Анекдот - территория (не)согласия: рейтинг общественного внимания 2018 года
Ключевые слова:
интернет-фольклор, онлайн-коммуникации, социальные сети, фольклорная реакцияАннотация
В статье обсуждается вопрос о том, в какой степени фольклорный текст является симптомом общественного интереса к актуальным общественно-политическим событиям. Выводы основаны на анализе базы данных юмористических текстов, популярных среди российских пользователей соцсетей в течение 2018 года. Фольклорная реакция на различные события 2018 года в социальных сетях анализируется авторами с помощью трех показателей: коэффициента активности (активность репостов шутки), коэффициента интенсивности (устойчивость интереса к событию) и коэффициента дискуссионности (активность комментариев). Этот анализ позволяет увидеть, что объединяет и что разъединяет российских пользователей соцмедиа в 2018 году. Солидаризация пользователей соцсетей через репосты анекдотов происходит в случае появления угрозы жизни или ее качеству (теракты, катастрофы, бедность). По мнению части пользователей, государство могло или даже должно было все это предотвратить. Политические процессы в стране высоко значимы для пользователей, однако они гораздо более дискуссиогенны. Поляризация проходит по линии отношения людей к конкретной фигуре - президенту. Темы прошлого и будущего, а также «застревания» в прошлом тоже вызывают дискуссии: юмористические тексты обсуждают правомерность различных форм памяти, необходимость тех или иных действий для ее сохранения и допустимость апелляции к «устаревшим» практикам и подходам.Скачивания
Библиографические ссылки
Архипова, А. С., Радченко, Д. А., Белянин, С. В., Кирзюк, А. А., Козлова, И. В., Югай, Е. Ф. (2018а). Жизненный цикл мема в чайках, бакланах и уточках. Искусство кино, 2018(1), 300-312
Архипова, А. С., Радченко, Д. А., Белянин, С. В., Кирзюк, А. А., Доронин, Д. Ю., Югай, Е. Ф. (2018б). О чем мы на самом деле шутим: количественный анализ анекдотов 2017 года. Фольклор и антропология города, 1(1), 180-202
Barberá, P., Jost, J. T., Nagler, J., Tucker, J. A., Bonneau, R. (2015). Tweeting From Left to Right: Is Online Political Communication More Than an Echo Chamber? Psychological Science, 26(10), 1531-1542
Bodrunova, S. S., Blekanov, I. S. (2018). Power Laws in Ad Hoc Conflictual Discussions on Twitter. In D. Alexandrov, A. Boukhanovsky, A. Chugunov, Y. Kabanov, O. Koltsova (Eds.). Digital Transformation and Global Society: Third International Conference, DTGS 2018, St. Petersburg, Russia, May 30 - June 2, 2018, Revised Selected Papers, II.Communications in Computer and Information Science, 859, 67-82. Switzerland: Springer
Boyd, d., Crawford, K. (2012). Critical questions for big data. Information, Communication & Society, 15(5), 662-679
Cha, M., Haddadi, H., Benevenuto, F., Gummadi, K. P. (2010). Measuring user influence in Twitter: The million follower fallacy. In Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. Retrieved from https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/view/1538/1826
Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, H. E., Quattrociocchia, W. (2016). The spreading of misinformation online. PNAS, 113(3), 554-559
Jansen B. J., Zhang, M., Sobel, K., Chowdury, A. (2009). Twitter power: Tweets as electronic word of mouth. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(11), 2169-2188
Kramer, A. D. I., Guillory, J. E., Hancock, J. T. (2014). Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014(June). Retrieved from https://www.pnas.org/content/pnas/111/24/8788.full.pdf
Papacharissi, Z. (2015). Affective Publics: Sentiment, Technology, and Politics. Oxford: Oxford University Press
Tumasjan, A., Sprenger, T. O., Sandner, P. G., Welpe, I. M. (2010). Predicting elections with Twitter: What 140 characters reveal about political sentiment. In Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. Retrieved from https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewFile/1441/1852
Опубликован
Выпуск
Раздел
Как цитировать
Коды статьи
- EDN KBSNIR
- Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)