Грант РФФИ №17-06-00082 «Применение теории самоорганизованной критичности для изучения и моделирования социальных систем и исторических процессов», 2017 – 2019 гг., руководитель – Д.С. Жуков; исполнители – С.К. Лямин, Ю.И. Мовчко, К.С. Кунавин, Д.В. Михлик.
Цель проекта – расширение сферы приложения теории самоорганизованной критичности (СОК); применение теории СОК в исторических и иных социо-гуманитарных исследованиях; подтверждение эвристической продуктивности идей, моделей и инструментов теории СОК для разъяснения устройства, свойств и динамики социальных систем.
Ключевые задачи проекта – обнаружение розового шума (атрибута СОК) в социальных процессах и моделирование социальных объектов с помощью самоорганизованно-критических моделей (СК-моделей). Решение этих задач позволит интегрировать естественнонаучную методологию в социо-гуманитарные исследования, даст прирост знания о конкретных исследуемых объектах, поможет разъяснить ряд сложных исследовательских проблем. В частности, СК-модели способны имитировать условия перехода систем в критическое состояние, возникновение лавин (масштабных социальных трансформаций, революций, массовых движений и т.п.) под воздействием ординарных факторов и несильных воздействий. СК-модели показывают, как микроуровневые правила взаимодействия множества простейших элементов – при наличии, в частности, петель обратных причинно-следственных связей – могут генерировать сложное нелинейное поведение системы в целом. Идентификация эффектов СОК в исторических процессах позволяет также существенно расширить представление о механизмах некоторых циклических явлений, в том числе объяснить их без отсылок к некоему мощному периодическому управляющему фактору.
Получение нового верифицируемого знания об изучаемых социальных системах и процессах – это маркер, который указывает на продуктивность и правомерность применяемой теории и методологии.
В ходе проекта получены все запланированные результаты. Обнаружены эффекты СОК в сетевых протестно-революционных движениях (Бразилия, 2015 – 2016 гг.; Армения, 2014 – 2015, 2018 гг., Гонконг, 2019 г.), в электоральном поведении (США, 1958 – 2016 гг.), в динамике городских выступлений периода революции 1917 года и Гражданской войны в России. Установлено, что эффекты СОК оказывают также влияние на перефокусировку общественного внимания (в том числе на смену информационно-политической повестки дня) в социальных медиа. Изучены эвристические возможности самоорганизованно-критических моделей для имитации социальных феноменов, в частности – поведения сетевых сообществ. Идентифицирован и интерпретирован 1/f-шум в динамике криминальной и экстремистской активности в ряде стран в 1940-х – 2010-х годах. В духе теории СОК исследованы механизмы формирования высшей административно-политической элиты в Российской империи XIX – начале XX века.
Взятые в заявке публикационные обязательства коллектив выполнил; в статьях под эгидой РФФИ представлены все основные результаты исследований. В рамках проекта опубликовано 25 статей. В том числе четыре статьи вышли в международных журналах, которые индексируются в Web of Science и Scopus, – Jahrbücher für Geschichte Osteuropas (издаётся Институтом Лейбница, Германия), Acesso Livre (издаётся Национальным архивом Бразилии), International Journal of Conflict and Violence (издаётся Билефельдским университетом, Германия). Ещё одна статья “Online rebellion: Self-organized criticality of contemporary protest movements” опубликована уже после завершения проекта в журнале Sage Open (США).
В российских журналах из списка ВАК вышли 8 статей. В их числе 2 статьи опубликованы в журнале «Историческая информатика», который издаётся при поддержке МГУ им. М.В. Ломоносова и Ассоциации «История и компьютер». Это одно из ведущих изданий в сфере моделирования исторических процессов и приложения математических методов в исторических исследованиях. В 2019 году в список ВАК вошёл молодой, но уже весьма авторитетный «Журнал политических исследований» (Москва), в котором опубликованы 3 статьи, касающиеся современных социо-политических процессов. «Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Культура. История. Философия. Право» опубликовал одну обширную статью по проекту. «Вестник…» регулярно издаёт специальные номера, посвящённые математическим и естественнонаучным методам в социо-гуманитарных дисциплинах.
Среди прочих журналов отметим «Инноватику и экспертизу», где опубликовано 4 статьи. Журнал издаётся одним из ведущих российских экспертно-аналитических центров – Федеральным государственным научным учреждением НИИ РИНКЦЭ (Москва) – и специализируется на практико-ориентированных исследованиях в естественных, технических науках и в междисциплинарной области.
Кроме того, результаты проекта были представлены на конференциях и, соответственно, опубликованы в сборниках материалов, включая выступление на одном из наиболее авторитетных форумах по математическим и компьютерным методам в социо-гуманитарных науках – конференции Ассоциации «История и компьютер» (г. Москва).
Для выполнения задач проекта участниками были составлены базы данных:
- БД с результатами картографирования (сообщества и связи между ними) протестных сетевых кластеров в Бразилии в 2015 – 2016 годах (94 Фейсбук-группы), в Армении в 2014 – 2015 и в 2018 году (30 групп ВКонтакте), В Гонконге (Китай, 67 Фейсбук-групп) в 2019 году; а также БД, содержащие сведения о Интернет-активности этих протестных кластеров;
- две БД с результатами сетевой активности во второй половине 2018 года более 60-ти сообществ ВКонтакте, являющихся официальными группами крупных Интернет-ресурсов (телеканалов, газет, новостных агентств и т.п.), которые оказывают влияние на формирование политической повестки дня в России;
- БД с результатами сетевой активности за первую половину 2019 года 200-т Фейсбук-групп, принадлежащих наиболее влиятельным новостным агентствам Франции и Германии;
- структура каналов, по которым распространялись две изученные социальные инициативы во ВКонтакте (два кластера связанных сообществ, формирующих деревья репостов, численностью 52 и 73 группы);
- данные о криминальной, экстремистской и террористической активности в России в 2006-2015 годах (результаты обработки авторами помесячных отчётов МВД РФ);
- БД со сведениями о служебных биографиях крупных государственных деятелей Российской империи за 1829-1913 годы (составлена авторами по источниковым материалам).
Также были привлечены уже готовые БД:
- данные о криминальной активности (с 1940-х годов по середину 2010-х) в более чем 30-ти странах мира были получены из БД “Homicide Rates” (http://hdl.handle.net/10622/FMI6L9), а также из отчётов United Nations Office On Drugs and Crime (UNODC)
- данные об экстремистской и террористической деятельности (с 1970-х годов по середину 2010-х) в более чем 30-ти странах были получены из БД “Global Terrorism Database” (Центр START Мэрилендского университета, США);
- БД «Городские погромы: бунты в России в 1917 – 1918 годах»;
- данные о динамике электоральных предпочтений в США с 1958 по 2016 год извлечены авторами из отчётов «Statistics of the presidential and congressional election», которые издаются Офисом клерка палаты представителей США.
Для анализа сетей и их визуализации в виде графов применена программа Gephi, для спектрального анализа – Statistica 12. Первичная информация об Интернет-активности сообществ извлекалась посредством облачного сервиса Popsters.ru. Данные о ранжировании сетевых сообществ получены из сервисов Socialbakers и Brand Analytics.
Для выявления розового шума как атрибута СОК динамические ряды были подвергнуты спектральному анализу. На основании спектрограмм были получены показатели степенного закона \alpha. Если \alpha принимает значения в некотором диапазоне вокруг 1, то изучаемый сигнал характеризуется как розовый шум. Учитывая разбивку некоторых рядов на несколько, было построено и изучено более 1,5 тыс. спектрограмм.
Мы уделили должное внимание оценке достоверности результатов. В наших публикациях каждый обнаруженный показатель степенного закона сопровождается величиной достоверности аппроксимации R2 ; случаи с низкими R2 обсуждаются особо. Составленные авторами БД и динамические ряды (исходные данные), а также все результаты анализа спектрограмм (величины \alpha, R2 ) размещены в открытом доступе на сайте Центра фрактального моделирования (ЦФМ): http://ineternum.ru/category/bazy-dannyx/. Соответствующие гиперссылки сделаны в наших публикациях. Принципы составления баз данных и методы обработки динамических рядов представлены в публикациях и в описаниях на сайте ЦФМ. Ключевые данные (сетевые кластеры, величины \alpha, R2 и пр.) опубликованы в статьях.
Некоторые рисунки и таблицы
Рисунок 2 (справа). Спектрограммы динамики погромов в 1917 –1918 гг.: А – события с требованием выдачи хлеба, \alpha = 1,061 , R2 = 0,664; B – события с участием рабочих, \alpha = 0,364, R2 = 0,221.
Таблица 1. Идентификации розового шума в динамике городских бунтарских событий
| Динамический ряд | α | R2 |
| РЕГИОНЫ | ||
| Все регионы | 0,773 | 0,6982 |
| Москва | 0,563 | 0,4518 |
| Петроград | 0,826 | 0,3962 |
| Поволжье | 0,497 | 0,4017 |
| Северный Кавказ и Крым | 0,396 | 0,2154 |
| Северо-Запад | – | – |
| Сибирь | – | – |
| Урал | – | – |
| Центрально-Промышленный район | 0,302 | 0,1329 |
| Центрально-Черноземный район | 0,369 | 0,2025 |
| УЧАСТНИКИ | ||
| Горожане вообще | 0,716 | 0,6086 |
| Промышленные рабочие | 0,364 | 0,2208 |
| Солдаты, матросы | 0,342 | 0,3143 |
| ФОРМЫ | ||
| Погромы государственных учреждений и органов самоуправления | 0,473 | 0,2467 |
| Погромы частных торговых заведений, квартир | 0,981 | 0,535 |
| Самосуды и другие стихийно-насильственные действия против отдельных лиц | 0,356 | 0,3099 |
| Стихийные волнения вообще | 0,261 | 0,1411 |
| Стихийные массовые обыски и разграбления частного имущества | 0,554 | 0,1814 |
| Стихийные продовольственные волнения вообще | 0,509 | 0,2817 |
| ТРЕБОВАНИЯ | ||
| Антисоветские требования, настроения вообще | 0,748 | 0,3665 |
| Выступления против Временного правительства, его органов, «буржуазии» | 0,907 | 0,5566 |
| Требования удаления, смены отдельных должностных лиц | 0,534 | 0,534 |
| Требования выдачи и захват хлеба, других важных продуктов и товаров | 1,061 | 0,664 |
| Чисто анархистские требования | 0,935 | 0,6404 |
Таблица 2. Показатели степенного закона в спектрограммах. (Исходные данные: погодовые данные о количестве убийств, в расчёте на 100 тыс. населения).
| Страна | 1940-2015 | 1940-2015 | 1955-2015 | 1955-2015 |
| α | R2 | α | R2 | |
| Австралия | 1,04 | 0,64 | 1,24 | 0,68 |
| Австрия | 1,02 | 0,65 | 1,00 | 0,74 |
| Бельгия | 1,41 | 0,77 | 1,17 | 0,67 |
| Великобритания | 1,23 | 0,77 | 1,44 | 0,81 |
| Венгрия | 1,58 | 0,72 | 1,46 | 0,65 |
| Германия | 1,57 | 0,81 | 1,69 | 0,90 |
| Дания | 0,74 | 0,48 | 0,77 | 0,62 |
| Ирландия | 0,31 | 0,18 | 0,36 | 0,38 |
| Испания | 1,56 | 0,84 | 1,45 | 0,90 |
| Италия | 0,97 | 0,56 | 1,90 | 0,92 |
| Канада | 1,59 | 0,76 | 1,69 | 0,82 |
| Люксембург | 0,69 | 0,53 | 0,70 | 0,59 |
| Нидерланды | 1,05 | 0,75 | 1,24 | 0,84 |
| Новая Зеландия | 0,69 | 0,48 | 0,79 | 0,71 |
| Норвегия | 0,43 | 0,26 | 0,34 | 0,22 |
| Португалия | 1,04 | 0,78 | 0,92 | 0,76 |
| США | 2,23 | 0,91 | 2,21 | 0,91 |
| Турция | 1,29 | 0,75 | 0,88 | 0,82 |
| Финляндия | 1,31 | 0,75 | 0,95 | 0,68 |
| Франция | 1,13 | 0,56 | 1,50 | 0,71 |
| Чили | 1,32 | 0,74 | 0,46 | 0,38 |
| Швейцария | 0,85 | 0,54 | 0,88 | 0,63 |
| Швеция | 1,00 | 0,55 | 1,02 | 0,56 |
| Шри-Ланка | 0,64 | 0,34 | 0,62 | 0,46 |
| Япония | 1,83 | 0,79 | 1,19 | 0,81 |
Таблица 3. Сравнение величин α для динамики убийств и террористической активности в странах «красной» группы.
Террористическая активность.
| Страна | годы | α | R² |
| Великобритания | 1971-1992 | 0,67 | 0,476 |
| Германия | 1970-1997 | 0,36 | 0,159 |
| Испания | 1971-1992 | 0,64 | 0,419 |
| США | 1970-1992 | 0,99 | 0,580 |
| Франция | 1973-1992 | 0,41 | 0,408 |
Динамика убийств.
| Страна | годы | α | R² |
| Великобритания | 1940-2015 | 1,23 | 0,77 |
| Германия | 1940-2015 | 1,57 | 0,81 |
| Испания | 1940-2015 | 1,56 | 0,84 |
| США | 1940-2015 | 2,23 | 0,91 |
| Франция | 1940-2015 | 1,13 | 0,56 |
Рисунок 6 (справа). Спектрограммы репостной активности Фейсбук-сообществ в течение субпериода (V) 05.02.2016-14.05.2016. А – Terra (\alpha = 0,2; R² = 0,081); B – Movimento Brasil Livre (\alpha = 0,62; R² = 0,464); С – Estadão (\alpha = 0,71; R² = 0,646).
Рисунок 8 (справа). Динамика суммарных репостов протестной сети с 01.01.2016 по 18.03.2016, во врезке – с 01.01.2015 по 31.08.2016.
Рисунок 11 (в центре). Кластер протестной сети Энергомайдана во ВКонтакте, Армения. А – субпериод 30.09.2014-31.01.2015. В – 01.02.2015-31.05.2015. С – 01.06.2015-30.09.2015.
Рисунок 13 (справа). Динамика суммарных репостов протестной сети Энергомайдана во ВКонтакте, Армения.
Таблица 4. Показатели степенного закона и R2 в спектрограммах репостной активности Фейсбук-сообществ (группа 1: политические партии и организации Гонконга), 01.03.2019 – 23.09.2019.
| URL: https://www.facebook.com/… | кол-во участников, чел | \alpha | R2 | |
| 1 | …jeremytammanho/ | 144970 | 0,03 | 0,0016 |
| 2 | …CivilHumanRightsFront/ | 135111 | 0,359 | 0,1699 |
| 3 | …demosisto/ | 107046 | 0,116 | 0,0114 |
| 4 | …hkindigenous/ | 101322 | 0,279 | 0,112 |
| 5 | …youngspiration/ | 56473 | 0,109 | 0,0254 |
| 6 | …HK.NationFront/ | 15221 | 0,049 | 0,0104 |
| 7 | …studentlocalism/ | 15134 | 0,069 | 0,0094 |
| 8 | …TSWNewForce/ | 11959 | -0,0169 | 0,0006 |
| 9 | …HKTMCN/ | 10636 | 0,092 | 0,0178 |
| 10 | …hkbumountaingod/ | 7811 | 0,11 | 0,0233 |
| 11 | …hk.independence.union/ | 7400 | 0,453 | 0,2786 |
Таблица 5. Показатели степенного закона и R2 в спектрограммах репостной активности Фейсбук-сообществ (группа 2: протестные СМИ гонконга), 01.03.2019 – 23.09.2019.
| URL: https://www.facebook.com/… | кол-во участников, чел | \alpha | R2 | |
| 1 | …hk.nextmedia/ | 2455345 | 1,105 | 0,6541 |
| 2 | …standnewshk/ | 986277 | 1,055 | 0,6337 |
| 3 | …tvmosthk/ | 792 399 | 0,404 | 0,1232 |
| 4 | …inmediahk/ | 567336 | -0,0054 | 0,0001 |
| 5 | …ThingsAtHongKong/ | 308584 | 0,116 | 0,1021 |
| 6 | …hongkongfp/ | 184784 | 0,197 | 0,0921 |
| 7 | …hkcnews/ | 132863 | 1,086 | 0,5751 |
| 8 | …hkucampustv/ | 97963 | 0,004 | 0 |
| 9 | …singmajority/ | 91227 | 0,0106 | 0,0004 |
| 10 | …cityusu.cbc/ | 82134 | 0,044 | 0,0062 |
| 11 | …freedun/ | 80958 | 0,0299 | 0,0023 |
| 12 | …hkbubnn/ | 7952 | 0,429 | 0,2158 |
Таблица 6. Показатели степенного закона и R2 в спектрограммах репостной активности Фейсбук-сообществ (группа 3: развлекательные журналы Гонконга), 01.03.2019 – 23.09.2019.
| URL: https://www.facebook.com/… | кол-во участников, чел | \alpha | R2 | |
| 1 | …weekendweeklyjetso/ | 1667896 | 0,373 | 0,2867 |
| 2 | …umagazinehk/ | 1468635 | 0,27 | 0,1392 |
| 3 | …morehk.hk/ | 1009817 | 0,159 | 0,1236 |
| 4 | …WeekendWeekly/ | 837291 | 0,381 | 0,3641 |
| 5 | …newmonday.com.hk/ | 736842 | 0,325 | 0,2691 |
| 6 | …eatandtravel/ | 531838 | 0,406 | 0,1391 |
| 7 | …CosmoHK/ | 482979 | 0,119 | 0,0618 |
| 8 | …milkhk/ | 437556 | 0,077 | 0,0338 |
| 9 | …elleOnlineHK/ | 428673 | 0,199 | 0,5134 |
| 10 | …ChannelMayHK/ | 383678 | -0,1013 | 0,2643 |
| 11 | …easttouchhk/ | 378544 | 0,011 | 0,0006 |
| 12 | …metropopHK/ | 361370 | -0,0397 | 0,0721 |
Рисунок 15 (справа). Сопоставление динамики суммарного количества репостов из «розовых» и топ-4 обычных групп ВКонтакте, формирующих политическую повестку дня.
Таблица 7. Показатели степенного закона и индексы достоверности степенного тренда в спектрограммах динамики электоральных предпочтений на выборах представителей в США (1958 – 2016 гг.).
| штат | республиканцы | республиканцы | демократы | демократы |
| \alpha | R2 | \alpha | R2 | |
| Alabama | 0 ,4180 | 0 ,2144 | 0 ,9160 | 0 ,7445 |
| Alaska | 0 ,6730 | 0 ,5447 | 0 ,1460 | 0 ,0882 |
| Arizona | 0 ,3440 | 0 ,1511 | 0 ,7490 | 0 ,7280 |
| Arkansas | 0 ,4320 | 0 ,3515 | 0 ,6370 | 0 ,7592 |
| California | 0 ,0830 | 0 ,0625 | 0 ,0086 | 0 ,0002 |
| Colorado | 0 ,5090 | 0 ,3633 | 0 ,8720 | 0 ,8792 |
| Connecticut | 0 ,6300 | 0 ,9117 | 1 ,0850 | 0 ,7822 |
| Delaware | 1 ,4830 | 0 ,7174 | 1 ,1910 | 0 ,5981 |
| Florida | 0 ,3700 | 0 ,2671 | 0 ,5730 | 0 ,7336 |
| Georgia | 1 ,0630 | 0 ,5471 | 0 ,3530 | 0 ,2413 |
| Hawaii | 0 ,7200 | 0 ,3946 | 0 ,4130 | 0 ,2823 |
| Idaho | 0 ,2610 | 0 ,3972 | 0 ,6270 | 0 ,3705 |
| Illinois | 0 ,2610 | 0 ,2496 | 0 ,2130 | 0 ,1584 |
| Indiana | 0 ,1740 | 0 ,1317 | 0 ,1457 | 0 ,0334 |
| Iowa | -0 ,2110 | 0 ,1669 | 0 ,6960 | 0 ,4080 |
| Kansas | -0 ,2205 | 0 ,0865 | 0 ,2650 | 0 ,2836 |
| Kentucky | 0 ,8250 | 0 ,5109 | -0 ,3275 | 0 ,2954 |
| Louisiana | 1 ,0330 | 0 ,6032 | 0 ,5840 | 0 ,6407 |
| Maine | 1 ,2540 | 0 ,7652 | 1 ,1680 | 0 ,7818 |
| Maryland | 0 ,9700 | 0 ,7161 | 0 ,8550 | 0 ,4555 |
| Massachusetts | 0 ,2280 | 0 ,0509 | 0 ,0060 | 0 ,0001 |
| Michigan | 0 ,2810 | 0 ,3441 | 0 ,0650 | 0 ,0120 |
| Minnesota | 0 ,2780 | 0 ,1490 | -0 ,7845 | 0 ,6920 |
| Mississippi | 0 ,1700 | 0 ,0640 | 0 ,3840 | 0 ,3340 |
| Missouri | -0 ,0457 | 0 ,0419 | 0 ,2890 | 0 ,1685 |
| Montana | 0 ,0550 | 0 ,0286 | -0 ,9129 | 0 ,8523 |
| Nebraska | 0 ,5860 | 0 ,5786 | 0 ,2600 | 0 ,0876 |
| Nevada | 0 ,6210 | 0 ,4492 | 0 ,8750 | 0 ,7156 |
| New Hampshire | 0 ,1800 | 0 ,1205 | 0 ,7070 | 0 ,4633 |
| New Jersey | -0 ,4680 | 0 ,6281 | 0 ,4830 | 0 ,3634 |
| New Mexico | -0 ,4320 | 0 ,7012 | 0 ,9760 | 0 ,7797 |
| New York | -0 ,1608 | 0 ,0924 | 0 ,3270 | 0 ,1823 |
| North Carolina | 0 ,6730 | 0 ,6214 | 0 ,6880 | 0 ,3680 |
| North Dakota | 1 ,2350 | 0 ,8540 | 1 ,5180 | 0 ,7475 |
| Ohio | 0 ,0120 | 0 ,0003 | -0 ,0994 | 0 ,0246 |
| Oklahoma | 0 ,7610 | 0 ,7282 | 0 ,0620 | 0 ,0180 |
| Oregon | -0 ,2456 | 0 ,1643 | 0 ,5120 | 0 ,2806 |
| Pennsylvania | 0 ,4480 | 0 ,3183 | 0 ,8230 | 0 ,7833 |
| Rode Island | 1 ,4540 | 0 ,8486 | 1 ,1410 | 0 ,8410 |
| South Carolina | 0 ,2100 | 0 ,3128 | 0 ,5560 | 0 ,2788 |
| South Dakota | 1 ,3150 | 0 ,6130 | 1 ,0370 | 0 ,4132 |
| Tennessee | 0 ,2750 | 0 ,6679 | 0 ,3510 | 0 ,2809 |
| Texas | 0 ,0260 | 0 ,0032 | 0 ,2570 | 0 ,2831 |
| Utah | 0 ,3660 | 0 ,2067 | -0 ,1878 | 0 ,0187 |
| Vermont | 0 ,9930 | 0 ,8485 | 1 ,2870 | 0 ,9122 |
| Virginia | 0 ,0452 | 0 ,0092 | 0 ,5260 | 0 ,5372 |
| Washington | 0 ,8310 | 0 ,6685 | 0 ,1240 | 0 ,0356 |
| West Virginia | 1 ,1180 | 0 ,8438 | 0 ,9260 | 0 ,5248 |
| Wisconsin | 0 ,4770 | 0 ,5685 | 0 ,6170 | 0 ,3879 |
| Wyoming | 0 ,7800 | 0 ,6059 | 0 ,8750 | 0 ,3495 |
Список публикаций по проекту
- Zhukov D.S., Kanishchev V.V., Lyamin S.K. Social Movements Viewed in the Context of Self-Organized Criticality Theory // Acesso Livre. 2017. Issue 8. P. 75-91.
- Zhukov D., Lyamin S., Barabash N. Non-linear Effects of Turbulent Institutional Modernization // Jahrbücher für Geschichte Osteuropas. 2017. Issue 4.
- Жуков Д.С., Лямин С.К. Революции в Сети: приложение теории самоорганизованной критичности к изучению протестных движений // Историческая информатика. 2017. № 4. С. 11-43. DOI: 10.7256/2585-7797.2017.4.24559.
- Жуков Д.С., Барабаш Н.С. Распространение новаций в социальных сетях: взгляд с позиции теории самоорганизованной критичности // Инноватика и экспертиза. 2017. № 3. С. 59-74.
- Жуков Д.С., Мовчко Ю.И. Степенные распределения и самоорганизованная критичность в социо-гуманитарном предметном пространстве: идентификация, моделирование и интерпретации // Рго nunc. Современные политические процессы. 2017. № 2. С. 9-28.
- Кунавин К.С. Исходные данные для анализа протестной сетевой активности в Армении в 2015 году // Fractal simulation. 2017. № 1. С. 29-32.
- Лямин С.К. Хронология протестных событий в Армении в 2015 году // Fractal simulation. 2017. № 1. С. 15-28.
- Barabash N.S., Zhukov D.S. Terrorism as a Self-Organised Criticality Phenomenon // International Journal of Conflict and Violence. 2018. Vol. 12. No 1. P. 1-13. DOI: 10.4119/UNIBI/ijcv.637
- Жуков Д.С. Самоорганизованно-критические модели в социогуманитарных исследованиях // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Культура, история, философия, право. 2018. № 1. С. 45-60.
- Жуков Д.С. Прерывистый эквилибриум: как самоорганизованная критичность в Сети влияет на политическую повестку дня // Журнал политических исследований. 2018. №4. С. 18-40.
- Барабаш Н.С., Жуков Д.С., Кунавин К.С., Лямин С.К. Протесты на улицах и в сетях: новые исследовательские методы на основе теории самоорганизованной критичности // Инноватика и экспертиза: научные труды. 2018. № 1 (22). С. 54-66.
- Жуков Д.С. Самоорганизованная критичность в сетевых протестно-революционных движениях: новые данные // Социально-гуманитарные знания. 2018. № 8. С. 272-278.
- Жуков Д.С. Самоорганизованная критичность в криминальной активности: кросс-страновой анализ // Социально-экономические явления и процессы. 2018. Т. 13. № 104. С. 34-40. DOI: 10.20310/1819-8813-2018-13-104-34-40
- Жуков Д.С., Лямин С.К., Мовчко Ю.И. Перефокусировка общественного внимания: моделирование активности сообществ в социальных медиа // Pro nunc. Современные политические процессы. 2018. № 2. С. 34-52.
- Канищев В.В., Жуков Д.С. Количественные и качественные характеристики погромно-бунтарских выступлений в городах России в 1917-1918 гг. // Революция и бунт в российской истории. Материалы всероссийской научной конференции. Составитель Г.В. Талина. Москва: Московский педагогический государственный университет, 2017. С. 167-176.
- Кунавин К.С. Сетевые связи представителей высшей бюрократии Российской империи второй половины XIX в. // Бюллетень ассоциации История и компьютер. 2018. № 47. С. 107-108.
- Жуков Д.С. Приложения теории самоорганизованной критичности к изучению социополитических процессов // Межнациональное согласие – социальный приоритет государственности. Материалы Международной научно-практической конференции. 2018. С. 280-290.
- Кунавин К.С. «Единственно от высочайшего соизволения»? Высшее гражданское чинопроизводство в России XIX – начала XX в. сквозь призму теории самоорганизованной критичности // Историческая информатика. 2019. № 4. С. 74-89. DOI: 10.7256/2585-7797.2019.4.31544 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=31544
- Жуков Д.С. Проблемы и возможности больших данных для изучения самоорганизованной критичности в социальных медиа // Журнал политических исследований. 2019. № 1. С. 27-39. URL:https://naukaru.ru/ru/nauka/article/28086/view
- Жуков Д.С. Самоорганизованная критичность в социальных медиа: методы изучения политической мобилизации в Сети // Журнал политических исследований. 2019. № 2. С. 11-23. URL:https://naukaru.ru/ru/nauka/article/29857/view
- Жуков Д.С. Приложение теории самоорганизованной критичности к изучению электорального поведения // Инноватика и экспертиза: научные труды. 2019. № 4. С. 123-131.
- Барабаш Н.С., Жуков Д.С. Оценка уровня вовлечённости пользователей в радикальные группы в социальных сетях // Инноватика и экспертиза: научные труды. 2019. № 3. С. 113-122.
- Кунавин К.С. Определение допустимых потерь в исходных данных для анализа средствами теории самоорганизованной критичности // Pro nunc. Современные политические процессы. 2019. № 1. С. 28-34.
- Канищев В.В., Жуков Д.С. Изучение погромов в городах России в 1917 – 1918 гг. с позиций теории самоорганизованной критичности // Pro nunc. Современные политические процессы. 2019. № 1. С. 7-27.
- Жуков Д.С. Самоорганизованная критичность в протестных сетях // Политика развития, государство и мировой порядок. Материалы VIII Всероссийского конгресса политологов. Под общ. ред. О.В. Гаман-Голутвиной, Л.В. Сморгунова, Л.Н. Тимофеевой. 2018. С. 195-196.
