В социальных науках и практике публичного управления уже пару десятилетий принято считать, что сетевая самоорганизация намного более эффективна в решении целого ряда проблем, в то время как централизованные властные институты регулярно проваливаются в управлении локальными ресурсами, да и в целом в политике на субнациональном и местном уровнях. Среди политологов, работающих в этом направлении, наиболее популярны работы Э. Остром, которая сформулировала принципы "управления общим" (1), и Р. Роудса, разработавшего концепцию сетевого политического управления (2, 3). Экономисты в большей степени ориентируются на регуляторные аспекты многоуровневого горизонтального соуправления, такие как умное регулирование (4) или децентрализованное регулирование (5). Так или иначе, эта тематика уже давно стала мейнстримной в неоинституциональных исследованиях публичного управления. В самом общем виде эти подходы связывают возникновение сетевых форм организации с развитием делиберативной демократии, либерализацией рынков и тенденцией на снижение состоятельности государства в условиях роста сложности.

Но в последнее время всё чаще стали появляться исследования, демонстрирующие целый ряд ограничений качества управления, в основе которого лежит низовая самоорганизация. Свежая статья в Regulation & Governance посвящена анализу того, как в совершенно разных социальных и политических контекстах обнаруживаются похожие преграды реализации гражданского участия в регулировании (6). Авторы изучают четыре кейса в Китае, Канаде и США и выделяют несколько факторов, которые ограничивают возможности низового регулирования: (а) ресурсный дисбаланс, (б) устойчивость влияния властных институтов, (в) недостаточная сплочённость социальных связей и остаточные иерархии, (г) ограничивающий распространение знания фрейминг дискурса, (д) институциональная невозможность реализации легальных прав.

Мне показалось это очень интересным в контексте одного из моих текущих проектов, который посвящён потенциалу саморегулирования децентрализованных конкурентно-кооперативных рынков. Возможно, ограничения, описанные в вышеуказанной статье, имеют место не только на уровне гражданской самоорганизации, но и в более широком контексте неоинституциональной экономики. Если так, то это может стать серьёзным препятствием для публичного управления в рамках неолиберальных подходов к экономической политике. Попробую более предметно написать об этом в ближайшие дни.
#публичноеуправление #сетевойподход

(1) Ostrom, E. (1990) Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge England; New York: Cambridge University Press.
(2) Rhodes, R. A. W. (1996). The New Governance: Governing without Government. Political Studies, 44(4), 652–667. https://doi.org/10.1111/j.1467-9248.1996.tb01747.x
(3) Rhodes, R.A.W. (1997) Understanding governance: policy networks, governance, reflexivity and accountability (Public Policy & Management), Philadelphia, US. Open University.
(4) Gunningham N, Grabosky P, Sinclair D (1998) Smart Regulation, Designing Environmental Policy. Oxford University Press,Oxford.
(5) Black J (2001) Decentring regulation: understanding the role of regulation and self regulation in a" post-regulatory" world.Current Legal Problems 54(1), 103–146.
(6) Gray, G. and van Rooij, B. (2020) Regulatory disempowerment: How enabling and controlling forms of power obstruct citizen‐based regulation. Regulation & Governance. doi:10.1111/rego.12328

#публичноеуправление #сетевойподход
Переходим к самому интересному. Неолиберальная экономическая политика имеет множество важных последствий, три из которых я подчеркну в этом посте. Во-первых, снижается регуляторная нагрузка на экономику, а у бизнеса появляется больше стимулов для развития. Во-вторых, есть и важный политический эффект: децентрализация и ресурсный рост в негосударственном секторе приводят к укреплению сетей политики (policy networks), которые постепенно переходят от влияния на политику на уровень совместного с государством производства политики (1, 2). В-третьих, дерегулирование несёт целый ряд потенциальных рисков для общества, за которые так сильно и ругают неолиберализм. Чтобы минимизировать эти риски, государство продолжает регулировать социально значимые аспекты (трудовые отношения, экологическую безопасность, нормы качества производимых товаров и т.д.). Таким образом, формируется пост-регуляторная среда (3, 4, 5), в которой нормы и правила игры вырабатываются совместно государством, бизнесом и третьим сектором, в том числе гражданскими сетями (citizen-based regulation).

Описанные тенденции, за редким исключением, характерны для развитых делиберативных демократий (о России в этом контексте будет следующий пост). Кроме того, даже в этих странах пост-регуляторная среда появляется далеко не во всех отраслях, кластерах и рынках, так как для её возникновения необходимо сочетание, как минимум, всех трёх вышеописанных факторов. Правда, нужно отметить, что возможны и другие механизмы, например, когда государство не минимизирует присутствие на рынке, а наоборот, приходит в нерегулируемые до этого области. Хорошей иллюстрацией здесь могут быть кейсы внедрения General Data Protection Regulation (GDPR) в Европейском Союзе или недавние попытки администрации Д. Трампа регулировать политику управления контентом в социальных медиа. Кстати, о том, как рано или поздно платформенная экономика будет системно регулироваться, я потом напишу отдельную серию постов.

Но вернёмся к тому, с чего началось это повествование. Оптимизм, связанный с формированием пост-регуляторных практик, может быть значительно скорректирован такими ограничениями на мезоуровне, как ресурсный дисбаланс, остаточное влияние регуляторов и политиков, неустойчивость институциональных горизонтальных связей, фрейминг дискурса знаний. Именно это я имел в виду, когда писал о возможных серьёзных препятствиях для публичного управления, основанного на неолиберальных подходах. И пост-регуляторика, концептуально оформленная в рамках теории нового публичного управления, пока не даёт хороших ответов на эти вызовы.

(1) Pestoff, V. (Ed.), Brandsen, T. (Ed.), Verschuere, B. (Ed.). (2012). New Public Governance, the Third Sector, and Co-Production. New York: Routledge, https://doi.org/10.4324/9780203152294
(2) Sorrentino, M., Sicilia, M., Howlett, M. (2018) Understanding co-production as a new public governance tool. Policy and Society. 37:3. 277-293. DOI: 10.1080/14494035.2018.1521676
(3) Black, J. (2001) Decentring regulation: understanding the role of regulation and self regulation in a" post-regulatory" world. Current Legal Problems 54(1), 103–146.
(4) Scott, C. (2004). Regulation in the Age of Governance: The Rise of the Post- Regulatory State. In The Politics of Regulation, edited by Jacint, Jordana and David Levi-Faur, 145–74. Cheltenham: Edward Elgar.
(5) Crawford, A. (2006). Networked governance and the post-regulatory state?: Steering, rowing and anchoring the provision of policing and security. Theoretical Criminology, 10(4), 449–479. https://doi.org/10.1177/1362480606068874

Итак, политологи, экономисты и специалисты в области публичной политики сходятся в том, что возникновение пост-регуляторной среды, в которой политики, регуляторы и негосударственные акторы сопроизводят политико-управленческие решения, - это объективный процесс. Он обусловлен либерализацией рынков в целях экономического роста, появлением сетей политики (policy networks), усложнением объектов управления, резко возросшей динамикой общественных изменений. Так что умное регулирование, децентрализованное регулирование и сопроизводство политики не "неолиберальная блажь", а адекватный ответ на возникающие вызовы. Но ещё раз подчеркну, что адекватный для ряда стран, Россия в число которых пока не входит.

На самом деле неолиберальные реформы имели место и в современной России, особенно в первые президентские сроки В.В. Путина. Это было возможным благодаря экстремально высоким доходам бюджета от сырьевого экспорта, а также осознанию властными элитами необходимости либерализации экономики для стимулирования и поддержки экономического роста. И в некоторых сферах эти реформы были реализованы достаточно успешно. Но постепенно трансформация политического режима взяла своё. О том, что авторитарный режим в России старается компенсировать создаваемые издержки для экономики и общества рекрутированием квалифицированных кадров в исполнительные органы власти, я уже упоминал. Но даже эти управленцы и эксперты в Минфине, Минэкономразвития, Минпромторге уже неспособны сглаживать негативные эффекты от растущего присутствия государства (в том числе и множества квазигосударственных акторов) в экономике, постоянного расширения интересов элит, ищущих новые источники извлечения ренты, и множества других факторов политического режима.

Поэтому умное регулирование, регуляторная гильотина, оценка регулирующего воздействия, о которых так много говорят и пишут, например, коллеги из @smart_regulation, у меня как политолога вызывают смешанные чувства. С одной стороны, я понимаю, что это малоэффективные попытки применить успешные западные подходы к экономической политике, которые, в целом, не подходят той среде и политико-управленческой парадигме, которые сейчас есть в России. Но с другой стороны, знаю, что даже в России существуют области, где эти инструменты работают и, значит, их обязательно нужно использовать. Да, есть рынки с достаточно высоким уровнем либерализации, конкуренции, потенциалом сетевого сотрудничества. Их мало, и нередко они ограничены каким-то конкретным регионом, так как в разных субъектах федерации есть, оказывается, свои особенности политико-административного режима. Они обусловлены, правда, не институтами федерализма (с этой точки зрения у нас только два полноценных субъекта - Москва и Чечня), а конфигурацией региональных элит, но часто довольно устойчивой.
#публичноеуправление #сетевойподход

Русский research опубликовал критический комментарий подписчика относительно создания Свободного университета. Претензия, кстати, вполне понятна: почему организатор не желает финансировать свою же собственную инициативу, хотя деньги на это у него, по всей видимости, есть?

Я не знаком лично ни с кем из преподавателей, да и не очень хочу выступать в качестве адвоката. Однако не могу не обратить внимание на фундаментальное отличие от классического университета, в котором, возможно, и кроется ответ на эту критику. Дело в том, что Свободный университет - это не единый институт, а сеть. Принципы сетевой организации заключаются в том, что все участники (институты или индивиды) вносят свой вклад в создаваемый результат. Он не обязательно должен быть одинаковым по содержанию и по размеру, но устойчивая сеть возникает тогда, когда вклад каждого узла эквивалентен участию других. Поэтому единоличное финансирование проекта одним из участников, даже инициатором всего движения, без соразмерного вклада остальных, пусть и нематериального, сразу разбалансирует структуру от горизонтальных связей в сторону иерархии. В результате одно только это действие может заложить основу для формирования института вместо сети равноправных участников. Возможно, института неформального, но точно тяготеющего к иерархическому устройству, что значительно нивелирует его преимущества по сравнению с традиционными образовательными учреждениями. А лидера это превратит в руководителя, который будет иметь право диктовать свою волю. Так и зарождается бюрократия. Напоминаю, что идеи эти базируются на работах нобелевского лауреата Э. Остром. И да, этот пост - хороший повод открыть вторую серию методических публикаций, теперь про #сетевойподход.

Кстати, у меня самого есть пара критических соображений в связи с появившимися подробностями о планах Свободного университета.

Во-первых, я уверен, что читаемые курсы должны быть платными и, надеюсь, что они такими и станут в скором будущем. Это и вопрос мотивации преподавателей и слушателей, и важнейший стимул для поддержания высокого качества преподавания. Предлагаемый формат (за небольшие пожертвования по желанию) в долгосрочной перспективе нежизнеспособен. Пока это выглядит следующим образом: романтики собрались и решили безвозмездно сеять разумное, доброе, вечное. Долго так они не протянут. Не нужно бояться, что если в основе проекта лежит бизнес-модель, то исчезнут его добродетели - одно другому не мешает и не противоречит.

Во-вторых, пока не впечатляют и заявленные курсы. Наверное, они могут заинтересовать студентов бакалавриата, но в целом, описание каждой дисциплины намекает на то, что особой базы для их освоения не нужно. На мой взгляд, это уровень первых двух лет хорошего образовательного трека Liberal Arts, но не более того. Честно говоря, маловато для университета, который позиционируется с таким размахом. Студентов, которые уже что-то знают и умеют, этим, как мне кажется, не заинтересовать. Правда, я могу здесь заблуждаться, так как плохо представляю себе уровень подготовки студентов разных общественных и гуманитарных специализаций во всем многообразии российских вузов. Допускаю даже, что для некоторых дипломированных выпускников эти курсы будут откровением. Тем не менее, если появление более специализированных и продвинутых дисциплин предполагается в будущем, лучше заявить об этом сейчас, чтобы не потерять интерес потенциальных аудиторий.

Рассуждения о "глубинном государстве" продолжились постом уважаемого Дмитрия Прокофьева, который решил в деталях рассмотреть упомянутый Fragile States Index. Логика индекса приводит нас к уже привычным выводам о вкладе качества и устойчивости институтов в состоятельность государства (state capacity). С их влиянием на экономическое развитие сложно не согласиться. Но в контексте нашей дискуссии у меня вдруг появилось контринтуитивное для новой институциональной теории предположение. А что если в некоторых условиях доминирование неформальных и экстрактивных институтов, наоборот, повышает устойчивость государства? В этом смысле 76-е место России в рейтинге совсем не значит, что она более "хрупкая", чем лидер индекса Финляндия.

Дело в классическом методологическом подходе неоинституциональных исследований. Институты здесь рассматриваются как взаимосвязанные, но при этом достаточно самостоятельные акторы, действующие в рамках рациональной и подвижной системы отношений. Теория сетей политики (policy networks) напрямую отсылает нас к важности инклюзивных институтов и влиянию многоуровневого управления (multilevel governance), которое успешно сочетает сети и иерархии, на качество политик. А экстрактивные институты, которые противоположны инклюзивным, получили имидж "разрушителей" качества и устойчивости государства. Это проявляется и в методическом плане. Упомянутая сетевая теория концентрируется именно на структурной составляющей: ролях акторов, параметрах связей, всевозможных центральностях, сетевой динамике и т.д. Принято считать, что слабые и некачественные институты формируют неустойчивые сети, и, следовательно, рано или поздно всё развалится.

Если же вместо аналитического подхода использовать холистический, то картина представляется кардинально иной: экстрактивные институты не формируют сети, а изначально являются единым экстрактивным организмом, сформированным по сетевому принципу. Он параллелен государству, и его устойчивость зависит от критической массы включённых в него организаций и индивидов и их сплочённости (cohesion). Все его члены функционируют не столько в формальных рамках (органе власти, партии, бизнесе или НКО, извлекающем ренту, другом экстрактивном или легитимирующем институте), сколько занимают свое место в системе неформального многоуровневого управления, тоже сочетающего иерархии и сети. Таким образом, извлечённая рента в разных пропорциях распределяется от верхушки до самого низшего звена. Если на верхних этажах фактором сплочённости является размер ренты, то чем ниже, тем значимей становятся другие зависимости. Например, рациональность бюджетников обусловлена не столько размером ренты, сколько стабильностью и регулярностью её получения. Кроме того, единожды поучаствовав в каком-либо неформальном механизме (взятка, фальсификация результатов выборов, распределение годовой премии и т.д.) они становятся частью организма, а повторение неформальных практик приводит к повышению сплочённости.

Неотъемлемой частью экстрактивного организма становится и часть бизнес-сообщества: от производителей и продавцов в премиум сегменте, прибыль которых напрямую зависит от успешности рентоизвлекателей, до всевозможных родственников и друзей региональных элит, имеющих якобы самостоятельный бизнес. Этот единый экстрактивный институт обладает высокой "антихрупкостью", если в него включена большая часть общества, он в достаточной степени централизован, ресурсы сконцентрированы, связи сильны, а вся совокупность характеризуется высоким показателем сплочённости. Это и есть то самое устойчивое "глубинное государство". Более того, в связи с его встроенностью в институциональную структуру формальных органов публичного управления оно делает устойчивым и неэффективное государство. Так как Россия отвечает всем вышеперечисленным параметрам, её "хрупкость" в связи с 76-й позицией в Fragile States Index, сомнительна. #методология #публичноеуправление #сетевойподход

#сетевойподход #методология
I. Введение.
Несмотря на то, что понятие сетей в общественных науках очень популярно, в политологической литературе, особенно в отечественной, этот феномен описывается довольно размыто. Поэтому для ясности необходимо выделить несколько ключевых концептуализаций и методологических подходов.

Во-первых, одни из первых исследований социальных сетей как системы отношений внутри малых групп возникли в социологии ещё в первой половине XX в. Например, американский психиатр Я. Морено разработал метод социометрии для того, чтобы выявлять и анализировать различные связи между индивидами (1). Так в социологии и смежных науках постепенно оформилось направление, в основе которого лежит сетевой анализ (network analysis). В качестве его методической базы используются математическая теория графов и матстатистика. Учёные строят сетевые карты сообществ (офлайн и онлайн) или внутриорганизационных структур, выявляют роли акторов (узлов) в сетевых отношениях, измеряют и интерпретируют множество различных параметров, которые характеризуют узлы, отношения между ними и всю сеть, а также могут сравнивать различные сети или изучать динамику (эволюцию) конкретной сети.

Во-вторых, в неоинституциональной теории и межорганизационных исследованиях также стали применять методы сетевого анализа для того, чтобы исследовать систему отношений между различными акторами и/или группами акторов.

В-третьих, термин "сетевое общество", который возник в работах социологов в 80-е годы прошлого века и был окончательно закреплён Мануэлем Кастельсом в его работе «The Rise of the Network Society» (2), закрепил метафорическую характеристику современных общественных отношений.

В-четвёртых, в экономике и политической науке вслед за исследованиями Э. Остром (3) появилось целое направление, посвящённое сетевому публичному управлению, о котором я уже писал, например, здесь.

Такое многообразие методологических предпосылок привело к тому, что в политологии сформировалось несколько трактовок понятия сетей, которые нередко смешиваются без особых на то оснований. Поэтому для начала я бы выделил два ракурса, с обоими из которых обязательно нужно определиться, когда речь идёт о сетевых политических исследованиях:
1. Необходимо чётко понимать, что подразумевается под эпитетом "сетевой". Если это сетевой анализ политики, то это значит, что используются методы теории графов и математической статистики для построения сетевых карт и изучения конкретных сетей в политической сфере.
Или это может быть сеть как метафора, подчёркивающая горизонтальную природу разнообразных взаимодействий в политике. Тогда исследование может предполагать изучение ряда аспектов политических взаимодействий, но без анализа самой сетевой структуры, а лишь исходя из презумпции, что они осуществляются в рамках сети.

2. Важно разграничивать широкое понятие политических сетей (political networks), которое может включать в себя всё многообразие сетевых интеракций, и более узкое понятие сетей политики (policy networks), подразумевающих в первую очередь институциональные сети по выработке и имплементации политики. Наконец, это могут быть и социальные сети в политике, которые объединяет то, что их создают индивиды: эпистемические (экспертные) сети, элитные сети, онлайн сети, формирующие политический дискурс и т.д.

(1) Moreno, J. L. (1934). Who Shall Survive? A new Approach to the Problem of Human Interrelations. Beacon House.
(2) Castells, M. (1996). The rise of the network society. Malden, Mass: Blackwell Publishers.
(3) Ostrom, E. (1990) Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge England; New York: Cambridge University Press.

​​#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
1. Методы сетевого анализа успешно применяются в качестве аналитического инструмента в совершенно разных областях: компьютерных науках, химии, физике, биологии и, конечно, общественных науках. По сути, теория графов и сетевой анализ стали таким же универсальным научным методом, как и математическая статистика. В то же время здесь есть и существенные ограничения. Я не буду утверждать, так ли это в других науках, но в общественных сетевой анализ - это в первую очередь эксплоративный подход. То есть с его помощью очень удобно исследовать какие-либо структуры, связи и процессы, но объяснительная сила при этом не очень высокая.

В политических науках за недостаточный потенциал в выявлении и верификации причинно-следственных связей (causal inference) сетевую методологию часто критикуют апологеты регрессионного анализа, который наиболее популярен из количественных методов. С другой стороны, тем лучше. Стремление учёных повысить объяснительную способность заставляет их уделять особое внимание разработке методики и объяснительной модели, что не только интересно само по себе, но и позволяет сделать что-то новое и уникальное даже на методическом уровне.

Совсем недавно нашёл прекрасную иллюстрацию методологического синтеза, который заключался в доработке сетевой модели с помощью пространственного метода и регрессионного анализа, включающих в модель другие переменные помимо сетевых индикаторов. В статье Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation (1) показано, что сеть персональных контактов Мартина Лютера могла иметь серьёзное влияние на скорость распространения Реформации в Европе. Мы знаем, что традиционно принято связывать этот процесс с развитием книгопечатания. Но авторы, не отвергая этот тезис, наглядно и аналитически демонстрируют, что наличие персональной связи Лютера с людьми из других городов повышало вероятность принятия протестантизма этими городами. В качестве данных для моделирования сети использовалась информация о почтовой переписке Мартина Лютера, его визитах, а также приезжавших из других городов студентах. Несмотря на то, что сам Лютер называл Виттенберг окраиной цивилизации, учёные включили в модель и данные о торговых маршрутах (spatial analysis), что также позволило нарастить её объяснительный потенциал. Исследователи протестировали три сценария диффузии протестантских идей до 1530 года: (i) диффузия по торговым маршрутам, (ii) диффузия по сети персонального влияния Мартина Лютера, (iii) сценарий, включающий оба фактора в качестве взаимосвязанных. Оказалось, что третий сценарий наиболее точно объясняет ранний прорыв идей Реформации с уровня регионального движения до широкого противодействия Римской католической церкви.

Легенда к рисунку: красным отмечены города, которые приняли протестантизм в течение исследуемого периода; квадратами выполнены города, где у Мартина Лютера было персональное влияние (корреспонденты, личные визиты или студенты); связи между узлами отражают наличие торговых маршрутов между городами.

(1) Becker, S. O., Hsiao, Y., Pfaff, S., & Rubin, J. (2020). Multiplex Network Ties and the Spatial Diffusion of Radical Innovations: Martin Luther’s Leadership in the Early Reformation. American Sociological Review, 85(5), 857–894. https://doi.org/10.1177/0003122420948059

​​#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
2. Эксплоративная направленность сетевого анализа не означает, что сам по себе этот инструмент не может быть использован для получения значимых научных результатов. Он полезен, как для получения данных для дальнейшего включения в объяснительные модели, так и в качестве самостоятельного метода, позволяющего выявлять закономерности и даже находить им объяснение. Например, в исследовании, посвящённом анализу социальных связей в Правительстве РФ в 2019 году, протестирована гипотеза о том, насколько важен фактор "землячества" в среде высшей административной иерархии (1). Как отмечают многие политологи, механизмы рекрутирования политико-административных элит в современной России включают этот фактор. Но в статье показано, что он точно не является доминирующим, а скорее всего действует наравне с остальными. При этом "землячество" ярче проявилось в возрастной группе родившихся не ранее 1970-го года (см. рисунок), что дает определенные основания для формулирования соответствующей гипотезы и дальнейшего объяснительного исследования.

Ещё интереснее результаты в лонгитюдных сетевых исследованиях. Широко известны работы Францишки Келлер о сетях патронажа в китайской элите. На Генеральной конференции ECPR я принимал участие в обсуждении этого доклада, где она не только демонстрирует выявленные патронажные связи и механизмы формирования коалиций, но и предлагает инструмент, который с высокой точностью позволяет прогнозировать карьерные траектории в ядре Коммунистической партии Китая. Большая часть выводов отражена в опубликованной статье (2).

Наконец, лонгитюдные исследования сетей политики, которые возникают в различных отраслях и составлены институциональными акторами, тоже очень популярны. Таких работ огромное множество, поэтому в качестве примера приведу статью автора, доклад которого тоже однажды рецензировал на конференции ECPR (3). В этом исследовании показано, как либерализация телекоммуникационной отрасли в Швейцарии повлияла на структуру отрасли, органов публичного управления и логику регулирования.

Легенда к рисунку: одинаковыми цветами показаны руководители (министры, заместители, руководители департаментов), работавшие в рамках одного министерства; связи - рождение и/или продолжительный период жизни и социализации в одном городе; на основании того, что большинство акторов родились и жили в Москве и области, а также предположения о минимальном влиянии фактора "землячества" для жителей Москвы, данный кластер не учитывался в этом аспекте анализа.

(1) Шерстобитов А.С., Бегарь Е.В., Горохов Н.М., и др. Роль землячества в рекрутировании политико-административных элит: эвристический потенциал сетевого анализа для исследования элит в России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. - 2020. - Т. 7. - №2. - C. 99-108. doi: 10.22363/2312-8313-2020-7-2-99-108
(2) Keller, F. (2016). Moving Beyond Factions: Using Social Network Analysis to Uncover Patronage Networks Among Chinese Elites. Journal of East Asian Studies, 16(1), 17-41. doi:10.1017/jea.2015.3
(3) Fischer, M., Ingold, K., Sciarini, P. and Varone, F. (2012). Impacts of Market Liberalization on Regulatory Network: A Longitudinal Analysis of the Swiss Telecommunications Sector. Policy Studies Journal, 40: 435-457. https://doi.org/10.1111/j.1541-0072.2012.00460.x

Небольшой анонс в первый рабочий день года.

Через три недели планирую открыть авторский онлайн-курс "Концепция сетей в политической науке и публичном управлении". Он будет состоять из интерактивных лекций, семинаров, практических занятий и индивидуальных консультаций в режиме реального времени (всего 12 занятий по 1,5 часа в течение 4 недель).

Программа курса будет разделена на два блока:
1. Методические подходы к сетевому анализу. Поучимся структурировать сетевые данные, строить и визуализировать сетевые карты, измерять и интерпретировать ключевые параметры.

2. Сетевой подход в публичном управлении. Рассмотрим основные подходы к исследованию сетей в политической науке, социологии и экономике. Обсудим методологию сетевых исследований, ограничения и способы их преодоления, перспективы использования сетевого подхода к анализу политических процессов и публичного управления.

Сам курс будет очень интенсивным - нужно будет много читать, готовиться к обсуждениям и выполнять практические задания. Тексты и методические материалы я предоставлю. Готов набрать группу до 12 человек (2 места уже зарезервированы). Стоимость курса - 4 000 рублей.
#сетевойподход

По всем вопросам пишите в @politscience_bot

#сетевойподход #методология
II. Сетевой анализ в общественных науках.
3. Наверное, наибольшую популярность в настоящий момент сетевой анализ имеет в области исследования социальных медиа. Я бы выделил два направления, которые интересны в для политической науки.

Во-первых, это исследования дискурса сетевых сообществ, где сетевой анализ выступает в качестве одного из основных инструментов, так как позволяет визуализировать карты связей между узлами и измерять целый ряд очень важных показателей. Например, различные типы центральностей - degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality - можно интерпретировать и объяснять, как формируется дискурс и распространяется информация, какие узлы оказывают наибольшее влияние. Используются и различные статистические модели, которые дают возможность изучать сетевую динамику (1).

Во-вторых, это работы, посвящённые такой актуальной сегодня теме, как мобилизация политического и гражданского участия в социальных медиа. Принято считать, будто онлайн-платформы обладают мощным мобилизационным потенциалом. Однако это не совсем так. Одной из первых таких публикаций, например, стала работа, посвящённая роли Фэйсбука в мобилизации электората во время президентских выборов в США 2008 года (2). В ней авторы приходят к выводу, что политическая активность в онлайн-социальных сетях по всей видимости является предиктором других форм политических действий. Чуть позже появился прекрасный эмпирический материал для изучения онлайн-мобилизации протеста: Арабская весна, движение Occupy, протесты в России, Молдове, Иране и др. И нужно сказать, что в большинстве публикаций, в том числе и реализованных с использованием методов сетевого анализа, авторы указывают на значимые эффекты политической и гражданской мобилизации. Однако здесь есть много сомнений относительно дизайна исследований и воспроизводимости результатов. Я недавно описывал подобную проблему с несколькими главами из книги Д. Канемана "Думай медленно... Решай быстро".

Несмотря на то, что исследований огромное множество, как-то обобщить выводы довольно сложно. Грубо говоря, мы все согласны, что коммуникация в социальных медиа как-то влияет на поведение граждан. Но даже мета-исследования не дают возможность построить более-менее работающую теорию, которая позволяла бы измерять это влияние. Например, в известной работе S. Boulianne собраны результаты из 36 разных исследований: в 80% из них есть позитивные коэффициенты, но статистически значимыми можно признать только половину (3). Возможно, политическая информация хорошо распространяется в социальных медиа, но это не значит, что ее распространение мобилизует коллективные действия или политический выбор. Более того, исследования на панельных данных показывают меньше положительных и статистически значимых результатов, чем, например, перекрестные (cross-sectional). Так что дизайн исследований тоже важен. Наконец, есть традиционная проблема с тем, что журналы охотнее публикуют статьи, где обнаруживаются эффекты, нежели статьи, где гипотезы не находят подтверждения. Получается, что с исследованиями, направленными на выявление эффектов и каузальных связей между онлайн и офлайн политическими действиями, всё не так просто. Поэтому пока в политической науке считается, что доказать (и тем более измерить) влияние онлайн-мобилизации на протестное или электоральное поведение, довольно проблематично.

(1) Snijders, T. (2011). Statistical Models for Social Networks. Annual Review of Sociology. Vol. 37. Pp. 131-153. DOI: 10.1146/annurev.soc.012809.102709
(2) Vitak J, Zube P, Smock A, Carr CT, Ellison N and Lampe C. (2011). It's Complicated: Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 14(3):107-114. doi: 10.1089/cyber.2009.0226
(3) Boulianne S. (2015). Social media use and participation: a metaanalysis of current research, Information, Communication & Society, 18:5, 524-538. doi: 10.1080/1369118X.2015.1008542