Агрессия в общении медиапользователей: анализ особенностей поведения и взаимного влияния

Агрессия в общении медиапользователей: анализ особенностей поведения и взаимного влияния

Перед нами статья, основанная на результатах многоаспектного междисциплинарного исследования актуальной проблемы – «возможности преодоления экстремальных ситуаций в конкретных условиях» – пандемии COVID-19. Цель работы – «выявить степень влияния интернет-пользователей на поведение друг друга по отношению к вакцинации»  от коронавируса. В целом, поведение российской аудитории при взаимодействии в соцсетях характеризуется повышенным (на 20% по сравнению со среднемировым) уровнем киберагрессии. Изучению этого феномена и посвящена данная статья.

Эмпирическую базу исследования составили комментарии пользователей сети ВКонтакте, которые те оставляли в сообществе агентства РБК под постами, посвященными вопросам вакцинации. Хронологические рамки исследования охватывают период с 19 января 2020 г. по 30 июня 2021 г., за который было опубликовано 5 тыс. постов с 390 тыс. комментариев и 970 тыс. лайков. Далее из них с помощью поиска по ключевым словам «вакцина», «вакцинация», «Спутник V», «ЭпиВакКорона» и «Ковивак» были выделены 19 тыс. релевантных комментариев.

Исследование состояло из трех этапов. На первом экспертами был вручную промаркирован массив из 4,8 тыс. комментариев, с определением содержащегося в них отношения к вакцинации, а также с предполагаемым влиянием их содержания на других пользователей. На втором этапе из выборки был случайным образом определен массив данных из 400 комментариев, релевантных теме вакцинации. Для их анализа был разработан кодированный лист, одержавший позиции: отношение к вакцине, наличие логических обоснований, упоминание личного опыта, наличие «языка вражды», наличие агрессии к оппонентам, наличие агрессии к другим субъектам и объектам. На третьем этапе для анализа этих сведений были применены методы структурирования и обработки данных, для анализа взаимодействия – метод фактурных таблиц.

По результатам проведения первого этапа гипотеза о том, что сообщения в паблике СМИ по уровню агрессии могут выгодно отличаться от комментариев пользователей в гражданских пабликах, группах и сообществах, не подтвердилась. Контент-анализ же обнаружил специфику убеждений пользователей, разнообразие мнений, их политизированность, высокий уровень агрессии и «языка вражды». Анализ распределения комментариев по основным критериям и взаимосвязь между ними полностью верифицировали гипотезу о том, что «негативно окрашенные сообщения влияют на других пользователей, создают деструктивный и травмирующий контекст обсуждения».

Исходя из задачи снижения уровня агрессии, были выделены два типа стратегии: модерирование характера дискуссии путем добавления в нее нейтральных или позитивно окрашенных комментариев; удаление агрессивных (оскорбительных, нетолерантных, уничижительных, призывающих к насилию) комментариев как альтернативный вариант модерации.

Переходя к разделу «Выводы и дискуссии», авторы формулируют результаты проделанной работы. Так на примере контента, содержащегося в паблике СМИ, удалось доказать существование связи между убеждениями и логическими свойствами высказываний, сгенерировать матрицы отношений между мнением, доказательствами и агрессией в комментариях.

На основании созданной в ходе исследований математической модели распространения агрессии в цифровых коммуникациях, предполагают авторы, может быть сделан шаг к научной систематизации эмпирических данных, стандартизации подхода, расширению самой эмпирической базы. Данный результат, полученный по итогам мультиаспектного междисциплинарного исследования, может преодолеть «точечный» характер существующих ныне работ по моделированию конфликтных онлайновых дискуссий.

На основании изучения математической модели удалось определить наличие на страницах СМИ в социальных сетях некоего «базового» уровня агрессии, присутствующего при обсуждении в ветке остросоциальных вопросов независимо от нейтрального или позитивного характера предыдущей дискуссии. Авторы предполагают, что эта особенность социальных медиа может быть отнесена к рискам их использования, таким как распространение фейков, буллинг и троллинг, – ее важно учитывать. 

Введение простой математической модели, подытоживают авторы, «смогло продемонстрировать лишь «усредненную» картину динамики агрессии в социальных медиа». Ее дальнейшее качественное усложнение требует более интенсивного взаимодействия специалистов таких научных дисциплин как социология, медиапсихология, коммуникативистика, культурология, математическое и имитационное моделирование, информационные технологии.

Источник.