Перейти к основному содержанию

Современная зарубежная психология
2025. Том 14. № 1. С. 88–102
doi:10.17759/jmfp.2025140109
ISSN: 2304-4977 (online)

Медиа и психологическая поляризация общества: систематический обзор междисциплинарных зарубежных исследований

15

Ванин А.В., Гордякова О.В., Лебедев А.Н.

PDF (RUS)
GS
Информация
в Google Scholar

Аннотация

В работе проведен анализ зарубежных исследований взаимосвязи современных медиа с различными характеристиками психологической поляризации социальных групп. Методом исследования выступил систематический обзор литературы, произведенный на 187 релевантных научных публикациях, охватывающих временной период с 1990 по 2023 год. В ходе выполнения работы была описана связь традиционных средств массовой информации и Интернета по вопросам изучения феномена психологической поляризации на качественном и количественном уровнях. Были выделены три основных хронологически-тематических этапа изучения проблематики; установлена географическая и дисциплинарная принадлежность авторов исследований; проанализированы ключевые понятия, характеризующие предмет исследования; представлены теории и механизмы, объясняющие феномен поляризации. В результате исследования было показано: 1) количественное преобладание в литературе результатов исследований, подтверждающих гипотезу о связи медиа с различными аспектами поляризации; 2) выявленная связь характеризуется существенной ролью традиционных средств массовой информации, Интернета и социальных сетей в усилении поляризации в обществе, нежели в их гипотетически возможном деполяризирующем эффекте.

Общая информация

Ключевые слова: психологическая поляризация, групповая поляризация, аффективная поляризация, политическая поляризация, идеологическая поляризация, поляризация мнений, медиа, социальные сети, эхо-камера, селективное воздействие, недостоверная информация

Рубрика издания: Социальная психология

Тип материала: обзорная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/jmfp.2025140109

Финансирование. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (РНФ) в рамках научного проекта № 23-18-00422, https://rscf.ru/project/23-18-00422/.

Получена: 11.05.2024

Принята в печать:

Для цитаты: Ванин А.В., Гордякова О.В., Лебедев А.Н. Медиа и психологическая поляризация общества: систематический обзор междисциплинарных зарубежных исследований [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2025. Том 14. № 1. С. 88–102. DOI: 10.17759/jmfp.2025140109

Полный текст

Введение

Современный медиаландшафт характеризуется взаимопроникновением информации социальных сетей и традиционных средств массовой информации (СМИ), при котором граница между ними размывается. Информация на платформах социальных сетей и различных веб-сайтах часто становится заголовками в традиционных СМИ, в свою очередь СМИ стремятся занять нишу в Интернете, тем самым расширяя распространение своего контента.
В самом общем плане под психологической поляризацией общества понимается состояние, при котором две противоположные точки зрения пользуются широкой поддержкой различных групп населения. Поскольку понятие психологической поляризации является для нашего исследования ключевым, мы рассматриваем другие понятия, характеризующие данный феномен, как уточняющие. Например, объективная экономическая поляризация, т. е. экономическое благополучие и разница в доходах населения, интересует нас только с позиции ее влияния на общественную психологию, т. е. на мнения, предпочтения, суждения, социально-психологические установки людей и др. То же относится к понятиям социальной, политической, религиозной и иной поляризации.
Наиболее социально опасной областью современного мира, где наблюдается поляризация населения, является политика. Однако ряд других вопросов также может вызывать в обществе разногласия. Поляризация может иметь мобилизующий эффект за счет увеличения политической активности и взаимодействия, однако сильная поляризация может привести к дистанцированию между социальными группами и нанести большой ущерб обществу в целом.
Поляризацию можно определить как состояние, когда различия мнений в обществе распределяются по двум противоположным полюсам и люди воспринимают и описывают наиболее важные для общества явления с позиции «Мы» и «Они». При этом «Другие» начинают восприниматься как угроза или враги, а не политические соперники, в связи с чем проявляются такие негативные эмоции, как антипатия и недоверие. Политическая дистанция между двумя сторонами в этом случае основывается на групповой принадлежности и социальной идентичности, а не на идеологических различиях.
Исследования связи различных медиа с поляризацией можно разделить на два конкурирующих направления. В рамках первого утверждается, что поляризация общественного мнения усиливается за счет создания сети тесных связей взаимодействия между людьми, разделяющими схожие убеждения и фильтрующими инакомыслящие мнения. Эти процессы приводят к дискриминации членов внешней группы, которые придерживаются противоположных точек зрения, что, в свою очередь, усиливает существующие позиции полярных групп. То есть столкновение различных взглядов может подкреплять ранее существовавшие убеждения и порождать более крайние установки, а не смягчать их.
Однако существуют исследования, согласно которым медиа не обязательно усиливают поляризацию, а, напротив, могут уменьшить ее, поскольку знакомят аудиторию с различными мнениями и тем самым приводят к менее узким политическим взглядам [7]. Таким образом, вторая точка зрения утверждает, что открытость современного медиаландшафта позволяет гражданам получать более широкий спектр идеологической информации, что способствует взаимодействию между людьми с разными мнениями и может тем самым приводить к уменьшению поляризации за счет улучшения понимания противоположной стороны.
Представленный в данной статье систематический обзор литературы позволяет ответить на два блока вопросов. Первый ключевой исследовательский блок вопросов ориентирован на количественный анализ, а именно: 1) определение количества существующих исследований, подтверждающих или, напротив, опровергающих гипотезу о связи медиа и поляризации; 2) определение того, как воплощается эта связь (медиа усиливает поляризацию или, напротив, следует говорить о выраженном деполяризующем эффекте традиционных СМИ и/или социальных сетей).
Второй блок вопросов имеет как количественную, так и качественную направленность. В частности: как может быть охарактеризована область изучения связи медиа и поляризации мнений; 1) эволюция развития этой области исследований в выбранный период времени (какие могут быть выделены основные хронологические этапы и в какой момент происходил всплеск интереса к этой теме, и по какой возможной причине); 2) какой аспект изучения поляризации превалирует в исследованиях; 3) в каких научных дисциплинах чаще всего обращаются к изучению этой темы; 4) каково географическое распределение публикаций по странам мира; 5) какие типы исследований в данной области преобладают (экспериментальные, обзорные и др.); 6) какие ключевые понятия и термины используются при описании феномена поляризации.

Методология

Методология данного анализа предполагала проведение систематического обзора литературы, использующего воспроизводимые методы для сбора вторичных данных, критической оценки научных материалов и качественного и количественного обобщения результатов [34]. Систематический обзор литературы способствует созданию таксономий и общих номенклатур для той или иной области, выявлению областей, которые были тщательно исследованы, и тех, которые требуют большего внимания, а также открытию новых исследовательских возможностей.
В рамках систематического обзора нами: 1) определялись критерии включения и исключения для отбора и стратегии поиска литературы; 2) из исследований в пределах заранее определенного диапазона поиска выделялись те, которые соответствовали выбранным критериям; 3) далее публикации систематизировались и анализировались в рамках единой базы данных; 4) качественно и количественно обобщалась извлеченная информация, чтобы ответить на вопросы исследования.
Поиск осуществлялся по ключевым словам и словосочетаниям с использованием открытой поисковой системы Semantic Scholar, предоставляющей доступ к множеству англоязычных научных баз данных. Хронологическая точка отсечения для систематического обзора литературы была обозначена до 27.10.2023. Поиск публикаций осуществлялся в два этапа, установленных по итогам предварительно проведенной работы, направленной на определение области и метода поиска. На первом этапе поиск публикаций осуществлялся на основе следующих ключевых выражений: (affective attitude/belief/economic/group/ideological/opinion/people/political/psychological/social) polarization. В результате были отобраны 705 научных публикаций, которые подверглись оценке соответствия требованиям.

Критерии отбора статей

Ключевыми критериями отбора являлось наличие доступа к полнотекстовой версии публикации и ее отношение к основной теме обзора — связи современного медиаландшафта и поляризации. По этой причине в отобранных источниках, как в названиях, так и в заранее подготовленном полнотекстовом формате, осуществлялся дополнительный поиск, включавший такие ключевые выражения как: social/digital, media/network, online, Internet, computer, web, blog, forum, а также имена основных онлайновых платформ, таких как Twitter, Facebook[1], Weibo. В результате этой работы и после удаления дублирующихся по своему содержанию статей для последующего полнотекстового прочтения и занесения в единую базу данных было отобрано 187 научных публикаций.

Извлечение и обработка данных

Извлечение данных представляет собой ответственный этап процедуры проведения систематического обзора литературы. На нем заранее определенная исследователем информация методично берется из каждой статьи, чтобы служить материалом для дальнейшего обобщения. В соответствии с исследовательскими вопросами нами были просмотрены все статьи подборки и извлечена конкретная информация по каждой из них, включающая название, ключевые слова, аннотацию, год публикации, количество цитирований, уникальные значения стран происхождения авторов. Вся информация была занесена в единую базу данных для последующего извлечения и обработки. Обработка данных для описательного анализа публикаций подборки осуществлялась в среде программирования Python с применением релевантных задачам библиотек.

Описательный анализ публикаций подборки

Одной из основных особенностей, отличающих систематический обзор литературы от традиционного обзора литературы, выступает описательный анализ используемой в исследовании подборки публикаций.
Несмотря на отсутствие ограничений поиска по году публикации, в итоге исследования, вошедшие в окончательную подборку, оказались опубликованы в период с 1990 по 2023 год. На рис. 1 представлено общее количество отобранных статей, изданных за каждый год этого периода.
Можно отметить значительное увеличение интереса к исследуемой проблематике к 2020 году, что на наш взгляд связано с выраженной тенденцией в исследованиях этого периода к изучению «темной стороны» социальных сетей, в частности распространения недостоверной информации и фейковых новостей, не в последнюю очередь в контексте пандемии COVID-19.
 
Рис. 1. Распределение публикаций по годам с 1990 по 2023 год
 
Было выявлено также общее число цитирований публикаций по годам (рис. 2). При том, что среднее количество цитирований из расчета на одну публикацию составило 88 упоминаний, наибольшее число цитирований на момент подготовки настоящей статьи принадлежит публикации «Political Polarization on Twitter» — 2422 цитирований [31]. В целом, это является надежным свидетельством высокой актуальности изучения связи поляризации и современных медиа, как с точки зрения частоты обращения к теме, так и с точки зрения ее последующей цитируемости.
 
Рис. 2. Распределение цитирований публикаций по годам
 
Из анализа названий и содержания аннотаций статей были выделены основные темы, а также финальное распределение количества отобранных статей в каждой из них (рис. 3). Так, наиболее исследуемыми выступили темы политической поляризации, поляризации мнений, эхо-камер, аффективной и идеологической поляризации [2; 41].
 
Рис. 3. Количество вхождений статей в основные темы
 
На основе представленной в Semantic Scholar информации определялась также область исследования. Важно подчеркнуть, что значительная часть анализируемых исследований (47%) оказалась междисциплинарной с двумя или более областями. Наиболее встречаемыми при этом (табл. 1) были политическая и компьютерная науки, социология и психология.
 
Таблица 1
Распределение статей подборки по областям исследования

 

Область исследования

Количество упоминаний

% от общего числа

1

Политическая наука

140

46,82

2

Компьютерная наука

60

20,07

3

Социология

60

20,07

4

Психология

17

5,69

5

Экономика

5

1,67

6

Экология

5

1,67

7

Лингвистика

3

1,00

8

Медицина

3

1,00

9

Коммуникации

1

0,33

10

Образование

1

0,33

11

Математика

1

0,33
 
    
 
Для характеристики представленных в подборке статей немаловажным выступает также тип исследования, который определялся нами на основе полнотекстового содержания публикаций. Было установлено, что наиболее часто представлены исследования, основанные на данных (49,73%). Далее следуют моделирующие исследования (21,39%), затем экспериментальные (17,65%) и, наконец, обзорные (11,23%).
При характеристике первой группы исследований было установлено, какие исходные данные для них являлись преобладающими. Так, наиболее часто использовались данные, полученные на основе цифровых следов пользователей платформы микроблогов Twitter (50,00%). Далее следовали данные на основе предвыборных национальных опросов, опросов общественного мнения, переписи населения и др. (23,91%), затем данные платформы Facebook[2] (11,96%), комбинации двух или более платформ социальных сетей (5,43%), отдельных веб-сайтов, платформ Weibo и Reddit (по 2,17%), данные тематических блогов, целенаправленного поиска в Интернете и платформы YouTube (по 1,09%).
Интерес для систематического обзора представляет также происхождение авторов публикаций, что позволяет ответить на вопрос, в каких странах тема изучения связи поляризации и медиа наиболее актуальна. Из приведенной на рис. 4 карты следует, что наиболее часто к этой теме обращаются в США (32,94% от общего числа публикаций), Италии (9,13%) и Великобритании (8,33%). Далее следуют Нидерланды, Китай, Германия и Испания (от 5,56 до 3,17%). Россия представлена в подборке тремя публикациями, что составляет 1,19% от общего числа рассматриваемых в систематическом обзоре статей.
 
Рис. 4. Карта происхождения авторов публикаций:
меньше 4 авторов обозначены зеленым цветом,
от 4 до 8 — желтым, от 8 до 15 — фиолетовым, от 15 — красным
 
Наконец, заключительным элементом проведенного описательного анализа выступило определение ключевых слов и выражений, что осуществлялось на основе синтеза трех текстовых составляющих статей: наименования публикации, ее аннотации, указанных авторами ключевых слов. В результате были определены наиболее выраженные из них: социальные сети, поляризация, политическая поляризация, эхо-камера, аффективная поляризация, поляризация мнений, селективное воздействие.
Результаты исследований в проанализированных статьях были также разделены на три группы: 1) исследование подтверждает гипотезу о наличии связи; 2) отвергает эту гипотезу, 3) частично подтверждает; 4) не содержит ответа на поставленный вопрос. В количественном выражении было получено следующее распределение: подтверждение гипотезы о наличии той или иной связи современных медиа и поляризации представлено в результатах 93 (49,73%) рассматриваемых исследований; частичное подтверждение представлено в 24 исследованиях (12,83%); опровержение гипотезы получено в 5 исследованиях (2,67%); в 65 публикациях (34,76%) не было найдено ответа на ключевой вопрос исследования. Полученные таким образом результаты подтверждают гипотезу о наличии связи между медиа и поляризацией.
Следующая количественная характеристика была связана с содержанием выявленной связи. В 58 публикациях (62,37%) было найдено указание на то, что традиционные СМИ и социальные сети способствуют поляризации, усиливая, усугубляя или приводя к ней. В 5 (5,38%) статьях указывается на деполяризующую роль современного медиаландшафта, тогда как 30 оставшихся публикаций (32,26%) не позволили дать однозначный ответ на поставленный вопрос.

Компьютерная коммуникация и поляризация

Хронологически и тематически первый выделенный нами этап включает изучение связи групповой поляризации (тенденции людей занимать более жесткую позицию после участия в дискуссии или в ее обсуждении) и обусловленной компьютером коммуникации. Подавляющее большинство исследований на этом этапе носило сугубо экспериментальный характер и было осуществлено преимущественно в области психологической науки.
Так, в исследовании Р. Спирс (R. Spears) компьютерно опосредованная коммуникационная система применялась для изучения влияния деиндивидуализации на групповую поляризацию. Было показано, что визуально анонимное общение при использовании подобных систем между отдельными людьми или группами людей приводит к наибольшему расхождению в групповой поляризации [36].
Аналогично в двух лабораторных исследованиях Ч. Сиа (C. Sia) показано, что групповая дискуссия, проводимая в анонимной обстановке с помощью компьютерно опосредованной коммуникационной системы, как правило, приводит к усилению групповой поляризации [35].
Иными словами, эти исследования убедительно доказывают, что удаление визуальных сигналов, как и общая анонимность, характерная для Интернета и социальных сетей, уменьшают социальное присутствие, что, в свою очередь, может усиливать групповую поляризацию.

Медиа и поляризация

Второй этап непосредственно связан с изучением роли традиционных СМИ, Интернета и социальных сетей в различных аспектах поляризации. На первый план выходят исследования, основанные на данных (как на основе цифровых следов, так и на основе различных форм опросов) и на методах моделирующего эксперимента.
Традиционные СМИ и поляризация. В то время как современный медиаландшафт предоставляет беспрецедентный выбор, люди склонны искать и потреблять информацию, подтверждающую их исходные убеждения, поэтому они часто предпочитают ангажированные источники новостей, которые соответствуют их политическим взглядам, а не противоречат им.
Ключом к пониманию причин такого поведения выступает, во-первых, «предвзятость подтверждения» (confirmation bias) — явление, когда люди чаще выбирают сообщения или проводят непропорционально больше времени с информацией, которая соответствует их актуальным мнениям, а не с той, которая противоречит существующим взглядам. Информация или сообщения СМИ, которые бросают вызов убеждениям людей, обычно создают «когнитивный диссонанс», что вызывает психологический дискомфорт. Чтобы избежать данного состояния, люди стремятся объединиться с единомышленниками, получая поддержку и сохраняя ранее существовавшие позиции и установки. При этом работает принцип «эффективности обработки информации» (information processing efficiency), в соответствии с которым обработка конгруэнтной информации требует относительно меньшего количества когнитивных затрат, чем обработка противоположной информации, что объясняет склонность людей избирательно подвергаться воздействию близких им по духу мнений. При этом люди склонны оценивать аргументы, подтверждающие их точку зрения, как более сильные и убедительные. Результатом становится сегментированная политическая ориентация людей и фрагментированные общественные дебаты.
Вторым объяснением причины поиска информации, соответствующей взглядам, является «селективное воздействие» (selective exposure), при котором люди склонны к выбору сведений, с которыми они изначально согласны. Это, в свою очередь, усиливает их первоначальные убеждения. В политическом контексте теория селективного воздействия получает развитие в рамках концепции «партийной избирательности», в соответствии с которой человек проявляет склонность выбирать сообщения и позитивно оценивать новости, совпадающие с его первоначальными взглядами и предпочтениями. Новости при этом используются как средство укрепления первоначального отношения и поиска более убедительного его обоснования.
Вследствие работы описанных механизмов происходит избирательное обращение людей к СМИ, различным кабельным каналам, идеологическим радиопередачам и газетам, ориентированным на единомышленников. Это явление может приводить к поляризации взглядов, усиливая личные пристрастия, а также к поляризации общества, отдаляя людей друг от друга, а также усиливая враждебность по отношению к оппозиционным группам.
Однако СМИ не всегда оказывают поляризующее воздействие: несмотря на то, что люди предпочитают контент, ориентированный на единомышленников, они не обязательно избегают информацию, противоречащую их взглядам, а в некоторых случаях потребляют также контент из нескольких СМИ с разными политическими установками. По этой причине некоторые авторы полагают, что традиционные СМИ и вовсе не влияют на политическую поляризацию, что при определенных обстоятельствах политическая информация может фактически оказывать деполяризующее воздействие.
Так, М. Мелки и А. Пикеринг (M. Melki, A. Pickering) показывают, что рост проникновения СМИ в жизнь людей приводит к наблюдаемому снижению идеологической поляризации по вопросам политических позиций, спорных вопросов, связанных с отношением к смертной казни, прерыванию беременности и т. д. [25]. Это, в свою очередь, приводит к большему политическому согласию, что соответствует благосклонному и деполяризирующему взгляду на СМИ. Аналогично, в исследованиях М. Приор (M. Prior) не было получено убедительных доказательств того, что пристрастное освещение новостей в СМИ делает простых американцев более поляризованными [32].
Однако существует и промежуточное мнение, при котором значение имеют дополнительные факторы. Например, Р. Гарретт и др. (R. Garrett et al.) показали, что частое обращение к изданиям, которые отражают существующую позицию человека по тому или иному вопросу, связано с его более поляризованным отношением к другим партиям [17], в то время как знакомство с партийными изданиями, транслирующими отличающиеся позиции, уменьшает поляризацию.
В большинстве проанализированных нами исследований утверждается поляризующая роль традиционных СМИ. Так, Э. Кубин и К. Сикорски (E. Kubin, C. Sikorski) подтвердили, что СМИ укрепляют исходные установки людей, тем самым усугубляя политическую поляризацию [19]. Группа ученых под руководством Д. Хмиеловского (J. Hmielowski) обращается к исследованию аффективной/социальной поляризации, в основание которой положена теория социальной идентичности и теория самокатегоризации [2; 16]. В отличие от идеологической данный вид поляризации определяется не столько различными политическими и проблемно ориентированными предпочтениями людей, сколько их позитивными эмоциями по отношению к своей партии и негативными к оппозиционным политическим группам, а также доступностью ангажированных телевизионных новостей.
Результаты исследований вышеупомянутых авторов подтвердили увеличение аффективной поляризации в США с течением времени, причем наибольший ее рост наблюдался после 1996 года — года принятия Закона о телекоммуникациях и появления ультраконсервативного телеканала Fox News. Таким образом, фрагментированная новостная среда усиливает аффективную поляризацию, поскольку люди выбирают источники новостей, соответствующие их первоначальным предпочтениям и убеждениям. Например, республиканцы и консерваторы США черпают информацию на канале Fox News, тогда как демократы и либералы на CNN [2; 39].
Интернет и поляризация. Преобладающей можно считать точку зрения, согласно которой Интернет сокращает частоту контактов между людьми с разными точками зрения, создавая тем самым «балканизированное» киберпространство и усиливая поляризацию [3]. Интернет побуждает единомышленников находить друг друга, что опирается на концепцию гомофилии — тенденции к установлению социальных связей с себе подобными, разделяющими схожие взгляды и мнения о мире [24]. Таким образом, люди укрепляют убеждения друг друга, становятся замкнутыми и крайними в своих взглядах.
Гипотеза онлайн-групповой поляризации предполагает, что политические ценности и установки будут более экстремальными для участников политических дискуссий онлайн, чем офлайн. И хотя Интернет, возможно, и не определяет поляризацию (которая присутствует и в реальной жизни), он может ее усугубить.
Так, Э. Сухай (E. Suhay) в двух экспериментах продемонстрировал, что пристрастная критика, принижающая политических оппонентов в Интернете, способствует усилению аффективной поляризации между демократами и республиканцами в США [37]. Исследования Д. Аскер и Э. Динас (D. Asker, E. Dinas) показали: случайно отобранные для эксперимента участники, просматривавшие онлайн-новости с комментариями, позже выражали более радикальные взгляды, чем респонденты контрольной группы, читавшие те же статьи без комментариев [4]. Общие черты онлайн-коммуникации, такие как анонимность и отсутствие немедленной межличностной обратной связи, могут вызвать «токсичное расторможение», в результате чего пользователи действуют импульсивно, часто прибегая к враждебному и грубому общению [38].
Так, Ф. Ли с коллегами (F. Lee et al.) показали, что онлайн-невежливость (в частности использование нецензурной лексики) растет по мере увеличения объема дискуссий и кибербалканизации, что приводит к более высокому уровню поляризации мнений [20]. При этом, по результатам исследования Д. Будер (J. Buder), поляризацию отношений в онлайн-дискуссиях вызывает не негатив социального окружения, а скорее негативный тон собственных высказываний [9].
В. Гаримелла и др. (V. Garimella et al.) на основе истории посещения веб-страниц десятков тысяч пользователей показали, что время, проведенное пользователями при изучении новостей, соответствующих их собственным политическим взглядам, значительно дольше, чем потребление источников новостей, несоответствующих их установкам [30].
В то же время П. Мюльбергер (P. Muhlberger), исследовавший роль Интернета в политических дискуссиях, обнаружил, что в онлайн-дискуссиях люди с различными политическими ценностями, установками, партийной идентификацией и идеологией представлены не более, чем в офлайн-дискуссиях [26]. Автор не обнаружил также доказательств того, что онлайн-дискуссия поляризует отношения сильнее, чем офлайн-дискуссия.
Исследования Л. Боксель (Boxell L.) на основе многолетних опросов американского общества показывают, что поляризация больше всего возросла среди людей старше 65 лет, которые реже всего пользуются Интернетом и социальными сетями, что позволяет предположить ограниченную роль этих факторов в усилении поляризации [7]. Л. Коутиньо (Coutinho L.) также не получил эмпирических доказательств того, что доступ к Интернету может быть определяющим фактором, который объясняет аффективную поляризацию среди исследуемого им населения Бразилии [8].
Социальные сети и поляризация. Социальные сети выполняют комбинированные функции и позволяют пользователям как создавать контент, так и обмениваться им, что делает современный мир более взаимосвязанным. Удивительно, но, хотя социальные сети обеспечивают доступ к разнообразному массиву информации, они также приводят к усилению поляризации в обществе по многим вопросам, включая политику, науку и здравоохранение. Несмотря на разнообразие мнений и точек зрения, люди неизменно образуют поляризованные кластеры, неспособные достичь консенсуса друг с другом.
Например, в уже упомянутом исследовании М. Коновер (Conover M.) приводятся убедительные доказательства того, что политические сети в Twitter сильно сегрегированы, поскольку пользователи чаще ретвитят тех пользователей, которые разделяют их политическую партию [31]. При этом многие сообщения содержат более крайние настроения, чем те, с которыми можно столкнуться при личном общении. Коммуникация в социальных сетях часто демонстрирует пренебрежительное отношение к личностям и взглядам пользователей по другую сторону партийной принадлежности, что свидетельствует о выраженной аффективной поляризации.
А. Груздь и Д. Рой (A. Gruzd, J. Roy) также отмечают низкий уровень взаимодействия на платформе микроблогов Twitter между сторонниками различных партий [15]. По мнению авторов, Twitter, скорее всего, укрепляет, а не ослабляет партийную лояльность в периоды выборов, что, по-видимому, способствует политической поляризации.
Подобная сегрегация пользователей в онлайн-сообществах часто объясняется эффектом «эхо-камер» (echo chamber) [11; 12], в основе которого все те же представления о гомофилии, селективном воздействии, предвзятости подтверждения и когнитивном диссонансе. Согласно этой концепции, склонность людей отдавать предпочтение близкой по духу информации и игнорировать чужеродную приводит к созданию поведенчески однородных сетей (эхо-камер), в которых члены группы взаимно подтверждают и укрепляют свое мировоззрение. Поскольку схожие установки и информация, поддерживающае их, отзываются «эхом» между пользователями, люди становятся невосприимчивыми к другим точкам зрения, изолируют себя от альтернативной информации, иногда переходя к конфронтации с внешними группами, что приводит к поляризации или даже радикализации.
Гипотеза эхо-камер находит самое широкое подтверждение в анализируемой научной литературе. Так, М. Викарио и коллеги (Vicario M. et al.) обнаружили, что вовлеченность пользователей в эхо-камеру влияет на эмоциональное поведение как отдельных пользователей, так и сообществ [12]. При этом более вовлеченные и активные пользователи демонстрируют при обсуждениях более быстрый сдвиг в сторону негатива, чем менее активные.
В попытке отсортировать нерелевантные для пользователя новости, социальные сети оценивают поступающую информацию на предмет соответствия его интересам и предлагают те источники, с которыми он имеет сходство мнений. Наконец, персонализированные рекомендации дружбы в социальных сетях способствуют формированию новых связей между похожими пользователями, тем самым создавая эхо-камеры из единомышленников.
Это явление получило название «пузырь фильтров» (filter bubble): подразумевается, что пользователь пребывает в «пузыре», в котором любая несоответствующая его убеждениям информация отфильтровывается для его защиты [27]. Это приводит к тому, что пользователь оказывается отделен от альтернативной информации (в том числе новостной), что, в свою очередь, ограничивает его доступ к новому контенту и вместо того, чтобы способствовать разнообразию взглядов, приводит к онлайн-кластеризации и поляризации.
Э. Ридер и Р. Грей (Rader E., Gray R.) показали, что пользователи Facebook часто не осведомлены о том, что рекомендованная информация на домашних страницах сформирована алгоритмами и похожа на ту, которую они уже когда-то искали, и не противоречит их политическим убеждениям [33]. Таким образом, алгоритмы социальных сетей работают скрытно, так чтобы пользователи не подозревали, что информационный контент им навязан. Р. Леви (Levy R.) считает, что, несмотря на то, что доступ к новостям, противоречащим исходным установкам пользователей, может снижать негативное отношение к оппозиционным группам и уменьшать аффективную поляризацию, алгоритмы персонализации социальных сетей ограждают пользователей от воздействия текстов с альтернативными новостями, тем самым усиливая поляризацию [22].
Несмотря на то, что гипотеза усиления поляризации в социальных сетях за счет сужения доступной пользователю информации является более распространенной в литературе, некоторые исследования подтверждают гипотезу сквозного воздействия (за счет расширения доступной пользователю информации) и деполяризующего потенциала онлайн-пространства. Это становится возможным, когда пользователи включены в политически разнообразные сети и, таким образом, подвергаются воздействию идеологически разнообразной информации [5].
Так, О. Луямбио (Lujambio O.) показал, что социальные сети могут как способствовать росту политической поляризации, так и снижать ее [23]. Исследования Д. Ли и Й. Чой (Lee J., Choi Y.) свидетельствуют, что политические дискуссии в социальных сетях, в которых высказываются противоречивые мнения, могут снижать уровень партийной и идеологической поляризации [21]. М. Бим с коллегами (Beam M. et al.) продемонстрировали, что люди, которые используют Facebook[3] для получения новостей, с большей вероятностью просматривают новости как поддерживающие их исходные установки, так и противоречащие им [6]. При этом воздействие новостей, противоречащих установкам, со временем увеличивается, что может приводить также к деполяризации.
Э. Дюбуа и Г. Блан (Dubois E., Blank G.) обнаружили, что те, кто придерживается разнообразной «медиа-диеты», склонны избегать эхо-камер, что смягчает опасения по поводу партийной сегрегации и поляризации [10]. М. Эстеве Валье и др. (Esteve Del Valle M. et al.), анализируя формирование коммуникативных связей и степени гомофилии в Twitter-сегменте нидерландских парламентариев, опровергли существование в них эхо-камер, тем самым подтвердив гипотезу о том, что социальные сети могут скорее открывать пространство для дискуссий между политическими партиями, чем поляризовать их [14].
Вместе с тем сквозное воздействие в социальных сетях не всегда приводит к увеличению разнообразных точек зрения, так как информация, противоречащая сложившимся установкам, часто усиливает их. Так, Р. Карлсен и другие (R. Karlsen et al.) обосновали предположение о том, что динамика онлайн-дискуссий помимо феномена эхо-камер может также объясняться логикой «позиционного противоборства» (trench warfare), в которой изначальные мнения и установки подкрепляются не только подтверждениями единомышленников, но и противоречиями в дискуссиях с теми, кто придерживается иных взглядов [11].
П. Тернберг (P. Törnberg) также представил модель, которая, по сути, переворачивает эхо-камеру с ног на голову [40]. По его мнению, поляризацию вызывает не изоляция от противоположных взглядов, а именно тот факт, что цифровые медиа позволяют взаимодействовать за пределами локального пузыря. Результатом поощрения нелокального взаимодействия становится поляризация, даже если индивидуальное взаимодействие приводит к конвергенции.

«Темная сторона» онлайновых социальных сетей

Третий период исследований характеризуется увеличением общего интереса к изучению так называемого «информационного разброда» (information disorder) [43], в частности распространению недостоверной информации, слухов и фейковых новостей (не в последнюю очередь в контексте пандемии COVID-19). Методами обработки данных на этом этапе все чаще становятся машинное обучение и нейросетевой анализ.
Преобладающее мнение исследователей состоит в том, что эффективность онлайн-дезинформации усиливается в кругу единомышленников, где она остается незамеченной благодаря алгоритмам, которые устраняют любое несогласие с ней [27]. Фрагментированный медиаландшафт представляет собой новую угрозу, так как создает благоприятные условия для фейковых новостей и информационных вбросов. При этом поляризованные сообщества эхо-камер более восприимчивы к распространению недостоверной информации. И наоборот, недостоверная информация играет ключевую роль в создании поляризованных сообществ [13]. Результатом этого процесса становится плохо информированное общество, которое все более сегрегировано и поляризовано, что делает политический компромисс и решение комплексных вопросов все более маловероятным.
М. Осмундсен и др. (Osmundsen M. et al.), исследуя психологические мотивы распространения пользователями социальных сетей фейковых новостей (на примере американского Twitter-сегмента), обнаружили, что одним из подобных мотивов выступает партийная поляризация пользователей [28]. Так, люди, сообщающие о неприязни к своим политическим оппонентам, с наибольшей вероятностью делятся фейковыми новостями и выборочно делятся контентом, полезным для уничижения своих оппонентов. Д. Кайзер и др. (Kaiser J. et al.), изучая реакцию пользователей социальных сетей на недостоверную информацию, передаваемую другими пользователями, показали, что блокировка или отмена подписки на основе партийности способствует поляризации в социальных сетях [18]. Пользователи, особенно с политической позицией левого толка, с меньшей вероятностью блокируют политически близких друзей и отписываются от них, даже если они делятся недостоверной информацией, чем от политически непохожих.
Д. Цзян и др. (Jiang J. et al.) показали, что онлайн-дискуссии вокруг COVID‐19 в США в значительной степени основывались на политической поляризации [29]. При этом партийная принадлежность коррелировала с отношением к правительственным мерам и тенденцией делиться сообщениями о здоровье и профилактике. Исследование Д. Ван и Й. Цянь (Wang D., Qian Y.), направленное на изучение опровержения слухов на ранней стадии пандемии COVID-19 на платформе Weibo, показало, что механизм ретвитов играл важную роль в усилении поляризации, в то время как механизм комментирования способствовал достижению консенсуса между пользователями [42]. По сравнению с взаимодействиями единомышленников в эхо-камере, межгрупповые взаимодействия содержали значительно больше негативных высказываний и грубости [1].

Заключение

Последние десятилетия характеризуются глобальными изменениями в окружающем нас медиаландшафте, в результате чего Интернет в целом и онлайновые социальные сети в частности становятся ключевым средством публичного дискурса. Легкий и беспрепятственный доступ к информации и выражению мнения приводят к тому, что люди формируют связи с единомышленниками, создавая «эхо-камеры» и «пузыри фильтров», которые укрепляют их существующие мнения. В таких случаях вместо сглаживания различий происходит их усиление, что приводит к увеличению поляризации, которая делит людей на группы с противоположными взглядами и создает конфликты между ними, способствуя также распространению недостоверной информации и слухов.
В то же время существует и альтернативная точка зрения, позволяющая говорить о роли онлайн-пространства в потенциальном смягчении поляризации за счет увеличения проникновения разнообразной информации и воздействия идеологий, к которым в противном случае люди не имели бы доступа.
В настоящем систематическом обзоре нами были рассмотрены обе точки зрения. Несмотря на то, что по итогам проведенной работы было установлено количественное преобладание исследований, подтверждающих усиливающее воздействие традиционных СМИ, Интернета и социальных сетей на поляризацию, рассмотренная проблема представляется далекой от своего полного разрешения.
Поскольку данная статья является обзором литературных источников, мы лишены возможности провести глубокий теоретический анализ различий в подходах тех или иных авторов к феномену поляризации и его психологическим механизмам, что было сделано нами в других многочисленных публикациях по данной теме. Следует отметить, что в отечественной литературе в последнее время также проявляется рост интереса исследователей к вопросам поляризации российского общества. В частности, мы могли бы отметить работы О.А. Гулевич, Т.А. Нестика, А.В. Сапронова, О.А. Крицкой и др. В целом, на основе анализа литературы и результатов наших исследований можно сделать вывод о снижении уровня открытой психологической поляризации общества и перехода ее в латентную форму. Поскольку данное явление многие авторы рассматривают как неблагоприятное, исследования в данной области, по нашему мнению, не должны прекращаться.
 
[1] Социальная сеть Facebook компании Meta Platforms Inc. запрещена на территории РФ на основании осуществления компанией экстремистской деятельности.
[2]      См. сноску 1
[3]      См. ссылку 1.

Литература

  1. A tough trade-off? The asymmetrical impact of populist radical right inclusion on satisfaction with democracy and government / E. Harteveld, A. Kokkonen, J. Linde, S. Dahlberg // European Political Science Review. 2021. Vol. 13. № 1. P. 113—133. DOI:10.1017/S1755773920000387
  2. Affective polarization, local contexts and public opinion in America / J.N. Druckman, S. Klar, Y. Krupnikov, M. Levendusky, J.B. Ryan // Nature Human Behaviour. 2021. Vol. 5. № 1. P. 28—38. DOI:10.1038/s41562-020-01012-5
  3. Akbulut-Gok I. Intergovernmental Networks in Peace Operations / Peace & Change: A Journal of Peace Research. 2020. Vol. 45. № 4. P. 569—601. DOI:10.1111/pech.12428
  4. Asker D.B., Dinas E. Thinking Fast and Furious: Emotional Intensity and Opinion Polarization in Online Media // Public Opinion Quarterly. 2019. Vol. 83. № 3. P. 487—509. DOI:10.1093/poq/nfz042
  5. Barberá P. How social media reduces mass political polarization [Электронный ресурс] // 2015 Annual Meeting & Exhibition. New York: APSA, 2015. 46 p. URL: http://pablobarbera.com/static/barbera_polarization_APSA.pdf (дата обращения: 06.02.2025).
  6. Beam M.A., Hutchens M.J., Hmielowski J.D. Facebook news and (de)polarization: Reinforcing spirals in the 2016 US election // Information, Communication and Society. 2018. Vol. 21. № 7. P. 940—958. DOI:10.1080/1369118X.2018.1444783
  7. Boxell L., Gentzkow M., Shapiro J.M. Cross-Country Trends in Affective Polarization [Электронный ресурс] // NBER Working Paper. 2020. 61 p. URL: https://ssrn.com/abstract=3522318 (дата обращения: 06.02.2025).
  8. Coutinho L.G. Political Polarization and the Impact of Internet and Social Media Use in Brazil [Электронный ресурс]. Maastricht: MERIT Working Papers или Maastricht Economic and social Research institute on Innovation and Technology, 2021. 33 p. URL: https://unu-merit.nl/publications/wppdf/2021/wp2021-032.pdf (дата обращения: 06.02.2025).
  9. Does negatively toned language use on social media lead to attitude polarization? / J. Buder, L. Rabl, M. Feiks, M. Badermann, G. Zurstiege // Computers in Human Behavior. 2021. Vol. 116. Article ID 106663. DOI:10.1016/j.chb.2020.106663
  10. Dubois E., Blank G. The echo chamber is overstated: The moderating effect of political interest and diverse media // Information, Communication and Society. 2018. Vol. 21. № 5. P. 729—745. DOI:10.1080/1369118X.2018.1428656
  11. Echo chamber and trench warfare dynamics in online debates / R. Karlsen, K. Steen-Johnsen, D. Wollebak, B. Enjolras // European Journal of Communication. 2017. Vol. 32. № 3. P. 257—273. DOI:10.1177/0267323117695734
  12. Echo Chambers: Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook / M.D. Vicario, G. Vivaldo, A. Bessi, F. Zollo, A. Scala, G. Caldarelli, W. Quattrociocchi // Scientific Reports. 2016. Vol. 6. Article ID 37825. 12 p. DOI:10.1038/srep37825
  13. Emotional dynamics in the age of misinformation / F. Zollo, P.K. Novak, M. Del Vicario, A. Bessi, I. Mozetič, A. Scala, W. Quattrociocchi // PloS one. 2015. Vol. 10(9). Article ID e0138740. 22 p. DOI:10.1371/journal.pone.0138740
  14. Esteve Del Valle M., Broersma M., Ponsioen A. Political Interaction Beyond Party Lines: Communication Ties and Party Polarization in Parliamentary Twitter Networks // Social Science Computer Review. 2021. Vol. 40. № 3. P. 736—755. DOI:10.1177/0894439320987569
  15. Gruzd A., Roy J. Investigating political polarization on Twitter: A Canadian perspective // Policy and Internet. 2014. Vol. 6. № 1. P. 28—45. DOI:10.1002/1944-2866.POI354
  16. Hmielowski J.D., Beam M.A., Hutchens M.J. Structural Changes in Media and Attitude Polarization: Examining the Contributions of TV News Before and After the Telecommunications Act of 1996 // International Journal of Public Opinion Research. 2016. Vol. 28. № 2. P. 153—172. DOI:10.1093/ijpor/edv012
  17. Implications of Pro- and Counter Attitudinal Information Exposure for Affective Polarization / R.K. Garrett, S.D. Gvirsman, B.K. Johnson, Y. Tsfati, R.L. Neo, A. Dal // Human Communication Research. 2014. Vol. 40. № 3. P. 309—332. DOI:10.1111/hcre.12028
  18. Kaiser J., Vaccari C., Chadwick A. Partisan Blocking: Biased Responses to Shared Misinformation Contribute to Network Polarization on Social Media // Journal of Communication. 2022. Vol. 72. № 2. P. 214—240. DOI:10.1093/joc/jqac002
  19. Kubin E., von Sikorski C. The role of (social) media in political polarization: A systematic review // Annals of the International Communication Association. 2021. Vol. 45. № 3. P. 188—206. DOI:10.1080/23808985.2021.1976070
  20. Lee F.L.F., Liang H., Tang G.K.Y. Online Incivility, Cyberbalkanization, and the Dynamics of Opinion Polarization During and After a Mass Protest Event // International Journal of Communication. 2019. Vol. 13. P. 4940—4959.
  21. Lee J., Choi Y. Effects of network heterogeneity on social media on opinion polarization among South Koreans: Focusing on fear and political orientation // International Communication Gazette. 2020. Vol. 82. № 2. P. 119—139. DOI:10.1177/1748048518820499
  22. Levy R. Social Media, News Consumption, and Polarization: Evidence from a Field Experiment // American Economic Review. 2021. Vol. 111. № 3. P. 831—870. DOI:10.2139/ssrn.3653388
  23. Lujambio O. Diversify the Accounts You Follow: The Effects of Social Media on Political Polarization in Mexico [Электронный ресурс] // SSRN. 2023. 83 p. URL: https://ssrn.com/abstract=4487784 (дата обращения: 06.02.2025).
  24. McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J.M. Birds of a feather: Homophily in social networks // Annual Review of Sociology. 2001. Vol. 27. P. 415—444. DOI:10.1146/annurev.soc.27.1.415
  25. Melki M., Pickering A. Ideological Polarization and the Media // Economics Letters. 2014. Vol. 125. № 1. P. 36—39. DOI:10.1016/j.econlet.2014.08.008
  26. Muhlberger P. Political values, political attitudes, and attitude polarization in internet political discussion: Political transformation or politics as usual? // Communications. 2003. Vol. 28. № 2. P. 107—133. DOI:10.1515/comm.2003.009
  27. Pariser E. The filter bubble: What the Internet is hiding from you. New York: Penguin Press, 2011. 294 p.
  28. Partisan Polarization Is the Primary Psychological Motivation behind Political Fake News Sharing on Twitter / M. Osmundsen, A. Bor, P.B. Vahlstrup, A. Bechmann, M.B. Petersen // American Political Science Review. 2021. Vol. 115. № 3. P. 999—1015. DOI:10.1017/S0003055421000290
  29. Political polarization drives online conversations about COVID‐19 in the United States / J. Jiang, E. Chen, S. Yan, K. Lerman, E. Ferrara // Human Behavior and Emerging Technologies. 2020. Vol. 2. № 3. P. 200—211. DOI:10.1002/hbe2.202
  30. Political Polarization in Online News Consumption / K. Garimella, T. Smith, R. Weiss, R. West // Fifteenth International AAAI Conference on Web and Social Media (7—10 June). Palo Alto: Association for the Advancement of Artificial Intelligence Press, 2021. Vol. 15. P. 152—162. DOI:10.1609/icwsm.v15i1.18049
  31. Political Polarization on Twitter / M.D. Conover, J. Ratkiewicz, M.R. Francisco, B. Gonçalves, F. Menczer, A. Flammini // Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media: Barcelona, July 17—21 2011. 2011. Vol. 5. № 1. P. 89—96. DOI:10.1609/icwsm.v5i1.14126
  32. Prior M. Media and Political Polarization // Annual Review of Political Science. 2013. Vol. 16. P. 101—127. DOI:10.1146/annurev-polisci-100711-135242
  33. Rader E., Gray R. Understanding user beliefs about algorithmic curation in the Facebook news feed // Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems: Seoul, April 18—23 2015. New York: Association for Computing Machinery, 2015. P. 173—182. DOI:10.1145/2702123.2702174
  34. Scoping the scope’ of a Cochrane review / R. Armstrong, B.J. Hall, J. Doyle, E. Waters // Journal of public health. 2011. Vol. 33. № 1. P. 147—150. DOI:10.1093/pubmed/fdr015
  35. Sia C.L., Tan B.C.Y., Wei K.K. Group Polarization and Computer-Mediated Communication: Effects of Communication Cues, Social Presence, and Anonymity // Information Systems Research. 2002. Vol. 13. № 1. P. 70—90. DOI:10.1287/isre.13.1.70.92
  36. Spears R., Lea M., Lee S. De‐individuation and group polarization in computer‐mediated communication // British Journal of Social Psychology. 1990. Vol. 29. № 2. P. 121—134. DOI:10.1111/j.2044-8309.1990.tb00893.x
  37. Suhay E., Bello-Pardo E., Maurer B. The Polarizing Effects of Online Partisan Criticism: Evidence from Two Experiments // The International Journal of Press/Politics. 2017. Vol. 23. № 1. P. 95—115. DOI:10.1177/1940161217740697
  38. Suler J. The Online Disinhibition Effect // Cyberpsychology and Behavior. 2004. Vol. 7. № 3. P. 321—326. DOI:10.1089/1094931041291295
  39. The Origins and Consequences of Affective Polarization in the United States / S. Iyengar, Y. Lelkes, M. Levendusky, N. Malhotra, S. Westwood // Annual Review of Political Science. 2019. Vol. 22. № 1. P. 129—146. DOI:10.1146/annurev-polisci-051117-073034
  40. Törnberg P. How digital media drive affective polarization through partisan sorting // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America / National Academy of Sciences. Washington: National Academy of Sciences, 2022. Vol. 119. № 42. Article ID e2207159119. 11 p. DOI:10.1073/pnas.2207159119
  41. Wagner M. Affective polarization in multiparty systems // Electoral Studies. 2021. Vol. 69. Article ID 102199. 43 p. DOI:10.1016/j.electstud.2020.102199
  42. Wang D., Qian Y. Echo Chamber Effect in Rumor Rebuttal Discussions About COVID-19 in China: Social Media Content and Network Analysis Study // Journal of Medical Internet Research. 2021. Vol. 23. № 3. Article ID e27009. 19 p. DOI:10.2196/27009
  43. Wardle C., Derakhshan H. Information disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policy making. Strasbourg: Council of Europe, 2017. 109 p.

Информация об авторах

Ванин Александр Владимирович, кандидат психологических наук, магистр информационной безопасности, научный сотрудник магистр информационной безопасности, научный сотрудник, Институт психологии Российской академии наук (ФГБУН ИП РАН), Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6558-695X, e-mail: vaninav@ipran.ru

Гордякова Ольга Владимировна, кандидат психологических наук, профессор кафедры социальной психологии, НОЧУ ВО «Московский институт психоанализа» (НОЧУ ВО МИП), Москва, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3694-0734, e-mail: o_gordyakova@mail.ru

Лебедев Александр Николаевич, доктор психологических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории личности, Института психологии РАН, профессор кафедры социальной психологии Московского института психоанализа, Москва, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1030-9709, e-mail: lebedev-lubimov@yandex.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 47
В прошлом месяце: 45
В текущем месяце: 2

Скачиваний

Всего: 15
В прошлом месяце: 15
В текущем месяце: 0

!
Портрет читателя
Пройти опрос