ВЦИОМ уже трижды замерил эмоции россиян – в январе, апреле и июле 2026-го. И сообщил, что к лету «эмоциональная структура общества становится более сбалансированной и гармоничной»: мы якобы адаптируемся к контексту, переходя от острых реакций к взвешенному восприятию. Но что есть такая гармоничность и взвешенность?

Если посмотреть на отдельные эмоции, за полгода доля испытывающих радость упала с 55,7% до 40,1%, воодушевление – с 45,5% до 31,1%, уверенность – с 60,3% до 47,0%, спокойствие – с 66,6% до 50,7%. При этом доля «раздражённых» выросла с 29,5% до 38,4%, «тревожной» стала почти половина опрошенных (48,2%), а «злыми» – почти четверть (23,6%). Доля тех, кто накануне опроса испытывал все шесть замеряемых позитивных эмоций, сократилась с 26% до 14,7%, а доля затруднившихся ответить о своих чувствах выросла почти вдвое – с 10,6% до 18,2%.
Но в релизе ВЦИОМ молчание про все эти сдвиги. Вместо динамики отдельных эмоций – размеры четырёх кластеров = четырёх эмоциональных сегментов, численность попавших в которые меняется в пределах 3–4 процентных пунктов. Но если вникать в детали, при почти прежнем объёме и названиях кластеров меняется их наполнение.
Кластерный анализ «подстраивается» под текущее распределение данных, даёт иллюзию стабильности там, где меняются составляющие эмоциональной структуры. Если же применить более прозрачную априорную типологию – группировку по числу названных позитивных и негативных эмоций – картина становится иной: доля жизнерадостных падает с 40% до 25%, а доля респондентов с негативными эмоциями удваивается – с 9,3% до 19,5%. Но эту динамику ВЦИОМ «спрятал» в изменчивости состава кластеров, показав относительно стабильные их размеры.

С одной стороны – массивы первичных микроданных «Эмоционального тонометра» в открытом доступе, с другой – интерпретация этих данных в VDNKh style, не соответствующем содержанию данных. Попыталась докопаться до сути, как сложными методами анализа можно замаскировать тенденции в данных. Фактически ВЦИОМ дважды маскирует свои же данные, методически и дискурсивно.