Учитывая вопросы конфиденциальности и зачастую анонимный характер социальных сетей, сложно многое сказать о людях, входивших в эти сети, однако, поскольку мы наблюдали за оппозицией на протяжении некоторого времени, нам кое-что известно об их взаимодействии с ней. Примерно 20 % человек, активных в 2017 году, были активны также в 2012–2015 годах, причем наибольшая их доля происходила из групп, связанных с “болотным” и антивоенным движением. Как ни странно, самую сильную подпитку из старых оппозиционных групп получило движение против реновации, которое не позволяло Навальному подняться на сцену, подчеркивая свою аполитичность39
. Сеть Навального, напротив, чуть лучше справлялась с привлечением новичков40. Кроме того, в 2017 году между двумя движениями наблюдался сильный перехлест41.Помимо собранных на
Одна из причин такого различия кроется в структуре протестных сетей. Еще в 1970-х годах социологи поняли “силу слабых связей”, описанную Марком Грановеттером. Как показал Грановеттер, в то время как сильные связи в обществе помогают поддерживать сплоченность и солидарность, тенденция взаимодействовать в первую очередь с хорошо знакомыми людьми и людьми, которые хорошо знают других ваших собеседников, часто приводит к тому, что люди начинают меньше взаимодействовать за пределами своего непосредственного круга общения. В связи с этим сообщества с относительно слабыми связями – где не все друг друга знают, но где большее число людей готово устанавливать большее число контактов – обычно лучше справляются с мобилизацией, поскольку им проще обращаться к потенциальным сторонникам и широко распространять свои идеи.
Анализ сетей Навального и противников реновации позволяет предположить, что движение Навального характеризуется значительно более слабыми связями, а следовательно, оказывается гораздо сильнее с точки зрения мобилизации, чем движение против реновации. По одной оценке, сеть противников реновации на
Но если смотреть на содержание – изучать, что говорили сети, а не кому они это говорили, – то сети оказываются поразительно похожими друг на друга. Систематический анализ лексики, использовавшейся в собранных нами сообщениях из сетей в