В 2022 г. Донецкая и Луганская народные республики, Херсонская и Запорожская области вошли в состав Российской Федерации, что запустило масштабные процессы их политической, административной и экономической интеграции. Одной из ключевых задач является включение региональных политических элит этих регионов в многоуровневую систему управления России. В связи с этим в статье анализируется сетевая конфигурация региональной политической элиты новых субъектов РФ в контексте их интеграции в федеральную систему управления.
На примере исследования региональных политических элит новых субъектов Российской Федерации – Донецкой Народной Республики, Херсонской области – анализируется степень интеграции региональных элит в федеральные патрональные сети. Отмечается роль института шефства, использующегося в качестве особого механизма интеграции новых субъектов в рамках их вхождения в российскую многоуровневую систему управления.
На основе анализа сетей политических связей губернаторов рассматривается вопрос об особенностях сетевого политического управления регионами. Результаты сетевого моделирования демонстрируют значимые различия как во внутрирегиональных сетях главы ДНР и губернатора Херсонской области, так и их связей с представителями федеральной элиты и другими регионами. Полученные результаты позволяют сделать вывод о различных приоритетах интеграции новых регионов: в Херсонской области преобладает политическая интеграция, тогда как в ДНР акцент сделан на экономическом восстановлении и инфраструктурном развитии.
Настоящее исследование посвящено изучению и измерению эффектов сплочения в условиях политического кризиса. Традиционно процесс социальной солидаризации определялся либо как сплочение всего общества в период экзогенного шока, либо как межгрупповое сплочение изначально близких сообществ. Мы предполагаем, что эти типы сплочения взаимосвязаны между собой и обладают общими трендами развития в докризисный и посткризисный периоды. Важной составляющей исследования является предложенный подход к измерению групповой консолидации через сетевые характеристики. На основе данных более чем из 1000 политических Telegram-каналов, с использованием методов машинного обучения и сетевого анализа была исследована динамика групповой консолидации в период за четыре недели до специальной военной операции (СВО) и четыре недели после в трех сетях: основанной на ссылках между политическими каналами, а также построенных на основе социальных мотиваций гнева и веры в успех. Для оценки эффекта сплочения использованы ключевые индикаторы разбиения на сообщества – модулярность и количество сообществ. Выявлено, что сеть, основанная на ссылках (базовый сценарий), отображает краткосрочный эффект общегруппового сплочения, но в долгосрочном периоде эффект групповой консолидации нивелируется. В сети, построенной для гневной социальной мотивации, после начала СВО сообщества, наоборот, становятся более структурированными, что говорит о сплочении только изначально близких каналов. Мотивация веры в успех не проявляется перед началом кризиса и влияет на социальную солидаризацию в долгосрочной перспективе. Полученные результаты позволяют более глубоко понять механизмы формирования социальных сообществ в условиях политической нестабильности и их сетевую структуру. Исследование вносит вклад в понимание того, как цифровые платформы формируют политическое поведение.
Настоящее исследование посвящено изучению и измерению эффектов сплочения в условиях политического кризиса. Традиционно процесс социальной солидаризации определялся либо как сплочение всего общества в период экзогенного шока, либо как межгрупповое сплочение изначально близких сообществ. Мы предполагаем, что эти типы сплочения взаимосвязаны между собой и обладают общими трендами развития в докризисный и посткризисный периоды. Важной составляющей исследования является предложенный подход к измерению групповой консолидации через сетевые характеристики. На основе данных более чем из 1000 политических Telegram-каналов, с использованием методов машинного обучения и сетевого анализа была исследована динамика групповой консолидации в период за четыре недели до специальной военной операции (СВО) и четыре недели после в трех сетях: основанной на ссылках между политическими каналами, а также построенных на основе социальных мотиваций гнева и веры в успех. Для оценки эффекта сплочения использованы ключевые индикаторы разбиения на сообщества – модулярность и количество сообществ. Выявлено, что сеть, основанная на ссылках (базовый сценарий), отображает краткосрочный эффект общегруппового сплочения, но в долгосрочном периоде эффект групповой консолидации нивелируется. В сети, построенной для гневной социальной мотивации, после начала СВО сообщества, наоборот, становятся более структурированными, что говорит о сплочении только изначально близких каналов. Мотивация веры в успех не проявляется перед началом кризиса и влияет на социальную солидаризацию в долгосрочной перспективе. Полученные результаты позволяют более глубоко понять механизмы формирования социальных сообществ в условиях политической нестабильности и их сетевую структуру. Исследование вносит вклад в понимание того, как цифровые платформы формируют политическое поведение.