В условиях глобального роста политической напряженности и повсеместного учащения протестных выступлений изучение динамики аффективной поляризации становится все более актуальным. Этот феномен, ранее доминировавший в политическом ландшафте США и изучавшийся сквозь призму партийной принадлежности, приобретает значение и в других странах. Распространение аффективной поляризации фиксируется и для России, имеющей богатую историю политических размежеваний. Несмотря на актуальность темы, исследования аффективной поляризации сталкиваются с проблемой разработки объективных и нереактивных методов анализа, свободных от предвзятости традиционных опросов. Кроме того, открытым остается вопрос о связи аффективной поляризации и политической мобилизации - действительно ли эти явления, развивающиеся схожими трендами, усиливают друг друга? Этот вопрос является основной гипотезой исследования. Для ее тестирования предложена методология, основанная на машинном обучении: спектральной кластеризации, тематическом моделировании BERTopic и энтропии Шеннона. В качестве эмпирической базы использованы первичные данные сообщений социальной сети «ВКонтакте», собранные в период летних протестов 2019 г. в Москве и представляющие собой сообщения пользователей, в которых выражен язык ненависти (как основной индикатор аффективной поляризации). Результаты подтвердили выдвинутую гипотезу: обнаружено статистически значимое увеличение энтропии Шеннона и выявление поляризованных тематик в период протестной мобилизации. Это свидетельствует о том, что политическая мобилизация действительно положительно связана с распространением аффективной поляризации. Разработанная методология позволяет проводить объективный анализ политических процессов и может быть использована для мониторинга и оценки рисков, связанных с эскалацией социальной напряженности.
Аффективная политическая поляризация комплексно рассматривается в сочетании ее эмоциональных, поведенческих и когнитивных аспектов. Все они проявляются в различиях между отношением индивида к политическим единомышленникам (ингруппе) и оппонентам (аутгруппе): в испытываемых эмоциях, готовности к сотрудничеству, склонности приписывать положительные или отрицательные качества. Особое внимание уделено проблеме различий между интенсивностью проявлений аффективной политической поляризации в онлайн-среде по сравнению с традиционными формами коммуникации. Большинство современных исследователей склоняются к гипотезе о более высоком уровне поляризации в рамках онлайн-взаимодействий. Данная гипотеза опирается на свойства интернет-общения, которые облегчают пользователю управление сетью контактов и источников информации и порождают феномены «эхо-камер» и «пузырей фильтров». Последние способствуют психологическому восприятию точки зрения единомышленников как единственно «нормальной» и увеличению эмоциональной дистанции по отношению к политическим оппонентам. При этом эмпирические свидетельства в пользу этого механизма довольно ограничены; крайне мало исследований, которые ставили бы задачу прямого сравнения аффективной поляризации в цифровой и традиционной средах. Эта задача решается авторами на основе опросных данных, собранных в 2025 г. среди российских респондентов. Все ключевые индикаторы аффективной поляризации измеряются для двух ситуаций - онлайн и офлайн, что обеспечивает возможность их непосредственного сопоставления. С опорой на предыдущие исследования в качестве ключевого поляризующего признака рассматривается отношение к руководству страны. Данные проанализированы с помощью корреляционного и регрессионного анализа, а также методом главных компонент. Анализ показывает, что аффективная поляризация демонстрирует в целом высокую согласованность в физическом мире и в социальных сетях. Результаты регрессии не позволяют выявить существенные расхождения в уровнях и факторах, влияющих на аффективную поляризацию, в двух средах.