Državni telekomunikacioni provajder ETECSA je 2015. godine otvorio 35 javnih WiFi zona gde Kubanci mogu da pristupe internetu po ceni od 2 konvertibilna kubanska pezosa (oko 2 US dolara) po satu, što je oko 10% njihovog mesečnog prihoda od 17 dolara (toliko iznosi prosečna plata ljudi koji rade za državu, tj. većine stanovništva). Teoretski, ukoliko bi se nekom stanovniku Kube posrećilo da živi unutar jedne od ovih WiFi zona, a padne mu na pamet da bude konektovan ceo mesec, morao bi da plati 1.440 konvertibilnih pezosa, što je skoro 50 puta više nego što, recimo, stanovnici Bukurešta u Rumuniji plaćaju za vezu od 25 Mbits/s. Morao bi da radi približno 6 godina za jedan mesec ne tako brzog, bežičnog pristupa internetu.

Mogli bismo pretpostaviti da Kuba verovatno nije najbolji primer socijalističke prakse jedne državne uprave koja drži monopol u komunističkoj zemlji, ali to nije tema ove priče.

INTERESUJU NAS ALTERNATIVNI OBLICI UMREŽAVANJA I DISTRIBUCIJE SADRŽAJA SA MARGINA CENTRALIZOVANE INFRASTRUKTURE KOJOM UPRAVLJA VLADA, OD KOJIH NEKI FUNKCIONIŠU KAO POTPUNO NEZAVISNI ’SERVIS’ BEZ VEZE SA DRŽAVNOM MREŽOM, DOK DRUGI KORISTE SVAKI MOGUĆI NAČIN DA IZVRŠE APROPRIJACIJU I PREUZMU KONTROLU NAD POSTOJEĆIM RESURSIMA.

Kroz tri kratke priče ispitaćemo kako jedno izolovano društvo uspeva da premosti ovaj jaz i uspostavi alternativne načine pristupa, distribucije, deljenja i uživanja u digitalnim sadržajima.

Kadar iz igre “Call of Duty”: Tajne Operacije, lokacija u Havani, Kuba (Izvor: Call of Duty Wiki)

---

UJEDINJENE NANO NACIJE

---

Gospodin X, u svojim srednjim dvadesetim, strastveni je Battlefield gejmer i administator „Los Pir@t@s“ podčvora smeštenog u jednom, ne tako bogatom kvartu u Havani. Njegov kompjuter je povezan sa šest drugih kuća u komšiluku, uz pomoć dugih UTP kablova koji prolaze kroz rupe izbušene u zidu i protežu se preko krovova, dvorišta i okolnih ulica.

Na krovu obližnje zgrade instalirao je WiFi nano-stanicu koja domovima izvan raspona UTP kablova od 100 metara, omogućava da se priključe na njegovu lokalnu mrežu uz pomoć različitih, sklepanih ili kupljenih WiFi uređaja. Svi oni čine jednu lokalnu mrežu od oko 20 povezanih domaćinstava, osnaženih da šeruju, komuniciraju i, najčešće, igraju igrice.

Ova mala komšijska mreža povezana je sa većim mrežnim čvorovima. Jedan kilometar severno u blokovima visokih stambenih zgrada, u kvartu Nuevo Vedado, postoji mnogo veća mrežna struktura.

Blokovi u kvartu Nuevo Vedado

U ovom delu grada, koji podseća na stil gradnje blokova u socijalističkoj Jugoslaviji, krije se jedna od najgušćih komšijskih mreža. Kroz ventilacione otvore u zgradama protežu se kilometri UTP kablova, dok su krovovi idealna mesta za mrežu nano stanica.

Ventilacioni otvori u zgradama kvarta Nuevo Vedado

Kao što možete pretpostaviti, ova mreža je povezana sa drugim ogromnim mrežnim čvorom. Ovaj je kvartu Cerro i ima više od 2000 povezanih domaćinstava.

Satelitska slika kvarta Cerro, Havana (Izvor: Google Earth)

Svaka četvrt u Havani ima svoju mrežu povezanih kompjutera, servera i nano-stanica, a sve one čine jednu ogromnu gradsku mrežu – SNET (Street NetWork) – sa oko 12.000 povezanih domaćinstava.

SKRIVENA MREŽA KABLOVA, NANO-STANICA I REPETITORA PROTEŽE SE PREKO 30 KILOMETARA OD SANTA FEA NA ZAPADU GRADA, DO OBODA ALMARA NA ISTOKU, I PREKO 20 KILOMETARA OD KVARTA MALECON NA SEVERU DO KVARTA COTORRO NA JUGU, POTPUNO NEZAVISNA OD VLADE, GRADSKIH ILI PRIVATNIH PREDUZEĆA, KOJA PRIPADA SAMO NARODU – KRAJNJEM ČVORU KOJI ČINI OVU IMPRESIVNU MREŽNU STRUKTURU.

Takve mreže ne postoje samo u Havani, nego i u većini ostrvskih pokrajina. Druga po veličini se nalazi u Matanzasu, sa oko 2000 umreženih domaćinstava. Mreže nisu međusobno povezane, već egzistiraju kao neka izolovana ostrva mreža. Nisu povezane međusobno, ali ni sa spoljašnjim svetom, internetom.

Skriveno utočište

Svaki segment ove ogromne infrastrukture pripada samo njenim korisnicima. Svaki korisnik poseduje svoj komad mrežne slagalice, nano-stanicu, server ili kabl. Ne postoji taksa za korišćenje protoka ili sadržaja iz zajedničkih foldera, koji su dostupni svima za kopiranje i distribuciju. Ne postoje usluge koje se naplaćuju a reklamiranje je zabranjeno. U svetu u kom smo zaboravili kako izgleda biti u posedu vlastite infrastrukture, gde sve što se nalazi iza ekrana pripada nekom drugom dok smo mi uglavnom samo potrošači a ne proizvođači, gde smo neprestano profilisani, targetirani i kvantifikovani – ove izolovane mreže, bez reklama, u vlasništvu korisnika, deluju kao neka utočišta tehno utopije. Boravak u njima podseća na rane dane interneta. Ali, kao i obično, medalja ima i drugu stranu.

Pravila igre

Postojanje ove mreže zavisi od nevidljivog, nepisanog i lukavog plesa s kubanskom državom. Prema kubanskoj „realnosti“, ova mreža ne bi trebalo da postoji. Mada umrežavanje kompjutera nije zabranjeno, uvoz mrežne opreme na Kubu jeste.

Budući da Kuba nema fabrike koje prave nano stanice ili drugu mrežnu opremu, nezavisna mreža od 30 kilometara i 12.000 povezanih uređaja naprosto se ne uklapa u zadatu sliku. Država još uvek nije preduzela korake, nadajmo se da ni neće, iako je prilično neverovatno da je ovaj fenomen prošao neprimećeno. S druge strane, na mreži važe stroga interna pravila kojima se reguliše svaka moguća diskusija o politici, distribucija pornografije ili „bilo šta što može da utiče na sliku o SNET-u ili našoj državi (Kubi)“. Pravilima je takođe zabranjeno da se mreža poveže na internet, kao i da se koristi za emitovanje bilo kog stranog televizijskog ili radio programa. SNET korisnici znaju da njihova dragocena mreža može nestati za tren oka ako bi neko pomislio da služi kao platforma za „kontrarevolucionarne“ aktivnosti. Stoga je autocenzura duboko ugrađena u svaki krajnji čvor ove mreže, dok administratori podčvorova i čvorova mogu da blokiraju svakoga ko se ne pridržava jasnih pravila opisanih u dokumentu „Opšta pravila SNET-a“.

Mogli bismo raspravljati ili kritikovati ova interna pravila iz različitih uglova, ali je jasno da ona čine funkcionalni odbrambeni mehanizam koji mreži omogućava postojanje u zaista specifičnim kubanskim uslovima. S druge strane, treba da nam je jasno i da ova mreža nije produkt nekog sajber-utopijskog sna o slobodi i osnaživanju – danju se uglavnom koristi za multiplejer igrice, a noću za razmenu filmova i softvera.

Internet iz domaće proizvodnje

Pa ipak, nije reč samo o igricama i šerovanju. Na mreži postoji čitav mali univerzum lokalnih sajtova, besplatnih usluga i društvenih mreža koje čine članovi i koje su vidljive samo njima. Mreža ima i svoj pretraživač – Look.me, društvenu mrežu – Facebokito, pa i sopstvenu verziju sajta Ebay, pod nazivom Timbirichy.

Tu se može naći oflajn verzija Vikipedije kao i redovno ažuriran „Revolico“, najveći i najznačajniji kubanski sajt za onlajn aukcije i kupovinu koji pre svega postoji na „pravom“ Internetu, a koji se replikuje i na SNET i na „El Paquete“. Većina čvorova, gradskih četvrti, ima sopstvene sajtove sa vestima, forume i blogove, a postoje i brojni namenski serveri za gejming.

Na ovom malom internetu nema domena, samo lokalnih IP adresa koje se dodeljuju svakom korisniku, verovatno kada ih neka lokalna inkarnacija Džona Postela inicira u SNET društvo, pošto su napamet naučili „Opšta pravila SNET-a“.

Udaljeni od tastature

Ponekad se ova zajednica okuplja „udaljena od tastature“, na skupovima na javnim mestima. Nedavno se, nakon samo jedne objave na forumu, nekoliko hiljada ljudi okupilo na Malekonu, čuvenoj morskoj promenadi u Havani. Bilo je teško objasniti policiji da se svi ti mladi ljudi nisu okupili zbog političkog protesta, već da uživo raspravljaju o kompjuterskim igricama i novim verzijama hardvera.

---

Jedan Paquete da svima vlada

---

Na kompjuteru prikazanom u centru ove slike, nalazi se sadržaj koji će tokom sledeće nedelje postati jedna od glavnih kubanskih verzija oflajn interneta. To se zove El Paquete („paket“) a čini ga sadržaj od jednog terabajta koji se distribuira stotinama hiljada Kubanaca širom zemlje. Svakog ponedeljka ujutru, iz ove male sobe u Havani, paket filmova, serija, časopisa, veb stranica, softvera i knjiga kreće u distribuciju preko decentralizovane mreže koju čine ljudi, bicikli, kola iz prošlog veka, eksterni hard drajvovi i USB stikovi, a koja se proteže preko čitavog ostrva.

Razmere ovog fenomena su toliko velike da je El Paquete tema mnogih sastanaka u kubanskom Ministarstvu kulture, i smatra se poslasticom za duh kubanskog stanovništva koje se izlaže inostranim sadržajima. El Paquete takođe sprovodi neku vrstu autocenzure u odnosu na bilo kakve političke ili eksplicitne seksualne sadržaje. Međutim, ovakva nezavisna distribucija sadržaja, bez državne kontrole i uticaja ili ekonomskih interesa, ipak je nešto što verovatno nije prihvatljivo za sistem nenaklonjen slobodnom protoku informacija, u zemlji sa ekstremno ograničenim pristupom Internetu.

El Paquete nije samo distributivna mreža, već i vrsta nezvanične ekonomije od koje verovatno zavisi na stotine porodica širom ostrva. Skoro u svakom naselju postoji jedno mesto, najčešće sobičak ili garaža, gde se može odneti hard drajv i, za određenu sumu, preuzeti porcija Paketa. Cena pune El Paquete kopije iznosi 2 konvertibilna kubanska pezosa (oko dva dolara). Ova mesta uglavnom služe i kao legalizovane prodavnice za „piratske“ diskove, što je vrsta malog biznisa dozvoljena Kubancima prema novoj vladinoj klasifikaciji 181 zvanične delatnosti iz 2011.

Prostor i vreme

Tokom godina, na veličinu ovog ultimativnog kubanskog resursa za digitalne sadržaje uticalo je nekoliko faktora, uglavnom vezanih za dostupnost i cenu USB stikova i eksternih hard drajvova na vrlo nepredvidivom crnom tržištu hardvera na Kubi.

Pre pojave USB3 standarda, za preuzimanje jednog terabajta podataka bilo je potrebno oko 12 sati po kopiji, što je u početku bilo i najveće ograničenje Paketa, pa su pravljeni manji paketi sa lošijim kvalitetom video sadržaja. Kako se USB3 standard širio među čvorovima ove distributivne mreže, veličina Paketa mogla je da naraste do jednog terabajta za čije je kopiranje potrebno oko 2-3 sata. To je i dalje mnogo vremena za svaku rundu kopiranja; u ovom slučaju, reč je o eksponencijalno rastućem mrežnom stablu. Po teoretskom modelu, ako bi svaka osoba, tj. čvor u ovoj mreži, bila u mogućnosti da uz pomoć USB sviča sa četiri povezana hard diska, simultano napravi četiri kopije prvobitnog paketa, za dva sata bi to bilo 4 kopije, posle 4 sata 16 kopija, dok bi nakon 10 sati broj kopija iznosio 1024.

Ovo je, naravno, samo matematička ilustracija moći jednog takvog distributivnog modela, dok realna dinamika ove kompleksne mreže ljudi, hardvera i oblika transporta, trpi uticaje niza različitih faktora.

Kakogod, ponedeljkom oko 4 sata ujutru prvi bicikli sa hard drajvovima kreću ka svom distributivnom čvoru, da bi do mraka na hiljade dilera podataka, kopirnica i tehno entuzijasta u Havani dobilo svoju kopiju nove epizode „Igre Prestola“ emitovane prethodne večeri na HBO, nove verzije softvera koji koriste ili novog broja Kosmopolitena. U pojedinim naseljima postoji čak i neka usluge servisa „na zahtev“, gde se sadržaj, hard drajv sa Paketom, može isporučiti na kućnu adresu da bi se kopirao na vlastiti hard.

“Data centar” u Vedadu

S kraja na kraj ostvra

Izvanredan aspekt kubanskog fenomena jeste činjenica da ova nezavisna andergraund mreža pokriva čitavo ostrvo, od grada Santjago de Kuba na krajnjem istoku do Pinjar del Rio na zapadu. Ko god je pokušao da prevali razdaljinu od Havane do Santjago de Kube u oldtajmeru ili budženoj ruskoj Ladi, jedinim „autoputem“ izgrađenim pedesetih godina prošlog veka, koji se odjednom prekida na pola puta, zna kakva je to avantura. Pa ipak, hard diskovi sa Paketom putuju u svim pravcima, od grada do grada, i stižu u stotine naselja svake sedmice. Ovaj jedinstveni kubanski „ljudsko-elektronski autoput“ karakteriše geografski leg. Dok građani Havane svakog ponedeljka uživaju u najnovijoj epizodi svoje omiljene dorame (južnokorejska telenovela), građani Santjago de Kube, oko 800 kilometara istočno od Havane, moći će da je pogledaju u sredu, dva dana kasnije. Prema ovim podacima možemo izvesti procenu da brzina ove mreže ruka-ruci, drajv- drajvu, kompjuter-kompjuteru, dostiže približno 16.6 km/h.

Moć čvora, ekonomija i promenljiva struktura El Paketa and changing structure of the El Paquete

Svi Čvorovi su jednaki, osim što su neki od njih viši u hijerarhiji od drugih. Struktura ove mreže ima svoju vertikalnu hijerarhihju. Sve počinje iz jedne tačke da bi raslo kroz različite grane, sve dok ova mreža ‘ljudi-transport-hardver-informacije’ ne pokrije čitavo ostrvo. Ipak, kreatori prvobitnog paketa s razlogom ne osećaju da ga poseduju. Svaka grana ili ćelija u ekosistemu distribucije sadržaja, slobodna je da doda ili ukloni sadržaj, dok kreatori ili bilo koji drugi čvor na putu nemaju nikakvu kontrolu nad dešavanjima nakon njih.

Čvorovi koji su hijerarhijski viši, odnosno bliži centru distributivnog lanca, koji pod sobom imaju mnoštvo drugih, mogu pokušati da razviju svoje zasebne mikro-ekonomije unutar svojih ogranaka i da, na primer, razrade svoje reklamne poslove. Konačno, privatna mikro preduzeća na lokalu širom Kube retko imaju kapacitet da plasiraju svoje proizvode ili usluge na nacionalnom nivou, pa bi imalo smisla reklamirati se samo u okviru Paketa na nivou svog grada, pa čak i samo jednog kvarta.

Još jedna interesantna stvar jeste da, zbog vremena potrebnog za pravljenje kopije Paketa (oko dva sata po kopiji), u suštini niko nije u mogućnosti da zaradi više od drugih. Vreme je u tom smislu faktor koji, na izvestan način, stvara jednakost u ovom sistemu. Kako primećuje jedan od vlasnika malog centra sa kolekcijom od 50 TB piratskih igrica u Vedadu, El Paquete je ponedeljkom ujutru tu za svakog. Šta ćete vi raditi s njim stvar je vašeg izbora, do sledećeg ponedeljka možete pokušati da napravite nešto od toga, razviti svoju malu ekonomiju samo na jednom njegovom segmentu (igrice ili softver, na primer), a možete i da ne uradite ništa. Svako ima jednaku mogućnost za istu cenu.

Zanimljiv detalj je da se cena Paketa menja u zavisnosti od dana u nedelji. Najviša je ponedeljkom, kad se pojavi nova verzija (2 konvertibilna pezosa), a do kraja sedmice, nakon što je kopiran nebrojeno puta, cena pada (1 konvertibilni pezos).

Ekonomija iz paketa

Vremenom su se u ovom sistemu pojavile različite forme oglašavanja i usluga. Ukoliko pošaljete SMS na određeni broj, sadržaj poruke će se pojaviti u Paketovom folderu „mali oglasi“ kao jpeg fajl sa vašom porukom na jednoj i nekom reklamom na drugoj polovini slike. Postoje i zanimljivi oblici parazitskog oglašavanja, embedovanog direktno u sadržaj. Na primer, lokalne video reklame prikačene za kraj trejlera nekog holivudskog blokbastera, ili vizuelna reklama nekog lokalnog fotografa specijalizovanog za godišnjake petnaestogodišnjih devojčica, ubačena između strana digitalne verzije najnovijeg broja Kosmopoliten magazina.

Život i smrt El Paketa

Egzistencija Paketa je prolazna. Male su šanse da neko na ostrvu ima celokupnu arhivu svih prethodnih izdanja. Čak ni kreatori Paketa ne čuvaju prethodne verzije, prosto zato što bi cena hard diskova učinila čuvanje svih tih fajlova preskupim. Slično uobičajenoj TV ili video usluzi „na zahtev“. Prazni fajlovi se za nedelju dana polako pune da bi većina na kraju sedmice bila obrisana, kako bi se zamenila novim. Neki od tih fajlova traju duže, dileri digitalnih sadržaja ili kolekcionari igrica ili filmova, na primer, čuvaju najpopularnije filmove, emisije ili igrice i preprodaju ih po određenoj ceni za epizodu ili ceo film.

Fidbek mehanizam

Kao u svakom pravom kibernetičkom sistemu, i u ovom je fidbek ugrađen kao jedan od bitnih segmenata. Krajnji distributivni čvorovi mogu slati mejlove Paketu sa predlozima sadržaja koje krajnji korisnici traže. Sadržaj se menja na osnovu inputa, dodaju se nove TV serije, kolekcije ili vrste filmova, i tako se El Paquete razvija prema potrebama svojih korisnika. Jedan od El Paquete kreatora kaže da im stiže ogroman broj mejlova i da nisu u mogućnosti da odgovore na sve zahteve, ali ova interakcija i dalje predstavlja važan segment ovog kompleksnog distributivnog sistema.

O poreklu kubanske kulture snalaženja

Ljudi koji stvaraju i uređuju El Paquete uglavnom su u kasnim dvadesetim godinama, i čine generaciju koja je iskusila različite oblike distribucije sadržaja na ostrvu. Od VHS klubova s kraja ’90-ih do oflajn P2P razmene sadržaja na internom hardu početkom 2000-ih. U deceniji pre pojave Paketa i eksternih diskova, vađenje internog harda iz kućišta da bi se kod druga iskopirala njegova kolekcija bio je najčešći način distribucije sadržaja. Nasumični izbor sadržaja zavisio je od sklonosti prijatelja i kapaciteta za njegovo skladištenje. Internet je bio još nepristupačniji, i samo je par univerziteta i institucija imalo privilegiju pristupa zaista sporom internetu. Sadržaj je uglavnom poticao od administratora univerzitetskih mreža, koji su noću skidali onlajn sadržaje, i brzo se širio dalje narednih dana. Ti ljudi sa privilegijom pristupa bili su selektori i urednici sadržaja, a uglavnom su ga činili filmovi, serije i mange kategorizovani po žanru, nije bilo pokušaja ili interesa za loš TV sadržaja ili TV novele, publika je bila mlada i zahtevi su bili drugačiji.

Sadržaj El Paketa

---

Internet dileri: vruće, spore i mračne zone Havanae

---

Ako na ulicama Havane naiđete na grupu ljudi koja stoji u ćošku i zuri u svoje smartfone, verovatno ste naleteli na neki od 35 čuvenih WiFi hotspota koje je uspostavila državna ETECSA, jedina telekomunikaciona kompanija u zemlji.

Zvanični Wi-Fi hotspot u parku Fe del Valle u kvartu Centro

Neke od zvaničnih WiFi zona, pretežno u javnim parkovima oko centra Havane, predstavljaju džinovske sajber parti zone na otvorenom. Ponekad se tu skupi više stotina ljudi sa svojim laptopovima i mobilnim telefonima, koji pokušavaju da pošalju mejl, provere svoj Fejsbuk nalog ili da koriste neku VoIP uslugu.

Zvanični “telekomunikacioni distributer” kompanije ETECSA

Da bi se koristila WiFi zona, potrebno je da vam zvanični „telekomunikacioni agent“, koji se može naći za tezgom u svakom kvartu, registruje nalog pod pravim imenom i ličnom kartom. Onda možete kupiti WiFi kredit, jedan sat za dva konvertibilna pezosa, što je otprilike 10% kubanske prosečne mesečne plate.

Oko većine zvaničnih WiFi zona postoje brojne nevidljive, parazitske infrastrukture koje eksploatišu ovaj resurs na razne kreativne načine.

Na putu ka WiFi zoni, verovatno ćete sretati manje zvanične „telekomunikacione agente“ koji će vam ponuditi jeftiniji internet pristup. Ako vam ne priđu direktno, potražite osobu sa uređajem za piratski hotspot. Ponekad i sam SSID može biti od pomoći. Nazivi tih WiFi mreža su, na primer, „momakuzelenojmajici“ ili „momakispoddrveta“.

Na marginama zvaničnih WiFi zona

Po ceni od jednog konvertibilnog kubanskog pezosa (oko jednog dolara) uneće WiFi lozinku u vaš mobilni telefon i tako vas opremiti za jezivo sporo surfovanje internetom.

Nanostanica “iz kutije” iza kante za đubre

Piratske pop-up WiFi zone

Ponekad se ove piratske WiFi zone pojavljuju daleko od zvaničnih. Naleteli smo na jednu u blizini Malekona u kvartu Centro Habana.

Kupovina pristupa internetu kod nezvaničnog “distributera komunikacija”

U roku od par minuta, na desetine ljudi je okružilo ovog momka koji za jedan sat na hotspot surfu zaradi nekoliko prosečnih kubanskih plata.

Nezvanični “pop up” hotspot

Ovi nezvanični pop-up hotspotovi predstavljaju neki vid kratkotrajnih sajber kafea, mesta za okupljanje i socijalizaciju u zajednici u kojoj ne samo da se uspostavlja internet konekcija, nego se ljudi sreću lokalno da razmene fajlove i sadržaje među sobom. Njihovi uređaji učestvuju u mnogim nevidljivim aktivnostima, ne pristupajući internetu. Za ulazak u ovu lokalnu komunikaciju izvan mreže, koristi se kineska aplikacija Zapya, koja korisnicima omogućava razmenu fajlova i grupni čet na lokalu, bez WiFi konekcije. Ponekad ljudi samo to i rade, odu do hotspota, pričaju s ljudima, razmenjuju fajlove besplatno i uopšte ne koriste internet vezu. Treba reći da su mobilni telefoni, čija je upotreba bila ograničena na Kubance zaposlene u stranim kompanijama i državne službenike, legalizovani pre samo osam godina, 2008.

Parazitske mreže

Rizik koji preuzima osoba koja prodaje konekciju leži u tome da neko, ko je kod njega platio pristup za jedan konvertibilni pezos koji podeli preprodajući drugima istu konekciju na vlastitom hotspotu po istoj ili manjoj ceni. Konačno, upravo to je i prva osoba uradila nekom pre njega. Taj tip je verovatno sklepao neku infrastrukturu od nano stanica i repetitora, usmerenu i povezanu preko nekog hotela ili zvanične WiFi zone, gde plati dva pezosa po satu izigravajući običnog korisnika. Onda izađe na ćošak svoje ulice gde podeli ovu konekciju sa još 20 ljudi, što povećava šanse da će ga neko od njih već na sledećem ćošku na isti način katovati. To je oblik parazitske fraktalne mreže, mreže unutar mreže, koja se defragmentiše na komadiće sve dok se ne isisa i poslednji bajt konekcije, za poslednji mogući pezos.

Share Lab, Havana 2016

Одредница „српски“ односи се на велике „дистрибутере информација“ на српском језику на интернету. Термин „медији“ користимо двозначно: са једне стране мислимо на јавне или приватне институције/предузећа која емитују своје садржаје у јавни простор, етар, на територији Републике Србије; са друге стране се под тим појмом подразумева друштвени актер који количином информација и начином извештавања заступа властите (корпоративне) и туђе (политичке, друштвене) интересе у медијском простору у борби за пажњом грађана и дефинисањем јавног дискурса.

Када је реч о одредници „онлајн“, њу користимо како бисмо нагласили да је реч о диспозитиву интернета у коме медијски и политички актери (Latour 2010) граде сопствене инфраструктуре ради свеобухватнијег приступа јавности, експлоатације медијског простора и формирања дискурса. Диспозитив дефинишемо у складу са Агамбеновим схватањем појма апаратус као система техничких, али и нормативних услова за постојањем одређеног дискурса (Agamben 2009). Сам дискурс тумачимо у складу са Фукоовим термином којим се дефинишу хоризонти могућности мишљења постављени друштвено-историјским оквиром. Конкретније, када је реч о политичком дискурсу, позивамо се на Ангермилеров (Angermüller 2007) опис дискурса као система у коме се у складу са темом „врши продукција смисла“ у којој, у сталној интеракцији, учествују и продуценти и реципијенти значења.

Овај теоретски оквир омогућава ауторима окупљеним око приложеног истраживања Шер фондације да развију посебну методологију прилагођену хетерогеном пољу овог дискурса односно: 1) извештавању српских медија о парламентарним изборима 2016. на интернету, 2) рецепцији тог извештавања на форумима које сами медији нуде, 3) коришћењу и дисеминацији медијских текстова у интеракцијама корисника/публике на друштвеним мрежама; 4) активностима и конфронтацијама политичких актера и њихових следбеника/опонената на друштвеним мрежама.

Изабрани медији и корпус

Како би се добио што репрезентативнији резултат поставили смо критеријуме за селекцију медија чији су текстови о предизборним активностима ушли у укупан корпус. ³ Полазећи од поменуте дефиниције медија, покушали смо да направимо компромис између најпопуларнијих новина и телевизија и одговарајућих портала на интернету. Пошто је тема у фокусу нашег истраживања везана за изборе, одрекли смо се свих оних популарних часописа и портала који имају велик број корисника, али се не баве политиком нити су директно извештавали о изборној трци. Користећи статистичке податке о најпосећенијим сајтовима у Србији ⁴као оријентир за популарност и доступност одређеног медија, установили смо списак страница које су релевантне по питању медијског капитала (пажње) и верности публике односно циљне групе. Осим популарности и профилисаности, од значаја су били и углед и репутација датог медија у јавности Србије. Питање репутације као јавног добра је сложено и састоји се од више фактора на које би требало обратити пажњу (уп. Кривокапић 2016). У сфери медија и уопште у тзв. „медијском друштву“ које је одређено одразом јавног дискурса у огледалу медија (уп. Ајзенегер (Eisenegger) 2005), репутација се може схватити као спој популарности, традиције, утицајности (која произилази из претходно поменутог) и консеквентности. Полазећи од тих претпоставки определили смо се за оне медије што потичу из сфере традиционалних масовних медија – телевизије и новина. При томе нам је циљ био да се покрије што шири спектар како по питању репутације, тако и по питању идеолошке, политичке, као и опредељености по циљној групи. Иако је реч о медијима који имају своје утемељење и традицију ван интернета, ово истраживање је утемељено у онлајн сфери. То значи да се на основу наших резултата могу извући закључци за читав јавни живот у Србији, али овај рад нема амбицију да такве закључке изводи. Неопходно је, међутим, управо на овом месту оградити се и напоменути да и поред тога што су и корпус и избор медија по многим критеријумима репрезентативни, резултати се ипак односе искључиво на оне податке које смо анализирали и свакако смо свесни да је могуће наћи изузетке и одступања од оних тенденција које смо ми утврдили. Наглашавамо да наше истраживање управо жели да опише тенденције, да опише главне токове српских медија у широким, грубим потезима.

Медији које смо анализирали одговарају дневним новинама: Политика (85), Новости (23), Блиц (5), Данас (247), Курир (6), Информер (51), односе се на портал Телеграф (13), и на телевизије РТС (55), Б92 (9) и Н1 (65) (у загради је место на листи посећености од стране корисника са територије Србије према анализама портала Алекса). Овај избор је сачињен, као што је наведено, како због стечене репутације поменутих медијских институција ван интернета, тако и утемељености њиховог извештавања на истом садржају у оба домена јавности. Сакупљени текстови потичу из два месеца изборне трке из различитих рубрика и односе се пре свега на изборне активности странака. Текстове смо сакупљали користећи за сваки сајт посебно прилагођене скрипте које су аутоматски преузимале текстове са портала по задатим критеријумима: 1) текстови објављени од датума расписивања избора до предизборне тишине, 2) из одговарајућих категорија (нпр. политика, избори), у зависности од тога како су портали пласирали текстове о изборима. ⁵ База података настала на тај начин чини јединствени корпус текстова. Пречишћавање корпуса сваке недеље је вршено ручно уклањањем оних текстова који нису директно везани за изборе при чему је основни став био да се текст мора односити на изборне активности партија. Недоумица која се у овом контексту намеће тиче се пре свега извештавања о активностима политичара који су истовремено на одређеној јавној функцији и који су самим тим у предности јер је пажња јавности у сваком случају усмерена на њих. Сматрамо да се ова недоумица у самом истраживању као ни у извештавању не може решити на задовољавајући начин, као и да представља како етички проблем за медије у време изборне трке, тако и принципијелно питање за новинаре и уреднике престижних редакција. Медији који имају посебно велик удео у јавној сфери и чијем извештавању је јавност изложена имају изузетну одговорност за стварање фер услова за све у изборној трци. Истраживања овог типа треба утолико схватити као прилог стварању свести о овом виду одговорности.

Обраду корпуса предузели смо поделивши га на неколико партиција: 1) на седмице изборне трке (укупно осам), 2) на датуме, 3) на медије и 4) на медије по недељи изборне трке. На тај начин смо добили и временску димензију ради утврђивања динамике у образовању дискурса изборне трке, као и поделу на порекло текстова како бисмо пратили утицај појединих текстова на укупни ток дискурса у времену. Ради добијања даљих резултата користили смо два алата: с једне стране, за грубу обраду и брзе увиде софтвер Лексико3 (Lexico3) који служи за лексикометријску обраду текста, и са друге стране много моћнији алат у програмском језику/пакету Ар (software package R), који нам је омогућио још дубље лингвостатистичке увиде и описе закономерности медијског корпуса. Напомињемо да нисмо располагали лематизацијом, али да смо за своје упите стварали посебне листе које су нам омогућиле детаљну претрагу. За саму визуализацију резултата коришћен је програм Табло (Tableau), док је за анализу друштвене мреже (АДМ) до посебног изражаја дошла употреба Гефија (Gephy).

Онлајн медији

Корпус: Текстови у онлајн медијима

У горњим табелама види се укупан број посебних текстова који учествују у анализираном корпусу. Требало би обратити пажњу да највећи број прилога објављених о изборним активностима имају jавни сервис РТС и новине у приватном власништву Блиц. На трећем месту налази се Б92, док је број текстова о изборима код Н1 и Информера, односно код Курира и Новости изједначен. Данас је значајно скромнији у односу на све претходно набројене изворе, али и поред тога има скоро двоструко више прилога о изборима него Политика и Телеграф. Овакав распоред показује само однос снага по питању посебних текстова различитих дужина унутар корпуса. Иако су одређене грешке у процесу сакупљања биле могуће, оне не би значајно измениле основне односе прилога са темом избора објављених на порталима поменутих медијских кућа. Овоме би требало додати да број објављених вести у штампаним, односно дигиталним издањима неких новина (конкретно Политике) и на порталима није у корелацији. Такво стање јесте последица уређивачке политике, али свакако утиче на односе и у овде представљеном корпусу. Дакле, и то би требало узети у обзир када се разматрају резултати овог истраживања и када се промишља појам репрезентативности. ⁶

Просечна дистрибуција вести по дану и по недељи

Горњи графикон показује просечан број текстова по медију у току дана (са леве стране) и у току недеље (са десне стране). Иако на дневном нивоу број објављених текстова осцилира (са изузетком Политике), када је реч о недељном просеку може се видети уравнотеженост у објављивању. Значајна разлика која је приметна код Телеграфа, Политике и Данаса кореспондира са њиховом укупном продукцијом и заступљености у корпусу. Одступање које се односи на сајт Политике посебно привлачи пажњу јер говори о тенденцији да се вести везане за изборне активности објављују на порталу чешће ујутру и увече, док је код РТС, Блица и Б92 као најпродуктивнијих и тиме најзаступљенијих у корпусу присутна супротна тенденција. Ово се може тумачити на различите начине, али пре свега смо склони да мислимо да је узрок тим разликама, с једне стране у уређивачким одлукама, а са друге у условима припреме текстова (услед броја сарадника у онлајн редакцији и сл).

Актери – носиоци листа

У овом одељку расправљамо о заступљености актера по различитим категоријама и у различитим партицијама нашег корпуса. Актери су у нашем истраживању дефинисани као носиоци листа својих партија у изборном надметању 2016. У самом тексту ћемо их обележавати презименима (Вучић, Пајтић, Шешељ итд.). Упит који је претраживан представља пуна имена датих актера, лидера, у свим падежима односно у различитим начинима писања. Резултати се, а то је потребно и на овом месту накнадно нагласити, односе само на помињање имена, а не на њихову позитивну или негативну контекстуализацију. Начин на који се они третирају није се могао установити или описати методама које су нама стајале на располагању. То ће свакако бити у фокусу неког од будућих радова на ову тему.
Када је реч о даљим језичким појавама са којима смо се сусретали требало би имати у виду да се у коментарима (а понекад и у текстовима) имена пишу тзв. „ћелавом“ или „неписменом латиницом“ и да су резултати претраге били значајно различити приликом упоређивања упита без и са обе варијанте. Успутни увиди током истраживања који се тичу медијске писмености (како новинара, тако и корисника/аутора коментара) биће несумњиво предмет посебног текста. Последице недостатка структуриране обуке у коришћењу савремених медија и стандардизованог медијског описмењавања током школовања се свакако не може превидети, чак ни приликом летимичног прегледа текстова. Наше истраживање пружило нам је увиде и доказе о постојању овог проблема захваљујући „зарањању” у текстове (immersion) без кога је немогуће било спровести анализе.

Дистрибуција актера у насловима по данима и недељама

Појављивање актера у насловима, и уопште корпусна анализа наслова, има посебну тежину јер они у комбинацији са сликом чине основну јединицу (мултимодалног) текста на главној страници портала која привлачи пажњу и дефинише знање и сећање корисника/читаоца на дати догађај. Енглески израз њузбајт (newsbite) за сада нема свој еквивалент на српском језику. Ради се о елементу који се користи као веза ка чланку и састоји се од наслова, слике и евентуално тзв. лида (lead), уводног пасуса који прегнантно артикулише садржај вести. Због недостатка капацитета за стварање корпуса тих јединица одлучили смо се да ову област не уведемо у истраживање, иако је у литератури у великој мери разрађена методологија за такве подухвате (Нокс (Knox) 2009, Красни (Krasni) 2015). Анализа наслова, међутим, представља ништа мање значајан прилог овом раду јер обрађује учесталост имена актера који се потврђују као кључни елементи ових јединица.

У горњем графикону приказано је појављивање актера у току изборне трке од седам недеља. Може се видети да осим пада у другој недељи, име Вучић постепено расте, да би на крају апсолутно доминирало насловима медија. Може се рећи да друго место држи Пајтић до последње недеље, треће покрива Дачић док не освоји друго место у последњој недељи, док су остали учесници равномерно распоређени, осим што се може рећи да Шешељ и носиоци ЧБЧ-листе имају скок у претпоследњој недељи. У доњој табели се види удео сваког кандидата у насловима на недељном нивоу, што још једном потврђује горње кретање.

Требало би имати у виду да су Дачић, Вучић и Пајтић носиоци функција у овом периоду, те да је овакав резултат донекле и очекиван. У том контексту је занимљива постојаност Чанка, Тадића и Јовановића (тзв. ЧБЧ-листа) који, међу онима што немају функције, заузимају као носиоци листе своје коалиције највише места у насловима медијских текстова до претпоследње недеље, када се са њима изједначава Шешељ.

Појављивање актера у насловима по медијима

На овом графикону се са леве стране види укупно, апсолутно, појављивање различитих актера у насловима расподељених према медијима, на оси у приказан је оријентациони број. Са десне стране видимо односе међу актерима у корпусу наслова. Апсолутна доминација Вучића је видљива код Телеграфа и код Новости, док се најмањим појављивањем Вучића истиче РТС. Најчешће помињање Пајтића је управо присутно код РТС, Блица и код Информера док се код Телеграфа, Политике и Курира он најређе помиње у насловима.

Појављивање актера у корпусу текстова по данима и недељама

У самом корпусу сакупљених текстова дистрибуција актера представљала је први корак нашег истраживања који нам је омогућио да поставимо друга питања ради даљих увида. Посебно интересантни проблеми у том смислу јесу 1) недостатак корелације између следећих налаза и резултата анализе наслова односно 2) фактори који доводе у везу реалне догађаје са количином помињања актера.

У горњем од два графика према кривуљи можемо видети дистрибуцију актера по данима и недељама, док је њихов удео у изборној недељи дат у доњем графику. Главна разлика која се овде уочава тиче се појављивања актера Николић. Док је у насловима ретко присутан, у текстовима игра значајнију улогу која по заступљености донекле одговара актерима ЧБЧ-листе (Чеда-Борис-Чанак). Дистрибуција имена носилаца листа, другим речима, изненађује честим појављивањем актера који су у насловима били значајно ређе помињани.

Дистрибуција актера у корпусу текстова по медијима

На горњим графиконима са леве стране се налази укупан број појављивања актера у текстовима по медијима, док је са десне стране њихов удео у простору додељеном изборној трци у датом медију, односно у нашем корпусу. Актер Вучић апсолутно доминира у Телеграфу по броју помињања, док је најмање поменут у РТСу, Данасу и Новостима. Телеграф се издваја и убедљиво најређим помињањем Пајтића у насловима, док РТС и Информер њега најчешће помињу у поређењу са другим медијима. Актера Николића најчешће помињу Телеграф и Политика, а најређе Новости. Припадници ЧБЧ-листе су најчешће у Данасу и Политици, а најређе у Телеграфу. Данас и Курир су чешће посвећени актеру Дачић. Требало би обратити пажњу да ЧБЧ-листа заузима друго место по броју помињања у текстовима. Листа ДСС-Двери, Рашковић-Ивић и Обрадовић су највише помињањи у Политици, РТС и Новостима, а најређе у Данасу и Телеграфу.

Заступљеност странака у корпусу

Дистрибуција странака у нашем корпусу следећи је проблем који смо желели да испитамо након што смо утврдили заступљеност носилаца листа. Сматрали смо да је питање странки битно за изборну трку, посебно када се има у виду значајна персонализација политичких програма кроз ликове лидера и носилаца листа. Проблем са овим делом истраживања садржавао се пре свега у питању шта значи појављивање странке у тексту, тј. да ли је то написано име странке, одговарајућа скраћеница или нешто друго. Пошто смо сматрали да је искључиво помињање скраћеница и пуног назива странке исувише позитивистички приступ анализи корпуса, одлучили смо се да истражујемо заступљеност ентитета странке, односно да одредимо тематско поље које се односи на појам дате странке. Тематско поље за сваку странку дефинисали смо груписањем појмова и имена који одговарају именима страначких функционера (нпр. ДС=Балша Божовић, демократе, демократска странка, Пајтић, СРС=Вјерица Радета, радикали, СРС), популарним називима странака (нпр. ЛСВ=лигаши, СНС=напредњаци и сл.).

Дистрибуција тематског поља странке у корпусу текстова по данима и недељама

Појављивање тематских поља странка по данима представљено је кривом у првом графикону. Требало би обратити пажњу да елементи из тематског поља СНС доминирају у корпусу, те да ниједна странка ни у једном моменту не успева да је достигне. На другом и трећем месту својим темама успевају да се наметну ДС и ДСС-Двери. Овај резултат се може препознати и у доњем графикону, у коме се показује да је тематско поље СНС највеће, да га прате ДС и ДСС-Двери (изражени на графикону само кроз ДСС), а да је тек на четвртом месту СПС. Листа окупљена око ЛДП, односно ЧБЧ-листа овде је мање заступљена него што је то горе био случај.

Дистрибуција тематског поља странка у корпусу текстова по медијима

Дистрибуција странака у корпусу текстова по медијима, било у укупном броју на графикону са леве, било по уделу израженом у постотку са десне стране, потврђује горњи налаз који се односи на временску осу и сведочи о сличном уделу заступљености сваке странке у сваком медију медију. Једини изузеци су присутни код Данаса и Политике, при чему је у Данасу заступљеност ЛДП повећана, док су ДС и ДСС за толико мање присутни. У Политици је ЛДП такође присутнији док је СНС мање заступљен него у осталим медијима. Телеграф се са своје стране истиче наглашеним тематизовањем ДСС које је више него у свим осталим медијима. Подједнако висок постотак тема ДС присутан је у РТС, Блицу и Б92.

Дистрибуција тематског поља странка у насловима по данима и недељама

У горњем графикону приказана је по данима распрострањеност појмова из тематског поља странки у насловима, док је у доњем графику видљива њихова заступљеност по недељама. Види се да је СНС у убедљивој предности и доминира свим недељама, док су ДС и СПС на другом и трећем месту. Ови резултати корелирају са појављивањем актера у насловима.

Посебност представља појављивање тематског поља остало у коме су заступљени они појмови и теме које ниједна странка није запосела у потпуности. То су текстови који говоре о Републичкој изборној комисији, изборној процедури, устројству изборних јединица, а не долазе до изражаја елементи поља, тј. појмови које су запоселе појединачне странке. Примећује се да су у последње две недеље такви текстови посебно добили на значају, да су превазишли ону групу текстова који се баве најзаступљенијом странком.

Распрострањеност тематског поља странка у насловима по медијима

У дистрибуцији тематског поља странака у насловима текстова по медијима долази до значајнијих разлика и у апсолутним вредностима и у уделу који у поједином медију заузимају више него што је то у текстовима био случај. Посебно се овде истичу Данас и Политика, у којима доминирају оне теме што нису својствене партијама, а заузимају готово трећину укупног простора у насловима текстова о изборној трци. На супротној страни стоји Информер у ком је већина наслова одређена партијским темама. Овде је такође јасна доминација СНС као основног извора тема наслова код свих, осим код Данаса и Новости.

Дужина текстова са тематским пољем странка по медијима

Горњи графикон треба посматрати у контексту табела 1-3. Дужину текстова у којима се помињу политичке партије с једне стране треба тумачити у смислу уобичајене дужине текстова које дати медији у онлајн окружењу нуде својим корисницима/читаоцима, док се с друге стране мора имати у виду друштвена активност, односно јавне функције које припадници датих партија обављају. Одредница странка се као што смо горе поменули не односи само на појављивање скраћенице/имена странке, већ подразумева и најчешће помињане припаднике ових партија.
Данас и Политика, који су по броју текстова најмање заступљени у корпусу, показују да имају у просеку најдуже прилоге који се баве трима (СНС, СПС, ДЈБ) односно двама странкама (СНС и СРС). Осим ових одступања може се видети да СНС иначе доминира у извештавању свих медија осим у Куриру где је ДСС на првом месту. Заступљеност и дужина текстова у којима се тематизују странке не би требало мешати са позитивним односно негативним односом према датој странци. Овај графикон, као и сви остали израђени у овом истраживању, само посредно могу послужити за идеолошко описивање датог медија и приврженост некој политичкој партији. Много је сврсисходније поматрати ове резултате као индикаторе развоја дискурса у огледалу медија у коме, с једне стране, као актери учествују партије и политичари о којима је реч, а са друге стране сами медији чија улога никако није пасивна.

Заступљеност кључних речи

Битна ставка у истраживању било је налажење кључних речи у корпусу текстова свих медија, односно у његовим различитим партицијама, тј. у корпусима сваког медија појединачно. Кључне речи могу се одредити на различите начине. Ми смо одлучили да користимо с једне стране учесталост речи, а са друге стране да уклонимо тзв. шум који представљају углавном граматички важни елементи, партикуле или речце, чије значење за сам дискурс није од високе важности, осим у сасвим одређеном микроконтексту који није у фокусу нашег истраживања. Поменута два фактора су нам помогла да успоставимо низ појмова за које сматрамо да су маркери дискурса избора 2016.

У овом смислу апсолутни дискурс маркери су појмови „Србија“ и „избори“ који дефинишу и тему и оквир самог дискурса. На следећем месту уз значајну паузу појављује се актери Вучић и странка, док су већ на наредном месту грађани. Ради још јаснијег прегледа најчешћих релевантних речи приказали смо њихову учесталост помоћу тзв. облака речи (wordcloud) који нам омогућава да односе визуелно прецизније опазимо на сасвим једноставан начин: што је реч већа то је њена учесталост у датом корпусу виша.

Интерпретација ових речи није никад захвална без урањања у сам корпус или без комбиновања са тзв. енграм (n-gramm) анализом (најчешћих колокација и конкорданција). Ова проширена анализа која подразумева такође и граматичке анализе очекује нас у наредном периоду.

Кључне речи у корпусу текстова

Кључне речи у корпусу текстова приказане облаком

Кључне речи у корпусима појединачних медија

Анализа тематских поља у корпусу текстова

Теме које су обележиле изборну трку

На сличан начин као што смо одредили тематске целине за партије, поступили смо и у тражењу оних друштвених проблема који су највише тематизовани у току изборне трке. Ради састављања листа релевантних појмова користили смо с једне стране облак и листе најчешћих речи, али и тзв. технику урањања (immersion), односно читања текстова ради утврђивања тема и појмова. Тематска поља која смо дефинисали носе следеће називе: ЕУ, Русија, САД, Косово, Војводина, Санџак, регион, безбедност, слобода медија, НАТО, Хаг, корупција и економија.

У горњем графикону приказана је дистрибуција тематских поља у читавом корпусу изборне кампање по данима и недељама, док је у доњем видљива њихова заступљеност на недељном нивоу. Иако је тема НАТО на почетку кампање једнако заступљена у дискусији, у току недеља се тежиште помера ка економији и Европској Унији чији је удео, уз Хаг, у последњим недељама највише доминирао у предизборним дискусијама.

Дистрибуција тематских поља по медијима

У графикону са леве стране су изражени укупни бројеви помињања неког елемента тематског поља, док је на десној страни приказан удео сваке теме у укупном корпусу појединачних медија. Политика и Данас се издвајају тиме што економске теме не обрађују на исти начин или их посматрају ван контекста изборне трке. Одступање ова два листа од осталих резултата може се тумачити другачијом контекстуализацијом економских вести или као веће присуство сопствених коментара који мање преносе кампању, а више се баве подацима. Са друге стране значајна је концентрација вести везаних за ЕУ у Данасу које су у поређењу са свим осталим гласилима доминантне.
Заступљеност градова у Србији током изборне кампање

У току истраживања примећено је да многи извештаји о изборној кампањи и скоро све вести долазе из Београда. Иако се то може објаснити на више начина (нпр. да је седиште већине медија са надрегионалном покривеношћу управо у Београду), сматрали смо да је битно истражити односе између престонице и осталих српских градова у извештавању током изборне кампање. Сматрамо да је то веома важан проблем у погледу најављене даље децентрализације и регионализације.

Дистрибуција имена српских градова по данима и недељама

За сваког ко је заинтересован за регионализацију у Србији, овакав однос између заступљености локалних вести према вестима из главног града показатељ је одређеног несклада или институционалне, економске природе, или грешке у самом изввештавању. У току изборне трке било је градова који су до изражаја долазили, као на пример Нови Сад тек у трећој и четвртој недељи, Смедерево у петој, или Крушевац у седмој. Али чак ни вести о Смедереву које су у току изборне кампање имале значајан скок (види графикон) нису могле овај град ни издалека да приближе заступљености коју је Београд имао код медијских кућа у читавој земљи.

Однос у заступљености имена српских градова

У горњем графикону види се укупно помињање свих градова у Србији у току изборне кампање. Београд се помиње значајно више него сви остали градови заједно, Нови Сад држи друго место, док се Приштина и Ниш држе на трећем месту. Иако је, како смо поменули, Београд центар скоро свих институција, као и надрегионалних медија чије смо текстове анализирали у току изборне кампање, било је ипак изненађење да предизборне активности које се обављају у читавој Србији не завређују више пажње у медијима. Иако је можда проблем у недостатку инфраструктуре и локалних извештача, оваква тенденција у току најважнијег националног друштвено-политичког догађаја не доприноси еманципацији региона макар на симболичком нивоу.

Однос медијске заступљености градова и њихове величине

Како бисмо истражили оправданост овог феномена, предузели смо даље прорачуне. Покушали смо да успоставимо однос тј. коефицијент односа између величине града тј. броја становника и броја појединачних помињања датог града у току кампање (види сл. одељак). Резултати које смо добили показују да је Београд на том графикону у избалансираном положају, док су сви други градови знатно испод „идеалног просека“ појављивања у току прворазредног политичког догађаја за државу, као што је бирање највишег законодавног тела. Овај прорачун нема намеру да тврди да број становника мора обавезно сведочити о економском, политичком или културном значају датог места, јер то зависи и од низа других фактора. Када је реч о малој земљи као што је Србија, међутим, овакав недостатак равнотеже сведочи о неравномерном развоју, односу (медија и елита) према простору ван центра и конструкцији периферије у односу на поменути центар. Ово је битно етичко питање за професионалце из медија и државе које се мора обрађивати и решавати и у одговарајућим институцијама и еснафским удружењима.

Коефицијент медијске пажње – однос величине града и оправдане заступљености у извештавању

Разматрајући проблем односа заступљености градова и њихове величине, скицирали смо модел за израчунавање коефицијента који би могао да изрази идеални просек појављивања неког града у надрегионалним медијима. Коефицијент смо добили дељењем броја помињања са бројем становника подељеним са хиљаду (тј. хиљаду становника „вреди“ једно помињање). За број становника користили смо податке из пописа 2012. године. Тако се нпр. коефицијент за Београд израчунава када број помињања бројем становника 1620 поделимо са 1659 (од 1659000 становника). Тај коефицијент је близу идеалног (0,97) на двомесечном нивоу предизборне трке. Као и на претходном графикону, и овде се могу уочити одступања од нормале. Док је Београд близу идеалном коефицијенту 1, Нови Пазар одступа од нормале јер се помиње 42 пута, а има 10 000 становника, те му је коефицијент 4,2. Аутори овог рада могу да претпоставе многе замерке овом моделу „коефицијента медијске пажње“ једног града, као што би нпр. било да постоје различите традиције урбаног развоја које не дозвољавају поређење са регионалним центром као што је Београд, или да би требало укључити пре округ или више општина у једну целину, па јој тек онда мерити коефицијент. Ми, међутим, желимо да укажемо на велики диспаритет у заступљености Београда и осталих српских градова у медијском дискурсу, чак и у случају избора за Народну скупштину Србије који је установљавањем оваквог модела посебно видљив.

Извори и аутори

У табели се види да у укупном извештавању највише материјала различитим медијима достављају Танјуг и Бета. На трећем месту су тзв. сопствени извори који означавају све оне текстове где су потписани аутори односно редакција или сам медиј. Од четврог места, са Фонетом па надаље, су друге агенције.

Како би се боље сагледали поменути медији, сматрали смо да је неопходно консултовати нешто од метаподатака који су у сваком тексту присутни, а тичу се институционалног порекла материјала. Важно је обратити пажњу у коликој мери је извештавање о изборним активностима засновано на сопственим текстовима, тј. оним прилозима које су новинари дате медијске куће лично написали, и колики је удео тих прилога у односу на обрађене агенцијске вести. Ови се резултати не могу пројектовати на целокупно извештавање било ког од ових медија, зато што се анализирани корпус односи само на део њихове продукције који се бавио изборном трком, односно предизборним активностима. Упркос томе, независно од дискурса, сматрамо да се може рећи да они медији који пре свега објављују властити материјал имају консеквентнију репутацију од оних који се ослањају пре свега на преношење уз прераду агенцијских вести.

Коментари

Истраживање коментара представља велик изазов и актуелну тему у области медијске лингвистике, истраживања утицаја медија на публику, политичке као и теорије медија. У нашем раду покушали смо да, узимајући у обзир досадашње резултате, дамо нови импулс овом недовољно обрађеном пољу. Корпус коментара односи се на све прилоге корисника који су објављени уз сакупљене текстове са различитих медија. Укупан број коментара износи 105.227, укупан број речи у корпусу коментара јесте 2.056.021, док је број аутора коментара 23.914. У једном од експеримената при анализи покушали смо да изолујемо делове корпуса према корисницима тако што смо анализу ограничили на прилоге корисника који су имали више од 25, 50 или 75 прилога у току једне изборне недеље. Ти резултати су корелирали са другом врстом анализе интеракција са коментарима (више о томе ниже) и откривали су понашање пре свега посебно активних корисника, за које се може претпоставити посебна мотивисаност при агитацији или популарност међу осталим корисницима. Те карактеристике би могле одликовати активисте или тзв. ботове. Предност смо у самом тексту, међутим, ипак дали истраживању целокупног, неподељеног корпуса коментара са сличним упитом као у анализи корпуса текстова. На тај начин смо истражили исти онај феномен, ток медијског дискурса, са којим се било који читалац сусреће при отварању датог текста.

У истраживање коментара не спада само текст који корисник уноси већ и интеракције између корисника, чему (би требало да) је медијска вест непосредан повод. Овакву комуникацију портали и свесно подржавају, јер се на тај начин повећава како активност на сајту тако и тзв. нематеријални рад који корисници улажу у раст популарности датог медија (Теранова 2000, ШЕР 2016). Ово постаје самим тим форум (или пре арена) за све активисте, популарна у току изборних активност када је потребно показати снагу не само аргумената већ и бројност на јавно „видљивим“, значајним местима за сусрет различитих и евентуалну размену мишљења.⁷ Интеракције и реаговања су, међутим, унапред одређене функцијама на датом порталу и самим тим углавном бинарне, те је могуће само дати глас за или против неког коментара или, на нешто децентнијим порталима, само препоручити прилог другог корисника. Сви типови интеракција су упоредиви те су према томе квантитативно анализирани. Посебно велик број позитивних реаговања („гласова за“) током одређених дана упућује на већи степен активности корисника. Индикативна је корелација активности ове врсте са тематским осцилацијама у текстовима коментара које, међутим, често немају везе са темама самих вести медијских институција. На крају, можда најважније за ову врсту истраживања, јесте и популарност датог коментатора и његова позиција у хијерархији онлајн активиста која се на основу целокупног понашања групе може реконструисати.

Број коментара по медијима по дану

На графикону су представљени укупни бројеви коментара који су објављени на различитим медијима у току једног дана. Анализом су обухваћени сајтови : Б92, Блиц, Курир, Н1 и Телеграф. Занимљиво је да је број коментара порастао на сајту Н1 док се на Телеграфу значајно смањио. Требало би обратити пажњу на разлике у броју коментара у првим и последњим недељама изборне кампање. Док Курир, Б92 и Блиц имају уједначен број коментара током оба месеца, значајна разлика настаје код Телеграфа и Н1. Портал Н1 постаје изузетно популаран међу коментаторима док се за Телеграф интересовање значајно губи. Ово представља истовремено значајан пад саобраћаја на порталу Телеграфа и изузетан пораст код Н1 што се може тумачити чак као индикатор утицаја медија у друштву (уколико се пође од претпоставке да је активност коментатора последица усмереног активизма).

Број позитивних и негативних гласова по сату

Графикон представља укупан број и однос позитивних и негативних гласова на објављене коментаре у анализираним медијима. Анализом су обухваћени сајтови: Б92, Блиц, Курир, Н1 и Телеграф. Требало би приметити да се овде ради о свим чланцима садржаним у корпусу из свих медија, односно да се на овом графикону не виде посебности појединачних прилога. На основу овако увећаних података можемо уместо тога да опишемо опште активности свих корисника онлајн медија по дану и утврдимо којих дана је саобраћај био посебно густ.

Број реакција по сату и по дану

На визуализацији испод представљен је број позитивних и негативних реакција по једној вести у току једног сата по дану. Свака вест представљена је другом бојом, тако да овај графикон омогућава и праћење броја вести објављених у једном сату. Анализом су обухваћени сајтови: Б92, Блиц, Курир, Н1 и Телеграф који се разликују по боји у хистограму.

Требало би имати у виду да су појединих дана различити корисници извршили у току једног сата и до 100.000 реакција (на свим медијима заједно), што се може закључити по висини хистограма који указује на број. Овако интензивне активности се виде нпр. на графиконима од 4.3, 6.3, 20.3., 25.3, 4.4, 10.4. итд. То сведочи или о значају објављене вести из тог сата за многе кориснике или – о одређеној стратегији. Друго тумачење би говорило у прилог тези да је највећи број коментара сачињен од стране друштвених ботова.

Укупан број коментара по сатима и данима у недељи

Графикони се односе на укупан број коментара који су објављени по одређеном сату (лево) или дану у недељи (десно). При том се висина хистограма односи на количину коментара, а водоравна оса на сате (лево) односно дане (десно). Графикон описује у које доба дана се објављује највећи број коментара и којим данима у недељи су посетиоци сајтова најактивнији. Активности читалаца/корисника кореспондирају углавном са активношћу медија односно њиховом динамиком објављивања текстова. То посебно чуди када је у питању радни дан између 9 и 15 часова.

Вести са највећим бројем коментара

Графикон представља 20 вести са највећим бројем коментара. У првој колони је број коментара по сваком медију, а у другој је укупан број гласова које су коментари добили. Дубље истраживање би могло да подразумева анализу текста тј. језика ових коментара и њихово евентуално понављање, односно понављање њихових елемената кроз медије као и упоређивање доступних података одговарајућих аутора и пратиоца. У даљем току овог истраживања неке од наведених корака већ смо предузели.

Коментари са највећим бројем гласова

Графикон представља 20 коментара са највећим бројем гласова, вест у којој је коментар објављен, корисника који је регистрован као аутор коментара, као и однос позитивних и негативних гласова. Не може се поуздано закључити која логика стоји иза масовног позитивног или масовног негативног оцењивања ако се предпостави да су масовна оцењивања дело различитих група ботова. Ово би захтевало анализу појединих коментара и врсту масовних реакција што је задатак за будуће истраживање.

Листе популарних корисника по медијима

У првој колони се налази број вести које је један корисник коментарисао. У другој колони је број коментара које је корисник написао, док је у трећој садржан однос позитивних и негативних гласова које су ти коментари добили. Требало би напоменути да је могуће да се више особа може крити иза истог корисничког имена. То се донекле може потврдити посматрањем времена и трајања активности под појединачним корисничким именом.

Појављивање истих коментара у различитим вестима

На приказу доле, представљени су исти коментари који се појављују на различитим вестима и медијима. Иако се неке од реченица могу у први мах протумачити као спонтан израз, чињеница да је у великом броју дословно поновљена уклања сумњу у организовану активност.
Учесталост овог феномена значајан је прилог идеји да је астротурфинг једна од стратегија политичке онлајн агитације у Србији. Могу се, међутим, поставити питања да ли је реч о партијском активизму или купљеној активности ботова.

Живот једне вести

Овај графикон представља период у коме су коментари писани почев од објављивања вести. Може се видети да се већина коментара објави у прва два сата од објављивања, а да је активност поводом једне вести изузетно ниска већ 12 сати након објављивања. Одређене појаве на овом графику могу да укажу на могућу координисану операцију активиста због одређеног текста, уколико се појаве нагли скокови после 12 сати од објављивања.

Најчешће речи у коментарима

Након анализе корпуса текстова сматрали смо да је неопходно потражити корелације између корпуса медијских текстова и реакција корисника/читалаца односно колико коментари рефлектују поједине вести. Да бисмо то учинили и да бисмо открили постоји ли значајна разлика између тема и најчешће помињаних речи, упоредили смо облаке речи (wordcloud). Битно је рећи да су маркери дискурса у оба корпуса исти, али је однос између заступљености односно броја речи различит. То се може видети при поређењу имена носилаца листе односно њихове величине у облаку.

Диструбиција актера у корпусу коментара по данима и недељама

У горњем графикону приказане су осцилације у помињању носилаца листа на дневном нивоу, док је у доњем графикону приказана заступљеност појединачних носилаца листа у корпусу коментара по недељи. Листе имена појединих политичара садрже, као што смо напоменули, различите начине записивања њихових имена, а укључују и њихове надимке и погрдне називе, како бисмо могли да мапирамо њихово појављивање независно од контекста у коме се појављују.

Дистрибуција актера у корпусу коментара по медијима

У левом графикону се виде апсолутне вредности у коментарима изабраних медија, док је у десном представљен њихов процентуални удео у корпусу коментара појединачног медија. Ови резултати могу значајно помоћи у анализи активности друштвених ботова када се укрсте са горњим резултатима поновљених коментара у различитим медијима, односно кад се комбинују са анализом оцена коментара од стране других корисника. Иако постоји могућност одређене корелације између активности друштвених ботова и идеолошке опредељености медија, модел за анализу те корелације је сувише спекулативан у овом тренутку. Зато активности треба пре видети као интервенције у медијима који се доживљавају као посебно утицајни у јавности.

Дистрибуција странака у корпусу коментара на две и на једну недељу

На горњем графикону може се видети заступљеност странака у корпусу коментара по недељама и данима док је на доњем показана њихов удео по недељама. Као и у претходном случају код дистрибуције актера, требало би обратити пажњу на покрет који се десио првог априла и који је подигао ниво заступљености код странака СНС и ДС. Такође би требало упоредити број коментара у коме се они помињу са оним у којима се не помињу. То може дати бољи увид у улогу коју поједини актери, односно актери уопште играју у дискусијама.

Заступљеност странака у корпусу коментара по медијима

На графикону са леве стране види се заступљеност странака у корпусу коментара по медијима у својој апсолутној вредности, док је њихов удео у партицији коментара датог медија изражен са десне стране. Графикон са леве стране може се тумачити у смислу борбе до које долази да би се повећала заступљеност у коментарима веома популарних медија како што су РТС, Курир или Информер. Чињеница да је Блиц ту мање заступљен говори против овакве интерпретације. Требало би такође обратити пажњу на слабу заступљеност ЧБЧ-листе у свим коментарима, што је у супротности са носиоцима листе као личностима. То указује на виши ниво персонализације код већине малих странака. Чак ни покрет ДЈБ не одступа од тог правила, што показују слабији резултати у овом истраживању. Појављивање странке у коментарима свакако сведочи о њеном идентитету као групе који није везан само за личност.

Друштвене мреже

Последње поље овог истраживања тиче се области друштвених мрежа Фејсбука и Твитера, као изузетно битној инфраструктури за на различите начине организован активизам и агитацију. Битно је напоменути, као културно-технолошки феномен, да дословно све партије, чак и оне најслабије рангиране, имају своје званичне налоге које редовно одржавају. Другим речима ти налози служе (чак и више него њихови сајтови) за званична, полузванична саопштења, те за комуникацију и деловање (од сукобљавања до заједничког наступа) са активистима и осталим актерима на датој друштвеној мрежи, али и у јавном животу. Требало би посебно нагласити да се актери на мрежи и у осталим сферама јавности не могу поистоветити, иако између њих долази до многих подударања, те се не могу повући ни јасне границе између њих.

Како бисмо истраживање учинили прегледнијим и интеракције актера друштвених мрежа везали за одређене тачке, ограничили смо се на званичне налоге свих политичких партија на Фејсбуку (Facebook) и Твитеру (Twitter). Њих смо одредили као чворишта интеракција која служе и као места окупљања истомишљеника, али и као места сукоба различитих активиста. Свака од укупно 22 политичке партије и покрета окупља око себе, у зависности од своје величине, одређену заједницу, најверније пратиоце, активисте и симпатизере. Укупан број свих корисника који су на било који начин били активни у орбити ових налога износи 197.539. Врсте података које смо сакупљали са Фејсбука јесу број учесника и број интеракција (лајкова и коментара). На друштвеној мрежи Твитер, захваљујући њеној посебној отворености, анализирали смо следеће податке: имена најактивнијих корисника, број њиховог укупног помињања, број најпопуларнијих релевантних маркера тема (тзв. хештагова), број прилога (тзв. твитова) корисника.

Због различитих техничких ограничења на мрежи (количина података коју наше апликације могу да учитају путем Фејсбуковог АПИ-ја), није било могуће направити корпус саопштења и коментара корисника на ФБ који би омогућио увид у структуру активистичких прилога, дистрибуцију одређених тема по недељама, односно према поменутим чвориштима. Као замена томе послужили су тематски маркери са Твитера који омогућавају праћење промена тежишта у изборном дискурсу створеном међу активистима и осталим корисницима на овој друштвеној мрежи. Оно што ми видимо као посебан допринос нашег истраживања јесте управо поменуто мапирање активности и проналажење начина да се опишу стратегије и тактике различитих политичких партија у мрежној агитацији. Желимо да посебно напоменемо да су сви коришћени подаци о корисницима, њихови прилози као и метаподаци слободно доступни и јавни, те да ничија приватност није сакупљањем угрожена.

Фејсбук

Интензитет кампање, односно концентрација активности на друштвеним мрежама, приказивана је сегментирано тј. према поделама на недељном нивоу. Тиме смо хтели да учинимо видљивим оне фазе кампање које се могу оценити као кључне кад је у питању Фејсбук (ФБ). На графикону испод се јасно види да је трећа недеља кампање први врхунац након чега се активности хармонизују, али и интензивирају приближавањем датума избора. Таква динамика донекле кореспондира и са раније описаним кретањем у корпусима.

Број интеракција и учесника по недељи

Специфичности треће недеље треба посматрати у контексту вести о изрицању пресуде Радовану Караџићу на годишњицу НАТО бомбардавања СР Југославије (24.03.), што је пропраћено саопштењима и освртима многих странака, (као и повећаним активностима корисника) на Фејсбуку.

Број реакција на саопштења на ФБ

Подела по недељама омогућава увид у степен укупне активности у различитим фазама кампање. Да би се добила јасна слика о њеним токовима на ФБ потребно је обратити пажњу на начин и врсту ангажованости заједнице окупљене око појединих странака. На следећем графику, приказан је број тзв. интеракција по странкама. Другим речима овај графикон пружа увид у понашање заједница корисника унутар ФБ мреже на основу њихових коментара (као реакције вишег реда које захтева напор писања или копирања текста) и свиђања, тзв. лајкова (као јединице изражавања склоности тј. позитивног односа према предмету дискусије). Из приложеног видимо да су свиђања (вероватно из практичних разлога) најчешћи облик интеракције, док се код Двери и СНС издваја и значајно већа заступљеност коментара у односу на остале странке.

Заједница покрета Двери са преко 300 хиљада различитих врста интеракција била је најактивнија на ФБ. На другом месту према броју различитих активности јесте заједница покрета Доста је било. Ова два покрета заступају различите вредности, али окупљају највећи удео ФБ корисника који су на неки начин (неком врстом наведених активности) учествовали у кампањи на друштвеној мрежи.

У случају изборне кампање странка која је имала најактивнију заједницу, јесте имала и најбројнију заједницу и то отприлике колико следеће три странке заједно, што се види на графикону испод. Активност заједнице, међутим, не сведочи нужно и о њеној величини тј. бројности. То илуструје пример СРС која је имала другу по величини заједницу пратилаца, али је по броју интеракција била испод Доста је Било и СНС, чије су заједнице нешто мање

Број учесника активне заједнице око профила дате странке на ФБ

Следећи графикон приказује развој величине (број учесника) и активности (број интеракција) ФБ-заједница које прате политичке странке по недељама. И овде се може приметити пораст активности у трећој недељи кампање. Занимљиво је да ослобађајућа пресуда Војиславу Шешељу од стране Хашког трибунала није изазвала повећавање интензитета активности иако је била тематизована. О разлозима недостатка значајнијих промена у интензитету активности поводом ове вести може се само спекулисати. Требало би напоменути да је тема била присутна у свим медијима чије смо извештавање покрили.

Број учесника и број интеракција по недељама и по странкама

Током целе изборне кампање Двери су имале највећи број пратиоца и највећи број активности у свакој недељи. СРС је имала знатно повећане активности и пораст заједнице током треће и четврте недеље када су у Хагу изречене пресуде Радовану Караџићу и Војиславу Шешељу. Покрет „Доста је било“ је показивао искључиво раст током кампање, са највећим интензитетом у току последње недеље. Ове три странке су имале веома ограничен приступ традиционалним медијима, што објашњава њихову посвећеност друштвеним мрежама као значајним каналима комуникације са својом заједницом и српским корисницима уопште. Владајућа странка СНС имала је стабилан број учесника и интеракција који се није знатно мењао током кампање. Може се поћи од претпоставке да они имају консолидовану заједницу на друштвеним мрежама и да нове гласаче мотивишу и налазе на другачији начин. У односу на поменуте странке и покрете, остале партије нису показивале значајније активности на Фејсбуку, односно ни њихова ни друге заједнице нису биле мобилизоване својим кампањама унутар друштвене мреже.

Најпопуларнија саопштења странака

Следећи графикон представља саопштења (тзв. постове (енгл. post)) политичких странака која су изазвала највише различитих реакција корисника тј. ФБ-заједница. Убедљиво највећи број интеракција су имала саопштења Двери.

Активности корисника по странци

На овом графикону сваки квадрат представља једног корисника код кога је забележена активност свиђања или делења неког прилога (тзв. „лајк“ и „шер“) са ФБ страницe неке од анализираних партија. Величина квадрата и боја су сразмерни броју интеракција. Овакав приказ омогућава нам да уочимо однос између корисника који врше велики број интеракција (црвеном бојом су означени корисници са више од 50 јединица интеракције са партијом) и корисника са мањим бројем (сивом).

На примеру покрета Двери можемо видети да са њиховом страницом и садржајем врши интеракцију велики број различитих корисника са нижим бројем интеракција које можемо тумачити као органске интеракције, односно активности стварних људи иза корисника, а не тзв. друштвени ботови. За кориснике обојене црвеном бојом можемо тврдити да представљају групу политичких активиста који врше интеракцију са скоро сваким садржајем креираним од стране дате партије. На примеру СНП се види да је „њихова” заједница устројена већином од корисника који врше интеракцију са сваким постављеним садржајем, док је број органских корисника мањи.

Сфера активности корисника по странци

Иако је овде реч о истим подацима као и на претходном графикону, они су овде на други начин визуализовани, како би јасније, пластичније приказали активну заједницу једне странке на ФБ као затворену целину. Величина сфере зависи од броја активних чланова заједнице. Уколико их упоредимо увидећемо да најактивније и највеће заједнице на друштвеној мрежи не корелирају са другим подацима у медијима. Црном бојом су обележени сви они корисници који имају више од 50 јавних интеракција са партијом, односно са саопштењима датог налога.

Твитер

Ако се у контексту Фејсбука говори о милионима интеракција, кад је реч о Твитеру (ТВТ) тај број је знатно мањи и мери се у хиљадама, док број корисника који су били укључени у те активности износи неколико стотина. Истраживање кампање на Твитеру дели се на два техничко-методолошка сегмента.

Први сегмент се више односи на квантификацију података и подразумева праћење званичних налога политичких странака које су учествовале у овој изборној кампањи. На званичним налозима странака објављена („твитована“) су саопштења, док је ТВТ заједница на њих реаговала. Ову врсту општења ћемо називати интеракцијама и она подразумевају радње одговарања на (енг. reply) и дељења (енг. retweet) страначког саопштења.⁸

Други сегмент јесте анализа друштвене мреже (АДМ тј. Social Network Analysis (SNA)) свих прилога корисника на Твитеру (тзв. твитова (енг. Tweet)) који у себи садрже тематски маркер (хештаг) #избори2016 (#izbori2016). Оваква анализа омогућава увид у структуру повезаних заједница али и заступљеност странака и маркера (види сл. одељак).

Да би се стекла општа слика о томе како је устројена кампања на Тwиттер-у морају се имати у виду три тачке: 1) број постова по странци, 2) величина заједнице која реагује на саопштења и на томе утемељује своје активности, и 3) радње самих странака. Ове три тачке су приказане на следећем графикону.

Број твитова по странци и број корисника у интеракцији

Са леве стране приказан је број саопштења по странци. Поделе показују односе између обичних твитова, оних у којима се помиње и други корисник, као и колико има одговора на друге твитове. Требало би нагласити да су опозиционе странке имале највећи број постова, а специфично је што једини актер који има значајан број одговора на туђе твитове јесте покрет Двери. То значи да су Двери користиле Твитер као канал двосмерне комуникације са заједницом/заједницама. Одређени, нешто мањи, део одговора може се наћи и код покрета Доста је било.

На десној страни је приказан број корисника са којима су странке општиле преко налога на Твитер. Овај део графикона такође показује врсту интеракције, односно приказује које је кориснике странка помињала, а којима је одговарала. Број твитова не корелира увек са величином заједнице која се окупља око одређене странке на Твитеру. Илустративни су примери Српске народне партије (СНП) и Српске напредне странке (СНС) које имају велики број сопствених саопштења, али су њихове заједнице мање од заједница странка које имају значајно мање твитова.

Следећи графикон приказује однос броја твитова са бројем корисника са којима су странке општиле. На левој страни приказан је висок број интеракција између странака и корисника, са десне стране је изражен висок број саопштења у контексту изборне кампање. То је детаљнији приказ података са првог графикона који омогућава лакше поређење величина заједница и броја саопштења.

Поређење странака по активности и броју корисника

Овај графикон показује који је временски одсечак кампање био значајнији, односно у коме је било више активности у односу на остале. Може се приметити да су се највише тачке појављивале: 1) истовремено са почетком изборне кампање, 2) у периоду када се обележавала годишњица бомбардовања Србије и 3) кад су објављене пресуде Радовану Караџићу и Војиславу Шешељу и 4) у последњим данима кампање. Знатан пад активности забележен је 12.04.2016.

Број твитова по дану

Просечно је објављивано 100 твитова дневно у марту и 140 у априлу (просек је израчунат на основу највиших и најнижих тачака активности). Сегментирање активности по времену и по странци пружа јаснију слику о томе који су временски одсечци кампање били од важности за коју странку. То се може видети на графикону испод.

Број твитова по странци по дану

Овај графикон јасно показује да неке странке готово да нису користиле Твитер током изборне кампање, док су друге активно, константно и професионално експлоатисале могућности ове друштвене мреже. Активности покрета Двери имају највише успона и падова што се може тумачити тиме да је коришћен периодично, али агресивно у односу на остале странке, док је покрет Доста је било константно користио Твитер, а посебно интензивно пар дана пре избора. Слично се може закључити и код Левице Србије и СНС.

Анализа друштвене мреже(АДМ/SNA метода)

Анализа друштвенe мрежe је метода која кроз визуализацију мреже омогућава приказивање појава које су релевантне за понашање корисника и заједница. Прва анализа у контексту изборне кампање јесте приказ активних корисника који су обележавали своје твитове користећи маркер #избори2016 (#izbori2016).

АДМ/SNA визуализација веза између налога

Анализа је показала изразиту поларизацију заједница на Твитеру по питању поменутог маркера током изборних активности. Са једне стране је Српска Напредна Странка и заједница корисника која се око ње окупља. Са друге стране су практично све остале странке које су се одликовале високом активношћу на Твитеру.

Боје представљају појединачне странке и њихове сфере утицаја: 1) жутом бојом означена је ДС, 2) плава боја показује СНС, 3) зелена означава покрет Доста је било, 4) розе стоји за Левицу Србије и 5) црвена обележава СПС. У односу на број и врсту интеракција са овим главним чвориштима (енг. nod), софтвер за анализу је груписао и обојио остале кориснике који су користили тематски маркер (тзв. хештаг) #избори2016.

Овакав приказ интеракција чини видљивим кориснике груписане око одређене политичке партије који својим твитовима „нападају” односно агресивно комуницирају са другим партијама. Као пример се издваја корисник @zeljkocenej који припада заједници око чворишта између СНС и @avucic. Он има висок број интеракција са званичним налогом Демократске странке @demokrate и корисницима окупљеним око овог чворишта. То је разлог због кога је софтвер његово читаво чвориште обојио са жутом бојом. Други пример је налог @kika_bibic изолован у доњем десном углу графикона и у бојама СНС, који, међутим, по својој позицији сведочи о томе да је у најинтензивнијем контакту са другим странкама и корисницима.

Треба обратити пажњу и на „боју” званичних налога медија на Твитеру. Налог телевизије Н1 је на пример општио са скоро свим странкама, те је његова боја мешавина боја свих странака, док је Данас избегавао директну интеракцију са странкама у контексту избора на Твитеру те је зато приказан белом бојом.

АДМ/SNA визуализација веза између тематских маркера

Други приказ заједнице формиране око хештага #избори2016, јесте мрежа тематских маркера који су се помињали заједно са њим. Убедљиво најчешће употребљиван маркер уз #избори2016 јесте #Србија. Такође је значајно присуство и маркера #снс, #вучић и #србијапобеђује (#sns, #vucic и #srbijapobedjuje) који су везани за владајућу странку. Од осталих политичких странака заступљени су #демократе, #пајтић и #дс (#demokrate, #pajtic i #ds), али такође и #дсдно (#dsdno), маркер који је коришћен у сврху негативне кампање против ДС-а. Такође је присутан и хештаг #спс (#sps), који обележава твитове у вези са СПС.

С обзиром да су овом приликом одржани и покрајински избори, присутни су и маркери #новисад и #војводина (#novisad и #vojvodina), који су се највероватније односили на прилоге усмерене на покрајинске изборе. Занимљив је случај излованог маркера #сложно (#slozno) са леве стране графикона који је био политички слоган покрета Владана Глишића, а његово присуство на овој мапи је омогућено једним тзв. „ботовским” твитом који је за мање од 12 сати поново подељен преко 1000 пута са различитих ботовских налога. Наиме, са налога Госпођица Министарка (@najludja), објављено је саопштење са следећим садржајем:

Овај твит је подељен 1000 пута за 12 сати са налога који су очигледно лажни, односно користе се искључиво за ботовање. С друге стране и сам налог Госпођице Министарке, јесте „наменски”. У прилог тој тези иде чињеница да је после избора налог обрисан.

Закључак

Ова анализа извештавања онлајн медија и активности корисника друштвених мрежа током парламентарних избора 2016. године ослања се а) на егзактне лингвостатистичке податке и б) на обраду јавно доступних трагова корисника друштвених мрежа. Она може послужити како за 1) добијање веродостојних података о извештавању појединачног медија, 2) о групи медија и 3) о општој медијској слици у једном друштву, тј. једном језичко-културном простору, тако и за 4) самопроверавање од стране самих медија ради утврђивања сопствене уређивачке политике. Осим тога, она паметним визуализацијама мапира и 5) понашање корисника друштвених медија у тренуцима друштвених догађаја од високе важности, 6) степен њихове мобилизације за и против одређених решења као и 7) степен политичког и друштвеног активизма и пропагандизма у овом медијуму (вишесмерне) комуникације.

Требало би нагласити да (све) методе анализе дискурса полазе од иманентне критике приказа стварности кроз различите медије (у смислу истовременог продужетка свести, али и филтера за поимање света око нас). Самим тим ми поседујемо темељни критички став према медијима као таквим. Вредност овог истраживања, међутим, лежи у томе што медије не тумачимо искључиво семиотички (као системе презентације са сопственим закономерностима) већ користимо квантификативне методе ради утврђивања односа у слици стварности створеној кроз њих. Другим речима, у овом раду ми смо суочили сопствене ставове према медијској слици и статистичке налазе великог броја текстова, како бисмо тај створени свет прецизније описали, остварили увиде у његове механизме и – дубље га критиковали.

Овакве анализе доприносе објективном сагледавању медијског простора тиме што посматрају производе медијских институција и мере заступљености јавних политичких актера у њима, али и доводе ове резултате у везу са активношћу учесника у јавном животу на мрежи која, виђена из перспективе самог корисника, сама постаје једна слика стварности. Јавни живот на мрежи свакако представља и извор и уток информација као и огледало кроз које се извештавање медија коментарише и даље дестилује у нове ставове.

Наше истраживање се, према томе, одликује недостатком сувише јасних ставова за и против неке политичке опције односно политичког актера. Пре свега, ако и постоји оштрица окренута на одређену страну, она је окренута ка самом диспозитиву у коме су вести настале и који омогућује манипулације. Оно је, ако се конкретније тумачење и метафора већ мора дати, тек једно копље у рукама дон Кихота које неће погодити ветрењачу, али ће је, можда, учинити видљивом.

Литература (избор):

Agamben, Giorgio (2009): What Is an Apparatus? And Other Essays. Stanford, California: Stanford University Press

Angermüller, Johannes (2007): Nach dem Strukturalismus. Theoriediskurs und intellektuelles Feld in Frankreich. Bielefeld: Transcript

Eisenegger, Mark (2005): Reputation in der Mediengesellschaft. Konstitution – Issues Monitoring – Issues Management. Wiedbaden: Springer Fachmedien

Knox, John (2007): „Visual-verbal communication on online newspaper home pages.” In: Visual Communication 6, S. 19–53.

Knox, John (2009): „Punctuating the home page: image as language in an online newspaper.” In: Discourse & Communication 3, S. 145–172.

Krasni, Jan (2015): Schuld und Krise. Zur Darstellung der Schuld an der Finanzkrise. Bonuszahlungendiskurs in deutschen online-Medien. Universität Konstanz, Doktorarbeit. (очекује се 2016. у Springer VS)

Кривокапић, Ђорђе (2016): Сукоб закона и надлежности који произилази из повреде репутације путем интернета. Докторска дисертација, Универзитет у Београду
http://uvidok.rcub.bg.ac.rs/handle/123456789/1026 приступљено 10.6.2016

Latour, Bruno (2010): Eine neue Soziologie für eine neue Gesellschaft: Einführung in die Akteur-Netzwerk-Theorie. Berlin: Suhrkamp.

Онлајн извори:

http://www.alexa.com/topsites/countries/RS приступљено 15.3.2015. Алекса

Извори корпуса:

www.politika.rs
www.novosti.rs
www.blic.rs
www.danas.rs
www.kurir.rs
www.informer.rs
www.telegraf.rs
www.rts.rs
www.b92.net
rs.n1info.com

Истраживачки тим:

Владан Јолер, Директор SHARE Фондације, обрада, анализа и визуелизација података, SNA, текст.
Андреј Петровски, SHARE Фондација, сајбер форензичар, прикупљање, техничка обрада, анализа и визуелизација података са друштвених мрежа, SNA, текст.
Др Јан Красни, Филолошки факултет, семиотичар и лингвиста, анализа података са онлајн медија, текст, лектура и коректура.
Милош Станојевић, технички стручњак, развој алата за прикупљање података са онлајн медија, техничка обрада, анализа и визуелизација података са онлајн медија.
Емилија Гагрчин, политиколог, консултанткиња.
Петар Калезић, SHARE Фондација, истраживач асистент, техничка обрада података.