Анализ больших данных в политических исследованиях

АНАЛИЗ БОЛЬШИХ 
ДАННЫХ В ПОЛИТИЧЕСКИХ 
ИССЛЕДОВАНИЯХ
УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
Под редакцией доктора политических наук, 
доцента Е.В. Бродовской
Москва
ИНФРА-М
2025

УДК 32(075.8)
ББК 66.0я73
	
А64
Р е ц е н з е н т ы:
Батанина  И.А., доктор политических наук, профессор, директор 
института гуманитарных и социальных наук Тульского государственного университета, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации;
Сморгунов Л.В., доктор философских наук, профессор, заведующий 
кафедрой политического управления факультета политологии СанктПетербургского государственного университета;
Чугунов  А.В., кандидат политических наук, доцент, директор 
Центра технологий электронного правительства, доцент Института 
дизайна и урбанистики Национального исследовательского университета ИТМО
	 	
Анализ больших данных в политических исследованиях : учебное 
А64
пособие / Е.В. Бродовская, А.Ю. Домбровская, С.Е. Заславский [и др.] ; 
под ред. д-ра полит. наук, доц. Е.В. Бродовской. — Москва : ИНФРА-М, 
2025. — 158 с. — (Высшее образование). — DOI 10.12737/2010441.
ISBN 978-5-16-018477-7 (print)
ISBN 978-5-16-111492-6 (online)
Учебное пособие содержит материалы для освоения современных 
компетенций в  сфере аналитики больших данных для исследования общественно-политических процессов. Предлагаемые материалы включают 
в  себя методологию, методику, инструменты и  опыт исследовательских 
кейсов в области аналитики больших данных.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для обучающихся по  направлению подготовки высшего образования бакалавриата и магистратуры «Политология», а также обучающихся 
смежных направлений подготовки, аспирантов, преподавателей, научных 
сотрудников и практикующих исследователей общественно-политических 
процессов.
УДК 32(075.8)
ББК 66.0я73
Данная книга доступна в цветном -
исполнении 
в электронно-библиотечной системе Znanium
ISBN 978-5-16-018477-7 (print)
ISBN 978-5-16-111492-6 (online)
©  Коллектив авторов, 2024

Авторский коллектив
Елена Викторовна Бродовская, доктор политических наук, доцент, 
профессор департамента политологии факультета социальных наук 
и массовых коммуникаций, главный научный сотрудник Центра 
политических исследований Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (общее редактирование; гл. 2: 
2.3–2.5).
Анна Юрьевна Домбровская, доктор социологических наук, профессор департамента политологии факультета социальных наук 
и массовых коммуникаций, директор Центра политических исследований Финансового университета при Правительстве Российской 
Федерации (гл. 1: 1.5; гл. 2: 2.1).
Сергей Евгеньевич Заславский, доктор юридических наук, кандидат 
политических наук, профессор департамента политологии факультета 
социальных наук и массовых коммуникаций Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (гл. 1: 1.4).
Александр Сергеевич Огнев, доктор психологических наук, профессор, главный научный сотрудник Центра политических исследований Финансового университета при Правительстве Российской 
Федерации (гл. 4: 4.1).
Роман Васильевич Парма, кандидат политических наук, доцент 
департамента политологии факультета социальных наук и массовых 
коммуникаций Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (гл. 1: 1.1–1.3).
Артур Александрович Азаров, кандидат технических наук, старший 
научный сотрудник Центра политических исследований Финансового университета при Правительстве Российской Федерации (гл. 3: 
3.1, 3.2).
Владимир Андреевич Лукушин, главный специалист Института 
гуманитарных технологий и социального инжиниринга Финансового 
университета при Правительстве Российской Федерации (гл. 2: 2.2; 
гл. 4: 4.2; практикум).
3

Учебное пособие посвящаем человеку, проложившему путь в науку 
десяткам молодых ученых, доктору политических наук, профессору, директору института социальных и гуманитарных наук 
Тульского государственного университета Ирине Александровне 
Батаниной. Авторы этого издания готовили его содержание с чувством огромной признательности И.А. Батаниной за то особое 
отношение, которое она сформировала к постоянному осмыслению 
и переосмыслению применяемых в политических исследованиях 
подходов, методов и инструментов, за неуемную жажду комбинировать новое в исследовательском дизайне, держать руку на пульсе 
времени, разрабатывать новейшие технологии изучения молниеносно меняющейся социальной реальности. Выпускаем издание 
с пожеланиями Ирине Александровне подготовить к защите диссертационных работ еще много поколений молодых политологов, 
новых проектов, открытий и дальнейшего процветания 
ее научной школе!
4

Предисловие
Социальные изменения, произошедшие в цифровую эпоху, диктуют перемены в методологическом обеспечении социальных и политических исследований. Перенос существенной доли социальной 
активности большой части населения в онлайн-среду, развитие инструментов аккумулирования цифровых следов поведения и сознания 
людей подстегнули политологов и представителей других отраслей 
социально-гуманитарного знания к применению возможностей аналитики больших данных (Big Data) в своих исследованиях. Big Data 
имеют ряд преимуществ в сравнении с традиционными методами 
исследования, под которыми обычно подразумевают очные массовые 
опросы. Среди таких достоинств аналитики больших данных, несомненно, стоит указать возможность получения неспровоцированной 
информации (считается, что в цифровом пространстве пользователи 
имеют больше возможностей выражать себя свободно, чем в условиях 
строго заданных вопросов анкетирования или интервью); отказ от выборочной совокупности в пользу сплошного анализа релевантных 
цифровых следов; достоверность и объективность информации, обеспечиваемые отсутствием действия человеческого фактора (программные алгоритмы лишены усталости, не искажают данные, четко 
выполняют требующийся объем работы в короткие сроки).
Разумеется, в ходе подготовки исследования с применением 
больших данных есть риски «заложить» ошибки в само программное 
обеспечение, в системы анализируемых эмпирических объектов или 
поисковых запросов, также Big Data сопряжены с рисками неидеальной пока работы алгоритмов с рядом характеристик цифровых 
данных (в первую очередь с тональностью документов), ограниченностью глубины и объема аккумулирования данных, сложностью 
предварительного этапа запуска инструментов больших данных, 
предполагающего необходимость обоснования словарей поисковых 
запросов (для мониторинга социальных медиа), разработки системы 
цифровых маркеров и предикторов (для моделирования и прогнозирования социальных и политических процессов по их цифровым 
следам) и т.д. Безусловно, это серьезные вызовы, с которыми приходится иметь дело междисциплинарной команде, работающей в парадигме интеллектуального анализа цифровых следов общественных 
процессов. Именно в связи с важностью поделиться опытом применения больших данных в политических исследованиях и было 
подготовлено это учебное пособие.
5

Настоящее учебное пособие адресовано обучающимся по направлениям бакалавриата и магистратуры «Политология» и направлено 
на освоение современных компетенций, которые являются неотъемлемыми составляющими исследовательской и аналитической деятельности в общественно-политической сфере.
По результатам освоения материалов учебного пособия обучающиеся будут:
знать
	
• теоретические и методологические основы применения методов 
и инструментов больших данных в эмпирических политических 
исследованиях;
	
• ключевые отечественные и зарубежные научные школы, разрабатывающие методики больших данных в исследованиях политических процессов;
	
• основные направления и модели применения методов больших 
данных в эмпирических политических исследованиях;
уметь
	
• определять наиболее адекватные методологические концепты 
при исследовании политической реальности с использованием 
больших данных;
	
• осуществлять комплексные исследования политических процессов, в том числе междисциплинарные, на основе больших 
данных;
	
• применять современное программное обеспечение при исследовании политических процессов на основе больших данных;
владеть
	
• навыками планирования и  проектирования научного исследования политических процессов с использованием больших 
данных;
	
• навыками комбинации цифровых и нецифровых методов и инструментов анализа политических процессов;
	
• общими принципами, методами, инструментами и процедурами 
анализа политических процессов на основе больших данных.
Издание содержит, помимо основных учебных глав, отражающих 
методологические, методические и инструментальные аспекты аналитики больших данных, практикум, который нацелен на развитие 
практических навыков применения в эмпирическом исследовании 
навыков интеллектуального анализа цифровых следов социальных 
и политических процессов.
6

Глава 1. 
МЕТОДОЛОГИЯ, МЕТОДИКА И ТЕХНИКА 
ИССЛЕДОВАНИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ 
КОММУНИКАЦИЙ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ
1.1. СЕТЕВОЙ ПОДХОД В МЕТОДОЛОГИИ ПОЛИТИЧЕСКОГО 
ИССЛЕДОВАНИЯ
Сетевой подход служит базовой методологией политического исследования с применением аналитики больших данных. Этот подход 
представлен следующими концепциями:
	
• концепция влияния новых информационно-коммуникационных 
технологий (ИКТ) на социально-политические процессы, гибридизации медиасферы, гибридных стратегий исследования 
(Дж. Ларсон, М. Кастельс);
	
• концепция сильных связей традиционных сетей (М. Гранноветер; Д. Уоттс, С. Строгатц);
	
• топология предпочтительного присоединения цифровых сетей 
(А. Барабаси, Р. Альберт);
	
• концепция способности цифровых коммуникаций увеличивать 
связность сети (connectivity-generating), соединять между собой 
удаленные в  социальном пространстве кластеры, внутри которых доминируют сильные связи (Л. Даймонд, М. Платтнер);
	
• концепция «гомофилии» в  цифровой среде (Л. Смит-Ловин, 
Дж. Кук; Дж. Сеттл);
	
• концепция селективного восприятия в цифровой среде (Л. Бод; 
Б. Йохансон, Р. Нео);
	
• концепции «фильтрационных пузырей» (filter bubbles) (И. Парайзера) и эхо-камеры (echo chambers) в цифровом пространстве 
(С. Бодрунова; А. Бранс);
	
• концепция сетевых измерений социальной структуры, социальных процессов и институтов общества (Г. Градосельская).
Среди проблемных линий сетевого подхода можно выделить 
следующие.
1. Вызовы и риски цифровизации (цифровой сетевизации).
Данному аспекту посвящены работы российских исследователей 
А.И. Соловьева, Л.В. Сморгунова, М.Н. Грачева, Л.Н. Тимофеевой, 
С.В. Володенкова, С.Н. Федорченко, И.И. Кузнецова, И.М. Дзяло7

шинского, И.А. Василенко и других. Среди зарубежных авторов выделяются работы ученых М. Кастельса, Э. Тоффлера, Н. Срничека, 
С. Чжао, Р. Инглехарта, Д. Ронга и других.
2. Возникновение новых субъектов политических коммуникаций 
в онлайн-сетевой среде.
Это направление развивают российские исследователи: А.С. Ахременко, Д.К. Стукал, А.П. Петров, И.А. Быков и другие.
Среди зарубежных авторов следует отметить работы ученых 
Д. Бира, Л. Флориди, Т. Флу, М. Косински, П. Барбера, А.С. Тужилина, В.Л. Бенетта и А. Сегерберг, П. Гебадуро и других.
3. Цифровые технологии политических коммуникаций в онлайнсетевом пространстве.
Данный аспект представлен в работах российских исследователей 
А.В. Манойло, Р.В. Пармы, С.И. Белова, А.В. Соколова, А.В. Чугунова, С.Е. Заславского, Г.В. Градосельской, С.А. Шомовой и других.
В числе зарубежных авторов укажем таких ученых, как Ш. Зубоф, 
Дж. Коэн и Э. Шмидт, Р. Эпштейн, Т. Хуанг, Ф. Ховард, А. Чедвик 
и другие.
4. Возможности внедрения концепций цифровой сетевизации 
в систему политологического образования.
Это направление формируется благодаря работам российских 
исследователей А.Ю. Шутова, О.В. Гаман-Голутвиной, Е.В. Бродовской, А.Ю. Домбровской, А.С. Огнева, А.А. Азарова, М.Г. Мягкова, 
И.Ф. Девятко, Ю.А. Пустовойта и других.
Среди зарубежных авторов указанным аспектом занимаются 
К. Мосбергер, С. Дж. Толберт, А. Гамельтон и другие.
Среди основных отечественных научных школ изучения природы 
и социально-политических эффектов цифровой сетевизации можно 
выделить следующие:
	
• научная школа Санкт-Петербургского университета (г. СанктПетербург) под руководством Л.В. Сморгунова. Специализируется на исследовании онтологии интернета, применении методологии сетевого подхода в политической науке. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы 
сравнительного и типологического анализа, case stydy и др.;
	
• научная школа МГУ им. М.В. Ломоносова (г. Москва) под руководством С.В. Володенкова. Специализируется на исследовании 
общественно-политических эффектов алгоритмизации и платформизации. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы case study, экспертного опроса 
и др.;
8

	
• научная школа НИУ ВШЭ (г. Москва) под руководством А.С. Ахременко. Специализируется на агентно-ориентированном подходе к исследованию влияния цифровых технологий коммуникаций на поведение коллективных акторов. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы 
сбора, обработки, анализа больших данных и др.;
	
• научная школа Финансового университета при Правительстве 
РФ (г.  Москва) под руководством Е.В.  Бродовской. Специализируется на предиктивной социально-медийной аналитике 
на  основе больших данных применительно к  электоральным 
процессам, процессам легитимации власти, гражданскому и политическому активизму. Для решения исследовательских задач 
преимущественно применяется гибридная эмпирическая стратегия, включающая такие методы, как когнитивное картирование, массовый опрос, киберметрия, построение социальных 
графов, окулометрия и др.;
	
• научная школа ИТМО (г. Санкт-Петербург) под руководством 
А.В. Чугунова. Специализируется на исследовании открытых 
данных, разработке авторского программного обеспечения применительно к темам электронной демократии, электронного государства, электронного правительства, электронного участия, 
умного города. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы массового опроса, экспертного 
интервью, сбора, обработки и анализа больших данных и др.;
	
• научная школа Томского государственного университета 
(г. Томск) под руководством М.Г. Мягкова. Специализируется 
на исследовании маркеров деструктивного цифрового контента, 
машинном обучении, применении теории игр к пониманию интернет-стратегий пользователей и групп. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы SMА 
и др.
Среди основных зарубежных научных школ назовем следующие:
	
• научная школа Университета Южной Калифорнии (США) под 
руководством М.  Кастельса. Специализируется на  теориях 
и концепциях информационного общества и сетевого общества, 
гибридизации медиасферы, исследованиях глобальных тенденций, связанных с цифровизацией, трансформацией политических коммуникаций. Для решения исследовательских задач 
преимущественно применяются методы case study, сравнительного анализа, массового опроса и др.;
	
• научная школа Института интернета Университета Оксфорда 
(Великобритания) под руководством Ф. Ховарда. Специализи9

руется на исследовании цифровой политики и цифрового неравенства. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы case study, сравнительного анализа, массового опроса, сбора, обработки и анализа больших 
данных и др.;
	
• научная школа Государственного университета Аризоны (США) 
под руководством К.  Мосбергер. Специализируется на  исследованиях, связанных с  формированием культуры цифрового 
гражданства. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы case study, сравнительного анализа и др.;
	
• научная школа Национального университета политики (Тайвань, 
КНР) под руководством Т. Хуанга. Специализируется на исследовании электронного правительства, электронного участия, 
проблем умного города. Для решения исследовательских задач 
преимущественно применяются методы массового опроса, экспертного интервью и др.;
	
• научная школа Нью-Йоркского университета (США) под руководством А.С. Тужилина. Специализируется на исследовании 
социальных рекомендательных систем, машинном обучении, 
искусственном интеллекте. Для решения исследовательских 
задач преимущественно применяются методы и инструменты 
больших данных, математического моделирования и прогнозирования и др.;
	
• научная школа Стэнфордского университета (США) под руководством М. Косински. Специализируется на исследовании 
способностей алгоритмов и  нейронных сетей в  определении 
политических взглядов пользователей. Для решения исследовательских задач преимущественно применяются методы и инструменты больших данных, машинного обучения, физиономического анализа и др.
Парадигмальным потенциалом для объяснения процессов воздействия онлайн-сетевого пространства на массовое сознание обладают 
следующие концепции:
	
• концепция альгократии, предложенная А. Аниш в исследовании 
«Виртуальная миграция: программирование глобализации». 
Концепция исходит из идеи функционирования алгоритмической власти. В обозначенных условиях политическая коммуникация контролируется владельцами алгоритмов1;
1	
См.: Aneesh A. Virtual Migration: The Programming of Globalization. Durham. 
NC and London: Duke University Press. 2006.
10