Значимые политические протесты представляют собой протяженные во времени кампании, включающие множество взаимосвязанных действий протестующих и властей. Между тем используемые в настоящее время для их изучения статистические методы и базы данных более приспособлены для анализа разовых событий, не связанных друг с другом во времени. В статье на обширном материале конкретных исследований рассматриваются две характерных черты такого подхода – феномен “избыточного агрегирования” и проблема “независимых событий”. В первом случае все характеристики протестных эпизодов усредняются по кампании в целом либо по годам или месяцам. Во втором случае исследователи формируют выборку из таких эпизодов в том предположении, что они никак не связаны между собой. И то, и другое приводит к игнорированию внутренней динамики протестных кампаний и не позволяет учесть целый ряд их важных особенностей. Среди них – характер информационной асимметрии между протестующими и представителями властей, опора в принятии решений на информацию о предшествующих этапах (прежде всего, об уровне их массовости), системные эффекты “каскадов” и “пороговых точек” в развитии протестного движения, а также эффекты обучения. Для преодоления указанных методологических проблем мы предлагаем математическую агентно-ориентированную модель, в которой множество потенциальных участников протеста представляется как социальная сеть, а индивиды принимают решения об участии в протестной акции с учетом предшествующих событий. Этот подход рассматривает протестную кампанию как динамически связанную и позволяет формулировать эмпирически проверяемые гипотезы, подкрепляемые результатами модельного эксперимента.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.