Многочисленные исследования указывают на прогрессирующий рост показателей политической поляризации в странах мира в целом, а также ее разновидности — аффективной поляризации. Предшествующие работы, посвященные данной проблеме, опирались почти исключительно на реактивные методы исследования (включая опросы и экспериментальные методики), не позволяющие наблюдать за поведением объектов анализа в естественной среде. В данном исследовании мы предлагаем альтернативный подход, основанный на анализе наблюдаемого поведения пользователей социальных сетей и выявлении ключевых поляризующих расколов путем анализа использования языка вражды в отношении различных целевых групп. Предложена оригинальная методика кодировки текстовых сообщений, включающая два ключевых компонента: операционализированное определение языка вражды как явления, содержащего хотя бы один из трех признаков: оскорбление, дискриминация, агрессия; а также оригинальный гайд для кодирования случаев использования языка вражды. Предлагаемая методика апробируется в работе на эмпирическом материале, включающем более 5000 сообщений, опубликованных в социальной сети ВКонтакте по тематике встреч Президентов России и Беларуси в 2020–2021 гг. Была проведена кодировка собранных данных, и на ее основе проведен анализ, выявивший две устойчивые линии раскола, связанные с внутриполитическими размежеваниями в этих странах и противопоставлением России/Беларуси странам Запада, а также третью, соответствующую противопоставлению по страновому российско-белорусскому признаку и являющуюся специфической для анализируемого массива. Проведенный анализ позволил также выявить макрогруппы объектов языка вражды во временном разрезе. Отметим, что этот результат, как и вообще обращение к динамическим аспектам процесса, были бы труднодоступными для исследования, опирающегося на реактивные методы. Полученные результаты указывают на возможность применения предлагаемой методики к широкому кругу текстовых материалов, а использование методов разведывательного анализа к обработке получаемых данных позволяет избежать ограничений, характерных для опросных инструментов.
