Как это измерили

Public

Просмотреть канал

Не можете присоединиться? @politresearch

39 Участники

Обновлено: May 26, 2026 at 1:41 PM

Как это измерили

Политическая коммуникация в цифрах и фактах. Обзоры исследований

Follow @politresearch to stay updated with the latest Политика trends and news

Рейтинг

Глобальный рейтинг

#5308

-2

Рейтинг по языку

#3260

+14

Рейтинг по категории

#259

-1

Рост участников (Последние 18 дней)

Всего: 39

Рост за 24ч: +0 0%

Последние посты

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Европарламент на двух стульях: в X и Threads

Сегодня разбираем исследование https://www.mdpi.com/2673-5172/6/1/42 Авторы изучали: как Европарламент адаптировал свою коммуникацию под разные платформы (Threads и X) во время выборов 2024 года и где это сработало лучше.

🔍 Как исследовали:
Ученые провели количественный контент-анализ 171 поста из официальных англоязычных аккаунтов Европарламента за период с 1 мая по 9 июня 2024 года (пик предвыборной кампании). Сравнивали всё: от типов контента и мультимедиа до реального уровня вовлеченности аудитории.

📈 Что выяснили:
▫️Платформы. X (бывший Twitter) остался площадкой для «быстрого», вирального контента: там преобладают видео, упоминания других аккаунтов и репосты. Коммуникация в X направлена на мобилизацию и охват. Threads же стал пристанищем для инфографики и более спокойного, информативного стиля.
▫️Вовлеченность. По абсолютным цифрам X лидирует из-за огромной базы подписчиков (почти 1 млн против 91 тыс.), относительный уровень вовлеченности выше в Threads. То есть Threads способствует более значимому взаимодействию, когда контент адаптирован под платформу.
▫️Факторы, которые влияют на вовлеченность. Видеоконтент: на X видео является мощнейшим драйвером, оно сгенерировало почти половину всех взаимодействий. В Threads видео не показало такой эффективности. Эмоционально заряженный контент получает больше отклик у подписчиков, особенно в X. В Threads хорошо сработали опросы.

Получается довольно тривиальный вывод – коммуникация становится фрагментированной: невозможно просто «копипастить» контент из одной сети в другую, так как аудитория и алгоритмы требуют разной подачи. Плюс сюрприз-сюрприз, официальным институтам (таким как Европарламент) сложно конкурировать за вовлеченность с политическими инфлюенсерами. Поскольку инфлюенсеры используют провокации, мемы и популистскую риторику, которые лучше продвигаются алгоритмами, в то время как институциональные сообщения часто воспринимаются как «бюрократические» и менее привлекательные. Вода все-также мокрая.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

С генеративными нейросетями ученые стали писать больше статей — правда, оценивать эти тексты стало сложнее

Большие языковые модели (LLM) — такие как ChatGPT — все активнее используются в науке, но до недавнего времени было неясно, как именно они меняют научное письмо в целом.

Команда исследователей из Корнеллского университета и Калифорнийского университета в Беркли https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adw3000на этот вопрос. Они проанализировали более двух миллионов препринтов — научных статей, выложенных в открытый доступ до рецензирования — за 2018–2024 годы из трех крупнейших баз: arXiv, bioRxiv и SSRN.

В качестве примера человеческого письма авторы взяли аннотации, опубликованные до 2023 года. Затем они переписали их с помощью GPT-3.5, чтобы выявить признаки текста языковой модели. А уже на основе различий оценивалась вероятность того, что более поздние аннотации были подготовлены не без помощи LLM .

Такой метод не позволяет точно определить вклад языковых моделей в каждую отдельную работу — и авторы исследования отдельно это подчеркивают. Но некоторые изменения в научном письме увидеть все же можно.

▫️Научных работ стало больше

Когда в работах появляются признаки использования языковых моделей, авторы начинают публиковать заметно больше препринтов: на треть больше на arXiv, более чем на 50% на bioRxiv и почти на 60% на SSRN.

Исследователи объясняют эту тенденцию так. Подготовка статьи требует много времени: надо собрать аргументы, поработать с литературой и четко сформулировать выводы. У не-носителей английского языка могут возникнуть трудности, но LLM упрощают эти задачи. Отсюда дополнительное время для подготовки других статей.

Особенно сильный эффект от использования языковых моделей наблюдается у ученых с азиатскими именами, работающих в институтах Азии. У этой группы в отдельных областях число препринтов удвоилось.

▫️Язык перестал быть индикатором качества

До их появления LLM сложный академический язык обычно отражал значительные усилия, вложенные в исследование. Своего рода косвенный сигнал качества, считают авторы.

Подготовленные с помощью языковых моделей работы воспроизводят внешние признаки такого письма, хотя по другим критериям статья может быть слабой. Избыточная сложность нередко сопровождает слабую методологию или ограниченную новизну, что снижает вероятность публикации.

А еще языковые модели влияют на поиск и использование предыдущих исследований: ученые чаще ссылаются на более свежие и менее известные источники.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Как наша любовь к плохому плодит фейки

Мы привыкли винить в дезинформации соцсети и ботов, но новое исследование показывает: старые добрые телеканалы годами «кормят» нас искаженной реальностью. И дело не в заговоре, а в нашей биологической прошивке, которая заставляет нас реагировать на плохое острее, чем на хорошее.

🔍 Как измерили:
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10584609.2026.2613647 провели масштабный аудит американского ТВ. Они прогнали через нейросети архивы новостей за 20 лет (с 1999 по 2020 год) на шести главных каналах: ABC, CBS, NBC, CNN, Fox News и MSNBC. Исследователи сравнили «медиасигнал» (то, как ТВ описывает ситуацию с безработицей) с реальными данными по безработице от ФРС США.

📈 Что выяснили:
▫️Негатив искажает реальность. Дезинформация – это не только прямая ложь, но и систематическое искажение пропорций. Исследование подтвердило: СМИ хронически переоценивают негативные изменения (рост безработицы) и почти игнорируют позитивные сдвиги.
▫️Точность вещания. Традиционные эфирные каналы (ABC, CBS, NBC) оказались вдвое точнее кабельных гигантов. Их новости на 30–35% коррелируют с реальностью, тогда как у CNN этот показатель падает до 16%, а у Fox News и MSNBC – ниже 7%.
▫️Заложники рейтинга. Погоня за вниманием заставляет каналы фокусироваться на сенсациях и плохих новостях.

Что в итоге:
Дезинформация – это не всегда внешняя угроза; часто это побочный продукт наших собственных психологических механизмов, усиленный рыночной логикой СМИ.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Нейросети в науке: волшебная палочка или троянский конь?

Ученые массово пересаживаются на большие языковые модели (LLM), используя их для всего – от анализа текстов до создания виртуальных участников опросов. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10584609.2026.2618486: какие реальные риски несет поспешное и нерефлексивное использование LLM в политических исследованиях?

🔍 Как исследовали:
Исследователи провели информированный критический обзор текущих практик использования LLM в трех основных сценариях: автоматизированный текстовый анализ, генерацию синтетических данных и проведение экспериментов. Исследование фокусировалось не только на технике, но и на этических, экологических и инфраструктурных последствиях.

📈 Что выяснили:
▫️Черный ящик. Модели крайне чувствительны к промптам, что ставит под угрозу воспроизводимость. Малейшее изменение в запросе или обновлении модели провайдером может сделать результаты невоспроизводимыми, что для науки – катастрофа.
▫️Корпоративная зависимость. Ученые стали заложниками Big Tech компаний. Если корпорация решит изменить «фильтры безопасности» или поднять цены на API, научные проекты могут просто посыпаться. Модели часто отказываются обсуждать острые темы (например, Тайвань), что ограничивает свободу исследований.
▫️ Галлюцинации вместо реальности. Синтетические данные (например, «ответы» нейросети вместо реальных людей) часто страдают от стереотипов и имеют меньшее разнообразие, чем реальные ответы. Это ведет к «усреднению» результатов и потере уникальных человеческих нюансов.
▫️ Экологический след. Огромные вычислительные мощности требуют колоссальных затрат воды для охлаждения и ведут к гигантским выбросам.

Авторы призывают к «осознанной интеграции» LLM вместо слепого следования трендам. Без перехода на открытые модели и строгой валидации каждого промпта, социальные науки рискуют превратиться в «науку о поведении корпоративных ботов».

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Как заставить зумеров разбираться в политике?

Многие избиратели с трудом могут точно определить позиции политических партий по конкретным вопросам. https://www.cogitatiopress.com/politicsandgovernance/article/view/11235 задались вопросом: могут ли приложения-помощники (Voting Advice Applications) реально повысить знания о позициях партий среди молодежи?

🔍 Как исследовали:
Взяли 2 291 подопытного (16–30 лет) из Фландрии и разделили на группы. Одних оставили в счастливом неведении, вторым давали стандартные серьезные политические тексты, а третьих заставили сидеть в спецверсии для молодежи – с картинками, современным дизайном и вопросами про бесплатные прокладки и студенческие подработки.

📈 Что выяснили:

▫️ Скука не учит. Если дать 18-летнему обычный «взрослый» текст, уровень его знаний о позициях партий не изменится ни на йоту. Он просто протыкает варианты, чтобы получить результат, не приходя в сознание.
▫️ Дизайн решает. Молодежная версия с упрощенным языком и интерактивностью реально сработала: зумеры внезапно начали запоминать, кто из политиков за что выступает.
▫️ Масштаб не важен. Участники одинаково хорошо усваивали позиции и политических гигантов, и крошечных нишевых партий. Формат приложения уравнял их всех в глазах пользователя.

💡 Что это значит:
Выяснилось, что молодежь не безнадежна, ей просто лень продираться сквозь бюрократический канцелярит. Политическая грамотность сегодня – это вопрос не интеллекта, а качественного UX-дизайна. Чтобы зумеры начали разбираться – надо рисовать кнопочки и делать красиво.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Как маркировка ИИ-изображений влияет на восприятие информации

Законы по всему миру начинают требовать помечать контент, созданный нейросетями. https://arxiv.org/abs/2505.22845?utm_source https://arxiv.org/abs/2505.22845?utm_source=chatgpt.com как маркировка влияет на наше доверие к картинкам.

🔍 Как измеряли:
Работа состояла из двух этапов: сначала провели 5 фокус-групп, а затем масштабный онлайн-опрос среди 1 346 участников из США и ЕС. Им показывали реальные и сгенерированные фото (включая политические и нейтральные), варьируя маркировку: она могла быть правдивой, отсутствовать или быть намеренно ложной (ошибки системы).

📈 Что выяснили:
▫️ Позитивное отношение: Подавляющее большинство пользователей (75,7%) хотят видеть такие метки в реальных соцсетях, считая их полезными для борьбы с обманом
▫️ Снижение доверия: Если правдивый пост сопровождался ИИ-картинкой с пометкой, люди верили ему меньше, чем такому же посту без маркировки.
▫️ Снижение бдительности. Участники признались: если меток нет, они расслабляются и перестают критически оценивать контент.

💡 Что это значит – не надо забывать голову дома:
Маркировка ИИ создает иллюзию контроля. Она превращается в «систему распознавания свой-чужой», где отсутствие метки автоматически воспринимается как гарантия правды.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Образ города в официальных пабликах и комментах

Сегодня разбираем https://www.researchgate.net/publication/396420492_Konstruirovanie_obraza_goroda_v_oficialnoj_i_obydennoj_kommunikacii_sravnitelnyj_analiz_na_materiale_socialnyh_media в котором сравнивают официальную повестку с «гласом народа» во «ВКонтакте».

🔍 Как исследовали:
Автор проанализировал данные из «ВКонтакте» за 2021 год по всем российским городам-миллионникам (кроме Москвы и Санкт-Петербурга). Корпус впечатляющий: 26 191 пост из аккаунтов пресс-служб администраций и более 8,1 млн комментариев в городских сообществах. Для обработки использовали автоматизированный контент-анализ, тематическое моделирование и семантические модели (Word2Vec).

📈 Основные результаты:
▫️ Официальный глянец. Власти фокусируются на позитивных изменениях: благоустройстве, экологии, досуге.
▫️ Обыденный реализм. Социально-бытовая драма– вопросы ЖКХ, цен, состояния дорог, работы транспорта и жалобы на уборку мусора.
▫️ Точки соприкосновения. Обе стороны сошлись почти идеально – это тема исторической памяти и Великой Отечественной войны. Она одинаково часто обсуждается и властью, и людьми.

Что и требовалось доказать: Официальный и обыденный образы города существуют параллельно и практически не пересекаются по смыслам.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Спираль токсичности в комментариях

Почему в комментариях под политическими постами мы видим одни и те же лица, а большинство предпочитает молчать? https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12693982/?utm_source=chatgpt.com выяснить, можно ли заставить молчунов заговорить и сделает ли это дискуссию адекватнее.

🔍 Как исследовали:
Ученые провели масштабный полевой эксперимент на платформе Reddit. Они наняли 520 участников из США, разделили их на 6 закрытых сообществ и в течение 4 недель просили обсуждать 20 острых политических тем. Чтобы изменить поведение людей, использовали два метода: призывы к вежливости (нормы) и прямую денежную оплату за комментарии (стимулы).

📈 Что выяснили:
▫️ Токсичность работает как фильтр: люди, которые воспринимали дискуссию как неуважительную или деструктивную, чаще выбирали стратегию молчания.
▫️Парадокс «активистов»: те же самые факторы (восприятие группы как поляризованной и токсичной) заставляли уже активных пользователей писать еще больше комментариев.
▫️Деньги работают лучше вежливости. Призывы соблюдать правила приличия и быть добрее вообще не повлияли на активность. А вот финансовое вознаграждение за комментарии реально сократило разрыв в участии, заставив «тихонь» подать голос.
▫️ Вежливость по инструкции не работает: призывы к соблюдению норм этикета и модерация практически не повлияли на желание людей участвовать в дискуссии или на общий уровень токсичности.

💡 Что это значит:
Токсичная среда создает «спираль токсичности»: она выталкивает умеренных пользователей и одновременно подстегивает самых агрессивных или заинтересованных говорить громче.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Почему соцсети так и не заставили нас всех ходить на выборы

Как именно соцсети меняют наше поведение – усиливают ли они реальную активность или просто создают иллюзию участия? Сегодня разбираем статью https://rijournals.com/wp-content/uploads/2025/06/RIJLCL-52-P5-2025.pdf в Уганде, которая анализирует, во что превратилось политическое участие в эпоху TikTok и Instagram.

🔍 Как исследовали:
Автор провела теоретический анализ и обзор существующих исследований, фокусируясь на глобальных кейсах (включая опыт Кении и Нигерии), исторических контекстах и поведении молодежи на платформах Facebook, Twitter, Instagram, TikTok и YouTube.

📈 Что выяснили:
▫️ Двойственная природа платформ. Соцсети работают как «усилитель»: они одновременно предоставляют пространство для мобилизации и распространяют дезинформацию, которая ведет к политическому отчуждению.
▫️В Кении 62% молодежи считают политический контент в соцсетях коррумпированным, а 27% признали, что изменили свои взгляды под влиянием онлайн-контента
▫️Влияние на явку: В отличие от традиционных СМИ, потребление контента в социальных сетях не показало статистически значимой связи с явкой избирателей
▫️Специфика платформ: Twitter признан ключевым инструментом для протестов в реальном времени, а TikTok – новой платформой для выражения мнений маргинализированных групп

Итого: Мы стали невероятно вовлеченными политическими экспертами в комментариях, но остались все это не влияет не реальное политическое участие.

Как это измерили

19 мар. 2026 г., 16:45

📷 Photo

Даешь гендерные стереотипы

Могут ли онлайн-платформы сократить гендерный разрыв в политическом участии среди молодежи? Сегодня разбираем https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1625965/full.

🔍 Как исследовали:
В онлайн-опросе приняли участие 1 149 молодых людей из Италии (68,9% – женщины, средний возраст – 25,6 лет). Ученые изучали связь между гражданской активностью в сети и тремя аспектами участия: интересом к политике, формированием мнения и вовлеченностью.

📈 Что выяснили:
▫️ Сохранение разрыва. Мужчины по-прежнему демонстрируют более высокие показатели онлайн-активности, интереса к политике и вовлеченности, чем женщины.
▫️ Женская специфика. Только для женщин обнаружилась прямая связь между гражданской активностью в сети и легкостью формирования собственного мнения по политическим вопросам. Для мужчин этот фактор оказался статистически незначим.
▫️Косвенный эффект: онлайн-участие повышает интерес к политике у обоих полов, но делает это «обходным путем» – через снижение недоверия и страха перед политическими дискуссиями.

И что получается: Социальные медиа работают как инструмент политической социализации: для женщин онлайн-активность становится кратчайшим путем к тому, чтобы разобраться, что вообще происходит в политике, и наконец сформировать собственную позицию.

Showing 10 of 10 posts

No more posts

Рейтинг

Требуется вход

Отзывы пользователей (0)

Пока нет отзывов. Будьте первым, кто поделится своим опытом!

Как это измерили

Как это измерили

Рейтинг

Рост участников (Последние 18 дней)

Последние посты

Рейтинг

Отзывы пользователей (0)

Похожие каналы Telegram

Ватник в Америке

БАБАКОВ

Александр Парецкий из Донецка | ДНР | Россия 🇷🇺

Батурин

Станислав Кочев

Донецкий театр кукол

Добрый

Другой Белгород 🦅

Похожие каналы Telegram

Ватник в Америке

БАБАКОВ

Александр Парецкий из Донецка | ДНР | Россия 🇷🇺

Батурин

Станислав Кочев

Донецкий театр кукол

Добрый

Другой Белгород 🦅

Отзывы пользователей (0)

Последние посты