Когда люди внутри своей группы сплачиваются, а пропасть между разными группами становится глубже, политическая система раскалывается. Чем сильнее раскол, тем труднее договариться. Общество накаляется, и поиск компромиссов превращается в мучение. Ученые уже умеют измерять силу такого раскола, но до сих пор никто толком не видел, как именно устроены соцсети, которые его порождают.

Исследователи из Университета Аалто придумали метод, который позволяет измерить, как отдельные люди влияют на раскол в обществе. Для этого они использовали теорию сетей. Подход можно применить к любому случаю, по которому есть данные из соцсетей. Первым делом ученые взяли данные из Твиттера — за несколько недель до парламентских выборов в Финляндии в 2019 и 2023 годах. Оказалось, что сравнительно небольшая группа людей — элита — способна создавать раскол гораздо сильнее, чем все остальные.

Докторант Али Саллум объясняет:

Мы привыкли думать, что чем больше группа или чем активнее она спорит, тем сильнее раскол. Но на самом деле это не так. Наш алгоритм определяет, кто относится к элите, а кто к массе, и вычисляет, сколько каждый добавляет в общий раскол.

Ученые проанализировали данные из Твиттера (теперь она называется Х) за 12 недель перед каждыми выборами. Твиттер хорошо показывает, как устроена цифровая поляризация в Финляндии. С помощью теории ядра и периферии они разбили участников на элиту и массу, а потом картографировали, где на политической шкале находятся эти лидеры мнений.

Саллум уточняет:

Не все лидеры мнений — политики. Но даже если вы не знаете их в лицо, по структуре сети понятно, кто главный. В центр случайно не попадают.

По словам исследователей, в элитную группу может входить всего несколько сотен человек, но именно они создают львиную долю общего раскола. Работу опубликовали в журнале Network Science, и это первое количественное доказательство такого перекоса.

Тупиковый путь

Второй важный вывод — элита, которую вычислил алгоритм, со временем становится все более монолитной во взглядах. «Согласованность» (alignment) — это когда мнение человека по одному вопросу почти намертво связано с его мнением по другому. Например, прогрессивная позиция по климату почти гарантирует такую же по миграции. Консервативные социальные взгляды почти всегда сочетаются с консервативной экономикой.

В демократическом обществе нормально и даже полезно остро спорить по отдельным темам. Но когда согласованность становится полной, общество раскалывается на два лагеря, которые ненавидят друг друга и не имеют ничего общего, — говорит профессор Микко Кивеля.

К чему это ведет? Саллум перечисляет прямо:

• политический тупик
• законы тормозятся и слабеют
• принимаются плохие решения
• или не принимаются никакие

Когда ненависть и подозрение к другим взглядам перевешивает поиск лучшего аргумента, то страдает и общество в целом, и благополучие каждого человека. В случае с Финляндией выяснилось: к 2023 году согласованность среди элиты почти достигла своего пика. За четыре года лидеры мнений оказались заперты в своих углах насмерть. Это тревожный сигнал для работающей демократии.

Что дальше и почему нельзя продолжить

К сожалению, на Х теперь такую работу не сделать. Владелец Илон Маск закрыл исследователям доступ к данным пользователей. Саллум негодует:

Десятилетиями мы видели, насколько важны такие данные — они показывают, как распространяется дезинформация и в каком состоянии демократия. Но одна из крупнейших платформ отрубает доступ, и все.

Он надеется применить тот же метод к данным из США и европы, но уже на платформе Блюскай. По его словам, у него нет причин думать, что это не глобальное явление. Законом исследователям положен доступ, но на деле его нет. Нужно политическое давление на платформы, чтобы они оставались прозрачными и открытыми. Пока же политики молчат.

Что было раньше

До этого исследования ученые в основном описывали поляризацию как статистику: считали, сколько человек придерживаются крайних взглядов, или измеряли расстояние между позициями. Сетевой подход существовал, но никто раньше не отделял вклад элиты от вклада толпы строго математически и не привязывал это к реальным выборам. Так что это не революция, а скорее аккуратный шажок вперед — важное уточнение, которое показывает механизм, а не просто фиксирует симптомы.

Ограничения исследования

Метод красивый, но есть одна серьезная загвоздка. Исследователи проанализировали только Твиттер, а это не вся соцсреда. В Финляндии люди активно общаются в других местах — в мессенджерах, на форумах, в закрытых группах. Алгоритм этого не видит. Получается, мы измеряем раскол по одной соцсети и делаем выводы обо всем обществе. А вдруг в том же Телеграме или в офлайн-спорах элита ведет себя совсем иначе? В работе этот пробел не закрыт. Кроме того, метод пока не проверен на странах с другой политической культурой — например, с доминированием двух партий или с авторитарным режимом.

Этика и возможный вред

Этично ли это? Да, если вы анализируете публичные данные. Но есть риск: метод может легко превратиться в инструмент для манипуляции. Представьте, что кто-то вычисляет элиту и точечно давит на нее — или, наоборот, намеренно усиливает раскол, подливая масла именно туда, где влияние максимально. В руках недобросовестного политика или пропагандиста такой алгоритм становится оружием. Исследователи об этом не говорят в статье, и это минус. Второй вред — самооправдывающиеся прогнозы. Если мы скажем, что элита раскалывает общество, элита может поверить в свою силу и начать раскалывать еще сильнее.

Ранее ученые разбирались, как науке вернуть доверие общества.