Ахременко Андрей Сергеевич

Modeling Street Protests: Turnout Dynamics and Government Response

2021 · CHAPTER · en

In this paper, we present a new agent-based and network-based model of protest campaigns in the presence of repression from the authorities. It includes both rational and socio-psychological factors in the behavior of the protesters. An analytical study of the simplified form of the model (without a network structure) leads to two main findings. First, a protest campaign unfolds successfully, reaching a significant number of participants, only if it overcomes a certain turnout threshold before the start of repression. Second, there exists a critical level of repression's severity, at which the protest campaign will not survive, regardless of the initial number of participants. This threshold occurs when individuals have a relatively high level of risk aversion. A computational experiment has shown that its existence and value do not depend on the network topologies, traditionally explored in the literature - namely Watts-Strogatz, Barabási-Albert, and regular graph. Yet an experiment has also demonstrated that this “repression barrier” can be overcome by more specialized network structures. One of them is the special version of the so-called STAR topology, when the most active and the only agent is linked with all other agents, allows the protest campaign to survive at any rate of repression.

Impact of Digital and Traditional Social Networks on Protest Campaigns: Agent-based Computational Experiments

2021 · CHAPTER · en

Is Network Structure Important for Protest Mobilization? Findings from Agent-Based Modeling

2021 · ARTICLE · en

В последние десятилетия фокус исследований гражданской активности смещается в сторону изучения того, насколько влиятельно социальное окружение индивида в процессе принятия им решений. Нет сомнений в том, что современные онлайн-коммуникации воздействуют как на размеры социального окружения, так и на качество связей между индивидами даже в офлайн-среде. Что это может значить для протестной мобилизации как одного из видов гражданской активности? С помощью агентно-ориентированной модели со включенными сетями, отражающими связи между индивидами — потенциальными участниками протеста, мы пытаемся ответить на вопрос о том, какие структурные факторы сетевой организации индивидов, принимающих решения об участии в протесте, имеют значение. Согласно сложившейся исследовательской традиции, таких структурных факторов можно выделить два: топологию сети и гомофилию. Тем не менее в уже имеющейся литературе они никогда не были соотнесены между собой, а именно, не было проверено их совместное влияние на протестную мобилизацию. Заполняя данную исследовательскую лакуну, в настоящей статье мы изучаем, как при разных топологиях сети и включенной гомофилии изменяется численность протеста и выживаемость последнего. Мы приходим к выводу, что при любых сетевых топологиях гомофилия положительно связана с выживаемостью протеста, но отрицательно — с его численностью. Данный вывод получен на основании теоретической модели, и его вклад, проверенный эмпирическим путем, нам еще предстоит оценить.

Влияние новых информационно-коммуникационных технологий на гражданский и политический активизм: «линии напряжения» дискуссионного поля

2021 · ARTICLE · ru

В статье представлены «линии напряжения» в научных дискуссиях, посвященных влиянию информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на трансформацию гражданского и политического активизма, в том числе в их проекции на материалы тематического номера журнала. Скорость развития интернета и мобильных технологий настолько высока, а общественно-политические эффекты этого процесса столь многообразны, что это порождает противоречия в оценках современных исследователей. В статье раскрываются такие дискуссионные линии, как эффекты сильных и слабых связей в цифровых коммуникациях интернет-пользователей, вопросы конвергенции формальных структур реальной среды и неформальных структур виртуального пространства, противопоставления традиционного и цифрового гражданского активизма и др. Эти линии дискуссий порождают сопутствующие вопросы научной повестки. Привносят ли ИКТ новое качество в структуры мотивации гражданского и политического активизма? Стимулируют ли они последние за счет снижения издержек коммуникации или переводят их в русло наименее «затратных» и рискованных форм, порождая массовый слактивизм? Способствуют ли ИКТ расширению гражданского диалога за счет вовлечения более широкого спектра индивидов (а следовательно, и мнений) или ведут к фрагментации, появлению «замкнутых циркуляций» мнений внутри эхо-камер? Анализ ответов на поставленные вопросы позволил сделать несколько заключений. Перспективным трендом в научной дискуссии вокруг влияния ИКТ на трансформацию гражданского/политического активизма станет переход от уровня анализа «или/или» к уровню «и/и», то есть эволюция от противопоставления эффектов к пониманию их многообразия и связанных с ними контекстов. Более востребованными будут эмпирические стратегии, работающие как с реальной, так и с цифровой средами, в последнем случае — с использованием больших данных. Эффективное построение таких стратегий может быть в значительной мере обеспечено методами математического и численного моделирования.

Сеть или текст? Факторы распространения протеста в социальных медиа: теория и анализ данных

2020 · ARTICLE · ru

Социальные сети способны аккумулировать и концентрировать протестный потенциал, который может затем выплескиваться на улицу. Сетевые связи между индивидами в онлайн-среде родственны связям в физической реальности, и их структура способна оказывать влияние на распространение как информации о протесте, так и протестного поведения. Цифровые платформы способны выступать центральными площадками формулирования коллективных целей и идентичностей. Эти, полученные ранее, результаты стали отправной точкой нашего исследования, сосредоточенного в его эмпирической части на венесуэльском сегменте сети Твиттер. «Элементарными единицами» протестной активности в Твиттере являются отдельные сообщения (твиты), некоторые из которых многократно ретвитятся и достигают аудитории национального масштаба. Вероятнее всего, именно эти, наиболее популярные твиты играют наибольшую роль в формировании протестного потенциала. Но какие твиты становятся популярными? Те, что написаны авторами, занимающими лучшую позицию в сетевой структуре, или те, которые имеют более яркое, насыщенное содержание? Мы формализовали эту альтернативу, выделив две группы показателей. Первую группу составили индикаторы сетевой позиции автора: среднее количество подписчиков у тех пользователей, которые перепостили данный твит; общее число подписчиков у автора; число верифицированных пользователей среди тех, кто перепостил твит. Вторая группа характеризует содержание твита, именно, наличие в нем ссылок на внешние ресурсы, эмоджи, восклицательных и вопросительных знаков. В качестве зависимой переменной выступает количество ретвитов. Проанализировав более 5.7 млн. уникальных твитов с использованием современных подходов и методов науки о данных (регрессия с LASSO-регуляризацией, скользящий контроль, и др.), мы выявили, что показатели первой группы имеют существенно большее значение. Данный результат оказался весьма робастным: он выявляется как при МНК-, так и при LASSO-регрессии. Поскольку в политической онлайн-коммуникации в последние годы значимую роль играют боты (автоматизированные аккаунты, способные, в частности, делать ретвиты), то мы провели дополнительный анализ, «вычистив» из совокупности ретвитов те из них, которые сделаны ботами. Результат оказался в этом случае тем же, что и для исходной выборки: сеть важнее текста. Сетевая позиция автора, ассоциируемая с его популярностью (в особенности – его популярности среди популярных пользователей), играет гораздо более значимую роль для распространения твита, чем его содержательные характеристики.

The Effects of Opinion Leader Radicalization under Different User Tolerance Levels: Simulating Political Communications on Twitter

2020 · CHAPTER · en

In this paper we present the results of computational experiments based on a novel agent-based communication model of Twitter activity. The model was designed specifically for analyzing the dynamics of communication between competing ideological positions, which sets the model apart from existing modelling literature. The model incorporates network structures into an agent-based framework; the nodes of the network represent regular users and political leaders. We also introduce network characteristics specific to Twitter, such as following and recommendations, the ability to view and retweet messages etc. Our model allows us to evaluate the effect of opinion and preference polarization, network homophily, radicalization of opinion leaders and user tolerance. In this study we specifically focus on radicalization and user tolerance. Based on 30 000 computational experiments, we show that changing user tolerance toward competing ideological positions changes substantively the propensity of opinion leaders to radicalize

Testing Hypotheses on the Street Protest Efficiency Factors: Combined Statistical Strategy

2020 · CHAPTER · en

This paper explores the relationship between the characteristics of a street protest and its effectiveness. We propose a new approach to solving the problem through the use of a combination of several statistical techniques: the logistic regression models with mixed effects from the Frequentist approach, the hierarchical modeling from the Bayesian approach, the propensity score matching from the Quasiexperimental approach

Modeling the Protest-Repression Nexus

2020 · CHAPTER · en

Over the last 30 years, numerous studies have shown that repression can de-crease, increase, or have some kind of a nonlinear or mixed impact on the intensity of protest. This problem is usually referred to as the “protest-repression nexus” or the “punishment puzzle”, and it is still not resolved. The mathematical and computational model that we present in this paper is intended to shed new light on the causes of puzzling contradictions in empirical results. Building upon micro-level approach to political participation, we demonstrate that the reaction of protesters to repression can be dramatically different under the virtually same conditions. We show that an increase in repression levels leads to a more pronounced division between two possible outcomes of a contentious political event: successful protest and failed protest. The model highlights the importance of the intensity of the government’s repressive reaction to protests. The more disproportionate (“nervous”) this reaction is, the less stable the situation becomes. The latter means that the protest will either be suppressed or become extremely massive, but it is unlikely to remain moderate. Both findings are qualitatively similar and emphasize our general finding: the suppression of protest makes its further course less predictable. Methodological contribution of the paper is that our model allows for accounting both fueling and stifling effects of repression on participation within the same model specification

Факторы популярности протестных сообщений в Твиттере: кейс венесуэльского кризиса

2020 · ARTICLE · ru

На материале политического кризиса в Венесуэле (2019) рассматриваются факторы наибольшей популярности протестных сообщений (твитов) в социальной сети Твиттер. Методологически исследование развивает представление теории SIMCA (Social Identity Model for Collective Action) о том, что содержащиеся в социальной среде факторы оказывают мобилизующее воздействие на индивида посредством таких психологических антецедентов, как гнев, вера в способность добиться желаемых целей (efficacy belief) и протестная идентификация. На основе созданной участниками проекта базы данных, включающей более 5,7 млн твитов, сформированы три коллекции наиболее популярных сообщений, соответствующих трём названным психологическим антецедентам: а) «гнев», б) «вера в успех» (включая международную поддержку), в) протестная идентификация. Их анализ показал, что наибольшей мобилизующей силой обладает апелляция к вере в успех протестной кампании.

Institutions, Productivity Change and Growth

2019 · CHAPTER · en

In this chapter we aim to consider the interdependence between total factor productivity, economic welfare, and political institutions using BRICS as an empirical example. While relationships between each pair of factors have already been subject to scientific inquiry, we attempt to look at the productivity-institutions nexus in conjunction with economic development. We utilize nonparametric methods (data envelopment analysis) to estimate productivity levels for a large sample of countries and investigate the mutual relationships between productivity, GDP, and institutions for every year in the sample, as well as look into possible connections between dynamics of the three factors. We also analyze productivity trajectories of the BRICS countries in order to gain further insight into how capital-labor ratios might affect further economic development given each country’s institutional context. We show that levels of institutional development are a significant predictor for per capita GDP levels, as well as TFP levels. However, our tests for differences in TFP and growth remain inconclusive.