Российские агломерации в контексте территориальной политики идентичности: опыт критического дискурс-анализа выступлений лидеров регионов

Исследование сфокусировано на территориальной политике идентичности в отношении населения четырех российских агломераций с ядром-мегаполисом: Московская, Петербургская, Краснодарская и Казанская агломерации. Анализ информационного пространства агломераций проводился с фокусом на реализуемую политику идентичности на данных территориях. Были сформированы критерии отбора текстов для анализа, определены базовые символические основания мы-образа, выявлены общие и специфические черты дискурса в разных регионах, определена значимость развития агломераций в общем массиве данных. Были применены как качественные, так и количественные методики. Результаты анализа позволили выделить общие характеристики властного дискурса: использование различных аспектов политики памяти в поздравительном дискурсе, выделение темы транспортных сетей как главного компонента развития агломераций. В дискурсе власти Московской агломерации ярко подчеркивается инновационность, современность города, его значимость для всей страны, а также статус одного из крупнейших мегаполисов мира. Акцент делается на «до» и «после», подтверждая расхожую фразу о том, как «похорошела Москва при Собянине». Дискурс Петербургской агломерации тесно связан с образом блокадного города и во многом обращен в прошлое. Наблюдается некоторая размытость представлений власти о будущем города. Значительную роль в развитии территорий Северной столицы играет образ федеральной власти. Казанскую и Краснодарскую агломерации ожидает утверждение мастер-плана развития регионов в ближайшем будущем, что отразилось в речах политических лидеров. Краснодарскую агломерацию отличает обращение к молодежной политике и вопросам «правильного» воспитания молодых граждан, а также подчеркивание тесного сотрудничества с Республикой Беларусь в агропромышленном секторе. Казань – единственный регион, где власти наряду с инфраструктурными вопросами также обращают внимание на культурные, социальные проблемы агломерации. Глава региона часто говорит о Казани как о центре культурной и религиозной интеграции.

The study focuses on territorial identity politics regarding the population of four Russian agglomerations with a megacity core, such as Moscow, St. Petersburg, Krasnodar, and Kazan agglomerations. The conducted analysis resulted in identifying common discursive characteristics among various authorities: they all relate to memory politics when using congratulatory discourse, and highlight the topic of transport networks as the main component of agglomeration development. The authorities of the Moscow agglomeration emphasize innovative and modern side of the city in their discourse, its importance for the whole country, as well as its status as one of the largest megacities in the world. The discourse of the St. Petersburg agglomeration is closely connected with the image of the city under siege and in many respects is turned to the past. However, at the same time the authorities here seem to become non-specific when talking about the future of the city. The Kazan and Krasnodar agglomerations are expected to approve a master plan for regional development soon, which is reflected in the speeches of their political leaders. The Krasnodar agglomeration authorities are distinguished by their focus on youth politics and proper education of young citizens, as well as by emphasizing the importance of close cooperation with the Republic of Belarus in the agro-industrial sector. Kazan is the only region under discussion where the authorities, along with infrastructure issues, also pay attention to cultural and social problems of the agglomeration. The head of the region often speaks about Kazan as a centre of cultural and religious integration.

политика идентичности, территориальная идентичность, политика идентичности в агломерациях, критический дискурс-анализ, анализ текстов, тематическое моделирование
identity politics, territorial identity, agglomeration identity politics, critical discourse analysis, text analysis, topic modeling

Полный текст>>