CC BY
21
УДК 428; 748; 308
БОЛЬШАЯ СЕТЬ МАЛОГО МИРА: ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОНЛАЙН-СВЯЗЕЙ ЛОКАЛЬНОГО СООБЩЕСТВА
Гвоздиков Денис Сергеевич,
Санкт-Петербургский государственный университет, ассистент кафедры культурной антропологии и этнической социологии, г. Санкт-Петербург, Россия. E-mail: den-gvozdikov@yandex.ru
Аннотация
В данной статье проведе н анализ онлайн-связей жителей локального сообщества поселка Елизаветино. Полученные модели сетевых связей демонстрируют, что онла йн-контакты жителей локального сообщест ва направлены на региональные центры и тесно сплетены с кон тактами из Санкт-Петербурга, Гатчины и других локальных поселений в единое «социальное» поле.
Ключевые понятия: социальная антропология, социальная сеть, локальное сообщество.
В социальной антропологии еще в ХХ веке обозначилось направлен ие в изучении со циальных сетей:выявить пр инцип «избирательности» установления связей между людьми [5]. За последнее время исследователи достигли значительных успехов в изучении вариативности личных связе й индивидуальных сетей [18]. В контексте изучения сетевой организации были выявлены характерные паттерны установления социальных связей [3]. С развитием новой социокультурной реальности онлайн-сетей распределение сетевых связ ей стало в озможным набл юдать наглядно [11].
Влияние социокультурного окружения индивида на характер пространственного распределения связ ей между тем остается не до конца проясненным. Представляется, что возможная дисперсия связей будет зав исеть от окруже ния индив ида в географическом и с оциальном с мыслах. При этом онлайн-среда может рассматриваться как часть социального окружения индивида.
Для традиционных культур пространственное распределение сетевых связей было изучено применительно к различным типам социальной организации. Так, для сетевой организации обмена дарами Нхаго бушменов Ju/'hoansi отмечал ось увели че-ние числа связей по м ере про странствен-ного удаления лагерей от Эго: 24% - ближайший лагерь, 1-15 км; 25% - лагерь, 16-50 км, 33% - лагерь на расстоянии 51-200 км [21]. Для примитивных земледельцев было характерно формировать связи между деревнями для поиска союзников и партнеров по коалициям [12]. Для охотников Хадза, напротив, простран ственная дистанция уменьшала вероятность формирования связей: на формирование связей значимо влияли родство, социальная близость и схожесть характеристик между Эго и Альтер [3]. Интересно, что для «современных» обществ, была отмечена сопоставимая средняя пространственная дистанция в 40-50 км дл я сети контактов по мобильным телефонам для сообществ от 10 до 30 человек [16].
Способ формирования социальных связей в традиционных культурах представляется показательным в следующих аспектах. Во-первых, демонстрируется способ формирования связей без при-
влечения современных средств коммуникации. Во-вторых, предпринимаются попытки выявления универсальных паттернов формирования связей, проявляемых как в пости ндустриальных, так и в «традиционных» обществах [3; 9]. В-треть их, поскольку социокультурные механизмы формирования связей в традиционных обществах в значител ьной степен и обусловлены устоявшейся формой социальной организации [4; 6; 7; 10; 17; 21], может быть поставлен вопрос, насколько современные коммуникативные технологии выступают как форма социальной организации связей в современных масштабных и комп лексных обществах [11; 13; 16]? Можно предположить, что форма организации в обоих случаях будет затраги вать формирование связей с пространственно-удаленными или близкими другими или же с культурно-схожими или дистантными другими [3]: формы о бщности, таким образом, будут устанавливать ся пространственно или (и) культурно. Представляется, что не которым общим , но небес спорным критерием, для сопос тавления зде сь может выступать локальность и пространственная дисперсия свя зей.
Среди работ, в которых бы выя вля-лись базовые принципы формирования связей, можно обозначить те, где отмечаются кул ьтурные спосо бы организации пространственных связей [7; 15, p. 82; 19; 21 ]. Так, для сете вой организации локальных сообществ М. Салинс предлагает модель секторов взаимности и родства: сбалансированная реципрокность охватывает уровни дома, л иниджа, поселения и племени, негативная реципрокность начинается с внешнего к руга взаимодействия [20, p . 199]. При этом уровн и простран с-твеннойи личной организации сети могут быть взаимно ассоциативны [9]. Представляется, что для л окальных сообществ и поселений можно выделить локальный, региональный и регионально-глобальный уровни пространстве нно-сетевой организации связей [2].
Таким образом, ожидаемо, что избирательность в фор мировании связей для локальных сообществ будет проявляться в большей положительной реципрокности на локал ьном уровне . Однако совр емен-ные технологии позволяют ус танавливать связи, с мещая п ространственные у ровни
реципрокности распределения сетевых связей по м ере у даления от м еста п ро-живания. Дисперсия связей, в тако м случае, будет отражать бл изость культурных установок, п роявляемую в ч исле о бщих связей и наблюдаемую в онлайн-сетях. Ориентация на о бщие к ультурные ус та-новки, выявляемая дл я различных видов социальной организации [4; 5; 6; 7; 19; 20; 21] в более «ри гидной» форме как социальная структура для «традиционных» обществ [10; 15; 17], как представляется, может быть прослежена в своей более «гибкой» форме как сп особ организ ации онлайн-связей жителей локального сообщества [13].
Для построения модели онлайн-свя-зей локального сообщества был выбран поселок Елизаветино с прилегающей рядом деревней Дылицы Ленинградской области. Чтобы получить выборку пользователей, которые живут в поселке, рассматривались страницы групп на сайте vk.com, которые были посвящены поселку и содержали названия «Елизаветино» или «Дылицы». В результате был получен спи -сок Ю, многие и з которых принадлежали городам Гатчина, Санкт-Петербург, Москва и др. Часть Ю не соде ржала маркировки и была не локализуема: мы исключили их из дальнейшей выборки, но в общем анализе они сохранились. По сле проведения ревизии Ю по локал изации в дальнейшую выборку были в ключены те из них, которые точно принадлежали поселению Елизаветино. На осно ве полученной выборки Ю была постро ена сеть внутренних связей пользователей, живущих в Елизаветино. На следующем этапе мы визуализировали все связи отобранных пользователей с помощью программы Gephi, получив модель расширенных связей участни ков сети. Мы сравнили м одель р асширенных с вязей и внутренних связей с мо делью, в которую были в ключены о нлайн-связи ж ителей с ближайшим крупным горо дом Гатчиной и соседними поселками.
В локальную модель онлай н-сети поселка (рис. 1) вошли 52 пользователя. На основе коэффициента модулярно сти было выявлено 9 структурных «сообществ», самые крупные из которых 4 кластера основной компоне нты: 33,96% составляют молодые люди Елизаветино-1 и Шпаньково; 28,3% составляют участники зрелого и по-
жилого возраста поселка; 22,64% - зрелые участники сети активного возраста.
Регионально-локальная модель он-лайн-связей (рис. 2) содержала уже 138 наблюдений, включая 52 пользователя из локальной модели. Анализ локализаций выявил: 60,9% участников относилось к Гатчине; 2,17% - к Елизаветино-1; по 0,72% - Шпаньково, Сяськелево, Пудомя-ги, Рабитицы; остальная доля относилась к
Рисунок. 3. Структура онлайн -связей на основе регионально-глобальной модели (показано 5000 связей].
Наиболее важные локализации 1046776, 'Елизаветино' 1046534,'£лиз»ветино-1' 1046533, '£ лизав етино' 1046713, 'Шпаньноео' 1519, 'Гатчина' 7555,'Войсковицы' 2, Санкт-Петербург'
самому Елизаветино. Осно вная связанная компонента включала локализации: Гатчина, Елизаветино, Елизаветино-1. На основе модулярности было выявл ено 5 о сновных «сообществ» главной компоненты, которые
не совпадали с разделе нием по локализа-циям.Таким образом,связи, ориентированные на региональный центр и внутри поселения переплетены в единый к ластер связей о сновной компоненты. Л огично предположить, что жители поселка могут часто посещать или переезжать в региональный центр, заводить др узей и общих знакомых, живущих или работающих там. В этой модели, однако, связей с другими
П2
локальными поселениями по чти не оказалось.
Регионально-глобальная модель (рис. 3), построен ная на основе 52 пользователей, включенных в локальную мо-
дель, уже содержала 5696 вершин и 96612 связей. Помимо онлайн-связей участников сети из нашей выборки, были добавлены связи их знакомых друг с другом. При этом 84,1% онлай н-связей регионал ьно-гло-бальной модели оказались распредел ены внутри России, 1,6 % относились к различным городам Украины, тогда как связи, относившиеся к остальным странам, составляли менее 0,5%.
В пределах России 36,6% о нлайн-свя-зей регионально-глобальной модели относились к Санкт-Петербургу (60 км от Елизаветино), 21% относились к городу Гатчина (22 км), 6,5% приходились на Елизаветино, 1,6% составляли участники из города Москва (около 600 км).
Для соседних с Елизаветино поселений онлайн-связи были распределены следующим образом: 0,97% Во лосово (16 км от Елизаветино); 0,83% Сяськелево (8 км); 0,92% Войсковицы (12 км); 0,7% Шпанько-во (3 км); 0,2% Новый У чхоз (11 км); 0,2% Кикерино (10 км); 0,1% Раболово (8 км); 0,1% Жабино (14 к м); 0,1% Торосово (13 км); менее 0,1% Рабитицы (22 км), Терпи-лицы (24 км), посел ок Сиверский (24 км). Всего около 4,5%.
Для остальных поселений Ленобласти: 0,3% город Пушкин (43 км) и Кингисепп (70 км); по 0,2% город В ыборг (150 км ), Новый Свет (23 км), Пудомяги (32 км), Коммунар, Луга; менее 0,1% Николь ское (60 км) и Лукаши (30 км). Всего около 1,8%. Распределение онлайн-связей на другие центры и поселения выглядит следующим образом: 0 ,3% Великий Новгород; 0 ,3% П сков; 0 ,2% Е катеринбург; 0,2% Мурманск; 0,2% О десса; 0,2% Ар -хангельск; 0,2% Казань; 0,2% Кострома; 0,46% Волгореченск. Всего около 2,26%. Кроме того, следует учесть, что 16,5% он-лайн-связей модели оказались географически не идентифицируемы.
Таким образом, 7,2% онлайн-связей жителей поселка приходится на обл асть 3 км от Елизаветино, 3,42% онлайн-связей попадают в радиус до 15 км, около 22% попадают в радиус от 15 до 30 км, 37% попадают в радиус до 30 до 60 км и, наконец, около 5% онлайн-связей выходит за радиус 60 км.
Мы можем сопоставить полученную модель с имеющимися данными по пространственной дисперсии локально-ре гиональных
связей [6; 16; 14; 19], выделив в качестве критерия для сопоставления паттерны пространственной дисперсии связей [7], как способы формирования локально-региональной сети. В сравнительной перспективе распределение сетевых связей по мере удаления от центра проживания оказывается выгодно для индивида в случае миграции, сезонной миграции, товарообмена и торго вли, поиска брачного партнера, получения жизненно важной информации [6]. Однако следует отметить, что в построенной нами регионально-глобальной модели связи не просто распределены по удалению от места проживания, но имеют очевидную направл енность на крупные культурные, социальные и экономические центры. Центр ированность связей на крупных поселениях показывает, что стратегии индивидов не направлены на укрепление связей с аналогичными по уровню поселениями региона: формирование общих социальных полей, кооперации и совместных интересов [14].
В результате анализа 52 графов-елиза-ветинцев (29 женщин, 23 мужчин, средний возраст около 30 лет), входящих в нашу модель, почти не обнаружилось случаев формирования гетерогенных структурных сообществ с четко очерченными границами (средний коэффициент модулярности близок Q = 0,3). Участники сетевых взаимодействий склонны формировать достаточно гомогенную структуру связей, несмотря на разброс в выборе к оличества связей и неоднородность локализаций. Это может свидетельствовать в пользу гипотезы о формировании общего с региональными центрами социального поля онлайн-взаи-модействий.
Эксперименты в рамках теории координационных игр демонстрируют, что гомогенная структура связей лучше способствует в ыработке е диных культурных «норм» или кон венций, тогда как гетеро -генная структура локализует «нормы» [8]. Если, действительно, модель п оказывает, что жители поселения стремятся включиться в единое соц иальное поле контактов и связ ей с регион альным центром [1; 14, p. 8], и это со циальное поле образует гомогенную структуру, в которой локализации неоднородны, тогда участники такого взаимодействия должны вырабатывать общие культурные установки. В таком случае положительная реципрокность будет
складываться на основе культурной б ли-зости, о тражая заним аемые индив идами социальные позиции и ниши, ре ализуясь и поддерживаясь через формирование онлайн-связей. В этой связи представляется возможным говорить об онлайн-вза-имодействии как о сп особе органи зации связей локального сообщества.
Построенная нами модель иллюстрирует направленность связей и отчаст и позволяет строить предположения о характерной стратегии формирования связей, наблюдаемой через онлайн-взаимодействия. В дальнейшем было бы интересно выявить связь м ежду з анимаемой той или и ной группой нишей и стратегиями формирования сетевых связей.
1. Веселкин Е.А. Понятие социальной сети в британской социальной антропологии / Концепции зарубежной этнологии: критические этюды под ред. Ю.В. Бромлея. М.: Нау ка, 1976. 217 с.
2. Гвоздиков Д.С. Информационные и личные сети локального сообщества [Текст] / Гвоздиков Д. С. // Девятые Ковалевские чтения / Материалы научно-практической конференции 14-15 ноября 2014 года / Отв. редактор: Ю.В. Асочаков. СПб.: Скифия-принт, 2014. С. 528-52 9.
3. Apicella C.L., Marlowe F.W., Fowler J.H., Christakis N.A. Social Networks and Cooperation in Hunter-Gatherers // Nature. 2012. Janury. № 481(7382). P. 497-501.
4. Barth F. A nalytical dimensions in comparison of social organizations / / American Anthropologist. New Series. 1972. Feb. - Apr. Vol. 74. No. 1/2, P. 207-220.
5. Barth F. Scale and network in urban western society / Scale and Social Organiza tion, edited, by F.Barth. Oslo: Universitetsforlaget, 1978. P. 163183.
6. Borck L., Mills B.J., Peeples M.A., Clark J.J. Are Social Networks Survival Ne tworks? An Example from the Late Pre-Hispanic US Southwe st // Journal of Archaeological Method and Theory. 2015. № 22 (1). P. 33-57.
7. Braun D.P., Plog S. Evolution of "Tribal" Social Networks: Theory and Prehistoric North American Evidence / / American Antiquity. 1982. Jul. Vol. 47. No. 3. P. 504-525.
8. Centola D., Baronchelli A. The spontaneous emergence of conventions: An experimental study of cultural evolution // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2015. Vol. 112. No. 7. P. 1 9891994.
9. Gamble C. Paleolithic society and the release from proximity: a network approach to intimate relations // World Archeology. 1998. Vol. 29(3). P. 426-449.
10. L einard P . A ge g rouping a nd S ocial Complexity // Current Anthropology. 2016. June. Vol. 57. Supplement 13. P. 105-117.
11. Lewis K, Kaufman J., Gonzalez M., Wimmer A., Christakis N. Tastes, Ties, an d Time: A New Social Network Dataset Using Facebook.com / / Social Networks. 2008. No. 30. P. 330-342.
12. Macfarlan S.J, Walker R.S., Flinn M.V., Chagnon N.A. Lethal coalitionary aggression and long-term alliance formation among Yanomamo men // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. November 25. Vol. 111. No. 47. P. 1666216669.
13. Miller D. Tales from Facebook. Cambridge, Polity Press, 2011. 218 p.
14. Mitchell J. Social Networks in Urban Situations: Analyses of Personal Relationships in Central African Towns. Manchester, Manchester University Press, 1969. 378 p.
15. Murdock G.P. Social Structure. New York, Macmillan Company, 1949. 387p.
16. Onnela J.P., Arbesman S., Gonzalez M.C., Barabasi A.L. & Christakis N.A. Geographic constraints on social network g roups // PLoS ONE. 2011. Vol. 6. No. 4, available at: http://journals.plos.org/plosone/ article?id=10.1371 /journal.pone.0016939 ( accessed 30.03.2015).
17. Radcliffe-Brown A.R. The Social Organization of Australian Tribes // Oceania. 1930. Apr. Vol. 1. No. 1. P. 34-63.
18. R oberts S .G.B., D unbar R .I.M., P ollet T .V. & Kuppen s T. Exploring varia tion in active netwo rk size: Constraints and ego characteristics // Social Networks. 2009. No. 31 (2). P. 138-146.
19. Russell Bernard H., Killworth P.D., Evans M.J., McCarty C., Shelley G.A. Studying social relations cross-culturally // Ethnology. 1988. Apr. Vol. 27. No. 2. P. 155-179.
20. Sahlins M. Stone Age Econimics. London, Tavistock, 1972. 328 p.
21. Wiessner P. Hunting, Healing, and Hxaro Exchange: A l ong t erm p erspective on K ung ( Ju/ 'hoansi) large-game hunting // Evolution and Human Behavior. 2002. No. 23. P. 407-436.
References
1. Veselkin E.A. (1976) The concept of social network in the British social anthropology / Ethnology foreign concepts: critical studies, ed. Y. Bromley. Moscow, Nauka, 217 p. [in Rus].
2. G vozdikov D .S. ( 2014) I nformation a nd personal networks of local communiti es. Proceedings of t he c onference " Ninth K ovalevskys r eading", 14-15 November 2014. St. Petersburg, Scythia-print, pp. 528-529 [in Rus].
3. Apicella C.L., Marlowe F.W., Fowler J.H., Christakis N.A. (2012) Nature, Janury, no. 481(7382), pp. 497-501 [in Eng].
4. Barth F. (1972) American Anthropologist. New Series, vol. 74, no. 1/2, Feb.-Apr., pp. 207-220 [in Eng].
5. Barth F. (1978) Scale and n etwork in urban western society / Scale and Social Organization, edited by F.Barth. Oslo, Universitetsfo rlaget, 292 p. [in Eng].
6. Borck L., Mills B.J., Peeples M.A., Clark J.J. (2015) Journal of Archaeological Method and Theory, no. 22 (1), pp. 33-57 [in Eng].
7. Braun D.P., Plog S. (1982) American Antiquity, vol. 47, no. 3, Jul. pp. 504-525 [in Eng].
8. Centola D., Baro nchelli A. (2015) Proceedings of the National Academy of Sciences , vol. 112, no. 7, pp. 1989-1994 [in Eng].
9. Gamble C. (1998) World Archeology , vol. 29(3), pp.426-449 [in Eng].
10. Leinard P. (2016) Current Anthropology , vol. 57, supplement 13 , June, pp. 105-117 [in Eng].
11. Lewis K, Kaufman J., Gonzalez M., Wimmer A., Christakis N. (2008) Social Networks, no. 30, pp. 330 -342 [in Eng].
12. Macfarlan S.J, Walker R.S., Flinn M.V., Chagnon N.A. (2014) P roceedings of the National Academy of Sciences, November 25, vol. 111, no. 47, pp. 16662-16669 [in Eng].
13. M iller D . ( 2011) T ales f rom F acebook. Cambridge, Polity Press, 218 p. [in Eng].
14. Mitchell, J. (1969) So cial Networks in Ur ban Situations: Analyses of Personal Relationships in Central A frican Towns. Manchester, Manchester University Press, 378 p. [in Eng].
15. Murdock G.P. (1949) Social Structure. New York, Macmillan Company, 387p. [in E ng].
16. Onnela J.P., Arbesman S., Gonzalez M.C., Barabasi A.L. & Christakis N.A. (2011) PLoS ONE, vol. 6, no. 4, availab le at: http: //journals.plos.org/ plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0016939 (accessed 30.03.2015) [in Eng].
17. Radcliffe-Bro wn A. R. (1930) Oceania,vol. 1, no. 1, Apr., pp. 34-63 [in Eng].
18. R oberts S .G.B., D unbar R .I.M., P ollet T .V. & Kuppens T. (2009) Social Networks, no. 31 (2), pp. 138-146 [in Eng].
19. Russell Bernard H., Killworth P.D., Evans M.J., McCarty C., Shelley G.A. (1988) Ethnology, Apr., vol. 27, no. 2, pp. 155-179 [i n Eng].
20. Sahlins M. (1972) Stone Age Econimics. London, Tavistock, 328 p. [in Eng].
21. Wiessner P. (2002) Evolution and Human Behavior, no. 23, pp. 407-436 [in Eng].
UDC 428; 748; 308
LARGE NET OF A SMALL WORLD: SPACE DISTRIBUTION OF ONLINE-LINKS OF LOCAL COMMUNITY
Gvozdikov Denis Sergeevich,
Saint-Petersburg State University, Teaching assistant of the Departmen t Chair of Cultural Anthropology and Ethnical Sociology,
Saint-Petersburg, Russia. E-mail: den-gvozdikov@yandex.ru
Annotation
The article presents the analysis of online links of the local community of the settlement Elizavetino. The received models of network links show that online-lin ks of the residents of the local comm unity are directed at regional centers and are tightly connected with contacts fro m Saint-Petersburg, Gatchina and other local settlements i nto a whole «social» area.
Key concepts: social anthropology, social network, local community.
