в статье исследуются способы трансляции лингвистических средств реализации вежливости при переводе поздравлений и пожеланий из социальных сетей с английского языка на русский. Актуальность работы обусловлена трансформацией традиционных этикетных жанров в цифровой среде и культурной спецификой категории вежливости, требующей от переводчика обеспечения не лексической, а коммуникативной эквивалентности. В качестве материала анализа использована выборка из поздравительных сообщений, опубликованных в социальной сети «ВКонтакте». Применены методы контекстуального, сопоставительного и компонентного анализа переводческих трансформаций. Установлено, что вежливость в цифровой коммуникации реализуется на вербальном (обращения, усилители, грамматические конструкции) и невербальном (эмодзи, пунктуационная экспрессия) уровнях, причем их нормы различаются в англоязычной и русскоязычной сетевых культурах. Выявлены доминирующие стратегии трансляции: грамматическая замена, опущение и лексическая компенсация. Результаты исследования имеют практическую значимость для обучения переводу этикетных текстов, подготовки профессиональных переводчиков цифрового контента и разработки систем машинного перевода с учетом прагматических особенностей межкультурной коммуникации. the article examines methods for translating linguistic means of expressing politeness when rendering congratulatory messages and well-wishes from social media from English into Russian. The relevance of the study is determined by the transformation of traditional etiquette genres in the digital environment and the cultural specificity of the politeness category, which requires translators to ensure not lexical but communicative equivalence. The analysis is based on a sample of congratulatory messages published on the social network VKontakte. Contextual, comparative, and componential analyses of translation transformations have been employed. The study reveals that politeness in digital communication is realized at both verbal (forms of address, intensifiers, grammatical constructions) and non-verbal levels (emojis, punctuation-based expressivity), with norms differing between English-speaking and Russian-speaking online cultures. The dominant translation strategies identified include grammatical substitution, omission, and lexical compensation. The findings have practical implications for teaching the translation of etiquette texts, training professional translators of digital content, and developing machine translation systems that account for the pragmatic peculiarities of intercultural communication.