<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Journal of Political Research</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Journal of Political Research</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Журнал политических исследований</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="online">2587-6295</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">49598</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.12737/2587-6295-2022-6-1-3-27</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Политические институты, процессы и технологии</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Political institutions, processes and technologies</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Политические институты, процессы и технологии</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Signature of rebellion: how SOC theory helps to detect signs of protest mobilization on the web</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Сигнатура мятежа: как теория СОК позволяет обнаруживать признаки протестной мобилизации в Сети</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Жуков</surname>
       <given-names>Д. С.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Zhukov</surname>
       <given-names>D. S.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>ineternatum@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат исторических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of historical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Tambov State University</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2022-04-01T08:24:21+03:00">
    <day>01</day>
    <month>04</month>
    <year>2022</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2022-04-01T08:24:21+03:00">
    <day>01</day>
    <month>04</month>
    <year>2022</year>
   </pub-date>
   <volume>6</volume>
   <issue>1</issue>
   <fpage>3</fpage>
   <lpage>27</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2022-03-31T00:00:00+03:00">
     <day>31</day>
     <month>03</month>
     <year>2022</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://zh-szf.ru/en/nauka/article/49598/view">https://zh-szf.ru/en/nauka/article/49598/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Цель работы – зафиксировать признаки политической мобилизации в социальных сетях в период обострения внутриполитической борьбы (включая уличные акции оппозиции) в начале 2021 г. в России. Предложен новый исчисляемый индикатор для выявления сетевых сообществ, для которых характерна сильная вовлеченность пользователей и высокий уровень политической мобилизации. Проведены картографирование и анализ групп ВКонтакте, чтобы продемонстрировать возможности данного инструментария и рассчитать уровни мобилизации. Гипотеза исследования состояла в том, что мобилизованные сообщества способны превратить виртуальное недовольство в уличные протесты. Объектом исследования является связанная совокупность (кластер) протестных сообществ (групп / узлов) во ВКонтакте, через которые проходят в сеть месседжи от наиболее влиятельных доноров информации. Предлагаемый индикатор для вычисления уровня мобилизации основывается на теории самоорганизованной критичности (СОК). Теория СОК – междисциплинарная, изначально естественно-научная концепция –  в течение последних десятилетий проникает в социогуманитарные науки. Хронологические рамки работы: от 10 января до 30 апреля 2021 г. Обнаружено, что в течение этого периода некоторые группы (около 10%) в рассмотренном кластере имели высокий индекс мобилизации. Многие из мобилизованных групп были весьма влиятельными: среди них были как крупноразмерные информационные доноры, так и узкоспециализированные протестные сообщества. Практическая значимость работы заключается в совершенствовании методов мониторинга сетевой активности для выявления групп, которые способны значимым образом повлиять на поведение своих участников (как в Сети, так и на улицах).  Исследование также имеет теоретическую значимость, связанную с накоплением знаний об эффектах СОК в социальных системах.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The purpose of this study is to detect signs of political mobilization in social networks during the period of intensification of internal political struggle (including street actions of the opposition) at the beginning of 2021 in Russia. This study suggests a new quantitative indicator to reveal online communities (networks) characterized by strong user engagement and high level of political mobilization. VK-communities were mapped and analyzed in order to demonstrate the capability of this tool and determine levels of mobilization. The hypothesis of the study was that mobilized communities are able to turn virtual grievances into street protests. The object of study is a set (cluster) of related protest VK-communities (groups/hubs) through which messages from the most influential information donors are brought to public notice on the Internet. The proposed indicator for the calculation of mobilization level is based on the theory of self-organized criticality (SOC). The theory of SOC was initially created to describe a broad class of natural science phenomena, yet it has recently made its way into humanities and social sciences. Timeline of work: from January 10 to April 30, 2021. It was found that some groups (about 10%) in the considered cluster had a high mobilization index during this period. Many of the mobilized groups were very influential: they were both large-scale information donors and highly specialized protest communities. The practical significance of this study lies in improving the methods of monitoring network activity to identify groups that can influence the behavior of their members (both online and on the streets). This study also has theoretical significance related to the accumulation of knowledge about SOC effects in social systems.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>самоорганизованная критичность</kwd>
    <kwd>протесты</kwd>
    <kwd>социальные медиа</kwd>
    <kwd>мобилизация</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>self-organized criticality</kwd>
    <kwd>protests</kwd>
    <kwd>social media</kwd>
    <kwd>mobilization</kwd>
   </kwd-group>
   <funding-group>
    <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ЭИСИ, грант № 21-011-31405 опн «Политическая мобилизация в социальных сетях (Россия, 2020 – 2021 гг.): новый измерительный инструментарий, мониторинг и анализ».</funding-statement>
    <funding-statement xml:lang="en">The study was supported by the Russian Foundation for Basic Research and EISI, grant No. 21-011-31405 opn &quot;Political mobilization in social networks (Russia, 2020-2021): new measuring tools, monitoring and analysis.&quot;</funding-statement>
   </funding-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Цель, объект и гипотезаОбъяснительные схемы современной политики существенно деформируются из-за вторжения в политическую жизнь виртуальных сетевых феноменов. Между тем, формальные количественные показатели сообществ в социальных сетях нередко не совпадают с уровнем мобилизации, вовлечённости пользователей. Интернет – это пространство, переполненное «мыльными пузырями». Одни группы формируют лишь поверхностный интерес, тогда как другие – способны вывести своих участников на улицы. Поэтому, в целях мониторинга политической активности в социальных сетях, важно знать, кто и на что способен или не способен.Цель нашей работы – зафиксировать признаки политической мобилизации в сетях в период обострения внутриполитической борьбы (включая уличные акции оппозиции) в начале 2021 г. в России. Таковая цель имеет также методологический аспект: мы стремились протестировать новый инструментарий и понять, возможно ли, посредством формальных математических методов, обнаружить своего рода сигнатуру мятежа, т.е. мобилизацию протестных групп в угрожаемый период. Именно политическая мобилизация выталкивает людей из виртуального пространства на улицы. Одна из фундаментальных проблем современной политологии – научиться видеть, как, где и когда связаны сфера мнений и сфера действий. Мобилизованные (и, следовательно, в определённом смысле, готовые к некоторого рода действиям) группы необходимо отличить от массы других сообществ, которые, даже имея огромное множество участников и излучая большие объёмы информации, не способны инициировать активное участие. В этом исследовании применён новый исчисляемый индикатор для выявления сетевых сообществ, для которых характерна сильная вовлеченность пользователей и высокий уровень политической мобилизации. Мы попытаемся продемонстрировать возможности данного инструментария в ходе предметного изыскания. Объектом исследования является связанная совокупность (кластер) сообществ (групп / узлов) в социальной сети ВКонтакте, через которые проходят в сеть в той или иной мере протестные месседжи. Для всех рассмотренных групп мы определим индекс мобилизации в угрожаемый (с точки зрения возможности насильственных уличных протестных акций) период – первая четверть 2021 г.Высокая вовлеченность в этой работе определена как «такое состояние участников сетевых сообществ, в котором участники проявляют повышенную готовность воспринимать и распространять сетевые политические сообщения (месседжи), опубликованные в сообществе, а также формировать свои оценки текущей политической ситуации, менять своё мнение и действовать (как в виртуальной реальности, так и на улицах) под воздействием таковых сообщений. Для политических сообществ сильная вовлеченность, как правило, означает и высокую политическую мобилизацию участников» [5].В одной из наших предшествующих статей для выявления уровня мобилизации предложен индикатор на основании теории самоорганизованной критичности (СОК): «Мы исходим из представления, что сообщества, пребывающие в состоянии критичности, в сущности, можно считать мобилизованными. Теория СОК изначально создана для описания обширного класса естественнонаучных феноменов, однако уже в классических трудах основателей теории содержалось утверждение о её применимости и к социальным системам. Атрибут состояния СОК – 1/f-шум (розовый шум) – может быть точно вычислен на основании динамических рядов, представляющих собой запись изменений во времени ключевых параметров системы. Следовательно, обнаружение 1/f-шума может быть использовано в ряде случаев для идентификации мобилизованных сообществ. Инструментарий теории СОК, поэтому, весьма удобен для мониторинга состояний сетевых сообществ» [5].Для отбора групп, которые вошли в исследование, мы картографировали ближайшее сетевое окружение нескольких сообществ, которые в данном исследовательском дизайне сыграли роль «точек входа» в протестную сеть. Точки входа оказались подсвечены, поскольку довольно сильно отреагировали на некоторый политический месседж. Приёмы картографирования более детально представлены в разделе «Картографирование сети». Актуальность исследования обусловлена необходимостью наращивания методологического арсенала для мониторинга и анализа сетевой политической и, в том числе, протестной активности. Известно, что цветные революции могут возникать как своего рода «чёртик из табакерки», т.е. без длительного и видимого периода подготовки и без соразмерных объективных социально-экономических предпосылок. Таковая взрывообразная активность, среди прочего, может быть обусловлена воздействием виртуальных феноменов на течение политических процессов, когда организация и самоорганизация протестов происходит в легковозбудимой сетевой среде. Краткий обзор научной литературыРяд теоретико-методологических работ по проблемам СОК расширяет сферу применения этой концепции, в том числе, и на социогуманитарные предметы [1; 2; 6; 8; 14; 15; 16; 17; 20; 23; 27; 28]. Наличие СОК в активности Интернет-сообществ показано в работах Б. Тадич и коллег [25], а также А.В. Дмитриева и В.А. Дмитриева [19]. Степенные законы (признаки СОК) в социальных системах показаны в ряде публикаций в ведущих международных и отечественных журналах [5; 7; 12; 13; 18; 22; 23; 24; 26]. Не столь давно журнал Chaos, Solitons &amp; Fractals опубликовал статью, показывающую самоорганизованную критичность в истории государственных институтов Китая [21].В современной политологии утверждается тезис о качественной трансформации политической реальности в результате возрастания значимости сетевых и виртуальных феноменов. Вокруг этой темы формируется весьма обширная литература; вклад в эту область внесли многие авторитетные исследователи. Здесь мы обозначим лишь те работы, которые в наибольшей мере повлияли на исследовательский дизайн предлагаемого проекта. Это труды С.В. Володенкова [4], Л.В. Сморгунова [9], И.А. Быкова [3], С.Н. Федорченко [10; 11] и ряда других исследователей. Анализ литературы показывает, что заявленная тематика обеспечена хорошим теоретическим фундаментом, считается весьма новой и перспективной, поддерживается весьма авторитетными учёными и журналами.  Подход и инструментарийДанное исследование произведено в русле наших многолетних усилий по изучению эффектов СОК в социальных и политических системах. Соответствующие подходы и методологию мы детально рассмотрели в наших предшествующих публикациях [5]. Здесь обозначим ключевые положения теории СОК (и её инструментария), которые, полагаем, обуславливают её эффективность в фиксации, описании и объяснении феноменов, которые являются предметом данного исследовании. Самоорганизованно-критические системы состоят из большого количества коммуницирующих микроуровневых элементов. При выполнении ряда условий отдельные несильные события в таких системах возбуждают множественные длинные причинно-следственные цепочки, одни из которых могут взаимно усиливаться, другие – взаимно  ослабляться. Кроме того, наличие обратных (петлеобразных) причинно-следственных связей между элементами приводит в некоторых случаях к балансировке микроуровневых процессов, а в иных случаях – к их взрывообразному самоусилению. Колебания разных – и всех возможных – масштабов, возникающие в самоорганизованно-критической системе, обозначаются как розовый шум (1/f-шум) (рис. 1). Рис. 1. Слева – искусственный сигнал, розовый шум; справа – спектральная плотность мощности (одна из разновидностей спектрограммы) представленного сигнала Таков механизм формирования  общесистемных – глобальных – закономерностей «снизу вверх», т.е. в результате взаимодействия большого количества микроскопических элементов. Причем, подобного рода взаимодействие является ординарным, тогда как глобальное поведение системы включает в себя экстраординарные скачкообразные отклонения основных системных параметров – лавины.Реальные причины лавин, поэтому, скрыты от внешнего наблюдателя в глубине системы. Ведь микроуровневые процессы, которые долгое время не приводят к сколько-либо заметным последствиям, как правило, не принимаются в расчёт при прогнозировании и объяснении масштабных всплесков активности. Вместе с тем, непосредственный – как правило, малозначимый – повод для лавины не является её истинной причиной. Так возникает нелинейный эффект – нарушение соразмерности причин и следствий.Самоорганизованно-критическая система и отдельные её элементы находятся под сильным влиянием двух противонаправленных процессов: накопления напряжения (противоречий, конфликтов) и релаксации, т.е. сброса напряжения. Такое состояние подобно растянутой во времени точке бифуркации: в любой момент динамический баланс может быть разрушен, и система должна будет пережить катастрофическое разрушение и качественную трансформацию. Теория СОК объясняет, почему и как некоторые системы способны пребывать в таком состоянии довольно длительное время.Подобного рода динамика во многих дисциплинах обозначается как прерывистое равновесие (punctuated equilibrium). Теория СОК трактует это понятие как розовый шум. «…Это явление, – пишет Г.Г. Малинецкий, – наблюдается в процессе биологической эволюции, функционировании социальных и технических систем. Типичной оказывается ситуация, когда в течении очень большого времени ничего заметного не происходит, а затем стремительные изменения кардинально меняют облик системы, наступает время революций, что, разумеется, не отменяет множества мелких событий, которых мы просто не замечаем» [6, с. 39]. Основные понятия теории СОК иллюстрирует модель кучи песка. Если на вершину такой кучи постоянно насыпать некоторое, весьма небольшое, количество песчинок, то у подножья мы сможем наблюдать серию оползней, перемежающихся периодами  покоя, когда никаких событий не происходит. Наконец, произойдёт масштабная лавина. Как отдельные оползни, так и лавина инициируются одной песчинкой и возникают тогда, когда угол наклона кучи достигает критической величины. Причина оползней и лавин кроется не в поведении песчинок-инициаторов, а в характере взаимодействия всех песчинок на склоне кучи. Постепенный рост напряжения в совокупности с быстрыми релаксациями формирует событийный ряд, который является, по существу, розовым шумом.  Для вычисления розового шума необходимо проделать спектральный анализ динамических рядов, которые генерирует система. Используемые для этого динамические ряды должны представлять собой запись ключевой активности или ключевого свойства системы во времени. В этом случае мы сможем, зафиксировав 1/f-шум, утверждать, что система находится в состоянии критичности или, наоборот, не обнаружив 1/f-шума, сможем отрицать наличие критичности. Для анализа поведения Интернет-сообщества мы предлагаем использовать динамические ряды, содержащие подневные сведения о репостах  сообщений, которые были размещены на странице группы.  Полагаем, что именно динамика репостной активности хорошо индикатирует состояние сообществ, поскольку репост, будучи актом рефлексии, является фундаментальным механизмом информационного взаимодействия в Сети.Для того чтобы идентифицировать розовый шум, необходимо показать, что, во-первых, в спектрограмме (в спектральной плотности мощности) исследуемого динамического ряда наблюдается степенная закономерность и, во-вторых, показатель степени находится в некотором диапазоне около 1 (условно говоря, от 0,5 до 1,5).  В этом исследовании спектральный анализ производился посредством программы Statistica (модуль «Spectral analysis» с настройками: «pad length to power of 2», «no taper», «subtract mean», «detrend»).  Достоверность аппроксимации данных степенной закономерностью оценивалась посредством величины R². Приближение R² к 1 указывает на то, что исследуемая математическая закономерность идеально описывает реальные данные.Гипотеза, которая лежит в основе нашего исследования, состоит в том, что сообщество, находящееся в состоянии СОК, можно считать такой группой, для которой характерна высокая вовлечённость пользователей и которая способна влиять на мнения и поведение пользователей. Описание СК-систем в теории СОК можно трактовать как совокупность признаков социальной группы, для которой характерна высокая вовлечённость участников. Конечно, пользователи могут демонстрировать высокую вовлечённость и при обсуждении кинофильмов или футбольных матчей. Однако мы будем исследовать группы, в которых политические вопросы находятся, как правило, в центре внимания. Поэтому полагаем, что розовый шум в таких группах может указывать на высокий уровень политической мобилизации. Соответственно, показатель степенного закона – α – и будет использован в качестве индикатора вовлеченности пользователей и политической мобилизации сообществ.  Картографирование сетиВажно определить критерий, на основании которого будет фиксироваться связь между разными узлами (группами ВКонтакте). Этот критерий должен выявлять рефлексивность. В данном исследовании принято, что между двумя группами (узлами сети) есть связь, если они имеют некоторое значимое (для одной или обеих групп) количество совпадающих / общих участников. Вес связи определён, соответственно, как количество совпадающих пользователей. «Действительно, если два сообщества имеют достаточно большое количество общих членов, то следует предположить, что для таких сообществ характерен интенсивный обмен сообщениями: мнениями, оценками, новостями и пр.» [5]. Картографирование начиналось с групп, играющих роль точек входа. Эти группы обозначили свою высокую политическую активность, опубликовав посты о ликвидации неправительственной организации – иностранного агента «Международный Мемориал»[1], набравшие наибольшее количество лайков. Такая негативная оценка этого события «подсветила» политическую ориентацию и влиятельность групп. Однако наше исследование не было сфокусировано на изучении реакции именно на данное событие; и таковая реакция использовалась нами лишь для формирования начальной выборки посредством поисковых запросов ВКонтакте. Количество общих пользователей выявлялось посредством сервиса vk.barkov.net. Группы, которые имели значительное количество пользователей из исходной аудитории (т.е. из группы, которая является «точкой входа»), здесь условно именуются «сопряжёнными». В общей сложности в исследование было вовлечено 40 сообществ – точек входа (см. группы в табл. 1, отмеченные «*»), а также более 7200 сопряжённых групп. Все исходные данные размещены в открытом доступе на сайте Центра фрактального моделирования: http://ineternum.ru/category/bazy-dannyx/.Результаты картографирования (узлы, связи и их характеристики) накоплены в виде БД MS Access, визуализированы в виде графа и подвергнуты анализу посредством программы Gephi.Информация о ликвидации судом неправительственной организации – иностранного агента «Международный Мемориал» появилась 28 декабря 2021 г. (29 декабря стало известно о ликвидации Правозащитного центра «Мемориал»). Мы рассмотрели сообщения об этом событии, сделанные 28, 29 и 30 декабря и выданные поисковым сервисом ВКонтакте по запросу «Мемориал ликвидирован» (тип «новости»). (Сообщения за 31 декабря не рассматривались, поскольку в этот день было опубликовано много новогодних постов с обширными итоговыми перечнями всех поводов для недовольства либеральной оппозиции). Таким образом, в поле нашего зрения оказалась непосредственная реакция. Причём, в расчёт брались те посты, в которых содержалась резко негативная оценка этого события и которые набрали не менее 100 лайков. Такой подход, полагаем, позволил обнаружить сообщества, сильно вовлечённые в оппозиционно-политический дискурс, наиболее влиятельные и наиболее быстро реагирующие. Такие сообщества весьма удобны в роли точек входа, так как весьма вероятно, что именно такие сообщества связаны рефлексивностью с большим множеством протестных групп. В общей сложности 28 – 30 декабря во ВКонтакте было опубликовано 148 постов на эту тему, из которых 55 сообщений чрезвычайно положительно оценивали ликвидацию, 64 сообщения – резко негативно, остальные – в той или иной мере нейтрально. Упомянутые 64 сообщения с осуждением властей, страны и народа по поводу ликвидации «Мемориала» опубликованы в 39 группах, которые и стали точками входа при картографировании. Одно исключение было сделано для неофициальной группы «Эха Москвы», которая, конечно, дала бы ожидаемую оценку закрытию «Мемориала», но группа в конце 2021 г. не работала. Группа была внесена в список точек входа.Затем для каждой точки входа, посредством сервиса vk.barkov.net, был произведён поиск групп, имеющих значительное количество общих участников с исходной группой. Шесть групп-точек входа скрыли своих участников; соответственно для них поиск сопряжённых групп был невозможен (см. табл. 1).Отбор сопряжённых групп включал две итерации. В первой итерации найденные сопряжённые группы были ранжированы в зависимости от количества общих членов (точнее – в зависимости от количества пользователей из исходной группы, которые входят также и в спряжённую). Для разных точек входа мы рассматривали разное количество сопряжённых групп, пропорциональное числу участников точки входа. Так, для групп от 0 до 10 000 участников рассматривался топ-10 сопряжённых групп. Для групп с 128 000 участников рассматривался топ-128. Поэтому каждая отдельная мегагруппы имела возможность вносить больше связей и сопряжённых групп в картографирование. Зато небольших групп существенно больше. Такой подход позволяет отразить баланс между мега-, мезо- и мини- группами. Картографированный кластер (совокупность связанных групп / узлов), в таком случае, нельзя считать завершённым, но он будет репрезентативным: в кластер входят сопряжённые группы, значимые как для участников мегасообществ, так и для участников маленьких групп. При поиске сопряжённых групп в расчёт принимались группы от 3000 чел. (это размер самой маленькой группы среди точек входа) до 1 млн. Мелкие группы, теоретически, следует рассматривать как более специализированные (заточенные под узкие интересы и задачи) и, соответственно, более однородные по составу. Однако следует иметь в виду, что некоторая часть аудитории групп, очевидно, составлена фейковыми аккаунтами.Из всей многотысячной совокупности сопряжённых групп мы отбирали только политизированные сообщества. Большие группы типа «Медузы»[2] в топе сопряжённых групп имеют много связей с развлекательными или иными неполитизированными ресурсами; небольшие группы (т.е. созданные по ярко выраженному интересу), напротив, имеют множество связей с иными политизированными группами и, как ни странно, с некоторым одним пакетом тематических групп (например, музыкальные группы, «строительство и дача», мемы и т.п.). Тем не менее при таком подходе в топ-600 или топ-10 оказывались, преимущественно (хотя и не всегда), наиболее крупные группы, которые просто в силу своего размера имели много общих пользователей. Как обнаружить средние и мелкие группы? Эта проблема была решена во второй итерации. Мы ограничили размеры сопряжённых групп, которые искал парсер, от 3 тыс. до 50 тыс. чел. Это позволило получить опять-таки ранжированные списки, но уже более мелких групп. (Заметим, что среди точек входа около половины – группы с менее чем 50 тыс. участников.) Из второй итерации были исключены наиболее крупные точки входа (более 200 тыс. чел.). В таких крупных группах (объединяющих многообразные интересы) в «хвосте» ранжированного списка (в скоплении мелких сопряжённых групп) много совершенно случайных. Критерии, по которым отбирались группы: политизированность и наличие протестного потенциала. Учитывая специфику точек входа, ядро картографированного кластера составили либерально-русофобские группы, а также группы, контент которых можно охарактеризовать как «чернуха». В кластер не попали провластные группы, но, как ни странно, вошло небольшое количество националистических и заметное количество сталинистских групп. Последнее обстоятельство вызывает удивление, поскольку точки входа должны были иметь, по определению, антисоветскую ориентацию. Тем не менее у либералов-антисоветчиков и сталинистов оказалась некоторая – причём, заметная – общая аудитория, что связано, очевидно, с неприятием российского государства как такового – во всех его исторических фазах. В кластер вошли также немногочисленные группы, принадлежащие к иным категориям в плане их идейно-политических предпочтений. Заметим, что проведённый отбор призван был обнаружить потенциально протестные группы без какой-либо попытки протестировать контент групп на экстремизм. Иначе говоря, картографированный кластер не следует рассматривать как совокупность групп, отобранных по критерию наличия в них экстремистского содержания. Таковой критерий просто не использовался. Заметим, что для определения протестного потенциала рассматривался не только контент постов, размещённых администрацией группы, но и общая направленность комментариев. Мы исходили из того, что в любом сообществе существует некоторый дискурс, поддерживаемый администрацией, и некоторый дискурс, третируемый большинством участников и / или запрещаемый администрацией. Соответственно, далеко не всегда администрация совершенно нейтральна к общему направлению мнений, выражаемых пользователями. Любопытно, что в некоторых случаях основная масса постов была подчёркнуто неполитической (история России, природа, животные, военное дело и т.п.), но регулярно возникали русофобские вкрапления. Из кластера были удалены украинские группы, хотя и являющиеся сугубо русофобскими.Картографированный кластер не обладает полнотой, поскольку прослежены не все связи групп. Тем не менее этот кластер более значим, нежели простая репрезентативная выборка: он включает ядро и периферию протестных групп определённой – прежде всего, либеральной – направленности.  Динамические ряды и хронологияДля всех VK-групп, вовлечённых в исследование, с помощью облачного сервиса popsters.ru были получены динамические ряды (подневные суммы репостов) за первый квартал 2021 г. Эти ряды были подвергнуты спектральному анализу. По спектрограммам мы определили показатели степенного закона и вычислили, таким образом, индекс мобилизации. Это дало материал для выводов об активности и вовлечённости разных пользователей разных групп. Исходные динамические ряды доступны на сайте ЦФМ: http://ineternum.ru/category/bazy-dannyx/. Рис. 2 представляет данные о суммарной репостной активности изученного кластера, рис. 3 – об активности одной из групп, а рис. 4 содержит примеры спектрограмм отдельных динамических рядов.Рис. 2. Совокупная репостная активность всех рассмотренных групп ВКонтакте Рис. 3. Репостная активность группы ВКонтакте «Журнал DOXA» Рис. 4. Спектрограммы репостной активности групп ВКонтакте, 10.01.2021 – 30.04.2021. А – Клуб для тех, кто головой не только ест (α = 0,086; R² = 0,013); B – Журнал DOXA (α = 0,729; R² = 0,8) В расчёт принимались только те группы, которые были обеспечены статистикой репостов более 40% дней из рассматриваемого периода. Почему некоторые группы выпали из исследования? Во-первых, некоторые из них были малоактивными. Во-вторых, по техническим причинам статистика некоторых групп недоступна за некоторые дни. В-третьих, некоторые группы появились / активизировались позже рассматриваемого периода.Поведение сообществ изучалось на хронологическом отрезке от 10 января до 30 апреля 2021 г. Это время уличных протестов, когда с наибольшей вероятностью можно было ожидать политической мобилизации протестных групп, и когда фиксация сетевой мобилизации весьма важна. Это угрожающий период с точки зрения перехода виртуальной активности в уличные – в том числе насильственные – акции.Хронологические рамки обусловлены следующими событиями. 17 января 2021 г. А.А. Навальный вернулся в Россию и был арестован. 23 января, 31 января и 2 февраля состоялись массовые акции в его поддержку. 2 февраля суд заменил условное наказание А.А. Навальному на реальный срок – 3,5 года. 14 февраля состоялась акция «Любовь сильнее страха» (подсветка дворов фонариками мобильных телефонов). 31 марта 2021 г. А.А. Навальный объявил голодовку. Фактически финальные уличные акции прошли 21 апреля, а 23 апреля 2021 г. А.А. Навальный прекратил голодовку. Таким образом, к концу апреля острая фаза внутриполитического конфликта завершилась полным разгромом сторонников А.А. Навального.Результаты и интерпретацииВ ходе отбора из 7200 рассмотренных групп в исследуемый кластер вошли 264 сообщества. Общий вид кластера представлен на рис. 5. Более детально (с названиями групп) отдельные сегменты кластера представлены на рис. 6, 7 и 8. Файл в формате gephi доступен онлайн: http://ineternum.ru/category/bazy-dannyx/.  Рис. 5. Сетевой кластер, состоящий из рассмотренных групп ВКонтакте, по состоянию на 20.01.2022 (общий вид). Пояснение: диаметр узлов пропорционален их входящей мощности (количеству входящих связей). Цвет узлов – см. легенду на рис.  Рис. 6. Сетевой кластер, состоящий из рассмотренных групп ВКонтакте, по состоянию на 20.01.2022 (детализация, северная часть). Пояснение: диаметр узлов пропорционален их входящей мощности. Цвет граней смешанный в зависимости от цветов соединяемых узлов. Толщина граней пропорциональна абсолютному количеству общих участников групп. Цвет узлов – см. легенду на рис.  Рис. 7. Сетевой кластер, состоящий из рассмотренных групп ВКонтакте, по состоянию на 20.01.2022 (детализация, центральная часть). См. пояснение к рис. 6  Рис. 8. Сетевой кластер, состоящий из рассмотренных групп ВКонтакте, по состоянию на 20.01.2022 (детализация, юго-восточная часть). См. пояснение к рис. 6 Хотя формальный алгоритм вовлёк в исследование, по существу, посторонние группы (сталинисты, националисты и пр.), мы получили ядро либерально-протестной экосистемы с ближайшей периферией.Во-первых, косвенным свидетельством в пользу этого утверждения является распределение размеров (числа участников) групп в ряду «ранг-размер». На рис. 9 видно, что этот ряд распределён в соответствии с экспоненциальным законом. Причём, показатель достоверности аппроксимации R2 весьма высокий. Это может быть свидетельством того факта, что исследуемая совокупность является не произвольно составленным «монстром Франкенштейна», а естественно развивающимся кластером. Примечательно, что экспоненциальные модели роста / спада часто описывают процессы в экологии и популяционной биологии.  Рис. 9. Ряд «ранг – размер», состоящий из рассматриваемых групп. Пояснение: чёрная линия – экспоненциальный тренд Во-вторых, структура связей внутри исследуемого кластера свидетельствует о том, что нам удалось выявить основную структуру сети, функционирующей как относительно единый организм. Дело в том, что сопряжённые группы оказались поразительно плотно связаны между собой. Заметим, что это не является артефактом, возникшим из применённого метода: при картографировании все сопряжённые группы, конечно, оказались связаны с точками входа (что обуславливает аномально высокую исходящую мощность точек входа), но сопряжённым группам вовсе не было необходимости быть связанными друг с другом. Плотность всего графа (кластера) составляет 0,039. (Если в графе наличествуют все возможные связи, то его плотность принимается за 1). Несмотря на то, что величина плотности, на первый взгляд, невелика, это число свидетельствует, что граф, состоящий из 264 узлов, является весьма связанным. Мы выделили узлы с входящей мощностью 10 и более (в Gephi – «входящая мощность» – количество входящих связей данного узла) в новый граф. Фактически, это центральная часть исходного графа на рис. 7. Количество узлов в нём оказалось 48 (18% от всех узлов исходного графа), на которые приходится 21% от суммарного количества неуникальных пользователей). Плотность нового графа оказалась равной 0,275 (рис. 10). Таким образом, в центре изучаемого кластера находится ещё более плотное ядро. Заметим, что многие из групп, отмобилизованных в первом квартале 2021 г., находятся в этом ядре. Рис. 10. Сетевой кластер, состоящий из рассмотренных групп ВКонтакте, по состоянию на 20.01.2022 (детализация, ядро). См. пояснение к рис. 6 Можно предположить (хотя данное исследование лишь косвенно поддерживает такое предположение), что весь кластер представляет собой огромного размера эхо-камеру, в которую ментально могут быть погружены сотни тысяч людей. Причём, для поддержания этой конструкции важно не столько количество узлов, сколько эффективность, плотность и вес связей рефлексивности. В исследуемом графе максимальный вес грани составлял около 70 тыс. чел., среднее арифметическое всех весов – 3763 чел., медиана – 1932. Таким образом, несколько десятков тысяч (весьма возможно – существенно меньше) активных пользователей, обеспечивающих связи рефлексивности, достаточно чтобы поддерживать виртуальную структуру, в которые могут быть пойманы сотни тысяч чел.Величины α для рассматриваемых групп представлены в табл. 1.  Таблица 1Степенные закономерности в спектральной плотности мощности. Исходные данные: репостная активность групп ВКонтакте, 10 января - 30 апреля 2021 г.URLназваниеучастники, чел.αR2примеч.https://vk.com/communitysvoboda•СВОБОДА•88501.4750.6747 https://vk.com/teamnavalnyКоманда Навального2520271.2110.5552*https://vk.com/changeorgrusChange.org352321.1180.6154 https://vk.com/club256996ФЕЕРИЯ ИДИОТИЗМА37941.0610.7635*https://vk.com/eidelmantnТамара Эйдельман (сообщество)49760.9760.6021*https://vk.com/fondbkФонд борьбы с коррупцией (ФБК)793030.9470.5834 https://vk.com/ugvostokuaЮго-Восток | Трезвый взгляд150420.910.5678 https://vk.com/weloverussiaWe love Russia433820.8740.6158 https://vk.com/grani_ruГрани.Ру201730.8420.5278 https://vk.com/club185942717Скотный Двор110960.8030.6456 https://vk.com/sssr_vseСССР - Вспомним всё7980170.7790.5549 https://vk.com/wakeuprЗа честную и легитимную власть!247510.7580.2515 https://vk.com/golosinfoГолос – за честные выборы74410.7460.3421 https://vk.com/economЭкономика, которую мы заслужили932490.7350.5103 https://vk.com/doxajournalЖурнал DOXA160170.7290.8*https://vk.com/ovdinfoОВД-Инфо279840.7120.4162*https://vk.com/utopiyaprojectАНТИУТОПИЯ ᛗ УТОПИЯ324880.7090.4474 https://vk.com/tvrainТелеканал Дождь5185360.70.4072*https://vk.com/svobodaradioРадио Свобода1242980.6760.4396*  #https://vk.com/politataПолитота314040.6730.3639 https://vk.com/drang_nach_ostenDRANG NACH OSTEN!137090.6620.3563 https://vk.com/pr.vremeniПроекция Времени1501020.6260.4642 https://vk.com/meduza_allnewsНовостник Медузы118360.6240.4395 https://vk.com/rusmaidanПризрак российского майдана297330.6010.5839 https://vk.com/odonata_liveТамара, какого хрена?1070580.5910.3242 https://vk.com/barackobama_ruБарак Обама586190.590.2917 https://vk.com/russdeathРусская смерть3220860.5650.2681 https://vk.com/schulmannЕкатерина Шульман. Фан-группа177690.5570.4615*  #https://vk.com/spb_vesnaДвижение «Весна» | Петербург87760.5460.4622 https://vk.com/novostibezvraniaНовости Без Вранья88200.5440.397 https://vk.com/pcmemorialПравозащитный Центр «Мемориал»32300.5290.3746*https://vk.com/currenttimetvНастоящее Время3329270.5220.3237*  #https://vk.com/novgazНовая газета1283790.5110.309*  #https://vk.com/skazkisovkovСказки Совков69090.5070.3487 https://vk.com/nrnews24NR7606460.4870.4085 https://vk.com/open.mediaОткрытые медиа. Главное504210.4830.1884 https://vk.com/yabloko_ruПартия ЯБЛОКО215890.4710.351*https://vk.com/zhukovsky_publicКоманда Жуковского55890.4660.2892 https://vk.com/publichuntasОЧЕНЬ ТРЕВОЖНЫЕ НОВОСТИ281810.4610.3317 https://vk.com/rofl_originalROFL8011870.4490.3867 https://vk.com/libertypeopleLIBERTY | PEOPLE4097780.4470.2793 https://vk.com/club141710021Народные новости105670.4450.3812 https://vk.com/s_mayonezomР А С Е Я Н С Т В О4652080.4430.3778 https://vk.com/varlamovИлья Варламов2783670.4330.2529 https://vk.com/yavlinsky_yablokoКоманда Явлинского92990.4270.2427*https://vk.com/avtonom_orgAVTONOM.ORG (Автономное Действие)204740.4230.4027 https://vk.com/znak_comZnak.com491320.4190.1689 https://vk.com/liberalisimoЛиберал135740.4130.3327 https://vk.com/comradesussrСила в правде1561310.4090.3498 https://vk.com/pooprosamСаморазвитие6744010.4040.351 https://vk.com/severrealСевер.Реалии245280.3970.2618 https://vk.com/theinsidersThe Insider258560.3880.1402*https://vk.com/chudesa_rfчудеса рф2214510.3740.2173 https://vk.com/pytriotПУТРИОТ59700.3710.1268 https://vk.com/poligrafych_znaetПолиграф Полиграфыч знает!95400.3690.2932 https://vk.com/lifeontvДЦП6331150.3620.3345 https://vk.com/federalpressФедералПресс192130.360.2215 https://vk.com/ruzkemir_newsВести из Русского мира222080.3590.1554 https://vk.com/echomskЭхо Москвы1559850.3580.1698 https://vk.com/rosbalt_ruРосбалт233530.3540.1565*https://vk.com/publickommynistliderСторонники КПРФ230080.3520.2789 https://vk.com/orangeeastOrange East324250.3480.1645*https://vk.com/ejforeverЕжедневный Журнал33300.3470.3724 https://vk.com/public165010176Тихий Барин277810.3440.3457*  #https://vk.com/koktel8Коктейль82590.3430.3016 https://vk.com/club192772120СРОЧНАЯ НОВОСТЬ!6833130.340.2797 https://vk.com/russiauncensoredРОССИЯ БЕЗ ЦЕНЗУРЫ514340.3370.1837*https://vk.com/rbcРБК7909890.3360.208 https://vk.com/openmedia.newsОткрытые медиа. Новости55540.3340.1616 https://vk.com/stalingulagГУЛАГ4757550.3320.1272 https://vk.com/totallytruthМИНИСТЕРСТВО ПРАВДЫ334780.3320.2327 https://vk.com/evgeniy_roizmanЕвгений Ройзман650790.3290.2859 https://vk.com/rf_newНОВОСТИ СВЕРХДЕРЖАВЫ997960.3280.1708 https://vk.com/pwrruНовости СВЕРХДЕРЖАВЫ---дубль668610.3280.1708*https://vk.com/noga_spb«Новая газета» в Санкт-Петербурге48000.3190.201 https://vk.com/proektmediaПроект78360.3170.1507 https://vk.com/toposmemoruЭто прямо здесь. Проект Мемориала98590.3130.2011*https://vk.com/club51305237ДОДНЕСЬ ТЯГОТЕЕТ44800.310.181*https://vk.com/netv01Не ТВ1201430.3080.2745 https://vk.com/mediazzzonaМедиазона570750.3060.2083*https://vk.com/pensioner.newsНовости для пенсионеров2318310.3040.3028 https://vk.com/svobodapresaЛЕНТА НОВОСТЕЙ62500.2880.1086 https://vk.com/atheist__blogАтеист7445070.2860.1152 https://vk.com/internetpasta!internet!1657530.2860.0938 https://vk.com/paperpaper_ru«Бумага»936090.2830.2285 https://vk.com/true_lentachНастоящий Лентач5155480.2760.1417*https://vk.com/vupadkeХроники упадка1497000.2760.1272 https://vk.com/vatricaВатрица60290.2730.1897 https://vk.com/red_comradesКрасные | Вся власть советам!173840.2670.2263 https://vk.com/gor_novosti1Горячие Новости4770110.2610.1433 https://vk.com/news.pageАктуальные новости3912930.2610.1831 https://vk.com/kprfКоммунистическая партия РФ (КПРФ)1018630.2610.0997 https://vk.com/rsn_vkРСН | Русская Служба Новостей267890.2550.1221 https://vk.com/meduzaproject«Медуза»7328700.2490.0836*https://vk.com/knife.mediaЖурнал «Нож»4321250.2490.1727 https://vk.com/foodfor_brainКогнитивный Диссонанс3256010.2480.1889 https://vk.com/ateo_rusAteo4931130.2440.1292 https://vk.com/idsobesednikСобеседник.RU – Новости дня163040.2370.1049 https://vk.com/vatalendВАТАЛЭНД230270.2360.1231 https://vk.com/svpressaСвободная Пресса825220.230.1049 https://vk.com/oldechoЭхо Москвы---неофициальная1559790.2290.0987*https://vk.com/vpometeСОЛОВЬИНЫЙ ПОМЁТ608570.2280.1088 https://vk.com/tobeorgroupБыть Или1792790.2220.1137 https://vk.com/vk_pensionerЯ - Пенсионер8120510.2170.0896 https://vk.com/my_iz_cccpМы из СССР9887750.2150.1198 https://vk.com/glvnovostiГЛАВНОВОСТИ6380690.2120.0924 https://vk.com/club158343732NO FUTURE491380.2050.0525 https://vk.com/skrepymordoraВатное болото (Амбарного хищника)112060.2040.0756 https://vk.com/bbcBBC News Russian - Русская служба Би-би-си Ньюз4337810.2030.0822 https://vk.com/sugar.bowlСахаровский центр76970.2020.1049*https://vk.com/maximkatzМаксим Кац301100.20.0727 https://vk.com/gulag.mediaСталингулаг4834830.1960.1683*https://vk.com/sandy_mustache_vkУсы Пескова2910660.1960.049*  #https://vk.com/russcapРусский капитализм34120.1940.0722*https://vk.com/dissident2021DISSIDENT1292540.1930.1226 https://vk.com/novostnaya_lenta_vkНОВОСТНАЯ ЛЕНТА4976770.1890.0553 https://vk.com/itpedia_youtubeНа приеме у Шевцова8678420.1860.074 https://vk.com/news_firstПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ8081350.1840.0504 https://vk.com/omtv_vkOmTV860460.1840.0629 https://vk.com/immortalgulagБессмертный барак483760.180.0998 https://vk.com/histmomentИстория России5576720.1750.073 https://vk.com/zapad_nevzЗапад147970.1740.0629 https://vk.com/lariningLARIN!3803190.1730.1032 https://vk.com/spets_tvСПЕЦ|СМИ|ПОЛИТИКА|171040.1730.161 https://vk.com/stalin.gulagСталингулаг---дубль367790.1710.064 https://vk.com/gudok_okРепортаж6547640.160.0648 https://vk.com/vlentachВидач1590990.1570.0385 https://vk.com/american_dominationThe American Domination94420.1570.1779 https://vk.com/civilizatiaФакты Истории • Доисторические Цивилизации5733150.1510.068 https://vk.com/eshkin_krotЁшкин Kрот1808270.150.0429*https://vk.com/pravo1МОЕ ПРАВО: консультации юристов4735140.1490.0744 https://vk.com/disclosed_live#Разоблачено450840.1460.0698 https://vk.com/rhymeseeВижу рифмы4975580.1420.0431 https://vk.com/iter_ad_ortus_2ITER AD ORTUS - СВОБОДА | АТЕИЗМ | НАУКА341150.1370.041 https://vk.com/class__warНародная Самооборона338560.130.0664 https://vk.com/apocalypsesnowАпокалипсис здесь и сейчас128290.130.0386 https://vk.com/control_totalisКОНТРОЛЬ ТОТАЛЬНЫЙ™97490.1280.0448 https://vk.com/shadowconflictsТени ушедших конфликтов756080.1270.031 https://vk.com/stalinvictoryТоварищ ☭ Сталин, я Вам докладываю: воруют, врут602140.1250.0358 https://vk.com/mer_sranskaМэр Мухосранска234550.1220.0281 https://vk.com/shtabsobolШтаб Любови Соболь146240.120.0359 https://vk.com/club188318774СРОЧНЫЕ НОВОСТИ7686220.1130.0291 https://vk.com/latests_newsМИРОВЫЕ НОВОСТИ5325040.110.0514 https://vk.com/club167963069Всё о Чипизации и Биометризации115060.1020.0197 https://vk.com/glavnovosti18ХРЕНОВОСТИ5155660.1010.036 https://vk.com/golos_naroddaГолос Народа  (НОВОСТИ РОССИИ)4610840.1010.0372 https://vk.com/readovkanewsReadovka3337180.1010.0296 https://vk.com/mysteryinfoТАЙНОЕ НЕПОЗНАННОЕ ۞ СКРЫТЫЕ ФАКТЫ2021360.1010.0274 https://vk.com/fontankaФонтанка.ру2499660.10.0419 https://vk.com/rsnsnРусский Сектор - Национальная Служба Новостей196950.0960.0202 https://vk.com/west_infoWesterly164160.0930.0206 https://vk.com/russkieprotivputinaРусские против Путина88780.0920.0186 https://vk.com/ateologiaAteologia1839090.090.0124 https://vk.com/dnevnic_niСообщество анонимных бузотёров83890.0870.0161 https://vk.com/discoursioДискурс630270.0860.0164 https://vk.com/klubdlyatehktogolovojnetolkoestКлуб для тех, кто головой не только ест156090.0860.0133*https://vk.com/rombstoryROMB630200.0780.0132*https://vk.com/citizenmbkМихаил Ходорковский682180.0750.0155*https://vk.com/notfunny.factsНе очень-то весёлые факты7064460.0720.0113 https://vk.com/vanilla_bourbonVanilla Bourbon104400.0660.0105*https://vk.com/larin_ateoАтеист---дубль734200.0590.0092 https://vk.com/shapi_toШапито!298700.0540.0062 https://vk.com/chekistiВесёлый чекист536010.0480.0047 https://vk.com/decomunizationДекоммунизация309190.0440.0043*https://vk.com/brightonbeachBrighton Beach8288720.0360.0044 https://vk.com/rusgovТОЛЬКО В РОССИИ47840.0360.0037 https://vk.com/firstolLiberty OL307810.0270.0017 https://vk.com/average_abomination1Среднестатистическая мерзость2531130.0250.0016 https://vk.com/kritikvlastistranicaКритик Власти236710.0170.0006 https://vk.com/mrzlkMRZLK9129960.0150.0006 https://vk.com/arzamas.academyArzamas4315020.0120.0002 https://vk.com/novostnoy1ПЕРВЫЙ НОВОСТНОЙ2088210.0070.0002 https://vk.com/doc_videooДокументальные Фильмы BBC, Nat Geo,  Discovery7137660.0040 https://vk.com/club137033037Прямая демократия в России155770.0020 https://vk.com/tjTJ7059270.0010 https://vk.com/fuck_the_sistemПРОТИВ СИСТЕМЫ | AGAINST THE SYSTEM86323-0.01210.0003 https://vk.com/satyrabezsortyraСатира Без Позитива / Новости с овощебазы416955-0.01240.0004 https://vk.com/o_vlastiПОЛИТКУХНЯ ПРЕСТУПНОЙ ВЛАСТИ58966-0.01260.0007*https://vk.com/politstoebПолитСтёб4085-0.01550.0003 https://vk.com/sinka_diplomСиний Диплом481820-0.01920.0008 https://vk.com/yznaipervumУзнай первым620059-0.02010.0022 https://vk.com/ussrchaosssОНА РАЗВАЛИЛАСЬ151467-0.02170.0008 https://vk.com/richard_dawkins_sam_harriesДОКИНЗ216885-0.02630.0015 https://vk.com/necro_tv#necro_tv176192-0.02650.0019 https://vk.com/na_dne2018На дне8077-0.03120.0031 https://vk.com/lunchnewsИроничные новости России. Сам в Шоке10415-0.04540.0068 https://vk.com/red_impulsЯ–Коммунист!14115-0.05420.0085 https://vk.com/yuri_boldyrevЮрий Болдырев. Группа единомышленников.29300-0.05630.0064 https://vk.com/za_kvachkovaПолковник Квачков. Честь и Совесть Русской нации25073-0.05850.0093 https://vk.com/zhiznddLifedd.ru | Новости95282-0.06680.0098 https://vk.com/club155580371ЗАБЫТОЕ901190-0.070.0088 https://vk.com/hubblemediaХаббл70676-0.07050.015 https://vk.com/drugorossДРУГАЯ РОССИЯ Э.В.ЛИМОНОВА23681-0.07250.0115 https://vk.com/nopensionreformРоссия против повышения пенсионного возраста30133-0.07490.0099 https://vk.com/takiedela_ruТакие дела115679-0.08840.0187 https://vk.com/slavjanerusРУСЬ31006-0.09260.0274 https://vk.com/yoba_journalYOBA MEDIA102713-0.09550.0313 https://vk.com/realproblemsrussia#Эксперты #Знатоки21413-0.09840.025 https://vk.com/skvoz_apokalipsisГруппа поддержки проектов Обманутая Россия/CА29871-0.10450.04 https://vk.com/divan_analitik2Севернее Кореи79217-0.12110.0339 https://vk.com/divan_analitikДиванный аналитик386351-0.14090.0305 https://vk.com/nevz_tvНевзорыч56393-0.15590.0477 https://vk.com/club191085192Актуальные новости---дубль39780-0.15660.0431 https://vk.com/public188229727Музей Совка4450-0.18660.0515*https://vk.com/alterrightAlt-Right28492-0.2050.1391 https://vk.com/ruzkemirRussian history5111-0.21770.1007 https://vk.com/by_duranDuran824346––xhttps://vk.com/vdudвДудь686620––xhttps://vk.com/svegienovСВЕЖИЕ НОВОСТИ626177––xhttps://vk.com/vestifutureНовости из будущего505230––xhttps://vk.com/poslednovostiiПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ!461912––xhttps://vk.com/glavnnovГЛАВНЫЕ НОВОСТИ340891––xhttps://vk.com/vestipastНовости из прошлого315568––xhttps://vk.com/pensionery_vkМы - ПЕНСИОНЕРЫ!307198––xhttps://vk.com/decaying_europeЗагнивающий Запад251589––xhttps://vk.com/dg.worksДмитрий Глуховский. Авторский паблик207285––xhttps://vk.com/kramolainfoКрамола206959––xhttps://vk.com/atheismЗдравый смысл169127––xhttps://vk.com/pamiatttПамять151052––xhttps://vk.com/furfurmagFURFUR117411––xhttps://vk.com/ln_breakingLiberty News115444––*  xhttps://vk.com/polit_yumorПОЛИТ юмор99553––xhttps://vk.com/angriffАНГРИФ55279––xhttps://vk.com/russialoneРоссия без нас54459––xhttps://vk.com/rusriseЯ Выступаю Против !!!48785––*  xhttps://vk.com/politonlinePolitonline47980––xhttps://vk.com/kottoblogКоттоблог о доброте, любви и дружбе47429––xhttps://vk.com/pravkiforyouЗамечания и правки / Удалённая работа46445––xhttps://vk.com/nodussrНОД СССР :: Официальная группа46298––xhttps://vk.com/sp1ritualДуховность †45785––xhttps://vk.com/club194681234Что нового37986––xhttps://vk.com/ruoppnoname35494––xhttps://vk.com/dwDW на русском32920––xhttps://vk.com/club207698316Новости дня32694––xhttps://vk.com/infernal_moneyАдские бабки22797––xhttps://vk.com/stopfakenewsStop Fake22617––xhttps://vk.com/propravachelovekaПРАВА ЧЕЛОВЕКА21867––xhttps://vk.com/theliberalnewsСВОБОДНЫЕ НОВОСТИ21867––xhttps://vk.com/liberalblogsСВОБОДНЫЕ БЛОГИ21027––xhttps://vk.com/miwellerМихаил Веллер20459––xhttps://vk.com/grazhdanin_poetГРАЖДАНИН ПОЭТ (ГОСПОДИН ХОРОШИЙ)20198––xhttps://vk.com/net_propagandeАнтипропаганда —анализ выпусков новостей18304––xhttps://vk.com/forfreestoriesСВОБОДНЫЕ РАССКАЗЫ18012––xhttps://vk.com/parnaspartyПартия народной свободы (ПАРНАС)17678––xhttps://vk.com/pravdaglazarezhetPravda GlazaRezhet16969––xhttps://vk.com/speregaromДАМА с ПЕРЕГАРОМ16828––xhttps://vk.com/vitalijnalivkinВиталий Наливкин16531––xhttps://vk.com/vslpnmВесёлый пономарь13525––xhttps://vk.com/blogzhukovКоманда Жукова13109––xhttps://vk.com/protestactionsАКЦИИ ПРОТЕСТА12808––xhttps://vk.com/publicaisiAisi11858––xhttps://vk.com/netaknetТЛЕНТА9925––xhttps://vk.com/gosvonЛовушка Повара9738––xhttps://vk.com/club207517440Наша реальная жизнь9699––xhttps://vk.com/born_usspЭпоха СССР8082––xhttps://vk.com/yavlinsky2018Явлинский. Группа сторонников7630––xhttps://vk.com/zatupinaНАЧАЛЬНИК ОВОЩЕБАЗЫ7551––xhttps://vk.com/ga13666Глас Апокалипсиса7417––xhttps://vk.com/freemoscowuniversityСвободный университет Москва7160––xhttps://vk.com/o_vlastyПОЛИТКУХНЯ ПРЕСТУПНОЙ ВЛАСТИ - РЕЗЕРВ7090––xhttps://vk.com/strong_russiaПозитив6384––xhttps://vk.com/rufabulaРусская Фабула6103––xhttps://vk.com/pavelgrydininrussiaПавел Николаевич Грудинин3972––xhttps://vk.com/aspivovarovАндрей Пивоваров (сообщество)3302––*  xПояснение: * – точка входа; # – участники скрыты; x – нет или недостаточно данных. Из табл. 1 видно, что некоторые сообщества в течение изучаемого периода генерировали розовый шум, т.е. были, очевидно, мобилизованными. Особо обращает на себя внимание тот факт, что α для групп «Команда Навального» и «ФБК» близки к 1 (при относительно высоком значении R2). Во время ареста и суда над А.А. Навальным именно от этих групп следовало ожидать такового поведения.В целом, лишь 34 группы из 264 имели формально высокий индекс мобилизации более (α&gt;0,5), причём лишь 22 из них имели R2 &gt;0,4; и только 13 групп имели α&gt;0,7 при R2 &gt;0,5 (т.е. демонстрировали уверенный розовый шум).Относительно низкие величины R2 обусловлены, очевидно, тем обстоятельством, что мы имеем дело с процессами, по определению, содержащими множество помех. Учитывая это, тем не менее следует признать, что из всего протестного кластера оказались мобилизованными – в той или иной степени – около 10% групп. Однако многие из этих групп были весьма влиятельными в сети: совокупность отмобилизованных групп включала как крупноразмерных информационных доноров (таких как «Дождь» или «Радио Свобода»[3]), так и узкоспециализированные протестные сообщества. Группы последнего рода сфокусированы как на организационных вопросах протестного движения (например, «Команда Навального», «Журнал DOXA»), так и на продвижении соответствующих культурно-идеологических принципов (например, «Феерия идиотизма», «Скотный двор»).Таким образом, уровень мобилизации протестного кластера в целом (несмотря на влияние ряда мобилизованных групп) оказался весьма низким. Множество протестных групп оказались немобилизованными по ряду причин, из которых в контексте данного исследования можно предположить две. Во-первых, некоторая часть сообществ вызывают лишь поверхностный интерес своих пользователей, характеризуются низким уровнем вовлечённости пользователей в дела сообщества и, соответственно, небольшой способностью сообщества повлиять на поведение своих членов и вывести их на улицу. Во-вторых, некоторые сообщества, возможно, переполнены фейковыми аккаунтами и – несмотря на высокую виртуальную активность и большую информационно-излучательную способность – не могут вести себя как человеческая группа. Однако, конечно, не следует забывать известное утверждение, что виртуальные причины могут иметь реальные следствия.Перспективным, полагаем, является достройка кластера посредством включения в него сопряжённых групп второго уровня – и, прежде всего, тех сопряжённых групп, которые связаны с мобилизованными сообществами.  ЗаключениеВ этом исследовании нам удалось построить кластер протестных групп ВКонтакте (главным образом, либеральной направленности) и измерить уровень их мобилизации (в том числе способности вытолкнуть людей из сферы виртуального недовольства в сферу уличных насильственных протестов) в первом квартале 2021 г. Было выделено несколько мобилизованных групп.Теория СОК имеет значительный эвристический потенциал для мониторинга и анализа политического поведения участников сетевых сообществ.Применённый индикатор для вычисления уровня вовлечённости и мобилизации (наличие розового шума в динамических рядах репостной активности) является новым аналитическим инструментом. Он основывается на представлении, что высоко мобилизованные сообщества демонстрируют все признаки критического состояния (в том значении этого термина, которое принято в естественных науках). Следовательно, их свойства могут быть описаны через отсылки к объяснительным схемам теории СОК; а инструментарий теории СОК (а именно – метод идентификации признаков СОК) может быть использован для выявления сообществ, для которых характерна высокая вовлеченность участников. Предлагаемый индикатор обладает следующими достоинствами. Во-первых, он имеет хорошую объяснительную базу в виде влиятельной теории СОК. Во-вторых, он удобен в применении, поскольку не требует сверхбольших объёмов исходных данных и громоздких аналитических процедур. В-третьих, он позволяет выявлять и представлять в числовом виде важные свойства систем. В сетевой среде, переполненной фейковыми группами с накрученными показателями, он высвечивает настоящие сообщества, могущие управлять мнением своих участников, формировать мировоззрение и подталкивать к действиям.    [1] Запрещенная организация в РФ.[2] Издание «Медуза» включено Минюстом в реестр СМИ-иноагентов.  [3] Доступ в РФ ограничен по решению Генпрокуратуры.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Бак П. Как работает природа: теория самоорганизованной критичности. - Москва: УРСС, 2014. - 276 c.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bak P. Kak rabotayet priroda: teoriya samoorganizovannoy kritichnosti [How Nature Works: The Theory of Self-Organized Criticality]. Moscow, URSS Publ., 2014, 276 p. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Бородкин Л.И. Методология анализа неустойчивых состояний в политико-исторических процессах // Международные процессы. - 2005. - Т.3. - №7. - С. 4-16.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Borodkin L.I. Methodology for analyzing unstable states in political historical processes. Mezhdunarodnyye protsessy [International processes]. 2005, V. 3, I. 7, pp. 4-16. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Быков И.А. Методологические проблемы исследования политизированных виртуальных сообществ в ВКонтакте // Возможности и угрозы цифрового общества. Материалы конференции. Под ред. А.В. Соколова, А.А. Фролова. - Ярославль, 2020. - С. 33-36.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bykov I.A. Metodologicheskiye problemy issledovaniya politizirovannykh virtual'nykh soobshchestv v VKontakte [Methodological problems of the study of politicized virtual communities in VKontakte]. In: Vozmozhnosti i ugrozy tsifrovogo obshchestva [Opportunities and threats of the digital society]. Ed. by A.V. Sokolova, A.A. Frolova. Yaroslavl, 2020. pp. 33-36. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Володенков С.В. Интернет как технологическое пространство современных политических коммуникаций: перспективы и сценарии развития // Журнал политических исследований. - 2017. - №. 3. - С. 79-100. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/18667/view (дата обращения: 10.02.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Volodenkov S. V. Internet kak tekhnologicheskoye prostranstvo sovremennykh politicheskikh kommunikatsiy: perspektivy i stsenarii razvitiya [The Internet as a technological space of modern political communications: prospects and scenarios of development]. Zhurnal politicheskikh issledovaniy [Journal of Political Research]. 2017, I. 3, pp. 79-100. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/18667/view (accessed 10.02.2019). (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Жуков Д.С. Самоорганизованная критичность в социальных медиа: методы изучения политической мобилизации в Сети // Журнал политических исследований. - 2019. - №. 2. - С. 11-23. URL:https://naukaru.ru/ru/nauka/article/29857/view (дата обращения: 02.02.2022).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Zhukov D. S. Samoorganizovannaya kritichnost' v sotsial'nykh media: metody izucheniya politicheskoy mobilizatsii v Seti [Self-organized criticality in social media: methods for studying network political mobilization]. Zhurnal politicheskikh issledovaniy [Journal of Political Research]. 2019, no. 2, pp. 11-23. URL:https://naukaru.ru/en/nauka/article/29857/view (Date of access 02.02.2022). (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Малинецкий Г.Г. Чудо самоорганизованной критичности: вступительная статья // Бак П. Как работает природа: теория самоорганизованной критичности. - Москва: УРСС, 2013. - C. 13-44.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Malinetsky G.G. The miracle of self-organized criticality. In: Bak P. Kak rabotayet priroda: teoriya samoorganizovannoy kritichnosti [How nature works: the theory of self-organized criticality]. Moscow, URSS Publ., 2013, pp. 13-44. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Малков А.С., Зинькина Ю.В., Коротаев А.В. К математическому моделированию степенных и сверхстепенных распределений в социальных системах // История и математика. Отв. ред. Л.Е. Гринин, А.В. Коротаев. - Волгоград: Учитель, 2018. - С. 148-176.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Malkov A.S., Zinkina Yu.V., Korotaev A.V. K matematicheskomu modelirovaniyu stepennykh i sverkhstepennykh raspredeleniy v sotsial'nykh sistemakh [On the mathematical modeling of power and superpower distributions in social systems]. Istoriya i matematika [History and Mathematics]. Ed. ed. L.E. Grinin, A.V. Korotaev. - Volgograd: Uchitel', 2018. - pp. 148-176. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Подлазов А.В. Новые математические модели, методы и характеристики в теории самоорганизованной критичности. Дис. ... канд. ф-м. наук. - Москва: Ордена Ленина Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 2001. - 120 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Podlazov A.V. Novyye matematicheskiye modeli, metody i kharakteristiki v teorii samoorganizovannoy kritichnosti [New mathematical models, methods and characteristics in the theory of self-organized criticality]. Moscow: Keldysh Institute of Applied Mathematics RAS, 2001. 120 p. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Сморгунов Л.В. Электронные платформы и сетевое научение: как трансформируется публичное пространство // Технологии информационного общества в науке, образовании и культуре: сборник научных статей. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики. 2014. - С. 259-262.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Smorgunov L.V. Electronic platforms and network learning: how the public space is transformed. Tekhnologii informatsionnogo obshchestva v nauke, obrazovanii i kul'ture: sbornik nauchnykh statey [Information Society Technologies in Science, Education and Culture: a collection of scientific articles]. S.-Petersburg: S.-Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2014. pp. 259-262. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Федорченко С.Н. Феномен искусственного интеллекта: гражданин между цифровым аватаром и политическим интерфейсом // Журнал политических исследований. - 2020. - Т. 4. - № 2. - С. 34-57. - DOI 10.12737/2587-6295-2020-34-57.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Fedorchenko S.N. Fenomen iskusstvennogo intellekta: grazhdanin mezhdu cifrovym avatarom i politicheskim interfejsom [AI Phenomenon: Citizen Between Digital Avatar and Political Interface] Zhurnal politicheskikh issledovaniy [Journal of Political Research]. 2020, V. 4, I. 2, pp. 34-57, DOI 10.12737/2587-6295-2020-34-57. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Федорченко С.Н. Алгоритмизация власти: цифровые метаморфозы политических режимов и суверенитета //Журнал политических исследований. - 2021. - Т. 5. - № 2. - С. 3-18. - DOI 10.12737/2587-6295-2021-5-2-3-18.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Fedorchenko S.N. Algoritmizaciya vlasti: cifrovye metamorfozy politicheskih rezhimov i suvereniteta [The Algorithmization of Power: Digital Metamorphoses of the Execution of Regimes and Sovereignty]. Zhurnal politicheskikh issledovaniy [Journal of Political Research]. 2021, V. 5, I. 2, pp. 3-18, DOI 10.12737/2587-6295-2021-5-2-3-18. (In Russian).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Barabash N., Zhukov D. Can self-organized criticality theory help identify political mobilization on social media? // ESSACHESS - Journal for Communication Studies. - 2020. - Vol 13. - Issue 1. - P. 155-177. URL: https://www.essachess.com/index.php/jcs/article/view/484 (Дата обращения: 09.06.2021).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Barabash N., Zhukov D. Can self-organized criticality theory help identify political mobilization on social media? ESSACHESS - Journal for Communication Studies, 2020, Vol 13, I. 1, pp. 155-177. URL: https: www.essachess.com/index.php/jcs/article/view/484</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Biggs M. Strikes as Forest Fires: Chicago and Paris in the Late Nineteenth Century // American Journal of Sociology. - 2005. - Vol. 110. - Issue 6. - P. 1684-1714.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Biggs M. Strikes as Forest Fires: Chicago and Paris in the Late Nineteenth Century. American Journal of Sociology. 2005, Vol. 110, I. 6, pp. 1684-1714.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Brunk G.G. Self-Organized Criticality: A New Theory of Political Behaviour and Some of Its Implications // British Journal of Political Science. - 2001. - Vol. 31. - Issue 2. - P. 427-445.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Brunk G.G. Self-Organized Criticality: A New Theory of Political Behaviour and Some of Its Implications. British Journal of Political Science. 2001, Vol. 31, I. 2, pp. 427-445.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Brunk G.G. Why Are So Many Important Events Unpredictable? Self-Organized Criticality as the “Engine of History” // Japanese Journal of Political Science. - 2002. - Vol. 3. - Issue 1. - P. 25-44.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Brunk G.G. Why Are So Many Important Events Unpredictable? Self-Organized Criticality as the “Engine of History”. Japanese Journal of Political Science. 2002, Vol. 3. № 1, pp. 25-44.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Brunk G.G. Why Do Societies Collapse? A Theory Based on Self-Organized Criticality // Journal of Theoretical Politics. - 2002. - Vol. 14. - Issue 2. - P. 195-230.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Brunk G.G. Why Do Societies Collapse? A Theory Based on Self-Organized Criticality, Journal of Theoretical Politics, 2002, V. 14, I. 2, pp. 195-230.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B17">
    <label>17.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Buchanan M. Ubiquity. The Science of History… or Why the World is Simpler Than We Think - London: Weidenfeld &amp; Nicolson, 2000. - 288 p.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Brunk G.G. Why Do Societies Collapse? A Theory Based on Self-Organized Criticality. Journal of Theoretical Politics. 2002, Vol. 14, I. 2, pp. 195-230.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B18">
    <label>18.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Cederman L.-E. Modeling the Size of Wars: From Billiard Balls to Sandpiles // American Political Science Review. - 2003. - Issue 1. - P. 135-150.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Buchanan M. Ubiquity. The Science of History… or Why the World is Simpler Than We Think. London, Weidenfeld &amp; Nicolson Publ., 2000, 288 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B19">
    <label>19.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Dmitriev A., Dmitriev V. Identification of Self-Organized Critical State on Twitter Based on the Retweets’ Time Series Analysis // Complexity. - 2021. - Vol. - 2021. - P. 6612785. DOI: 10.1155/2021/6612785</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Cederman L.-E. Modeling the Size of Wars: From Billiard Balls to Sandpiles. American Political Science Review. 2003, I. 1, pp. 135-150.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B20">
    <label>20.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Kron T., Grund T. Society as a Self-Organized Critical System // Cybernetics &amp; Human Knowing. - 2009. - Vol. 16. - Issue 1-2. - P. 65-82.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Dmitriev A., Dmitriev V. Identification of Self-Organized Critical State on Twitter Based on the Retweets’ Time Series Analysis, Complexity, 2021, V. 2021, pp. 6612785. DOI: 10.1155/2021/6612785.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B21">
    <label>21.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Lu P., Yang H., Li M., Zhang Z. The sandpile model and empire dynamics // Chaos, Solitons &amp; Fractals. 2021. Vol. 143. P. 110615.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kron T., Grund T. Society as a Self-Organized Critical System. Cybernetics &amp; Human Knowing. 2009, Vol. 16, I. 1-2, pp. 65-82.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B22">
    <label>22.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Picoli S., Castillo-Mussot M. del, Ribeiro H.V., Lenzi E.K., Mendes R.S. Universal bursty behaviour in human violent conflicts // Scientific Reports. - 2014. - Vol. 4. - P. 1-3.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Picoli S., Castillo-Mussot M. del, Ribeiro H. V., Lenzi E. K., Mendes R, pp. Universal bursty behaviour in human violent conflicts. Scientific Reports. 2014, Vol. 4, pp. 1-3.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B23">
    <label>23.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Roberts D.C., Turcotte D.L. Fractality and Self-Organized Criticality of Wars // Fractals. - 1998. - Vol. 6. - Issue 4. - P. 351-358.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Roberts D.C., Turcotte D.L. Fractality and Self-Organized Criticality of Wars. Fractals. 1998, Vol. 6, I. 4, pp. 351-358.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B24">
    <label>24.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Shimada I., Koyama T. A theory for complex system’s social change: an application of a general ‘criticality’ model // Interdisciplinary Description of Complex Systems. - 2015. - Vol. 13. - Issue 3. - P. 342-353. DOI: 10.7906/indecs.13.3.1.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shimada I., Koyama T. A theory for complex system’s social change: an application of a general ‘criticality’ model. Interdisciplinary Description of Complex Systems. 2015, Vol. 13, I. 3, pp. 342-353. DOI: 10.7906/indecs.13.3.1.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B25">
    <label>25.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Tadić B., Dankulov M.M., Melnik R. Mechanisms of Self-Organized Criticality in Social Processes of Knowledge Creation // Physical Review E. - 2017. - Vol. 96, - Issue 3. - P. 032307. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.96.032307 (дата обращения: 18.10.2018).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tadić B., Dankulov M.M., Melnik R. Mechanisms of Self-Organized Criticality in Social Processes of Knowledge Creation. Physical Review E. 2017, Vol. 96, I. 3, pp. 032307. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.96.032307.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B26">
    <label>26.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Thietart R.-A. Strategy dynamics: Agency, path dependency, and self-organized emergence // Strategic Management Journal. - 2016. - Vol. 37. - Issue 4. - P. 774-792.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Thietart R.-A. Strategy dynamics: Agency, path dependency, and self-organized emergence. Strategic Management Journal. 2016, Vol. 37, I. 4, pp. 774-792.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B27">
    <label>27.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Turcotte D.L. Self-organized criticality // Reports on Progress in Physics. - 1999. - Vol. 62. - Issue 10. - P. 1377-1377.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Turcotte D.L. Self-organized criticality. Reports on Progress in Physics. 1999, Vol. 62, I. 10, pp. 1377-1377.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B28">
    <label>28.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Turcotte D.L., Rundle J.B. Self-organized complexity in the physical, biological, and social sciences // Proceedings of the National Academy of Sciences. - 2002. - Vol. 99. - Issue 1. - P. 2463-2465.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Turcotte D.L., Rundle J.B. Self-organized complexity in the physical, biological, and social sciences. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002, Vol. 99. № 1. Pp. 2463-2465.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
