DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Ахременко Андрей Сергеевич

Факультет социальных наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 22719
Публикаций
87
Языков
1
Наград
20
Конференций
10
Профиль Публикации (87) Курсы (5)

Профессиональные интересы

математическое моделированиекрупномасштабные социально-политические процессы: поляризация, консолидация, адаптация к изменениямсоциальная идентичность в политикеполитическая коммуникация в социальных медиадоверие к государствуотношение граждан к цифровому взаимодействию с государством

Должности

  • Профессор — Факультет социальных наук, Департамент политики и управления
  • Ведущий научный сотрудник — Факультет социальных наук, Департамент психологии, Научно-учебная лаборатория политико-психологических исследований
  • Академический руководитель образовательной программы — Прикладная политология

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2004 году.

Образование

  • 2009 · Доктор политических наук
  • 2007 · Ученое звание: Доцент
  • 1999 · Кандидат политических наук
  • 1997 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Политология», квалификация «Политолог. Преподаватель политических наук»

Опыт работы

  • · Предшествующий опыт работы:
  • · 1997 – 2008: гг. - младший научный сотрудник, научный сотрудник, доцент кафедры государственной политики философского факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова
  • · 2008 – 2013 г.: доцент, профессор кафедры истории и теории политики факультета политологии МГУ имени М.В.Ломоносова
  • · 2010 г. – 2014 г: профессор факультета прикладной политологии НИУ ВШЭ (0,25 ставки, с сентября
  • · 2013: полная ставка)
  • · 2013 г. - 2014 г.: заместитель декана факультета прикладной политологии НИУ ВШЭ по научной работе
  • · 2020 – 2022: гг. - заместитель декана факультета социальных наук НИУ ВШЭ по научной работе
  • · Руководитель научных проектов:
  • · Прикладные проекты (наиболее значимые)
  • · 2016 – 2017: Научный руководитель проекта «Моделирование и прогнозирование политической дестабилизации в странах мира» (совместно с 3i Technologies)
  • · 1998 – 2010: гг. Прикладной анализ политической ситуации в более чем 40 субъектах Российской Федерации (в качестве руководителя или ответственного исполнителя)
  • · 2006 – 2007: гг. «Будущее России: взгляд из центра и регионов (политическая сфера)», руководитель аналитической группы. Прогностический проект с участием представителей экспертного сообщества 8 субъектов Федерации
  • · 2009 – 2016: гг. «Качество жизни в регионах России», руководитель. Разработка авторского инструментария и измерение уровня качества жизни во всех субъектах РФ с
  • · 2003: по
  • · 2013: гг
  • · 2010 – 2014: Количественная оценка эффективности государства в регионах России (совместно с ИСЭПИ)

Награды и поощрения

  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2024)
  • · Почетная грамота факультета социальных наук НИУ ВШЭ (апрель 2024)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2022)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
  • · Благодарность старшего директора по основным образовательным программам НИУ ВШЭ (май 2020)
  • · Благодарность Факультета социальных наук НИУ ВШЭ (март 2019)
  • · Благодарность Факультета социальных наук НИУ ВШЭ (октябрь 2018)
  • · Благодарность Департамента политической науки НИУ ВШЭ (декабрь 2017)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015)
  • · Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2024–2027)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021–2022)
  • · Лучший преподаватель — 2022–2025, 2017–2019
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2022
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Сбалансированность образования» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Методическое качество программы» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Лояльность студентов к продолжению образования в НИУ ВШЭ» — 2023–2024
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Работа студентов с внешними заказчиками» — 2023

Гранты и проекты

  • 2022 · - РНФ, 2020 - 2022, (20-18-00274), Трансформация политического протеста под влиянием новых информационно-коммуникационных технологий, руководитель.
  • — · - РФФИ - ЭИСИ, 2020, (20-011-31351), Автоматизированные аккаунты социальных сетей в политической мобилизации: вычислительное моделирование и эмпирический анализ, руководитель.
  • — · - РФФИ – ЭИСИ, 2019, (19-011-31341) Социальные сети как инструмент политической мобилизации: анализ коммуникаций и оценка потенциала, руководитель.
  • 2020 · - РФФИ, 2018 - 2020 г. (18-011-01134) "Динамика развития политической нестабильности: построение теоретической модели и ее эмпирическое тестирование", руководитель
  • 2019 · - РНФ, 2018 - 2019 (№ 17-18-01651) «Новые подходы к анализу могущества и влияния современных государств в условиях меняющегося мирового порядка»
  • 2017 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2017 г. «Экономическая эффективность и эволюция политических режимов: теоретическая модель взаимосвязи, кросс-страновой и динамический анализ», руководитель.
  • 2016 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2016 г. «Фундаментальные факторы устойчивости общественно-государственных систем к неоптимальному функционированию политических институтов и ошибочным политическим решениям», руководитель;
  • 2015 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2015 г., Влияние обратных связей в системе «государство – общество» на процессы перераспределения ресурсов и перспективы экономического роста в демократических, автократических и гибридных режимах, руководитель.
  • 2015 · - РФФИ, 2013 - 2015 (14-06-00226). Математическая модель динамической связи эффективности общественной системы, политических институтов и стратегий индивидуального поведения, руководитель.
  • 2014 · - ЦФИ НИУ ВШЭ, 2014 г., Общественные ожидания, публично-политические приоритеты и бюджетное перераспределение ресурсов: модели взаимосвязи в демократических и гибридных режимах, руководитель.
  • — · Научный фонд НИУ ВШЭ, 2014, Динамика эффективности государственного сектора: математическая модель и методика эмпирической оценки (14-01-0127)
  • 2013 · - РФФИ, 2012 - 2013 (проект 12-06-00197а). Социальная эффективность государственной власти: концептуальная и математическая модели, руководитель.
  • 2010 · - РГНФ, 10-03-00074а «Современная эволюция политических систем и режимов в регионах России: сравнительный анализ», 2010 г.
  • 2005 · - РФФИ, 2003-2005 гг., проект 03-06-80087, «Теория системного анализа и прогностического моделирования электорального процесса в современной России (политико-географическое измерение)»

Конференции (10)

Показать все
  • · 2021: 2021 INTERNATIONAL CONFERENCE «ENGINEERING MANAGEMENT OF COMMUNICATION AND TECHNOLOGY» (EMCTECH) (Вена). Доклад: Impact of Digital and Traditional Social Networks on Protest Campaigns: Agent-based Computational Experiments
  • · 2018: XIX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Производительность экономики как фактор консолидации демократии
  • · 2018: Одиннадцатая международная конференция "Управление развитием крупномасштабных систем" MLSD'18 (Москва). Доклад: Построение и исследование индекса алертности социальных движений и партий
  • · 2018: International Workshop of the School of Political Science «State capacity, Power and Influence in World Politics: Concepts and Measurements». Доклад: Operationalizing the New Index of Power and Influence
  • · 2017: XVIII Апрельская Международная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Качество политических институтов, «тропа зависимости» и экономическая эффективность: теоретическая модель и результаты кросс-странового эмпирического анализа
  • · 2016: XVII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Устойчивость к неоптимальным решениям в модели экономического роста с максимально допустимыми границами неравенства
  • · 2015: XVI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Может ли политическая пропаганда влиять на экономический рост: к формальной динамической модели
  • · 2014: 23rd World Congress of Political Science. Доклад: Corruption as a Core of Redistribution: towards a Formal Model
  • · 2011: Lessons from Subnational Comparative Politics: Theory and Method in the Third Decade of Studying Russia’s Regions (Айова). Доклад: Good Governance: Efficiency as a Variable and Effectiveness as a Structure
  • · 2010: III Международная конференция "Математическое моделирование социально-экономической динамики MMSED-2010" (Москва). Доклад: The Problem of Narrow Redistributive Coalitions in Political Systems: Some Approaches to the Quantitative Model

Идентификаторы исследователя

Публикации (87)

Моделирование формирования общественного восприятия и политического доверия в условиях обязательности: кейс цифровых государственных услуг

2025 · ARTICLE · ru

В современной научной литературе пристальное внимание уделяется феномену адаптации технологий и внедрению инноваций в сферу политики и государственного управления. В настоящее время существует большое количество исследований, центральным объектом которых выступает такое активно развивающееся явление, как государственные цифровые услуги. Несмотря на пёструю палитру из теоретических подходов, устоявшейся методологической традиции моделирования восприятия цифровых услуг пока не сложилось. К тому же многие исследования базируются на предпосылке, что действия пользователя являются добровольными. Мы же исходим из того, что в условиях отсутствия добровольности, классическая для моделирования форма принятия решения – «да или нет», «действовать или не действовать» – во многом теряет смысл. Обязательность порождает ряд важных следствий, для части из которых требуются новые модельные решения. Чтобы восполнить этот пробел, в данной работе мы представляем вычислительную модель формирования отношения к государственным цифровым услугам в условиях обязательности. Причиной выбора этой области является величина принудительной власти государства и его возможность применить эту власть к самому широкому кругу социальных групп. Основными свойствами агентов в модели являются доверие к правительству и цифровые навыки. Государственные цифровые услуги различаются по техническим требованиям и, что особенно важно, по сенситивности – объему прав и обязанностей пользователей, которые затрагивает услуга, и объему персональных данных, которые она требует. Модель показывает, как эти переменные по-разному взаимодействуют в условиях добровольного и обязательного использования сервиса. Вычислительные эксперименты показали, что условия обязательности приводят к поляризации отношения пользователей, когда предоставляемая услуга является сенситивной. Поляризация усиливается, когда неудовлетворенность связанными с ней рисками влияет на уровень доверия к правительству. Обязательность также служит «катализатором» процессов формирования аттитюда: в условиях обязательности увеличивается как масштаб изменений, так и влияние других факторов (в первую очередь, сенситивности).

DOI ↗ PDF ↗

Войти через госуслуги? Факторы отношения к сервисам электронного правительства в социальных медиа

2025 · ARTICLE · ru

Фокус работы связан с общественным восприятием государственных практик в рамках политики цифровизации. Электронные практики взаимодействия с государством уже давно стали повседневными для большинства россиян: это подтверждается как опросами общественного мнения, так и высоким положением России в мировых рейтингах развития электронного правительства. В этих условиях появилось немало работ, направленных на изучение адаптации человека к новым цифровым сервисам, причин успешного внедрения и распространения государственных услуг, или сервисов. Однако мотивации отказа граждан от тех или иных форм электронного обслуживания все еще остаются малоизученными. В связи с этим, несмотря на в целом положительную картину восприятия цифровых государственных услуг, некоторые виды эмоциональных оценок и реакций заслуживают отдельного рассмотрения. Есть основания полагать, что восприятием движет не сама услуга, но присущие ей характеристики, ставшие основными переменными для анализа: обязательность использования, сенситивность передаваемых данных (прежде всего, их принадлежность к медицинским и биометрическим) и «цифровое качество», связанное с отсутствием традиционного аналога услуги. Источником данных стали комментарии к постам в социальной сети «Вконтакте» относительно работы национальной платформы «Госуслуги», которые подверглись двойной независимой кодировке. Методы машинного анализа текстов – тематического моделирования – подтвердили влияние выделенных характеристик на словоупотребление и тематику постов: если цифровая услуга обладала хотя бы одним из свойств, тексты содержали слова с выраженными негативными коннотациями. Вторым этапом исследования стал регрессионный анализ, где в качестве зависимых переменных были определены типы реакций пользователей: политизированные и конспирологические реакции, а также наличие негативного отношения в тексте публикации. Результаты регрессионного анализа влияния свойств электронных услуг на типы реакций показали, что главным фактором для каждого из откликов является обязательность. Вместе с тем изначальные предположения о том, что обязательность может обуславливать эффект цифрового качества и сенситивности, подтвердились лишь отчасти. Мы надеемся, что предложенный нами подход, основанный на сочетании контент-анализа, тематического моделирования и регрессии, сможет существенно дополнить имеющиеся опросные инструменты в такой непростой области исследований, как изучение отношения граждан к государственным институтам и практикам

DOI ↗ PDF ↗

Социальные медиа как альтер эго реальности: о чем говорит аффективная политическая поляризация?

2025 · ARTICLE · ru

Аффективная политическая поляризация комплексно рассматривается в сочетании ее эмоциональных, поведенческих и когнитивных аспектов. Все они проявляются в различиях между отношением индивида к политическим единомышленникам (ингруппе) и оппонентам (аутгруппе): в испытываемых эмоциях, готовности к сотрудничеству, склонности приписывать положительные или отрицательные качества. Особое внимание уделяется проблеме различий между интенсивностью проявлений аффективной политической поляризации в онлайн среде по сравнению с традиционными формами коммуникации. Большинство современных исследователей склоняется к гипотезе о более высоком уровне поляризации в рамках онлайн взаимодействий. Данная гипотеза опирается на свойства интернет-общения, которые облегчают пользователю управление сетью контактов и источников информации и порождают феномены «эхо-камер» и «пузырей фильтров». Последние способствуют психологическому восприятию точки зрения единомышленников как единственно «нормальной» и способствует увеличению эмоциональной дистанции по отношению к политическим оппонентам. При этом эмпирические свидетельства в пользу этого механизма довольно ограничены; крайне мало исследований, которые ставили бы задачу прямого сравнения аффективной поляризации в цифровой и традиционной средах. Эта задача решается авторами на основе опросных данных, собранных в 2025 г. среди российских респондентов. Все ключевые индикаторы аффективной поляризации измеряются для двух ситуаций – онлайн и офлайн, что обеспечивает возможность их непосредственного сопоставления. С опорой на предыдущие исследования, в качестве ключевого поляризующего признака рассматривается отношение к руководству страны. Данные проанализированы с помощью корреляционного и регрессионного анализа, а также методом главных компонент. Анализ показывает, что аффективная поляризация демонстрирует в целом высокую согласованность в физическом мире и в социальных сетях. Результаты регрессии не позволяют выявить существенных расхождений в уровнях и факторах, влияющих на аффективную поляризацию, в двух средах.

DOI ↗ PDF ↗

Friend or Foe: A Computational Model of Identity Construction During Political Mobilization

2025 · ARTICLE · en

Due to the heterogeneous composition of modern opposition movements, protesters may have two different types of identity: a narrow one associated with their political group or organization or a widespread identity related to the opposition as a whole. Accordingly, the authorities can use two types of repression: broad, directed against the entire opposition, or targeted, focused on its specific segments. How will the authorities’ use of one of two repressive tactics – targeted or broad – affect the structure of participants' identities in a heterogeneous protest movement? How will a change in the structure of identities, in turn, affect the protest turnout – the massive participation of opposition representatives in street actions? To answer these questions, we build an original agent-based model, based on micro-mechanisms of protest participation: on the perception of agents as members of an in-group or an out-group on the first place. Widespread repression can trigger a mechanism of re-categorization, when members of competing opposition parties may begin to perceive each other as ingroup peers. This is the basis for the formation of solidarity and broad opposition identity. As our computational experiments show, these micro-level mechanisms of identity formation provide greater resistance of protesters to widespread repressions than to targeted ones. While more “effective” in terms of undermining common opposition identity, targeted repression is, at the same time, characterized by greater uncertainty in the resulting protest turnout.

DOI ↗ PDF ↗

Agent-Based Model of Protest Campaign with Dynamic Network

2024 · CHAPTER · en

Agent-based models on networks most often assume static networks. However, in some contexts political science provides arguments that the dynamical character of the network should be taken into account. Specifically, during a protest campaign, new social ties between the participants may occur. Here we present an agent-based model of protest campaign and some numerical experiments with it. It is shown that under some parameters, the role of new social ties may be significant

DOI ↗ PDF ↗

Отключение интернета как теоретическая проблема политической науки, или что мы (не) понимаем в сетевой протестной мобилизации

2024 · ARTICLE · ru

В центре внимания настоящей работы – вопрос о влиянии интернет-коммуникаций на «уличную» протестную активность. В последние годы в этом направлении исследований наметилась некоторая стагнация: дефицит крупных работ, обозначающих новые исследовательские направления или хотя бы существенно укрепляющих эмпирический фундамент уже сложившихся гипотез. Парадокс состоит в том, что при рассмотрении воздействия глобальной сети на политическое поведение собственно сетевой аспект, отражающий структурные характеристики обмена информацией, остался на дальней периферии исследовательского поля. В этой работе мы попробуем хотя бы частично заполнить данный пробел, предложив набор понятий, которые, с одной стороны, «укоренены» в сетевом анализе, с другой – отражают важные свойства взаимодействия индивидов в рамках онлайн- и офлайн- политической мобилизации. Одновременный фокус на конфигурации сетей и динамике участия обусловил и подход к построению такой теории – математическое моделирование. Ключевой особенностью дизайна модели стало выделение в общей системе коммуникаций двух структур: ядерной (сильные офлайн-связи) и дополненной (ядерная сеть плюс онлайн-связи). Построенная модель позволила строго определить ключевое понятие – мобилизационная мощность сети, и проверить построенные на его основе гипотезы. Численные эксперименты показали, что соотношение мобилизационных мощностей ядерной и дополненной сетей является сильным предиктором эффекта отключения интернета. При этом большое значение имеют конкретные особенности структуры и динамики сетей, такие, как активация вершин-«брокеров». Также в работе обсуждаются перспективы эмпирической операционализации предложенных автором понятий.

DOI ↗ PDF ↗

Влияние информационно-коммуникационных технологий на политическую стабильность в меняющемся мире: кросс-страновой количественный анализ

2024 · ARTICLE · ru

Развитие и распространение интернета в последние десятилетия стало одним из важнейших глобальных процессов, охватившим все регионы мира. Как все процессы такого масштаба, он создает сложную систему возможностей и рисков на всех уровнях. В этой работе мы фокусируемся на таком ее измерении, как риски для внутренней стабильности государств, порождаемые массовыми протестными движениями. Государства с разными политическими режимами связывают с распространением интернета угрозу стабильности внутреннего политического порядка, о чем свидетельствует общемировая тенденция наращивания усилий по политически мотивированному цензурированию глобальной сети. Какой из этих процессов – рост координационных и информационных возможностей протестных движений или возрастающее государственное влияние на глобальную сеть – оказывает большее воздействие на протестую активность? И каково это воздействие? Для ответа на эти вопросы мы предприняли количественное исследование пространственно-временной выборки по 160 странам за период с 1990 по 2019 гг. Ключевыми независимыми переменными стали уровни проникновения (данные Всемирного банка) и государственного цензурирования (V-Dem) интернета, зависимой переменной – максимальная численность протестующих за год (Mass Mobilization Project). Результаты порядковой логистической регрессии показали, что более важную роль в связке между информационно-коммуникационными технологиями и масштабами уличной протестной активности играет не проникновение интернета само по себе, а ответ государства на развитие интернет-технологий. И эта связь нелинейна, она обладает квадратичной n-формой. Максимальная численность протестующих достигается хотя и при высоком, но всё же не при максимальном уровне свободы интернета; вместе с тем, тотальная цензура действительно устойчиво связана с отсутствием уличной протестной мобилизации. Выявленная закономерность прослеживается как на всем массиве данных, так и внутри каждой из трех основных хронологических эпох развития интернета: 1995–2005, 2006–2015, 2016–2019 гг.

DOI ↗ PDF ↗

Размежевание или сплочение? Динамика сетевой структуры политических телеграм-каналов: моделирование и эмпирический анализ

2024 · ARTICLE · ru

В статье представлена новая методология анализа динамики крупномасштабных структур онлайн-сетей, вызванной сильными экзогенными шоками – внешнеполитическими кризисами и началом военных конфликтов. В ее фокусе диагностика процессов сплочения или размежевания. На первом этапе с опорой на существующие теоретические традиции анализируются механизмы микроуровня, которые могут вызвать консолидацию или поляризацию. Среди них выделяются базирующиеся на изменениях позиции и основанные на изменениях идентичности. На втором этапе определяется «сетевая проекция» действия этих механизмов: к каким изменениям в структурах сетей взаимодействия между индивидами они приводят. Здесь ключевую роль играет математическое моделирование, позволяющее получить конкретные предсказания относительно поведения сети, выраженного в изменении наблюдаемых показателей. Предлагаются четыре сетевых индикатора: число сообществ (кластеров), модулярность, число связей и средняя степень вершины. В результате вычислительных экспериментов рассчитывается ожидаемая динамика каждого из этих показателей, которая сопоставляется с соответствующими механизмами изменения в политических позициях или идентичности. На третьем этапе эти предсказания сравниваются с рассчитанными на эмпирическом материале показателями. В качестве эмпирического материала в статье задействованы сообщения из русскоязычных политических и новостных телеграм-каналов, соответствующие по времени началу специальной военной операции (февраль – март 2022 г.), а также хронологически отстоящие от нее на 10 месяцев (апрель 2021 г. и декабрь 2022 г.). В общей выборке таких сообщений выделяются те, что содержат гиперссылки на другие каналы; их присутствие и рассматривается как признак наличия связи и используется для построения сети. Для каждого временнóго периода измеряются те же сетевые параметры, что и для модельно сгенерированных данных. Сравнение наблюдаемой динамики с тем, что предсказано моделями, указывает на то, что в случае СВО действовал один ключевой механизм – сплочение за счет расширения границ ин-групп, основанное на переключении на вышестоящие категории идентичности.

DOI ↗ PDF ↗

Проблемы устойчивости и эффективности современных государств в сравнительной перспективе

2023 · BOOK · ru

Экспертный доклад посвящен современным теоретическим, методологическим и эмпирическим исследованиям проблематики государственной устойчивости и эффективности. В первой части доклада представлены подходы к концептуализации, моделированию и эмпирическому анализу государственной устойчивости. Вторая часть содержит описание подходов к определению государственной эффективности, а также конкретные методологические подходы к ее эмпирической оценке. В заключительной части доклада рассматривается проблематика государственной состоятельности как интегральный концепт, нацеленный на описание способности государства эффективно реализовывать свои решения в различных сферах общественной жизни. Представленные в докладе подходы теоретического и методологического характера имеют как фундаментальное, так и прикладное значение. Они формируют общую концептуальную рамку исследования проблематики устойчивости государств в сравнительной перспективе.

DOI ↗ PDF ↗

Гнев, идентичность или вера в успех? Динамика мотивации и участия в белорусских протестах 2020 года

2023 · ARTICLE · ru

В этой работе мы представляем результаты измерения и анализа динамики мотивации участников протеста против объявленных результатов президентских выборов в Республике Беларусь в 2020 г. Кампания рассматривается на всем протяжении ее активного развития: с августа по декабрь. Опираясь на достижения социальной психологии протестных движений, мы разработали авторскую методику анализа сообщений в социальных медиа. Она предполагает соотнесение наиболее популярных (набравших наибольшее число репостов) постов с тремя ключевыми мотивациями (антецедентами) протестного участия: гневом, идентификацией с протестным движением и верой в его успех. Такое соотнесение осуществлено посредством формализованной кодировочной процедуры с участием 12 независимо работавших кодировщиков. Полученные динамические ряды, соответствующие выраженности каждого из антецедентов в последовательные моменты времени, мы сравниваем с развитием уличной протестной активности. Для измерения последней мы также предлагаем авторскую методику расчета индекса явки, или T-индекса (turnout index, T-index). В качестве базового временно́го периода – и для мотивации, и для уличного протеста – выступает одна неделя; всего проанализировано 18 недель. Ключевой результат состоит в том, что наиболее тесную связь с динамикой уличной активности имеет динамика веры в успех протестного движения. Для обоих процессов наблюдается значительный рост в первые недели протестной кампании, за которым следует постепенное затухание. Антецедент “гнев” сохраняется в целом на постоянном уровне, а антецедент “протестная идентичность” имеет скорее положительную либо n-образную динамику.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (5)