Опыт анализа «цифровых следов» процесса структурной интеграции мигрантов в России с помощью нейросети BERT

Аннотация

В статье исследуются «цифровые следы» двух важнейших этапов процесса структурной интеграции трансграничных мигрантов в России — поиска работы и жилья. Наша цель — проанализировав сообщения на релевантные темы в «мигрантских» группах во «ВКонтакте», описать, с какими трудностями сталкиваются их авторы и как они используют социальные медиа для их преодоления. Для анализа текстового массива мы применили комбинацию автоматических классификаторов (линейного и нейросетевого) и контент-анализа. Используя написанный на языке Python парсер, мы извлекли из «мигрантских» групп 129 261 текстов, на которых обучили нейросеть BERT (F1-мера 0,94) выделять сообщения интересующей нас тематики. Для уточнения корректности классификации и получения предварительных выводов методом контент-анализа была проанализирована случайная выборка из отобранного нейросетью массива. Мы увидели, что рассмотренные цифровые площадки являются пространствами концентрации «силы слабых связей», выстраиваемых приезжими для накопления информации и социального капитала, снижающих интеграционные издержки и риски при поиске жилья и работы в ситуации острого дефицита ресурсов. Их основой становится религиозная и земляческая солидарность. Также цифровые медиа становятся местом контакта мигрантов и принимающего сообщества: с их помощью приезжих — например, беженцев из Украины, ДНР и ЛНР — активно вовлекают в неформальную семейную экономику и экономику ухода. Результаты не противоречат тем, что получены более традиционными методами, что говорит о возможности применения подхода для изучения больших по объему массивов, созданных менее исследованными сообществами.