Активность местных виртуальных сообществ в социальных сетях и результатов муниципальных выборов

Социальные сети как платформы для политического продвижения. Особенности паттернов поведения российского избирателя. Использование интернета как площадки для изучения политической позиции граждан. Изучение активистов и создателей муниципальных групп.

Рубрика Политология
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 18.07.2020
Размер файла 1,2 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Первое что нас интересует это как коррелируют между собой количество подписчиков муниципального округа и общее количество голосов, которое было отдано в этом округе. При первичном исследовании собранных данных стало ясно, что количество подписчиков, ровно, как и количество голосов далеки от нормального распределения и имеют в себе некоторое количество выбросов, то есть результатов, которые сильно отличаются от среднего показателя. Выбросы - слишком сильно влияют на формулы расчёта, что ведет к недооценке других результатов. Или другими словами Отсутствие нормального распределения ведет к искажениям результатов анализа. Для того, чтобы скорректировать эти недочеты, а также избавить от проблемы разных способов исчисления показателей в большинстве случаев мы логарифмировали переменные.

Логарифмирование -- это процесс, широко используемый в эконометрике, он как раз используется для нормализации выборки. Логарифмирование, то есть взятие логарифма от числа преобразует ассиметричные данные в более симметричные. В конечном итоге логарифмирование заменяет исследование изменения на единицу в абсолютных значениях, на изменения показателя на один процент. Без логарифмирования велика вероятность появления ошибки гетероскедастичности, то есть когда при неоднородном наблюдении дисперсия случайной ошибки неоднородна, что приводит к неэффективности оценок.

Для оценки уровня корреляции был выбран метод Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами. Данный способ достаточно неустойчив к выбросам, но так мы прологарифмировали полученные данные, то это не вызывает большое количество проблем. Можно сказать, что корреляция определяет степень, с которой значения двух переменных пропорциональны друг другу.

В общем, прологарифмировав показатели подписчиков и явки на выборах в абсолютных числах, мы провели корреляционный анализ (рисунок 1). P-value - вероятность получить результаты как и наблюдаемые, при учете, что нулевая гипотеза верна. Нулевая гипотеза - предположение о том, что между переменными нет никакой связи. То есть иными словами P-value отражает то, насколько статистически значимым является корреляция. Как мы видим здесь наблюдается статистически значимая корреляция, значение p-value стремится к нулю. Соответственно, мы можем сделать вывод, что полученные данные взаимосвязаны. Также рассчитанный по методы Пирсона коэффициент корреляции составил 0.42. ТО есть изменение одной переменной на 1 процент вызывает изменение в другой на 0.42 процента.

Рисунок 1

Из этого мы можем сделать вывод, что общее количество голосов связано с количеством подписчиков местного виртуального сообщества. Для нас это хороший знак. На минимальном уровне это значит, что чем больше людей в муниципальном образовании, тем больше людей состоит местном виртуальном сообществе. Это достаточно простой вывод, но он необходим, чтобы удостовериться, что связь существует. Последующие тесты позволят нам прийти к более интересным выводам.

Как например следующий. В данном случае мы смотрим как связаны между собой абсолютное количество кандидатов с изменением количества подписчиков на один процент. Снова получается значимая корреляция. То есть увеличение активности муниципального сообщества связано с увеличение количества кандидатов на пост депутата. Это иллюстрирует тот факт, что чем выше гражданская осознанность индивида, чем выше его политическая вовлеченность, тем с более высокой вероятностью он сам решит стать кандидатом. Также при оценке данного параметра, мы должны сделать поправку на то, что в достаточно большом количестве округов большое количество кандидатов не пустили на выборы отказав в регистрации их кандидатуры

Рисунок 2

Важным для последующего исследования является взаимосвязь количества подписчиков в группе местного виртуального сообщества и результатами Справедливой России. Мы видим достаточно сильную корреляцию, как и с количеством голосов за партию, так и с количеством полученных партией мест. (см рисунок 3,4) Статистическая значимость обоих параметров достаточно высока. Увеличение подписчиков на десять процентов увеличивает количество мест Справедливой России на одно.

Таким образом, мы можем сделать вывод об высокой активности групп тех муниципальных образований, где Справедливая Россия добилась успеха. Уровень корреляции 1 к 0.3, что является достаточно высоким показателем. Связь голосов и подписчиков с количеством комментариев остается на приблизительно таком же уровне, а вот количество лайков дает другой результат, что частично объясняется относительно частой “накруткой” лайков на посты в малоактивных группах.

Рисунок 3

Рисунок 4

Для сравнения мы создали таблицу связей количества голосов за партию с количеством подписчиков в группе со всеми партиями. (см. Рисунок 5) Как мы видим коэффициент корреляции Справедливой России самый большой. Более того, у некоторых групп зависимость не получается статистически значимой, например, у Единой России. На основе данных фактов мы можем сделать вывод, что активность местного виртуального сообщества связана с успехом партии Справедливая Россий на выборах. В следующей части мы разберем, как они смогли добиться такого результата.

Может возникнуть вопрос для чего были собраны остальные сведения кроме количества подписчиков? В ходе проводимых тестов было выявлено, что количество лайков страдает от нулевых значений, что будет разобрано подробно в третьей главе, а количество комментариев зачастую повторяет выводы сделанные на основе подписчиков. Таким образом, приводить в данной работе все результаты корреляций не имеет смысла.

Также необходимо отметить, что построить регрессионную модель не удалось. Независимыепеременные рассчитываются значимо, но описывают зависимую переменную только на уровне 20 процентов. Вероятно, многое зависит от относительного небольшого размера выборки и при анализе нескольких регионов построить регрессионную модель было бы возможно, но данное исследование останется без нее.

Рисунок 5

3.3 Справедливая Россия: активисты и создатели муниципальных групп

Победа Единой России на выборах любого уровня является ожидаемым событием, поэтому анализировать события, связанные с избранием депутатов от данной партии, не представляет интереса. Анализ успеха самовыдвиженцев на выборах зачастую связан с риском встретить все тех же депутатов от Единой России, которые на данных конкретных выборах решили отказаться от ассоциации себя с партией.

Одним из неожиданных результатов данных выборов оказался тот факт, что второе место после Единой России заняла партия Справедливая Россия. Как было показано раннее это коррелирует с показателями активности местных виртуальных сообществ. Однако, исключительно статистические показатели не могут дать нам полную картину и представление почему именно в этих округах Справедливая Россия получила места в местном органе самоуправления. Необходимо провести более глубокий анализ данных местных виртуальных сообществ.

И первым мы решили проверить МО Гавань, где семь из десяти мест получила Справедливая Россия. И первое, что бросается в глаза - у муниципальных образований данного района есть общий создатель, так как группы созданы по одному шаблону, название, стилистика изображений и так далее. В большинстве групп района в числе администраторов числится Нелли Вавилина - достаточно известный активист. Она достаточно много занималась отстаиванием парковой зоны в своем районе, чем заслужила хорошую репутацию в глазах жителей своего районы. Также она шла на муниципальные выборы от партии Справедливая Россия. Таким образом, получается, что на выборах одержал победу представитель оппозиционной партии, который имеет активную гражданскую позицию, что заметно в социальных сетях, как на чистых числах, так и при более глубоком изучении.

Данные группы и результаты выборов полностью подходят под описание политического вовлечения, как оно происходит в Facebook Chan, M. (2016). Social Network Sites and Political Engagement: Exploring the Impact of Facebook Connections and Uses on Political Protest and Participation. Mass Communication and Society, 19(4), С 20. Местное виртуальное сообщество или сообщества в данном случае выступают и как место, где лидер мнений может доносить свою позицию и находить сторонников и как средство массовой информации, которое преподнося информацию, особенно в каком-то удобном для лидера мнений разрезе также увеличивает и вовлеченность, и поддержку лидера мнений как будущего кандидата.

Защитница парка на Смоленке, как показала практика отличный кейс для построения эффективной предвыборной кампании, при чем не только для нее лично, но и для ее однопартийцев. Личность с активной гражданской позицией, в том числе и в виртуальном поле, на данный момент является самым востребованным типом кандидата, от системной оппозиции так точно.

В целом муниципальные выборы, где по большому счету более одного локального лидера мнений бывает крайне редко, а лидер мнений с высокой степенью вероятности занимается и ведением местных средств массовой информации, и участвует в выборах как полноценный кандидат подсказывают, что наличие в местном виртуальном сообществе лидера мнений с четкой партийной принадлежностью повышает шансы данной партии на успех на значительное количество процентов.

Это также подтверждается примером муниципального образования № 21. Здесь также Справедливая Россия показала достаточно успешные результаты, забрав 8 из 20 мандатов. И точно также при более детальном рассмотрении выясняется, что в данном районе, точно также как Вавилина в Васильевском, Марианна Бакан является активным борцом за социальную справедливость и кандидатом от партии Справедливая Россия. Более того, она также является организатором и администратором нескольких групп местных муниципальных образований своего района. И что также дополняет картину, она также защищает парк.

Таким образом, в текущей ситуации получается, что активный житель зачастую теперь не только пишет в администрацию, устраивает пикеты, участвует в мероприятиях района, но и становится полноправным лидером мнение своего муниципального образования и зачастую главным местным средством массовой информации.

Изучая активность сообщества муниципального образования 21 в предвыборное время (приложение 4,5), мы построили карты со словами, встречаемость, которых выше 15 раз. И на них мы можем видеть, что помимо обсуждения проблем своего муниципального образования, вроде организации социальной работы и детских площадок, мы можем заметить, что достаточно часто упоминается председатель муниципального совета (2014-2019), его деятельность ставится под сомнение.

Однако, не только роль местного инфлюенсера влияет на вероятность победы не Единой России. Мы провели интеллектуальный анализ текста всех постов за предвыборный период в муниципальном округе Остров Декабристов и составили семантическую карту (приложение 1). Данная карта показывает самые значимые связи слов в данных постах. Помимо обычной деятельности муниципальных групп, как конкурс рисунков, нас здесь встречает интересный момент. Фамилия Барканов встречается в данных постах более 15 раз. При небольшом изучении ситуации в округе мы нашли информацию о том, что это связано с недавних конфликтов внутри партии Единой России. Барканов проходивший на выборах 2014 года этим летом был обыскан ФСБ и на выборы 2019 года пошел уже как самовыдвиженец.

Можно ошибочно сделать вывод, что администратор местного муниципального сообщества сам по себе оказывает серьезное влияние. Однако, мы можем оценить активность администратора путем подсчета количества постов за выбранный промежуток времени. Все полученный данные статистически не значимы, а их значения корреляции дают противоречивую информацию. (см. рисунок 6) Это связано с тем, что там, где активность группы создается не оппозиционными авторами, то такие группы вызывают меньший интерес у жителей муниципального образования, соответственно эффективность воздействия таких постов, какое послание они бы несли сильно уменьшается.

Рисунок 6

Также такие группы обычно менее персонализированы, что мешает возможным избирателям ассоциировать посты в группе с деятельностью, что человека, что партии. Также такие партии избегают описание конфликтных ситуаций, что также уменьшает вовлеченность пользователей. А так ка подобных групп на самом деле достаточно большая часть от общего количества местных виртуальных сообществ, то параметр активности групп теряет свою актуальность.

Также, при изучении ситуации в близкой перспективе становится очевидным, что большое различие существует между муниципальными образованиями разных районов. Начиная от социально демографических факторов, таких просто маленькое количество населения в курортном районе, до ситуации, когда до выборов были допущены только кандидаты от Единой России и очень молодые самовыдвиженцы в Петроградском районе. Это же касается и деятельности местных виртуальных сообществ. Зачастую группы одного района действуют, если не в одинаковом, то в очень сходом формате. Начиная от “Живу на Васильевском”, продвигавшие кандидатура Вавиловой, до однотипных официальных групп муниципальных образований. социальный сеть политический муниципальный

Подводя итог, анализ успеха Справедливой России на муниципальных выборах в Санкт-Петербурге 2019 позволяет сделать вывод, что грамотное использование ресурсов местных виртуальных сообществ, таких как наличие лидера мнения, информационных поводов и составление своей новостной повестки позволяет привлечь внимание избирателей и добиться их расположения. На данный момент не каждый муниципальный округ имеет такие ресурсы, но при необходимости возможно создание лидера мнений с нуля. Наличие спроса на подобного политического актора наблюдается в округах с населением выше пяти тысяч человек, а сформировать идентичность теперь эффективно позволяет интернет. Бондаренко С. В. Политическая идентичность в киберпространстве // Полит. наука. 2005. №3. С. 88

3.4 Малоактивные сообщества

Вопреки нашим ожиданиям не найти местное виртуальное сообщество не удалось только один раз. МО “Смолячково”, в котором зарегистрировано лишь пятьсот пятьдесят один возможный избиратель не проявило активности в виртуальном пространстве. В целом группы курортного района, где количество избирателей зачастую едва превышает 1000 человек логично показали малую активность.

Интересный феномен также заключается в том, что в некоторых муниципальных округах находилось достаточно активное сообщество, но за период перед выборами данная группа либо не существовала, либо была заморожена. То есть было порядка 4-5 случаев, когда местное виртуальное сообщество только начинало формироваться, в большинстве случаев по инициативе одного из только что выбранных депутатов. В данном случае интересным является вопрос: является ли активность данной группы непродолжительным взрывом в связи с желанием избранного депутата показать, что его выбрали просто так или местные виртуальные сообщества продолжают появляться и развиваться и на следующих выборах можно будет проследить еще более сильную зависимость?

Отсутствие активности местного виртуального сообщества тоже своего рода активность, просто обладающее некоторой специфичностью, а значит подлежит исследованию.

На самом деле, самые старые группы (Парголово-озерки, Гражданка, Сестрорецк) показывают хорошие показатели активности как со стороны администрации группы, так и со стороны пользователей. Так что стоит предположить, что со временем активность местных муниципальных сообществ будет расти. Это связано и с обновлением социально-демографического состава муниципальных образований, и с распространением интернета. Если к этим фактам приложится развитие института местного самоуправления, то в последующие выборы значимость местного виртуального сообщества как инструмента политической мобилизации вырастет в разы. Что во многом может сказаться и на построении стратегии электоральной и на думских выборах, и на президентских. Поэтому существует вероятность, что более молодые виртуальные сообщества ко времени следующих выборов обзаведутся активным костякам граждан и тоже будут являться индикатором настроений в выбранном муниципальном округе.

При отсутствии активности местного виртуального сообщества результаты выборов становились практически идентичными. Во-всех таких округах (приложение 2), кроме округа 72, где данное сообщество активизировалось после выборов и теперь является очень активным, абсолютное большинство получила Единая Россия. Соответственно, мы можем сделать предположение, что низкая активность избирателей в местных виртуальных сообществах коррелирует с отсутствием оппозиционных настроений.

Интересно, что при среднем количестве лайков от 0 нуля до единицы (приложение 3) такой строгой зависимости нет и при возрастании количества пользовательских оценок разнообразие в партийной принадлежности депутатов увеличивается. Чем дальше от нуля, тем вероятность победу другой партии выше. Это не значит, что существует обратная корреляция (ее точно нет, см. рисунок 3), однако мы можем сделать вывод, что при отсутствии активности местного виртуального сообщества вероятность победы Единой России стремится к 100 процентам. Однако связи между ростом активности и депутатами от Единой Россией нет.

Рисунок 7

Особенности регионов России вероятно увеличило бы выборку не существующих и неактивных сообществ муниципальных образований, что позволило бы более точно с статистической точки зрения оценить влияние такого фактора. В данном случае мы можем оценивать его только в связке с остальными, что и мешает анализировать активные сообщества, так как ноль в графах весит достаточно сильно и сами по себе такие муниципальные округа мы вынуждены рассматривать в контексте активных сообществ, что тоже влияет на анализ.

Вероятно, следующие выборы, так как с высокой степенью вероятности минимальная активность социальных групп будет еще выше, могут быть оценены с более высокой точностью. В данном исследовании количество взятых случаев делает любые нулевые значения достаточно ощутимыми и их необходимо учитывать при анализе. При дальнейших исследованиях можно будет сравнить с активностью на проанализированных в данном исследовании выборов.

Таким образом, феномен отсутствия или только зарождающейся активности местного виртуального сообщества требует дополнительного изучения. Пока остается непонятным отсутствие активного ядра жителей ведет к получению среднего городского результата или позволяет партии власти продвигать своих кандидатов еще более эффективно. Так или иначе, что касается городов федерального значения прогнозируется уменьшение такого числа муниципальных образований.

Заключение

Как показало данное исследование существует статистически подкрепленные выводы, что местные виртуальные сообщества могут отражать ситуацию в муниципальном образовании на достаточном для обнаружения этой связи уровне. И со временем процент вовлеченности граждан в местные виртуальные сообщества будет только увеличиваться, что сделает данный инструмент политического измерения более эффективным. Уже сейчас можно с достаточно высокой точностью предсказать количество голосов в данном муниципальном образовании.

Взаимосвязь статистических показателей с конкурентоспособностью групп следуют изучить отдельно. Как показало данное исследование можно найти корреляцию между некоторыми параметрами измерения активности групп в социальных сетях и успехом или провалом какой-то партии. В данном случае кейс высокой взаимосвязи успеха Справедливой России на данных выборах показал взаимосвязь с активностью местного виртуального сообщества. При детальном изучении нашлись конкретные причины такой зависимости: наличие лидеров мнений муниципальных округов и, возможно районов, как кандидатов от этой партии увеличило процент голосов до необходимого уровня.

Отсутствие же активности местного виртуального сообщества практически всегда означает отсутствие оппозиционных настроений в данном муниципальном образовании. Незаинтересованность жителей образования в политическом участии связано с сильным разбросом уровня явки. С увеличением активности группы растет и осознанность избирателей. Уже при наличии малоактивной группы строгой зависимости не наблюдается.

Также для проведения точного анализа связей мешает скандальность данных выборов. Отказ в регистрации большому количеству кандидатов (особенно в петроградском районе) мешает проанализировать действительные политические предпочтения избирателей.

Данное исследование столкнулось с рядом ограничений, которые можно было устранить в последующих исследованиях. Во-первых, необходимо провести подобные исследования на регионах с другой структуру (то есть не городов федерального значения) и на двух других городах федерального значения, чтобы оценить региональные отличия. Вполне вероятно, что данное исследование релевантно на данный момент только для регионов с высокой степенью проникновения Интернета. То есть, общие тенденции должны наблюдаться и на Московских муниципальных выборах. Однако, для более отдаленных регионов паттерны могут отличаться кардинально.

Также напрашивается исследование не только местных виртуальных сообществ, но и региональных партийных сообществ. Особенно интересным является расчёт степени взаимного проникновения. Вполне вероятно, что успех той или иной партии можно предсказать или объяснить наличием большого количества членов местного виртуального сообщества также в группах посвященных партийной принадлежности. Наличие инструментов VK API для подобного исследования делает его достаточно легко реализуемым.

Важным является проведение сравнительного анализа через некоторый промежуток времени (вовремя следующих муниципальных выборах). В данном исследовании опираться на результаты и активность предыдущих лет достаточно тяжело, так как за выбраны период времени типичная активность, в том числе политическая, в интернете сильно видоизменилась. Если в 2014 году зачастую кандидаты строили свою кампанию в интернете в основном через свои личные сайты Иванов Илья Сергеевич, Зуева Ольга Олеговна Использование интернет-технологий в предвыборной борьбе (на примере избирательной кампании на пост мэра г. Москвы, 2013 г. ) // Локус: люди, общество, культуры, смыслы. 2015. №3., то в настоящий момент такая стратегия малоэффективна. С изменением Интернета с сайтов, форумов, блогов и так далее на практически полностью только на социальные сети специфика стратегии поменялась. В настоящий же момент предпосылок к изменениям типичных паттерном времяпрепровождения в Интернете нет. Так, например, на момент 2014 года существовало не более 50 процентов групп из данного исследования. Поэтому важным является проследить изменения в местных виртуальных сообществах, как формату общения и идентификации себя современности.

При некоторой доработке расчета показателей (коэффициентов при параметрах), возможно добавления некоторых других факторов, как проникновение в другие группы или изучение тональности постов для всех групп. Данное исследование может стать фундаментом для исследовательских работ, призванных предсказать результаты муниципальных выборов. Что может быть интересно не только как исследование, но и с точки зрения практического применения для составления правильной кампании в данном округе.

Подводя итог, местные виртуальные сообщества неизученный феномен, особенно в контексте политических процессов и в частности выборов. Измерение их активности, как самого маленького звена политического объединения, может помочь в исследовании причин выбора избирателем кандидата. На данный же момент мы можем констатировать взаимосвязь активности местного виртуального сообщества и того как проходили выборы в каждом конкретном муниципальном образовании.

Список литературы

1. Бондаренко С. В. Особенности создания и функционирования площадок «электронной демократии». - Полис. Политические исследования. 2011. № 5. С. 164-178

2. Бондаренко С. В. Политическая идентичность в киберпространстве // Полит. наука. 2005. №3.

3. Бондаренко С. В., Волков Ю. Г. Социальная структура виртуальных сетевых сообществ. - Ростов н/Д : Изд-во Рост. ун-та, 2004. С. 14

4. Гордеева Т. Н. Политическая активность в муниципальных образованиях как фактор локальной идентичности // Известия АлтГУ. 2012. №4-2 (76).

5. Гудина Ю. В. Активность российских избирателей: теоретические модели и практика. - Полис. Политические исследования. 2003. № 1. С. 119

6. Закон Санкт-Петербурга от 21.05.2004 N 303-46 “О ВЫБОРАХ ДЕПУТАТОВ МУНИЦИПАЛЬНЫХ СОВЕТОВ ВНУТРИГОРОДСКИХ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА”

7. Закон Санкт-Петербурга от 30.06.2005 N 411-68 “О территориальном устройстве Санкт-Петербурга”

8. Зеленко Борис Иванович, Шиманская Эльвира Степановна О политическом смысле в социальных сетях (интенциональный контекст) // Власть. 2018. №8

9. Иванов И. С., Зуева О. О. Использование интернет-технологий в предвыборной борьбе (на примере избирательной кампании на пост мэра г. Москвы, 2013 г.) // Локус: люди, общество, культуры, смыслы. 2015. №3.

10. Лысенкова М.Ф. -- Интернет-реклама в контексте политических технологий в современной России // Юридические исследования. - 2012. - № 1

11. Любарев А.Е. -- Активность избирателей на федеральных, региональных и муниципальных выборах в Российской Федерации // Социодинамика. - 2013. - № 8.

12. Любарев А.Е. -- Активность избирателей на федеральных, региональных и муниципальных выборах в Российской Федерации // Социодинамика. - 2013. - № 8.

13. Мартьянов Денис Сергеевич От сетевой идентичности к политике идентичности в сети Интернет: смена парадигмы? // Вестник СПбГУ. Серия 6. Политология. Международные отношения. 2015. №1.

14. Михайленок Олег Михайлович, Щенина Ольга Геннадьевна Антропологическое измерение политики: новый «Сетевой человек» // Вестник МГОУ. 2018. №2.

15. Никитина Т.А., Терентьева И.А. Теоретико-методологические основания изучения электорального поведения населения // Вестник ПАГС. 2018. №1.

16. Фадеев В. И., Рауткина Н. И., Миронов Н. М. Муниципальные выборы в Российской Федерации //М.: Норма. - 2006. - С. 40

17. Федеральный закон от 06.10.2003 N 131-ФЗ (ред. от 24.04.2020) "Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации"

18. Baek Y. M. Political mobilization through social network sites: The mobilizing power of political messages received from SNS friends //Computers in Human Behavior. - 2015. - Т. 44.

19. Bilal, Muhammad, Abdullah Gani, Mohsen Marjani, and Nadia Malik. "Predicting Elections: Social Media Data and Techniques." In 2019 International Conference on Engineering and Emerging Technologies (ICEET), pp. 1-6. IEEE, 2019.

20. Boyd, Danah. "Can social network sites enable political action." International Journal of Media and Cultural Politics 4, no. 2 (2008)

21. Cameron, Michael P., Patrick Barrett, and Bob Stewardson. "Can social media predict election results? Evidence from New Zealand." Journal of Political Marketing 15, no. 4 (2016)

22. Chan, M. (2016). Social Network Sites and Political Engagement: Exploring the Impact of Facebook Connections and Uses on Political Protest and Participation. Mass Communication and Society, 19(4),

23. Duvanova, D., Semenov, A., & Nikolaev, A. (2014). Do social networks bridge political divides? The analysis of VKontakte social network communication in Ukraine. Post-Soviet Affairs, 31(3)

24. Effing, Robin, Jos Van Hillegersberg, and Theo Huibers. "Social media and political participation: are Facebook, Twitter and YouTube democratizing our political systems?." In International conference on electronic participation, pp. 25-35. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011.

25. Harlow, S., & Harp, D. (2012). COLLECTIVE ACTION ON THE WEB. Information, Communication & Society, 15(2)

26. Johnson, T. J., & Perlmutter, D. D. (2010). Introduction: The Facebook Election. Mass Communication and Society, 13(5),

27. Klofstad, C. A., Sokhey, A. E., & McClurg, S. D. (2012). Disagreeing about Disagreement: How Conflict in Social Networks Affects Political Behavior. American Journal of Political Science, 57(1)

28. Leydesdorff L., Welbers K. The semantic mapping of words and co-words in contexts //Journal of Informetrics. - 2011. - Т. 5. - №. 3.

29. Mellon, J., & Prosser, C. (2017). Twitter and Facebook are not representative of the general population: Political attitudes and demographics of British social media users. Research & Politics, 4(3)

30. Valenzuela, Sebastiбn, Namsu Park, and Kerk F. Kee. "Is there social capital in a social network site?: Facebook use and college students' life satisfaction, trust, and participation." Journal of computer-mediated communication 14, no. 4 (2009)

31. Vitak, J., Zube, P., Smock, A., Carr, C. T., Ellison, N., & Lampe, C. (2011). It's Complicated: Facebook Users' Political Participation in the 2008 Election. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(3), 107-114.

32. Woolley, Julia K., Anthony M. Limperos, and Mary Beth Oliver. "The 2008 presidential election, 2.0: A content analysis of user-generated political Facebook groups." Mass Communication and Society 13, no. 5 (2010)

Приложение

MO

party

kandidat

mest

golos

procent

podp

post

likes

comm

chnp

sennoy

vse

31

10

65180

21,23

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

edro

10

10

7825

12,01

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

ldpr

0

0

0

0,00

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

kprf

2

0

453

0,69

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

samo

9

0

1684

2,58

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

rost

0

0

0

0,00

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

spra

0

0

0

0,00

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

yabl

10

0

3878

5,95

146

0

0,00

0,00

0,00

sennoy

drug

0

0

0

0,00

146

0

0,00

0,00

0,00

ekater

vse

46

10

76415

16,37

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

edro

10

10

5664

7,41

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

ldpr

8

0

906

1,19

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

kprf

2

0

409

0,54

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

samo

20

0

3396

4,44

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

rost

0

0

0

0,00

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

spra

0

0

0

0,00

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

yabl

6

0

2136

2,80

1593

137

18,29

0,00

8,60

ekater

drug

0

0

0

0,00

1593

137

18,29

0,00

8,60

admiral

vse

41

10

76165

22,37

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

edro

10

10

8861

11,63

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

ldpr

3

0

661

0,87

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

kprf

0

0

0

0,00

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

samo

17

0

2912

3,82

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

rost

2

0

460

0,60

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

spra

0

0

0

0,00

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

yabl

9

0

4141

5,44

6178

99

82,39

2,52

1,60

admiral

drug

0

0

0

0,00

6178

99

82,39

2,52

1,60

ismail

vse

24

10

94430

17,83

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

edro

10

8

9033

9,57

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

ldpr

0

0

0

0,00

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

kprf

2

0

1281

1,36

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

samo

7

0

2945

3,12

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

rost

0

0

0

0,00

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

spra

0

0

0

0,00

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

yabl

5

2

3574

3,78

1573

126

34,16

1,80

8,01

ismail

drug

0

0

0

0,00

1573

126

34,16

1,80

8,01

kolomna

vse

35

10

116145

17,75

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

edro

10

8

8475

7,30

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

ldpr

0

0

0

0,00

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

kprf

2

0

938

0,81

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

samo

9

0

4011

3,45

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

rost

0

0

0

0,00

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

spra

4

0

1180

1,02

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

yabl

9

2

6010

5,17

675

0

0,00

0,00

0,00

kolomna

drug

0

0

0

0,00

675

0

0,00

0,00

0,00

semen

vse

68

10

71925

21,06

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

edro

10

7

5070

7,05

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

ldpr

10

0

1145

1,59

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

kprf

0

0

0

0,00

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

samo

36

0

5233

7,28

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

rost

0

0

0

0,00

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

spra

0

0

0

0,00

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

yabl

10

3

3702

5,15

1123

48

23,83

0,93

4,27

semen

drug

0

0

0

0,00

1123

48

23,83

0,93

4,27

vasil

vse

41

10

111475

18,57

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

edro

10

5

6997

6,28

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

ldpr

2

0

521

0,47

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

kprf

0

0

0

0,00

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

samo

11

2

4314

3,87

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

rost

0

0

0

0,00

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

spra

9

0

3407

3,06

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

yabl

9

3

5463

4,90

3213

107

25,14

3,27

3,33

vasil

drug

0

0

0

0,00

3213

107

25,14

3,27

3,33

gavan

vse

54

10

138340

21,33

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

edro

10

3

7933

5,73

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

ldpr

5

0

1606

1,16

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

kprf

0

0

0

0,00

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

samo

21

0

5933

4,29

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

rost

1

0

927

0,67

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

spra

8

7

8801

6,36

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

yabl

9

0

4314

3,12

868

16

2,12

0,06

1,84

gavan

drug

0

0

0

0,00

868

16

2,12

0,06

1,84

morsk

vse

37

10

120645

21,63

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

edro

10

4

8831

7,32

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

ldpr

8

0

2395

1,99

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

kprf

1

0

420

0,35

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

samo

16

6

13420

11,12

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

rost

0

0

0

0,00

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

spra

0

0

0

0,00

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

yabl

2

0

1031

0,85

309

22

0,82

0,00

7,12

morsk

drug

0

0

0

0,00

309

22

0,82

0,00

7,12

ostrovd

vse

49

10

210255

20,27

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

edro

8

5

11001

5,23

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

ldpr

2

1

2625

1,25

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

kprf

0

0

0

0,00

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

samo

26

1

17516

8,33

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

rost

1

0

798

0,38

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

spra

2

0

1351

0,64

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

yabl

10

3

9318

4,43

2816

270

12,62

3,54

9,59

ostrovd

drug

0

0

0

0,00

2816

270

12,62

3,54

9,59

№7

vse

26

8

134025

22,57

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

edro

9

5

8564

6,39

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

ldpr

0

0

0

0,00

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

kprf

0

0

0

0,00

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

samo

4

1

3038

2,27

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

rost

1

0

621

0,46

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

spra

4

0

3005

2,24

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

yabl

8

2

15020

11,21

3065

241

17,73

1,70

7,86

№7

drug

0

0

0

0,00

3065

241

17,73

1,70

7,86

samps

vse

22

10

133850

25,79

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

edro

10

9

23369

17,46

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

ldpr

1

1

3623

2,71

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

kprf

4

0

3515

2,63

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

samo

6

0

3149

2,35

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

rost

0

0

0

0,00

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

spra

0

0

0

0,00

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

yabl

1

0

858

0,64

1057

266

10,10

5,28

25,17

samps

drug

0

0

0

0,00

1057

266

10,10

5,28

25,17

serg

vse

28

20

237480

9,26

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

edro

17

13

14520

6,11

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

ldpr

0

0

0

0,00

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

kprf

0

0

0

0,00

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

samo

11

7

7463

3,14

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

rost

0

0

0

0,00

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

spra

0

0

0

0,00

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

yabl

0

0

0

0,00

112

0

0,00

0,00

0,00

serg

drug

0

0

0

0,00

112

0

0,00

0,00

0,00

sosn

vse

63

20

231285

14,61

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

edro

19

10

12183

5,27

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

ldpr

20

0

6771

2,93

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

kprf

3

2

2426

1,05

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

samo

4

4

2822

1,22

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

rost

4

1

1864

0,81

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

spra

8

2

4982

2,15

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

yabl

5

1

2732

1,18

2268

178

3,30

1,12

7,85

sosn

drug

0

0

0

0,00

2268

178

3,30

1,12

7,85

ozerk

vse

41

20

367025

12,65

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

edro

19

8

19872

5,41

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

ldpr

4

3

4454

1,21

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

kprf

4

2

4935

1,34

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

samo

9

3

10715

2,92

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

rost

0

0

0

0,00

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

spra

2

2

2528

0,69

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

yabl

2

1

2970

0,81

41402

1681

42,91

18,97

4,06

ozerk

drug

1

1

954

0,26

41402

1681

42,91

18,97

4,06

№15

vse

108

20

228160

16,43

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

edro

19

10

9676

4,24

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

ldpr

5

0

933

0,41

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

kprf

14

0

4743

2,08

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

samo

46

3

10742

4,71

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

rost

1

0

156

0,07

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

spra

20

6

9918

4,35

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

yabl

3

1

1321

0,58

2690

83

13,81

3,97

3,09

№15

drug

0

0

0

0,00

2690

83

13,81

3,97

3,09

pargo

vse

41

10

237340

16,36

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

edro

10

5

12109

5,10

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

ldpr

5

1

2793

1,18

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

kprf

2

0

1525

0,64

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

samo

17

2

13241

5,58

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

rost

0

0

0

0,00

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

spra

0

0

0

0,00

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

yabl

6

2

8502

3,58

12643

1152

10,45

4,77

9,11

pargo

drug

1

0

654

0,28

12643

1152

10,45

4,77

9,11

svetl

vse

80

20

294945

18,20

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

edro

20

3

13304

4,51

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

ldpr

4

0

1985

0,67

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

kprf

16

7

14504

4,92

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

samo

37

8

20947

7,10

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

rost

0

0

0

0,00

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

spra

1

1

1168

0,40

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

yabl

1

1

1291

0,44

1430

83

6,33

0,29

5,80

svetl

drug

1

0

472

0,16

1430

83

6,33

0,29

5,80

levash

vse

35

10

18590

35,90

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

edro

10

0

1165

6,27

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

ldpr

6

1

523

2,81

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

kprf

2

1

384

2,07

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

samo

8

0

630

3,39

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

rost

0

0

0

0,00

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

spra

9

8

3971

21,36

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

yabl

0

0

0

0,00

2107

177

9,79

0,24

8,40

levash

drug

0

0

0

0,00

2107

177

9,79

0,24

8,40

fin

vse

54

20

236990

15,02

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

edro

20

12

16182

6,83

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

ldpr

3

0

1036

0,44

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

kprf

6

1

3026

1,28

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

samo

15

4

8249

3,48

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

rost

2

0

1287

0,54

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

spra

8

3

5816

2,45

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

yabl

0

0

0

0,00

557

66

1,35

0,15

11,85

fin

drug

0

0

0

0,00

557

66

1,35

0,15

11,85

№21

vse

90

20

274015

14,69

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

edro

20

12

13633

4,98

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

ldpr

3

0

655

0,24

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

kprf

11

0

4580

1,67

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

samo

29

0

7609

2,78

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

rost

0

0

0

0,00

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

spra

17

8

10176

3,71

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

yabl

1

0

554

0,20

2037

151

6,27

2,29

7,41

№21

drug

9

0

3037

1,11

2037

151

6,27

2,29

7,41

akadem

vse

83

20

341440

18,62

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

edro

20

18

27999

8,20

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

ldpr

12

0

4234

1,24

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

kprf

7

0

4231

1,24

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

samo

11

0

3915

1,15

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

rost

2

0

343

0,10

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

spra

20

2

16259

4,76

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

yabl

11

0

6596

1,93

6640

789

10,46

0,39

11,88

akadem

drug

0

0

0

0,00

6640

789

10,46

0,39

11,88

piskar

vse

33

10

244510

17,92

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

edro

10

10

21889

8,95

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

ldpr

5

0

2121

0,87

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

kprf

5

0

2859

1,17

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

samo

2

0

1300

0,53

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

rost

0

0

0

0,00

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

spra

9

0

12059

4,93

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

yabl

2

0

3597

1,47

2614

381

10,04

0,00

14,58

piskar

drug

0

0

0

0,00

2614

381

10,04

0,00

14,58

prometey

vse

87

20

265320

15,78

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

edro

20

18

20198

7,61

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

ldpr

5

0

871

0,33

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

kprf

5

0

1392

0,52

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

samo

36

0

8728

3,29

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

rost

0

0

0

0,00

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

spra

16

2

8548

3,22

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

yabl

4

0

1649

0,62

1537

467

10,10

1,20

30,38

prometey

drug

1

0

488

0,18

1537

467

10,10

1,20

30,38

sever

vse

41

10

176615

12,38

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

edro

2

1

1331

0,75

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

ldpr

5

0

1282

0,73

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

kprf

5

1

2316

1,31

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

samo

14

8

10390

5,88

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

rost

5

0

2017

1,14

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

spra

9

0

4107

2,33

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

yabl

1

0

425

0,24

2836

277

7,50

0,74

9,77

sever

drug

0

0

0

0,00

2836

277

7,50

0,74

9,77

grajd

vse

79

20

247335

16,58

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

edro

17

2

10313

4,17

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

ldpr

11

0

2449

0,99

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

kprf

6

2

3621

1,46

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

samo

18

1

6667

2,70

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

rost

0

0

0

0,00

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

spra

19

12

13817

5,59

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

yabl

8

2

4140

1,67

42980

3159

26,39

20,51

7,35

grajd

drug

0

0

0

0,00

42980

3159

26,39

20,51

7,35

morvor

vse

81

10

33590

29,90

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

edro

10

6

2957

8,80

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

ldpr

0

0

0

0,00

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

kprf

1

0

44

0,13

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

samo

66

4

6479

19,29

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

rost

4

0

564

1,68

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

spra

0

0

0

0,00

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

yabl

0

0

0

0,00

1012

38

0,39

0,18

3,75

morvor

drug

0

0

0

0,00

1012

38

0,39

0,18

3,75

dacha

vse

37

20

308535

16,01

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

edro

20

17

33015

10,70

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

ldpr

5

0

4186

1,36

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

kprf

2

0

1973

0,64

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

samo

7

2

6266

2,03

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

rost

0

0

0

0,00

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

spra

1

1

2080

0,67

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

yabl

2

0

1873

0,61

3036

888

7,32

6,78

29,25

dacha

drug

0

0

0

0,00

3036

888

7,32

6,78

29,25

krasnrech

vse

13

10

138700

11,26

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

edro

7

6

7989

5,76

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

ldpr

2

2

3679

2,65

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

kprf

0

0

0

0,00

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

samo

4

2

3945

2,84

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

rost

0

0

0

0,00

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

spra

0

0

0

0,00

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

yabl

0

0

0

0,00

810

29

13,28

0,00

3,58

krasnrech

drug

0

0

0

0,00

810

29

13,28

0,00

3,58

narv

vse

25

10

107720

16,71

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

edro

10

8

9197

8,54

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

ldpr

2

0

857

0,80

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

kprf

6

0

3328

3,09

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

samo

1

0

385

0,36

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

rost

2

1

1510

1,40

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

spra

0

0

0

0,00

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

yabl

4

1

2723

2,53

904

95

4,49

0,70

10,51

narv

drug

0

0

0

0,00

904

95

4,49

0,70

10,51

ulyanka

vse

63

20

290760

14,83

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

edro

20

9

14939

5,14

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

ldpr

8

0

3585

1,23

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

kprf

10

4

7558

2,60

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

samo

5

1

2568

0,88

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

rost

13

3

8811

3,03

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

spra

6

3

5036

1,73

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

yabl

1

0

630

0,22

11409

413

59,51

10,29

3,62

ulyanka

drug

0

0

0

0,00

11409

413

59,51

10,29

3,62

knyaz

vse

29

20

214180

10,83

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

edro

19

14

15973

7,46

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

ldpr

2

2

1941

0,91

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

kprf

1

1

959

0,45

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

samo

1

0

282

0,13

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

rost

0

0

0

0,00

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

spra

4

2

2863

1,34

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

yabl

1

0

413

0,19

1185

211

1,69

0,58

17,81

knyaz

drug

1

1

768

0,36

1185

211

1,69

0,58

17,81

kolp

vse

90

20

433200

17,48

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

edro

20

15

29700

6,86

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

ldpr

8

1

4732

1,09

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

kprf

4

0

2697

0,62

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

samo

24

0

12338

2,85

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

rost

5

0

1727

0,40

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

spra

13

2

11799

2,72

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

yabl

15

2

12100

2,79

5418

178

26,10

1,88

3,29

kolp

drug

1

0

620

0,14

5418

178

26,10

1,88

3,29

petroslav

vse

29

10

12220

50,59

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

edro

10

1

1419

11,61

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

ldpr

2

0

302

2,47

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

kprf

7

7

2968

24,29

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

samo

5

1

741

6,06

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

rost

0

0

0

0,00

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

spra

5

1

752

6,15

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

yabl

0

0

0

0,00

2100

909

4,35

3,90

43,29

petroslav

drug

0

0

0

0,00

2100

909

4,35

3,90

43,29

ponton

vse

27

10

32405

17,12

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

edro

10

4

2474

7,63

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

ldpr

1

0

94

0,29

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

kprf

2

0

357

1,10

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

samo

13

5

2389

7,37

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

rost

0

0

0

0,00

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

spra

0

0

0

0,00

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

yabl

1

1

235

0,73

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ponton

drug

0

0

0

0,00

10000

1232

9,45

3,13

12,32

ustigora

vse

20

10

13790

38,44

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

edro

10

10

4595

33,32

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

ldpr

2

0

152

1,10

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

kprf

1

0

58

0,42

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

samo

0

0

0

0,00

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

rost

6

0

381

2,76

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

spra

0

0

0

0,00

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

yabl

1

0

115

0,83

5078

974

8,88

0,68

19,18

ustigora

drug

0

0

0

0,00

5078

974

8,88

0,68

19,18

metallo

vse

43

10

98565

17,41

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

edro

10

7

5910

6,00

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

ldpr

4

0

479

0,49

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

kprf

5

0

1617

1,64

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

samo

10

1

3442

3,49

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

rost

4

0

542

0,55

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

spra

10

2

5175

5,25

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

yabl

0

0

0

0,00

9250

744

3,82

2,00

8,04

metallo

drug

0

0

0

0,00

9250

744

3,82

2,00

8,04

saper

vse

21

10

11240

23,89

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

edro

2

2

415

3,69

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

ldpr

9

0

228

2,03

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

kprf

0

0

0

0,00

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

samo

10

8

2042

18,17

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

rost

0

0

0

0,00

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

spra

0

0

0

0,00

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

yabl

0

0

0

0,00

1694

74

1,83

0,52

4,37

saper

drug

0

0

0

0,00

1694

74

1,83

0,52

4,37

malohta

vse

96

20

162885

15,97

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

edro

19

7

7246

4,45

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

ldpr

13

0

1592

0,98

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

kprf

8

0

1667

1,02

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

samo

24

4

3336

2,05

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

rost

3

0

866

0,53

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

spra

10

0

3244

1,99

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

yabl

15

8

6512

4,00

4466

962

6,28

2,79

21,54

malohta

drug

4

1

1552

0,95

4466

962

6,28

2,79

21,54

bolohta

vse

48

10

42783

24,99

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

edro

8

3

2400

5,61

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

ldpr

1

0

67

0,16

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

kprf

6

0

916

2,14

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

samo

24

6

5214

12,19

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

rost

0

0

0

0,00

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

spra

3

1

1059

2,48

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

yabl

6

0

1034

2,42

1806

129

6,31

0,86

7,14

bolohta

drug

0

0

0

0,00

1806

129

6,31

0,86

7,14

polustr

vse

38

20

245015

14,95

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

edro

20

11

17604

7,18

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

ldpr

4

0

2446

1,00

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

kprf

1

0

568

0,23

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

samo

5

2

4670

1,91

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

rost

0

0

0

0,00

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

spra

8

7

11348

4,63

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

yabl

0

0

0

0,00

5109

226

18,65

3,94

4,42

polustr

drug

0

0

0

0,00

5109

226

18,65

3,94

4,42

rgev

vse

39

20

229530

13,15

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

edro

20

14

17858

7,78

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

ldpr

1

0

324

0,14

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

kprf

3

0

1588

0,69

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

samo

5

0

2665

1,16

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

rost

0

0

0

0,00

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

spra

9

5

6722

2,93

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

yabl

1

1

1033

0,45

18188

889

12,03

6,18

4,89

rgev

drug

0

0

0

0,00

18188

889

12,03

6,18

4,89

poroh

vse

60

20

492630

15,50

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

edro

20

11

28103

5,70

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

ldpr

1

0

776

0,16

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

kprf

5

1

6054

1,23

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

samo

16

3

20287

4,12

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

rost

6

2

8565

1,74

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

spra

7

2

8846

1,80

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

yabl

5

1

3751

0,76

2345

91

14,87

3,87

3,88

poroh

drug

0

0

0

0,00

2345

91

14,87

3,87

3,88

krasnselo

vse

46

10

206205

17,32

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

edro

10

5

10090

4,89

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

ldpr

4

0

1318

0,64

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

kprf

9

2

7652

3,71

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

samo

13

2

10331

5,01

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

rost

0

0

0

0,00

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

spra

7

1

4331

2,10

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

yabl

3

0

1984

0,96

1457

289

3,10

1,01

19,84

krasnselo

drug

0

0

0

0,00

1457

289

3,10

1,01

19,84

konst

vse

48

10

133675

15,76

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

edro

9

4

5921

4,43

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

ldpr

0

0

0

0,00

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

kprf

5

1

2643

1,98

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

samo

15

4

7109

5,32

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

rost

1

1

828

0,62

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

spra

6

0

2021

1,51

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

yabl

0

0

0

0,00

390

68

5,50

1,67

17,44

konst

drug

12

0

2545

1,90

390

68

5,50

1,67

17,44

sosnpol

vse

57

10

192315

16,27

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

edro

10

4

7484

3,89

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

ldpr

2

0

982

0,51

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

kprf

8

4

5990

3,11

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

samo

26

1

10482

5,45

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

rost

3

0

695

0,36

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

spra

7

1

4921

2,56

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

yabl

1

0

741

0,39

248

14

0,42

0,00

5,65

sosnpol

drug

0

0

0

0,00

248

14

0,42

0,00

5,65

urick

vse

36

10

194370

14,30

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

edro

10

5

9220

4,74

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

ldpr

1

0

657

0,34

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

kprf

5

3

4502

2,32

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

samo

8

2

5264

2,71

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

rost

2

0

1341

0,69

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

spra

7

0

4596

2,36

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

yabl

3

0

2208

1,14

1243

39

1,74

0,69

3,14

urick

drug

0

0

0

0,00

1243

39

1,74

0,69

3,14

ugozapad

vse

95

20

245885

15,15

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

edro

17

9

9562

3,89

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

ldpr

7

0

1231

0,50

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

kprf

14

3

6602

2,68

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

samo

33

2

9193

3,74

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

rost

3

0

1067

0,43

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

spra

16

6

8198

3,33

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

yabl

4

0

1253

0,51

6199

12

24,16

4,83

0,19

ugozapad

drug

1

0

147

0,06

6199

12

24,16

4,83

0,19

gorel

vse

28

10

107390

16,72

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

edro

9

4

5156

4,80

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

ldpr

1

0

442

0,41

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

kprf

7

4

7265

6,77

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

samo

10

1

4391

4,09

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

rost

0

0

0

0,00

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

spra

1

1

699

0,65

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

yabl

0

0

0

0,00

962

448

2,48

0,49

46,57

gorel

drug

0

0

0

0,00

962

448

2,48

0,49

46,57

ugprim

vse

52

10

175074

17,92

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

edro

10

3

8350

4,77

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

ldpr

4

0

1545

0,88

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

kprf

10

3

7420

4,24

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

samo

8

3

6286

3,59

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

rost

5

1

3171

1,81

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

spra

4

0

2217

1,27

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

yabl

1

0

433

0,25

565

41

0,80

1,10

7,26

ugprim

drug

10

0

1944

1,11

565

41

0,80

1,10

7,26

kronsh

vse

33

10

162760

20,94

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

edro

10

7

15978

9,82

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

ldpr

1

0

695

0,43

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

kprf

6

0

5231

3,21

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

samo

9

3

7628

4,69

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

rost

3

0

1776

1,09

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

spra

1

0

525

0,32

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

yabl

3

0

2247

1,38

874

114

13,46

0,64

13,04

kronsh

drug

0

0

0

0,00

874

114

13,46

0,64

13,04

pesoch

vse

32

10

24665

22,33

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

edro

10

10

3285

13,32

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

ldpr

3

0

152

0,62

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

kprf

8

0

817

3,31

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

samo

9

0

969

3,93

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

rost

2

0

285

1,16

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

spra

0

0

0

0,00

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

yabl

0

0

0

0,00

4574

229

11,06

1,72

5,01

pesoch

drug

0

0

0

0,00

4574

229

11,06

1,72

5,01

sestr

vse

38

10

138630

20,32

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

edro

10

9

13623

9,83

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

ldpr

3

0

780

0,56

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

kprf

6

0

2876

2,07

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

samo

10

0

4719

3,40

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

rost

1

1

1132

0,82

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

spra

8

0

5046

3,64

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

yabl

0

0

0

0,00

12081

1574

18,97

7,48

13,03

sestr

drug

0

0

0

0,00

12081

1574

18,97

7,48

13,03

molodezh

vse

17

10

9780

21,16

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

edro

10

9

1567

16,02

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

ldpr

0

0

0

0,00

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

kprf

2

0

110

1,12

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

samo

5

1

392

4,01

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

rost

0

0

0

0,00

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

spra

0

0

0

0,00

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

yabl

0

0

0

0,00

123

0

0,00

0,00

0,00

molodezh

drug

0

0

0

0,00

123

0

0,00

0,00

0,00

beloostov

vse

25

10

10330

30,06

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

edro

9

7

1843

17,84

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

ldpr

2

0

53

0,51

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

kprf

10

0

521

5,04

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

samo

4

3

688

6,66

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

rost

0

0

0

0,00

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

spra

0

0

0

0,00

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

yabl

0

0

0

0,00

808

76

6,71

2,68

9,41

beloostov

drug

0

0

0

0,00

808

76

6,71

2,68

9,41

komarovo

vse

39

10

4350

41,26

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

edro

10

7

952

21,89

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

ldpr

2

0

5

0,11

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

kprf

5

0

17

0,39

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

samo

18

3

797

18,32

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

rost

0

0

0

0,00

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

spra

0

0

0

0,00

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

yabl

4

0

24

0,55

2137

841

14,57

8,43

39,35

komarovo

drug

0

0

0

0,00

2137

841

14,57

8,43

39,35

serovo

vse

13

10

880

32,61

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

edro

10

7

208

23,64

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

ldpr

1

1

26

2,95

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

kprf

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

samo

2

2

53

6,02

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

rost

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

spra

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

yabl

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

serovo

drug

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

vse

13

10

5510

57,68

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

edro

10

10

3072

55,75

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

ldpr

2

0

53

0,96

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

kprf

1

0

53

0,96

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

samo

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

rost

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

spra

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

yabl

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

smolyach

drug

0

0

0

0,00

0

0

0,00

0,00

0,00

ushkovo

vse

12

10

2170

25,30

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

edro

10

8

445

20,51

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

ldpr

0

0

0

0,00

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

kprf

0

0

0

0,00

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

samo

2

2

104

4,79

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

rost

0

0

0

0,00

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

spra

0

0

0

0,00

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

yabl

0

0

0

0,00

407

34

6,80

0,97

8,35

ushkovo

drug

0

0

0

0,00

407

34

6,80

0,97

8,35

solnech

vse

23

10

2750

37,60

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

edro

9

7

475

17,27

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

ldpr

0

0

0

0,00

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

kprf

4

0

116

4,22

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

samo

8

2

318

11,56

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

rost

1

0

40

1,45

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

spra

0

0

0

0,00

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

yabl

1

1

85

3,09

851

185

2,80

1,78

21,74

solnech

drug

0

0

0

0,00

851

185

2,80

1,78

21,74

gagarin

vse

49

20

244525

27,25

2153

867

9,30

2,10

40,27

gagarin

edro

19

14

42064

17,20

2154

867

9,30

2,10

40,25

gagarin

ldpr

17

2

11371


Подобные документы

  • Теоретические подходы к исследованию механизмов и технологий в политической коммуникации. Специфика политического пространства в условиях подготовки выборов депутатов Государственной Думы ФС РФ. Трансформация роли интернета в политических кампаниях.

    дипломная работа [134,8 K], добавлен 16.07.2017

  • Понятие и функции муниципальных выборов в формировании органов местного самоуправления. Обеспечение конституционных прав граждан Российской Федерации избирать и быть избранными. Порядок формирования контрольно-счетного органа муниципального образования.

    курсовая работа [37,4 K], добавлен 24.10.2014

  • Теоретический анализ научных концепций и подходов к определению политических технологий. Интернет как фактор трансформации политической коммуникации. Социальные сети и медиа в президентской компании 2012 г. Краткая характеристика интернет-аудитории.

    дипломная работа [218,5 K], добавлен 28.04.2015

  • Особенности и характеристика предвыборной компании Д. Трампа в глобальном пространстве. Использование социальной сети Трампом для политической коммуникации. Риторический портрет Д. Трампа, харизматика и изобразительные средства в речах политика.

    курсовая работа [452,5 K], добавлен 22.03.2018

  • Оценка масштабов присутствия НАТО в социальных сетях. Анализ основных технологий, используемых НАТО при использовании социальных сетей в качестве информационного инструмента. Выработка рекомендации для достижения целей политических организаций в сетях.

    дипломная работа [2,9 M], добавлен 03.09.2017

  • Объект, предмет, система категорий социологии политики. Механизм функционирования политической системы. Факторы политического поведения и участия. Институт выборов и его социальные функции. Типы партийных систем. Функции политического лидерства.

    шпаргалка [104,0 K], добавлен 24.11.2010

  • Выборы как процедура назначения новых должностных лиц через свободное волеизъявление граждан путем голосования. Социальные функции, виды выборов. Основные демократические принципы избирательного права. Избирательная система как главный регулятор выборов.

    реферат [20,4 K], добавлен 28.03.2010

  • Теоретико-методологические основы исследования политической идеологии националистического движения в России. Трансформация политического дискурса российского национализма в постсоветские годы, представленного в Рунете: идеология, типология, тенденции.

    дипломная работа [2,1 M], добавлен 24.07.2014

  • Особенности политического абсентеизма - одной из форм сознательного бойкотирования избирателями выборов, отказа от участия в них. Причины политического неучастия в выборах. Пути преодоления апатии избирателей как угрозы демократическому развитию России.

    контрольная работа [31,8 K], добавлен 05.12.2011

  • Характеристика информационной войны и социальных сетей как инструмента политической борьбы. Терминология информационной войны. Подходы к осмыслению феномена "сетевая война". Анализ использования социальных сетей в конфликте между Россией и Украиной.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 02.01.2017

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.