В настоящее время я являюсь участником научного коллектива в рамках масштабного R&D проекта, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ). Эта работа, посвященная разработке и верификации системно-коммуникативной теории политического лидерства, легла в основу моего кандидатского диссертационного исследования. Если ранее я фокусировался на проектировании алгоритмов оценки лидерства для корпоративной среды, то текущий проект выводит эту задачу на макроуровень — на сложный стык макросоциологии, политологии и теории медиакоммуникаций.
Фундаментом нашего подхода выступает системная теория Никласа Лумана. Мы уходим от восприятия лидерства как психологического атрибута конкретной личности и рассматриваем его как динамическую характеристику коммуникативных систем, которая возникает в ответ на острую потребность общества в снижении неопределенности и структурировании ожиданий. Для эмпирического доказательства этой концепции сейчас формируется обширная база данных. Мы собираем и систематизируем крупные корпуса медиатекстов, визуального контента и аналитических публикаций из ведущих СМИ России, Германии, Китая и США.
В дальнейшем эти массивы подвергаются критическому дискурс-анализу, цель которого — деконструировать скрытые идеологические фреймы и перевести такие абстрактные понятия, как «социальные ожидания» или «код власти», в строгие, измеримые коммуникативные метрики.
Финальным результатом исследования должен стать не просто абстрактный теоретический конструкт, а эмпирически верифицированная модель медийного конструирования лидерства. Подобный инструмент позволит прогнозировать механизмы социального одобрения в различных кросс-культурных средах и выявлять универсальные паттерны управления общественным мнением в эпоху глобальной цифровизации. Поскольку проект находится в стадии активной реализации, его текущая архитектура отражает непрерывный процесс трансформации сырых данных в прикладное фундаментальное знание.
Ознакомиться с официальным паспортом проекта и отслеживать статус исследования можно на сайте Российского научного фонда: https://rscf.ru/project/25-28-02982/