журналы охотнее публикуют статьи, где обнаруживаются эффекты, нежели статьи, где гипотезы не находят подтверждения. Получается, что с исследованиями, направленными на выявление эффектов и каузальных связей между онлайн и офлайн политическими действиями, всё не так просто. Поэтому пока в политической науке считается, что доказать (и тем более измерить) влияние онлайн-мобилизации на протестное или электоральное поведение, довольно проблематично.
(1) Snijders, T. (2011). Statistical Models for Social Networks. Annual Review of Sociology. Vol. 37. Pp. 131-153. DOI: 10.1146/annurev.soc.012809.102709
(2) Vitak J, Zube P, Smock A, Carr CT, Ellison N and Lampe C. (2011). It's Complicated: Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 14(3):107-114. doi: 10.1089/cyber.2009.0226
(3) Boulianne S. (2015). Social media use and participation: a metaanalysis of current research, Information, Communication & Society, 18:5, 524-538. doi: 10.1080/1369118X.2015.1008542
II. Сетевой анализ в общественных науках.
3. Наверное, наибольшую популярность в настоящий момент сетевой анализ имеет в области исследования социальных медиа. Я бы выделил два направления, которые интересны в для политической науки.
Во-первых, это исследования дискурса сетевых сообществ, где сетевой анализ выступает в качестве одного из основных инструментов, так как позволяет визуализировать карты связей между узлами и измерять целый ряд очень важных показателей. Например, различные типы центральностей - degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality - можно интерпретировать и объяснять, как формируется дискурс и распространяется информация, какие узлы оказывают наибольшее влияние. Используются и различные статистические модели, которые дают возможность изучать сетевую динамику (1).
Во-вторых, это работы, посвящённые такой актуальной сегодня теме, как мобилизация политического и гражданского участия в социальных медиа. Принято считать, будто онлайн-платформы обладают мощным мобилизационным потенциалом. Однако это не совсем так. Одной из первых таких публикаций, например, стала работа, посвящённая роли Фэйсбука в мобилизации электората во время президентских выборов в США 2008 года (2). В ней авторы приходят к выводу, что политическая активность в онлайн-социальных сетях по всей видимости является предиктором других форм политических действий. Чуть позже появился прекрасный эмпирический материал для изучения онлайн-мобилизации протеста: Арабская весна, движение Occupy, протесты в России, Молдове, Иране и др. И нужно сказать, что в большинстве публикаций, в том числе и реализованных с использованием методов сетевого анализа, авторы указывают на значимые эффекты политической и гражданской мобилизации. Однако здесь есть много сомнений относительно дизайна исследований и воспроизводимости результатов. Я недавно описывал подобную проблему с несколькими главами из книги Д. Канемана "Думай медленно... Решай быстро".
Несмотря на то, что исследований огромное множество, как-то обобщить выводы довольно сложно. Грубо говоря, мы все согласны, что коммуникация в социальных медиа как-то влияет на поведение граждан. Но даже мета-исследования не дают возможность построить более-менее работающую теорию, которая позволяла бы измерять это влияние. Например, в известной работе S. Boulianne собраны результаты из 36 разных исследований: в 80% из них есть позитивные коэффициенты, но статистически значимыми можно признать только половину (3). Возможно, политическая информация хорошо распространяется в социальных медиа, но это не значит, что ее распространение мобилизует коллективные действия или политический выбор. Более того, исследования на панельных данных показывают меньше положительных и статистически значимых результатов, чем, например, перекрестные (cross-sectional). Так что дизайн исследований тоже важен. Наконец, есть традиционная проблема с тем, что журналы охотнее публикуют статьи, где обнаруживаются эффекты, нежели статьи, где гипотезы не находят подтверждения. Получается, что с исследованиями, направленными на выявление эффектов и каузальных связей между онлайн и офлайн политическими действиями, всё не так просто. Поэтому пока в политической науке считается, что доказать (и тем более измерить) влияние онлайн-мобилизации на протестное или электоральное поведение, довольно проблематично.
(1) Snijders, T. (2011). Statistical Models for Social Networks. Annual Review of Sociology. Vol. 37. Pp. 131-153. DOI: 10.1146/annurev.soc.012809.102709
(2) Vitak J, Zube P, Smock A, Carr CT, Ellison N and Lampe C. (2011). It's Complicated: Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 14(3):107-114. doi: 10.1089/cyber.2009.0226
(3) Boulianne S. (2015). Social media use and participation: a metaanalysis of current research, Information, Communication & Society, 18:5, 524-538. doi: 10.1080/1369118X.2015.1008542
Telegram
Политический ученый
Сильные дети, средние дети, но в массе своей посредственные. Они вырастут и наполнят мир невежеством, недостоверными данными, инфантилизмом.
"Иррациональный человек" (реж. В. Аллен, 2015г.)
Среди самых известных научно-популярных книг по экономике уверенно…
"Иррациональный человек" (реж. В. Аллен, 2015г.)
Среди самых известных научно-популярных книг по экономике уверенно…
В дискуссии к посту о трансформациях управления научно-образовательными организациями поднимался вопрос о том, что могли бы противопоставить сотрудники обозначенным в моих рассуждениях тенденциям. По-моему мнению, вряд ли что-то можно было сделать, так как отсутствовала база для коллективного действия. Я предположил, что именно это стало важным негативным фактором, повлиявшим на неспособность ученых противостоять внедряемым нормам. Естественно, это лишь гипотеза, основанная на моём понимании теорий организации, коллективного действия и сетевого подхода.
Вообще, как мы знаем, науки (социальные, наверное, даже в большей степени) редко могут дать простые ответы, не сопровождающиеся сомнениями. Общество ждёт от учёных конкретных разъяснений и однозначных суждений, но даже имеющийся в настоящий момент времени научный консенсус по большинству вопросов очень подвижен. Поэтому, например, политики и "политологи" уверенно утверждают, что коммуникация в социальных медиа мобилизует протестную активность, и, следовательно, её нужно регулировать и даже преследовать за распространение "призывов". Хотя, как я писал ранее, это не подтверждено исследованиями. Да, как-то влияет, но оценить силу этого влияния сложно: оно зависит от контекста, совокупности других факторов и т.д. Более того, считается что более значимым предиктором коллективного действия является сплоченность (cohesion).
В известной работе "Сила слабых связей" Марк Грановеттер формулирует идею о том, что слабые связи между индивидами выступают важным фактором социальной мобильности (1). Чтобы вас не смущало понятие слабых связей, поясню, что речь идет об отношениях людей за пределами ближнего круга родственников и друзей. С точки зрения сетевой теории, высокая плотность (density) слабых связей способствует созданию сплоченных групп (cohesive groups), снижению вероятности того, что кто-то выберет стратегию безбилетника и, как следствие, большому потенциалу к коллективному действию (2). Каким образом создаётся такая сплоченность? Вероятно, через научение в процессе установления связей и дальнейшего горизонтального взаимодействия. Получается такой взаимозависимый феномен: люди сотрудничают, получают позитивный опыт солидарности, что в свою очередь увеличивает потенциал дальнейших взаимодействий. Если раньше это происходило в рамках институционализированных форм (например, профсоюзов и других социальных движений), то сейчас в связи с повсеместной медиатизацией может осуществляться в различных онлайн-сообществах и сетевых практиках. В целом, разные аспекты того, как сочетаются сети и коллективное действие, очень хорошо описаны в монографии "Social movements and networks: relational approaches to collective action" (3).
В качестве иллюстрации к вышесказанному можно привести протестное движение 2011-2012 годов в России, когда участники протестных акций приобрели новый социальный капитал. Он формировался как в процессе онлайн-коммуникации, так и непосредственно на самих митингах. Таким образом, активные граждане научались (именно так!) сотрудничеству и взаимодействию и формировали сети слабых связей с высоким уровнем плотности. Когда протест сошел на нет, готовность к коллективному действию в сплочённых группах сохранилась и трансформировалась во множество сетевых гражданских инициатив в крупных городах (4).
#методология #сетевойподход
(1) Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Psychology, 78 (6), pp. 1360—1380
(2) Marwell, G., Oliver, P., Prahl, R. (1988). Social Networks and Collective Action: A Theory of the Critical Mass. III. American Journal of Sociology, 94(3), 502-534.
(3) Social Movements and Networks: Relational Approaches to Collective Action. Edited by Mario Diani and Doug McAdam. New York: Oxford University Press, 2003.
(4) Sherstobitov, A. (2014). The potential of social media in Russia: From political mobilization to civic engagement. ACM International Conference Proceeding Series, 1st International Conference on Electronic Governance and Open Society
Вообще, как мы знаем, науки (социальные, наверное, даже в большей степени) редко могут дать простые ответы, не сопровождающиеся сомнениями. Общество ждёт от учёных конкретных разъяснений и однозначных суждений, но даже имеющийся в настоящий момент времени научный консенсус по большинству вопросов очень подвижен. Поэтому, например, политики и "политологи" уверенно утверждают, что коммуникация в социальных медиа мобилизует протестную активность, и, следовательно, её нужно регулировать и даже преследовать за распространение "призывов". Хотя, как я писал ранее, это не подтверждено исследованиями. Да, как-то влияет, но оценить силу этого влияния сложно: оно зависит от контекста, совокупности других факторов и т.д. Более того, считается что более значимым предиктором коллективного действия является сплоченность (cohesion).
В известной работе "Сила слабых связей" Марк Грановеттер формулирует идею о том, что слабые связи между индивидами выступают важным фактором социальной мобильности (1). Чтобы вас не смущало понятие слабых связей, поясню, что речь идет об отношениях людей за пределами ближнего круга родственников и друзей. С точки зрения сетевой теории, высокая плотность (density) слабых связей способствует созданию сплоченных групп (cohesive groups), снижению вероятности того, что кто-то выберет стратегию безбилетника и, как следствие, большому потенциалу к коллективному действию (2). Каким образом создаётся такая сплоченность? Вероятно, через научение в процессе установления связей и дальнейшего горизонтального взаимодействия. Получается такой взаимозависимый феномен: люди сотрудничают, получают позитивный опыт солидарности, что в свою очередь увеличивает потенциал дальнейших взаимодействий. Если раньше это происходило в рамках институционализированных форм (например, профсоюзов и других социальных движений), то сейчас в связи с повсеместной медиатизацией может осуществляться в различных онлайн-сообществах и сетевых практиках. В целом, разные аспекты того, как сочетаются сети и коллективное действие, очень хорошо описаны в монографии "Social movements and networks: relational approaches to collective action" (3).
В качестве иллюстрации к вышесказанному можно привести протестное движение 2011-2012 годов в России, когда участники протестных акций приобрели новый социальный капитал. Он формировался как в процессе онлайн-коммуникации, так и непосредственно на самих митингах. Таким образом, активные граждане научались (именно так!) сотрудничеству и взаимодействию и формировали сети слабых связей с высоким уровнем плотности. Когда протест сошел на нет, готовность к коллективному действию в сплочённых группах сохранилась и трансформировалась во множество сетевых гражданских инициатив в крупных городах (4).
#методология #сетевойподход
(1) Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Psychology, 78 (6), pp. 1360—1380
(2) Marwell, G., Oliver, P., Prahl, R. (1988). Social Networks and Collective Action: A Theory of the Critical Mass. III. American Journal of Sociology, 94(3), 502-534.
(3) Social Movements and Networks: Relational Approaches to Collective Action. Edited by Mario Diani and Doug McAdam. New York: Oxford University Press, 2003.
(4) Sherstobitov, A. (2014). The potential of social media in Russia: From political mobilization to civic engagement. ACM International Conference Proceeding Series, 1st International Conference on Electronic Governance and Open Society
Telegram
Политический ученый
Уважаемый автор канала Русский Research рассуждая о проблемах управления в научно-образовательных организациях пишет, что сегодня "типичный ректор больше всего похож на феодала, окружённого войском и обслугой, которому нужно управлять вотчиной с крепостными".…
В исследованиях социальных сетей большое внимание уделяется тому, как в них организуется коллективное действие. Время от времени здесь я тоже обращаюсь к этой теме и, например, писал немного о ней в контексте социальных медиа и сетей в офлайн. Кажется удивительным, но в фокус подобных исследований редко попадают элитные сети. Хотя представители элит тоже часто организуют коалиции и сотрудничают борясь за властные ресурсы или лоббируя политические решения. В статье, опубликованной в престижном American Political Science Review, учёные предлагают оригинальную модель анализа коллективных действий во внутриэлитных сетях и тестируют её на примере политического переворота в Гаити (1).
Как и почему взаимодействуют элитные группы, когда они организуют переворот? В более широком смысле, к примеру, Аджемоглу и Робинсон объясняют, что у элит, инициирующих откат от демократии, есть значимые экономические стимулы (2). Авторы статьи идут дальше и дополняют предложенную нобелевскими лауреатами теорию моделью, которая используется для выявления ключевых акторов во внутриэлитных сетях (3). Стоит отметить, что в этом заключается важный методологический вклад. Ранее я упоминал, что сетевой анализ в общественных науках дает широкие возможности для эксплоративных исследований, но его объяснительная сила в обосновании причинно-следственных связей (causal inference) явно недостаточна. В этом отношении синтез сетевого подхода и теории игр даёт интересные результаты.
Авторы рассматривают экономические цели граждан и элит, которые имеют бизнес-интересы, как противоречащие друг другу. Граждане заинтересованы в том, чтобы рынки были конкурентными, в то время как элиты, наоборот, нуждаются в преференциях для своего бизнеса и барьерах для потенциальных конкурентов. И если в условиях демократии вероятность того, что экономическая политика будет отвечать интересам граждан, довольно высока, то элита предпочитает устроить переворот и поддержав диктатора получить инструменты для монополизации рынков. Проведенный анализ показывает, что участники переворота 1991 года в Гаити распределены по всей сети (верхняя часть рисунка), однако распределение центральностей (нижняя часть рисунка) имеет скос вправо, особенно для тех, кто поддержал переворот и имеет бизнес, импортирующий товары в страну. То есть, чем выше показатель центральности для конкретного узла, тем больше вероятность, что представитель элиты способствовал перевороту. Авторы используют множество контрольных переменных, и оказывается, что корреляция между центральностью и участием в перевороте очень устойчива. А самое интересное, что после переворота во всех временных периодах на рынке в Гаити наблюдается стабильный рост цен на товары, импортируемые поддержавшими переворот элитами. Таким образом, элиты могут использовать свой социальный капитал для организации переворота с тем, чтобы номинировать диктатора, который обеспечивает реализацию выгодной элитам экономической политики.
#методология #сетевойподход #теорияигр
(1) Naidu, S., Robinson, J., Young, L. (2021). Social Origins of Dictatorships: Elite Networks and Political Transitions in Haiti. American Political Science Review, 115(3), 900-916. doi:10.1017/S0003055421000289
(2) Acemoglu, D., Robinson, J.A. (2006). Economic Origins of Dictatorship and Democracy. Cambridge: Cambridge University Press.
(3) Ballester, C., Calvó-Armengol, A., Zenou, Y. (2006). Who’s Who in Networks. Wanted: The Key Player. Econometrica 74 (5): 1403–17.10.1111/j.1468-0262.2006.00709.x
Как и почему взаимодействуют элитные группы, когда они организуют переворот? В более широком смысле, к примеру, Аджемоглу и Робинсон объясняют, что у элит, инициирующих откат от демократии, есть значимые экономические стимулы (2). Авторы статьи идут дальше и дополняют предложенную нобелевскими лауреатами теорию моделью, которая используется для выявления ключевых акторов во внутриэлитных сетях (3). Стоит отметить, что в этом заключается важный методологический вклад. Ранее я упоминал, что сетевой анализ в общественных науках дает широкие возможности для эксплоративных исследований, но его объяснительная сила в обосновании причинно-следственных связей (causal inference) явно недостаточна. В этом отношении синтез сетевого подхода и теории игр даёт интересные результаты.
Авторы рассматривают экономические цели граждан и элит, которые имеют бизнес-интересы, как противоречащие друг другу. Граждане заинтересованы в том, чтобы рынки были конкурентными, в то время как элиты, наоборот, нуждаются в преференциях для своего бизнеса и барьерах для потенциальных конкурентов. И если в условиях демократии вероятность того, что экономическая политика будет отвечать интересам граждан, довольно высока, то элита предпочитает устроить переворот и поддержав диктатора получить инструменты для монополизации рынков. Проведенный анализ показывает, что участники переворота 1991 года в Гаити распределены по всей сети (верхняя часть рисунка), однако распределение центральностей (нижняя часть рисунка) имеет скос вправо, особенно для тех, кто поддержал переворот и имеет бизнес, импортирующий товары в страну. То есть, чем выше показатель центральности для конкретного узла, тем больше вероятность, что представитель элиты способствовал перевороту. Авторы используют множество контрольных переменных, и оказывается, что корреляция между центральностью и участием в перевороте очень устойчива. А самое интересное, что после переворота во всех временных периодах на рынке в Гаити наблюдается стабильный рост цен на товары, импортируемые поддержавшими переворот элитами. Таким образом, элиты могут использовать свой социальный капитал для организации переворота с тем, чтобы номинировать диктатора, который обеспечивает реализацию выгодной элитам экономической политики.
#методология #сетевойподход #теорияигр
(1) Naidu, S., Robinson, J., Young, L. (2021). Social Origins of Dictatorships: Elite Networks and Political Transitions in Haiti. American Political Science Review, 115(3), 900-916. doi:10.1017/S0003055421000289
(2) Acemoglu, D., Robinson, J.A. (2006). Economic Origins of Dictatorship and Democracy. Cambridge: Cambridge University Press.
(3) Ballester, C., Calvó-Armengol, A., Zenou, Y. (2006). Who’s Who in Networks. Wanted: The Key Player. Econometrica 74 (5): 1403–17.10.1111/j.1468-0262.2006.00709.x
Уважаемый Дмитрий Прокофьев оперативно отреагировал на мой пост 👆 и очень точно уловил логику авторитарных элит. Действительно, похоже, что наблюдаемый нами захват государства политической элитой и консолидация авторитарного режима тоже обусловлены экономическими стимулами самой элиты. В этом отношении я хотел бы предложить гипотезу, которая обосновывается двумя предпосылками.
Во-первых, российская политическая элита ориентирована на извлечение ренты. Это утверждение не ново и подкреплено целым рядом исследований. И если первоначально это была рента, основным источником которой были природные ресурсы, то с разрастанием элиты постепенно сложилась целая система экстрактивных институтов. Для обеспечения лояльности нижних слоев элиты и поддержания устойчивости режима рента перераспределяется посредством государственного и муниципального заказа, множества учреждаемых государством НКО (в форме АНО, фондов и госкорпораций) и других инструментов (например, системы "Платон").
Во-вторых, основным механизмом организации элитной структуры и доступа к ренте стала многоуровневая сеть неформальных социальных связей, сочетающая горизонтальные и вертикальные (патронажные) отношения. То есть в отличие от гаитянской структуры из предыдущего поста, которая сформирована семейными связями бизнес-элит, в России это гибридная неопатримониальная сеть, включающая в себя помимо семейных ещё и патрон-клиентские связи. Сшивают эту сеть экономические стимулы доступа к ренте в обмен на лояльность и поддержку режима. Частный бизнес может получать свой кусок ренты и напрямую от потребителей - так же, как в упомянутом выше случае, через искусственное ограничение конкуренции, например, под лозунгами импортозамещения.
А теперь сама гипотеза. Устойчивость конструкции осуществляется посредством центрального механизма, который я бы назвал "патронажным коленвалом". В нём есть двигающиеся части, обеспечивающие регулярную горизонтальную ротацию элит для поддержания их в тонусе, а также для создания видимости изменений. И в нём есть неподвижные части - ключевые акторы (брокеры), формирующие вертикальную ось многоуровневых патрон-клиентских отношений и крепко связывающие её с остальными политическими и бизнес-элитами на горизонтальном уровне. "Смазывают" эту громоздкую структуру стимулы доступа к ренте и её распределения на основе внутриэлитных соглашений и при горизонтальной ротации "варягам" важно занять правильные позиции. Сложная ситуация с заменой губернатора в Хабаровском крае, кстати, неплохо иллюстрирует эту метафору.
Ещё раз подчеркну, что это лишь предположение, требующее эмпирической проверки, и к тому же сформулированное пока "на коленке" для поста в канале. Но задача по выявлению ключевых акторов этой многоуровневой неопатримониальной сети посредством сетевого анализа вполне реальна. А расширив эту модель с помощью теории игр и включив в нее стимулы доступа к ренте можно объяснить, почему российский авторитарный режим на самом деле довольно устойчив, так как опирается на очень широкий круг акторов, включающих политические, административные и бизнес-элиты на всех уровнях до самого низа. #методология #публичноеуправление #сетевойподход
Во-первых, российская политическая элита ориентирована на извлечение ренты. Это утверждение не ново и подкреплено целым рядом исследований. И если первоначально это была рента, основным источником которой были природные ресурсы, то с разрастанием элиты постепенно сложилась целая система экстрактивных институтов. Для обеспечения лояльности нижних слоев элиты и поддержания устойчивости режима рента перераспределяется посредством государственного и муниципального заказа, множества учреждаемых государством НКО (в форме АНО, фондов и госкорпораций) и других инструментов (например, системы "Платон").
Во-вторых, основным механизмом организации элитной структуры и доступа к ренте стала многоуровневая сеть неформальных социальных связей, сочетающая горизонтальные и вертикальные (патронажные) отношения. То есть в отличие от гаитянской структуры из предыдущего поста, которая сформирована семейными связями бизнес-элит, в России это гибридная неопатримониальная сеть, включающая в себя помимо семейных ещё и патрон-клиентские связи. Сшивают эту сеть экономические стимулы доступа к ренте в обмен на лояльность и поддержку режима. Частный бизнес может получать свой кусок ренты и напрямую от потребителей - так же, как в упомянутом выше случае, через искусственное ограничение конкуренции, например, под лозунгами импортозамещения.
А теперь сама гипотеза. Устойчивость конструкции осуществляется посредством центрального механизма, который я бы назвал "патронажным коленвалом". В нём есть двигающиеся части, обеспечивающие регулярную горизонтальную ротацию элит для поддержания их в тонусе, а также для создания видимости изменений. И в нём есть неподвижные части - ключевые акторы (брокеры), формирующие вертикальную ось многоуровневых патрон-клиентских отношений и крепко связывающие её с остальными политическими и бизнес-элитами на горизонтальном уровне. "Смазывают" эту громоздкую структуру стимулы доступа к ренте и её распределения на основе внутриэлитных соглашений и при горизонтальной ротации "варягам" важно занять правильные позиции. Сложная ситуация с заменой губернатора в Хабаровском крае, кстати, неплохо иллюстрирует эту метафору.
Ещё раз подчеркну, что это лишь предположение, требующее эмпирической проверки, и к тому же сформулированное пока "на коленке" для поста в канале. Но задача по выявлению ключевых акторов этой многоуровневой неопатримониальной сети посредством сетевого анализа вполне реальна. А расширив эту модель с помощью теории игр и включив в нее стимулы доступа к ренте можно объяснить, почему российский авторитарный режим на самом деле довольно устойчив, так как опирается на очень широкий круг акторов, включающих политические, административные и бизнес-элиты на всех уровнях до самого низа. #методология #публичноеуправление #сетевойподход
Telegram
Деньги и песец
К предыдущему репосту -
https://t.iss.one/politscience/290
Ещё раз. Главное. Что нужно знать о «переворотах»
Как и почему взаимодействуют элитные группы, когда они организуют переворот?
1. У элит, инициирующих откат от демократии, есть значимые экономические…
https://t.iss.one/politscience/290
Ещё раз. Главное. Что нужно знать о «переворотах»
Как и почему взаимодействуют элитные группы, когда они организуют переворот?
1. У элит, инициирующих откат от демократии, есть значимые экономические…
Возвращаясь после небольшой паузы напишу ещё об одной работе, показывающей, как социальное окружение влияет на политическое поведение. В статье Betting on the underdog: The influence of social networks on vote choice авторы экспериментируют с мотивами рационального поведения (1). Избиратели часто не готовы голосовать за непопулярные партии/кандидатов, даже если их идеи и программы этим избирателям близки. Стратегическое голосование заключается в том, что человек скорее выберет менее нравящегося кандидата, но с большими перспективами на победу или преодоление барьера. А откуда избиратели черпают необходимую для принятия решения информацию? Результаты исследования подтверждают казалось бы банальный тезис о том, что социальные сети и возникающие в них эхо-камеры могут выступать значимым источником информационной асимметрии и, следовательно, фактором голосования за "андердогов", если ваши контакты поддерживают именно их.
Безусловно, речь идёт о странах, где есть выборы. Но что в этом отношении можно сказать о таких авторитарных странах, как Россия? Полагаю, выводы можно частично экстраполировать и на политическое поведение, в целом. Гражданам авторитарных стран приходится делать выбор не реже: идти/не идти на митинг, выражать/не выражать публично свою позицию и т.д. И выбор этот, по всей видимости, сильно зависит от информационной асимметрии, порождаемой социальным окружением. Более того, в авторитарных режимах граждане в меньшей степени доверяют официальной информации, в том числе результатам опросов. Возможно, в таких условиях влияние социального окружения на принимаемые решения даже сильнее.
Естественно, под социальными сетями понимаются не только онлайн-платформы. Но парадоксально, что именно в виртуальном пространстве наши социальные контакты более однородны. И поэтому наиболее вероятно представляют из себя источник информационной асимметрии, которая обуславливает политическое поведение.
В этой связи я вспоминаю ещё классный наглядный материал из Washington Post. Этот небольшой тест на бытовом уровне очень хорошо объясняет, что же такое иллюзия большинства.
Если вы думаете, что никто не голосует за ЕР или, наоборот, считаете, будто в митингах принимают участие проплаченные Западом деструктивные элементы, то скорее всего это лишь ваша иллюзия.
#методология #сетевойподход #выборы
(1) Fredén, A., Rheault, L., & Indridason, I. (2022). Betting on the underdog: The influence of social networks on vote choice. Political Science Research and Methods, 10(1), 198-205. doi:10.1017/psrm.2020.21
Безусловно, речь идёт о странах, где есть выборы. Но что в этом отношении можно сказать о таких авторитарных странах, как Россия? Полагаю, выводы можно частично экстраполировать и на политическое поведение, в целом. Гражданам авторитарных стран приходится делать выбор не реже: идти/не идти на митинг, выражать/не выражать публично свою позицию и т.д. И выбор этот, по всей видимости, сильно зависит от информационной асимметрии, порождаемой социальным окружением. Более того, в авторитарных режимах граждане в меньшей степени доверяют официальной информации, в том числе результатам опросов. Возможно, в таких условиях влияние социального окружения на принимаемые решения даже сильнее.
Естественно, под социальными сетями понимаются не только онлайн-платформы. Но парадоксально, что именно в виртуальном пространстве наши социальные контакты более однородны. И поэтому наиболее вероятно представляют из себя источник информационной асимметрии, которая обуславливает политическое поведение.
В этой связи я вспоминаю ещё классный наглядный материал из Washington Post. Этот небольшой тест на бытовом уровне очень хорошо объясняет, что же такое иллюзия большинства.
Если вы думаете, что никто не голосует за ЕР или, наоборот, считаете, будто в митингах принимают участие проплаченные Западом деструктивные элементы, то скорее всего это лишь ваша иллюзия.
#методология #сетевойподход #выборы
(1) Fredén, A., Rheault, L., & Indridason, I. (2022). Betting on the underdog: The influence of social networks on vote choice. Political Science Research and Methods, 10(1), 198-205. doi:10.1017/psrm.2020.21
Карл Миллер, научный руководитель Центра исследований социальных медиа DEMOS (Великобритания), разместил интригующий тред. В нём представлены результаты первичного анализа коммуникационных стратегий, которые, по мнению исследователей, реализуются российскими пропагандистскими ресурсами в социальных сетях в период "специальной операции". Данные собраны и обработаны посредством методики семантического моделирования.
Ключевые наблюдения:
1. Основными целями российской пропаганды стали не страны Запада, а государства БРИКС, Африки и Азии.
2. Нет оснований утверждать, что данная коммуникация осуществляется ботами или российскими информационными агентами. Однако поведенческие паттерны и сетевые параметры намекают на то, что это скоординированное действие.
3. Основной упор делается не на легитимацию "специальной операции", а на тематику лицемерия западных лидеров, расширения НАТО, солидарности стран БРИКС и противостояния коллективному Западу.
По ссылке в треде можно найти больше деталей с иллюстрациями в разрезе по языкам, регионам и темам. Напоминаю, что это пока ещё не анализ, а результаты сбора и обработки данных, то есть наблюдения, с научной точки зрения. Вероятно, в конечном итоге на этой основе будет опубликована и научная статья, где результаты будут соотнесены с теоретической рамкой, а также будет подробно описана методология. Кроме того, представляется, что сами результаты необходимо поместить в соответствующие контексты, чтобы выводы были обоснованы и верифицируемы. В нынешнем виде это лишь интересные данные для дальнейшей работы и анализа, так что далеко идущие выводы прямо сейчас я делать не советую.
#сетевойподход
Ключевые наблюдения:
1. Основными целями российской пропаганды стали не страны Запада, а государства БРИКС, Африки и Азии.
2. Нет оснований утверждать, что данная коммуникация осуществляется ботами или российскими информационными агентами. Однако поведенческие паттерны и сетевые параметры намекают на то, что это скоординированное действие.
3. Основной упор делается не на легитимацию "специальной операции", а на тематику лицемерия западных лидеров, расширения НАТО, солидарности стран БРИКС и противостояния коллективному Западу.
По ссылке в треде можно найти больше деталей с иллюстрациями в разрезе по языкам, регионам и темам. Напоминаю, что это пока ещё не анализ, а результаты сбора и обработки данных, то есть наблюдения, с научной точки зрения. Вероятно, в конечном итоге на этой основе будет опубликована и научная статья, где результаты будут соотнесены с теоретической рамкой, а также будет подробно описана методология. Кроме того, представляется, что сами результаты необходимо поместить в соответствующие контексты, чтобы выводы были обоснованы и верифицируемы. В нынешнем виде это лишь интересные данные для дальнейшей работы и анализа, так что далеко идущие выводы прямо сейчас я делать не советую.
#сетевойподход
Twitter
Carl Miller
When we say Kyiv is winning the information war, far too often we only mean information spaces we inhabit. Pulling apart the most obvious RU info op to date (as we did using semantic modelling), very clear it is targeting BRICS, Africa, Asia. Not the West…
Кажется, что основная критика рациональных моделей в общественных науках сложилась в контексте исследований, направленных на изучение нерациональных аспектов поведения: ценностей, эмоций, ситуативной логики и т.д. Их основные результаты обычно демонстрируют, какую долю отклонений от рационального поведения могут объяснить те или иные факторы. Я не раз касался этой темы в канале, например, когда писал о конкретных исследованиях или научных дискуссиях, в целом.
Полагаю, что популярность этих подходов произрастает из их методической разработанности и доступности: собрали данные, построили регрессию или провели эксперимент, нашли объяснения вариациям, — отличный результат, который проще опубликовать в журнале. Но есть и еще целый пласт критики теории рационального выбора, который пока остается вне широкой дискуссии. Андрей Герасимов справедливо замечает, что сторонники рациональных моделей вынуждены постоянно подпирать свои теории различными костылями вместо того, чтобы "сшить" их с какой-то моделью социальной структуры. Полностью согласен с коллегой, тем более что частично моя текущая работа фокусируется и на этой проблеме.
Это сложная задача, и вот почему. Представьте, что мы хотим объяснить с рациональных позиций, почему вдруг возник массовый протест в Дагестане. В простой теоретической модели можно предположить, что это обусловлено информационной асимметрией. Например, в большинстве других регионов мобилизуемые исходят из следующей информации: (a) за уклонение от повесток грозит уголовное преследование; (b) потери российской армии менее 6000 человек; (c) з/п мобилизованного от 200 тысяч рублей в месяц. Какую дилемму в таком случае разрешает индивид? Уголовное преследование за отказ или 200 тысяч в месяц с низкой вероятностью погибнуть. Выбор очевиден. В Дагестане же было много участников "операции" и до мобилизации, в связи чем, вероятно, у индивидов другие ощущения относительно (b). И это может оказывать значительное влияние на решение дилеммы на индивидуальном уровне. Описывая это мы как раз и будем подпирать модель множеством костылей, объясняющих социальную реальность в данном конкретном случае. То есть на универсальность такой подход точно претендовать не будет.
Дальше больше. Почему нет протестов в регионах, где тоже высокая вероятность другого восприятия (b)? И здесь мы опять упираемся в проблему социальной реальности. Можно предположить, что в других регионах нет инфраструктуры коллективного действия — устойчивых сетей горизонтальных связей. В то время как Дагестане, где "все друг другу родственники", такая инфраструктура есть. И работать она может в обе стороны. Поэтому Дагестан и электоральный султанат, и протестный регион в одном флаконе, — все зависит от ситуации, то есть изменяющейся социальной реальности.
Эту критику можно масштабировать на любую онтологию в общественных науках, где в основе лежит ТРВ. И разрешить эти противоречия представляется мне очень интересной и невероятно сложной научной задачей. #методология #теорияигр #сетевойподход
Полагаю, что популярность этих подходов произрастает из их методической разработанности и доступности: собрали данные, построили регрессию или провели эксперимент, нашли объяснения вариациям, — отличный результат, который проще опубликовать в журнале. Но есть и еще целый пласт критики теории рационального выбора, который пока остается вне широкой дискуссии. Андрей Герасимов справедливо замечает, что сторонники рациональных моделей вынуждены постоянно подпирать свои теории различными костылями вместо того, чтобы "сшить" их с какой-то моделью социальной структуры. Полностью согласен с коллегой, тем более что частично моя текущая работа фокусируется и на этой проблеме.
Это сложная задача, и вот почему. Представьте, что мы хотим объяснить с рациональных позиций, почему вдруг возник массовый протест в Дагестане. В простой теоретической модели можно предположить, что это обусловлено информационной асимметрией. Например, в большинстве других регионов мобилизуемые исходят из следующей информации: (a) за уклонение от повесток грозит уголовное преследование; (b) потери российской армии менее 6000 человек; (c) з/п мобилизованного от 200 тысяч рублей в месяц. Какую дилемму в таком случае разрешает индивид? Уголовное преследование за отказ или 200 тысяч в месяц с низкой вероятностью погибнуть. Выбор очевиден. В Дагестане же было много участников "операции" и до мобилизации, в связи чем, вероятно, у индивидов другие ощущения относительно (b). И это может оказывать значительное влияние на решение дилеммы на индивидуальном уровне. Описывая это мы как раз и будем подпирать модель множеством костылей, объясняющих социальную реальность в данном конкретном случае. То есть на универсальность такой подход точно претендовать не будет.
Дальше больше. Почему нет протестов в регионах, где тоже высокая вероятность другого восприятия (b)? И здесь мы опять упираемся в проблему социальной реальности. Можно предположить, что в других регионах нет инфраструктуры коллективного действия — устойчивых сетей горизонтальных связей. В то время как Дагестане, где "все друг другу родственники", такая инфраструктура есть. И работать она может в обе стороны. Поэтому Дагестан и электоральный султанат, и протестный регион в одном флаконе, — все зависит от ситуации, то есть изменяющейся социальной реальности.
Эту критику можно масштабировать на любую онтологию в общественных науках, где в основе лежит ТРВ. И разрешить эти противоречия представляется мне очень интересной и невероятно сложной научной задачей. #методология #теорияигр #сетевойподход
Telegram
Политический ученый
Нападения волков на домашний скот — предиктор голосования за крайне правых?
Как мы знаем, электоральное поведение в большей степени объясняется рациональными факторами. Чем лучше динамика макроэкономических показателей, тем больше вероятность, что избиратели…
Как мы знаем, электоральное поведение в большей степени объясняется рациональными факторами. Чем лучше динамика макроэкономических показателей, тем больше вероятность, что избиратели…
Кубок мира в Катаре помимо самого футбола наполнен и множеством разных политических контекстов. С профессиональной точки зрения меня "зацепило", как перед стартом первого матча с англичанами игроки сборной Ирана хором промолчали национальный гимн своей страны. Таким образом они попытались выразить свою поддержку протестному движению, которое не замолкает в стране уже более двух месяцев. Могла бы что-то подобное совершить российская команда? Ответ, думаю, для нас всех очевиден, и у меня в этой связи есть пара тезисов (гипотез).
Во-первых, российские элиты много лет убеждали всех, что чуть ли не любое публичное действие или высказывание носит политический характер просто по причине своей публичности. Возможно, свою роль в этом сыграл распространенный миф о том, что в России есть общественный договор, по которому граждане не вмешиваются в политику в обмен на экономический рост. Отталкиваясь от него элиты постепенно расширяли сферу "политического", чтобы сузить пространство для дискуссий. Хотя на самом деле не всякая публичная деятельность может однозначно трактоваться как политическая. Например, наблюдение на выборах и борьба за их качество, защита свободы слова и собраний, расследование коррупции и т.д. — это гражданские действия, а не политические.
Во-вторых, я бы оспорил популярное мнение о том, что российское общество атомизировано. Если бы оно было таковым, то практически любые коллективные действия были бы невозможны. А примеров таких действий довольно много. Здесь на первый план выходят различные идентичности, которые могут объединять группы людей или, наоборот, противопоставлять их друг другу. И если относительно тезиса, высказанного в предыдущем абзаце, можно сказать, что по гражданской идентичности общество действительно атомизировано, то по некоторым другим основаниям есть довольно высокий уровень сплоченности.
Так что я бы сказал, что современное российское общество — это общество разрозненных сетей разного уровня связанности. Внутри этих сетей могут довольно быстро и эффективно организовываться коллективные действия: от локальных протестов до сбора гуманитарной помощи. Проблема в отсутствии достаточного количества посредников (брокеров), которые были бы включены одновременно в разные сети и могли бы тем самым связывать их. А учитывая, что сети связываются на основе разделяемых индивидами идентичностей (в теории сетей — гомофилии), именно этот фактор может быть ключевым. Возможно поэтому противники антиковидных локдаунов, болельщики, выступающие против введения FanID и участники протестных митингов защищают одни и те же права и свободы, но при этом вряд ли объединятся в обозримом будущем.
#сетевойподход
Во-первых, российские элиты много лет убеждали всех, что чуть ли не любое публичное действие или высказывание носит политический характер просто по причине своей публичности. Возможно, свою роль в этом сыграл распространенный миф о том, что в России есть общественный договор, по которому граждане не вмешиваются в политику в обмен на экономический рост. Отталкиваясь от него элиты постепенно расширяли сферу "политического", чтобы сузить пространство для дискуссий. Хотя на самом деле не всякая публичная деятельность может однозначно трактоваться как политическая. Например, наблюдение на выборах и борьба за их качество, защита свободы слова и собраний, расследование коррупции и т.д. — это гражданские действия, а не политические.
Во-вторых, я бы оспорил популярное мнение о том, что российское общество атомизировано. Если бы оно было таковым, то практически любые коллективные действия были бы невозможны. А примеров таких действий довольно много. Здесь на первый план выходят различные идентичности, которые могут объединять группы людей или, наоборот, противопоставлять их друг другу. И если относительно тезиса, высказанного в предыдущем абзаце, можно сказать, что по гражданской идентичности общество действительно атомизировано, то по некоторым другим основаниям есть довольно высокий уровень сплоченности.
Так что я бы сказал, что современное российское общество — это общество разрозненных сетей разного уровня связанности. Внутри этих сетей могут довольно быстро и эффективно организовываться коллективные действия: от локальных протестов до сбора гуманитарной помощи. Проблема в отсутствии достаточного количества посредников (брокеров), которые были бы включены одновременно в разные сети и могли бы тем самым связывать их. А учитывая, что сети связываются на основе разделяемых индивидами идентичностей (в теории сетей — гомофилии), именно этот фактор может быть ключевым. Возможно поэтому противники антиковидных локдаунов, болельщики, выступающие против введения FanID и участники протестных митингов защищают одни и те же права и свободы, но при этом вряд ли объединятся в обозримом будущем.
#сетевойподход
Telegram
Политический ученый
Принято считать, что в авторитарных режимах возможности гражданской самоорганизации сильно ограничены институциональной средой и силовым давлением элит. В редких случаях позиция граждан и негосударственных институтов (например, бизнеса) аккумулируется через…
В журнале Physical Review X опубликована статья, расширяющая наше понимание того, как формируются и эволюционируют социальные сети (1).
Всем, наверное, известна гипотеза о шести рукопожатиях, которую частично проверил Стэнли Милгрэм в серии экспериментов с рассылкой писем (2). Авторы статьи идут дальше и пытаются ответить на вопрос, почему диаметр (кратчайшее расстояние между двумя самыми удалёнными узлами) практически не зависит от размера сети: с увеличением количества узлов социальная дистанция растёт логарифмически, а не линейно.
Чтобы объяснить этот феномен, учёные комбинируют сетевой анализ с теорией игр. Это не новый подход, но прежде большая часть работ была посвящена моделированию взаимодействий на микроуровне. Здесь же авторы демонстрируют теоретические предпосылки и экспериментальные результаты, на основе которых формулируется довольно убедительная модель: шесть "рукопожатий" — это свойство равновесного состояния любой сети, в которой индивиды находят баланс между стремлением повысить свою центральность и издержками на формирование и поддержание связей (см. рис. ⬇️). Более того, в работе показано, что это правило совместимо с такими свойствами, как кластеризация и безмасштабность, которые традиционно характеризуют структуру социальных сетей.
Выводы имеют значение и для концепции "слабых связей", предложенной М. Грановеттером (3). Индивиды минимизируют издержки, когда устанавливают связи с локальными посредниками, но при этом получают доступ к отдалённым кластерам и тем самым повышают свою центральность по отношению ко всей сетевой структуре. #сетевойподход #теорияигр
(1) I. Samoylenko, D. Aleja, E. Primo, K. Alfaro-Bittner, E. Vasilyeva, K. Kovalenko, D. Musatov, A. M. Raigorodskii, R. Criado, M. Romance, D. Papo, M. Perc, B. Barzel, and S. Boccaletti. (2023). Why Are There Six Degrees of Separation in a Social Network? Phys. Rev. X 13, 021032
(2) Milgram, S. (1967). The Small World Problem. Psychol. Today. 2, 60.
(3) Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Psychology, 78 (6), pp. 1360—1380
Всем, наверное, известна гипотеза о шести рукопожатиях, которую частично проверил Стэнли Милгрэм в серии экспериментов с рассылкой писем (2). Авторы статьи идут дальше и пытаются ответить на вопрос, почему диаметр (кратчайшее расстояние между двумя самыми удалёнными узлами) практически не зависит от размера сети: с увеличением количества узлов социальная дистанция растёт логарифмически, а не линейно.
Чтобы объяснить этот феномен, учёные комбинируют сетевой анализ с теорией игр. Это не новый подход, но прежде большая часть работ была посвящена моделированию взаимодействий на микроуровне. Здесь же авторы демонстрируют теоретические предпосылки и экспериментальные результаты, на основе которых формулируется довольно убедительная модель: шесть "рукопожатий" — это свойство равновесного состояния любой сети, в которой индивиды находят баланс между стремлением повысить свою центральность и издержками на формирование и поддержание связей (см. рис. ⬇️). Более того, в работе показано, что это правило совместимо с такими свойствами, как кластеризация и безмасштабность, которые традиционно характеризуют структуру социальных сетей.
Выводы имеют значение и для концепции "слабых связей", предложенной М. Грановеттером (3). Индивиды минимизируют издержки, когда устанавливают связи с локальными посредниками, но при этом получают доступ к отдалённым кластерам и тем самым повышают свою центральность по отношению ко всей сетевой структуре. #сетевойподход #теорияигр
(1) I. Samoylenko, D. Aleja, E. Primo, K. Alfaro-Bittner, E. Vasilyeva, K. Kovalenko, D. Musatov, A. M. Raigorodskii, R. Criado, M. Romance, D. Papo, M. Perc, B. Barzel, and S. Boccaletti. (2023). Why Are There Six Degrees of Separation in a Social Network? Phys. Rev. X 13, 021032
(2) Milgram, S. (1967). The Small World Problem. Psychol. Today. 2, 60.
(3) Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Psychology, 78 (6), pp. 1360—1380
Изучая работы по институциональным изменениям нашёл интересную статью об эндогенных факторах организационной динамики (1). Это исследование посвящено тому, как формировалось сообщество и правила в англоязычной Википедии.
Автор в самом начале отталкивается от довольно спорного, на мой взгляд, тезиса о том, что большинство исследователей объясняют институциональные изменения влиянием экзогенных факторов. Если речь о публикациях в области менеджмента и теории организации, то здесь трудно не согласиться. Однако в политической науке консенсус в этом вопросе более подвижен. Исследования, в основе которых теория рационального выбора и неоинституционализм, действительно показывают, что внутри организаций в результате кооперации акторов складывается равновесие. И оно довольно стабильно до тех пор, пока институт не испытывает внешнее давление. В то же время, если мы обратим внимание на институты, где преобладают горизонтальные связи (например, парламенты, группы интересов или надгосударственные объединения), то эти выводы точно можно поставить под сомнение.
Именно это и делает автор статьи. Используя методы качественного контент-анализа и картирования процессов (process tracing) он показывает, как в англоязычной Википедии происходят институциональные изменения посредством постоянного взаимодействия участников в процессе обсуждения трактовок норм. Здесь можно выделить четыре основных шага:
1. Выявление норм, которые можно интерпретировать по-разному, и формирование "лагерей" из участников, которые разделяют одну из трактовок. В результате складываются устойчивые группы с плотными связями.
2. Конфликты между группами по конкретным статьям, особенно чувствительных в политическом или научном аспектах (трактовка тех или иных политических событий, гомеопатия и др.).
3. В процессе обсуждений складывается асимметрия сил, и более мощная группа побеждает.
4. Реинтерпретация правил Википедии, которая происходит в связи с победой одной из групп.
В статье демонстрируется, как в результате такого постоянного взаимодействия из статей постепенно исчезает недостоверная информация и ссылки на тенденциозные ресурсы. Кроме того, институциональные аутсайдеры, проигрывающие в этих конфликтных ситуациях, покидают платформу.
Методология исследования и выводы, на мой взгляд, дают хорошую базу для исследований различных политических институтов, элит, политических сетей и т.д.
#методология #сетевойподход
(1) Steinsson S. (2023). Rule Ambiguity, Institutional Clashes, and Population Loss: How Wikipedia Became the Last Good Place on the Internet. American Political Science Review. 1-17. doi:10.1017/S0003055423000138
Автор в самом начале отталкивается от довольно спорного, на мой взгляд, тезиса о том, что большинство исследователей объясняют институциональные изменения влиянием экзогенных факторов. Если речь о публикациях в области менеджмента и теории организации, то здесь трудно не согласиться. Однако в политической науке консенсус в этом вопросе более подвижен. Исследования, в основе которых теория рационального выбора и неоинституционализм, действительно показывают, что внутри организаций в результате кооперации акторов складывается равновесие. И оно довольно стабильно до тех пор, пока институт не испытывает внешнее давление. В то же время, если мы обратим внимание на институты, где преобладают горизонтальные связи (например, парламенты, группы интересов или надгосударственные объединения), то эти выводы точно можно поставить под сомнение.
Именно это и делает автор статьи. Используя методы качественного контент-анализа и картирования процессов (process tracing) он показывает, как в англоязычной Википедии происходят институциональные изменения посредством постоянного взаимодействия участников в процессе обсуждения трактовок норм. Здесь можно выделить четыре основных шага:
1. Выявление норм, которые можно интерпретировать по-разному, и формирование "лагерей" из участников, которые разделяют одну из трактовок. В результате складываются устойчивые группы с плотными связями.
2. Конфликты между группами по конкретным статьям, особенно чувствительных в политическом или научном аспектах (трактовка тех или иных политических событий, гомеопатия и др.).
3. В процессе обсуждений складывается асимметрия сил, и более мощная группа побеждает.
4. Реинтерпретация правил Википедии, которая происходит в связи с победой одной из групп.
В статье демонстрируется, как в результате такого постоянного взаимодействия из статей постепенно исчезает недостоверная информация и ссылки на тенденциозные ресурсы. Кроме того, институциональные аутсайдеры, проигрывающие в этих конфликтных ситуациях, покидают платформу.
Методология исследования и выводы, на мой взгляд, дают хорошую базу для исследований различных политических институтов, элит, политических сетей и т.д.
#методология #сетевойподход
(1) Steinsson S. (2023). Rule Ambiguity, Institutional Clashes, and Population Loss: How Wikipedia Became the Last Good Place on the Internet. American Political Science Review. 1-17. doi:10.1017/S0003055423000138
Cambridge Core
Rule Ambiguity, Institutional Clashes, and Population Loss: How Wikipedia Became the Last Good Place on the Internet | American…
Rule Ambiguity, Institutional Clashes, and Population Loss: How Wikipedia Became the Last Good Place on the Internet - Volume 118 Issue 1