Научная статья на тему 'Факторы становления информационного общества в республике Саха (Якутия)'

Факторы становления информационного общества в республике Саха (Якутия) Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
567
62
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО / INFORMATION SOCIETY / ВНЕДРЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ / USING OF INFORMATION COMMUNICATION TECHNOLOGIES / ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ / FACTOR ANALYSIS / ИНТЕГРАТИВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ / INTEGRATIVE COMPONENTS / БИЗНЕС-СТРУКТУРЫ / BUSINESS STRUCTURE / РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ / REGRESSING ANALYSIS / ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО СОЦИУМА / PROGNOSIS OF FORMATION OF INFORMATION SOCIETY / РЕСПУБЛИКА САХА (ЯКУТИЯ) / REPUBLIC OF SAKHA (YAKUTIYA)

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Подойницына Ирина Ивановна, Леонтьев Семен Павлович

В представленной статье авторы анализируют тенденции становления информационного социума в Республике Саха (Якутия), опираясь на результаты исследований, проведенных Институтом развития информационного общества (г. Москва) в регионах России. Для сравнения приводится интерпретация данных социологического опроса в 16 районах Республики Саха (Якутия). Использование факторного, регрессионного анализа и других статистических методик позволило авторам выделить доминантные факторы, способствующие продвижению информатизации в регионы России, а также в общих чертах обрисовать прогноз становления высокотехнологичного социума в Якутии. Библиогр. 6 назв.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

FACTORS OF FORMATION OF INFORMATION SOCIETY IN THE REPUBLIC OF SAKHA (YAKUTIYA)

In this article authors analyze tendencies of formation of information society in the Republic of Sakha (Yakutiya) making references to results of research conducted by the Institute of development of information society (Moscow) in regions of Russia. For comparison we represent interpretation of data of sociological research in 16 regions of the Republic of Sakha (Yakutiya). Using factor analysis, regressing analysis and other statistical methods allow to find dominant factors, promoting advancement of informatization to regions of Russia and make a general prognosis of formation of high technological society in Yakutiya. Refs 6.

Текст научной работы на тему «Факторы становления информационного общества в республике Саха (Якутия)»

УДК 316:303.6

Вестник СПбГУ. Сер. 12. 2015. Вып. 2

И. И. Подойницына, С. П. Леонтьев

ФАКТОРЫ СТАНОВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА В РЕСПУБЛИКЕ САХА (ЯКУТИЯ)

Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова, Российская Федерация, Республика Саха (Якутия), 677000, г. Якутск, ул. Белинского, 58

В представленной статье авторы анализируют тенденции становления информационного социума в Республике Саха (Якутия), опираясь на результаты исследований, проведенных Институтом развития информационного общества (г. Москва) в регионах России. Для сравнения приводится интерпретация данных социологического опроса в 16 районах Республики Саха (Якутия). Использование факторного, регрессионного анализа и других статистических методик позволило авторам выделить доминантные факторы, способствующие продвижению информатизации в регионы России, а также в общих чертах обрисовать прогноз становления высокотехнологичного социума в Якутии. Библиогр. 6 назв.

Ключевые слова: информационное общество, внедрение информационно-коммуникативных технологий, факторный анализ, интегративные компоненты, бизнес-структуры, регрессионный анализ, прогноз развития информационного социума, Республика Саха (Якутия).

FACTORS OF FORMATION OF INFORMATION SOCIETY IN THE REPUBLIC OF SAKHA (YAKUTIYA)

1.1. Podoynitsina, S. P. Leontyev

The North-Eastern Federal University, 58, Belinskogo str., Yakutsk, 677000, Republic of Sakha (Yakutia), Russian Federation

In this article authors analyze tendencies of formation of information society in the Republic of Sakha (Yakutiya) making references to results of research conducted by the Institute of development of information society (Moscow) in regions of Russia. For comparison we represent interpretation of data of sociological research in 16 regions of the Republic of Sakha (Yakutiya). Using factor analysis, regressing analysis and other statistical methods allow to find dominant factors, promoting advancement of informatization to regions of Russia and make a general prognosis of formation of high technological society in Yakutiya. Refs 6.

Keywords: information society, using of information communication technologies, factor analysis, integrative components, business structure, regressing analysis, prognosis of formation of information society, Republic of Sakha (Yakutiya).

Компьютеризация и информатизация социума XXI в., о которых немало пишется в научных изданиях, порождают множество дискуссий. К примеру, таких: действительно ли компьютерная эпоха создала информационную культуру или таковая возникла давно, что есть информационные отношения, появилась ли в нашем обществе такая социальная страта как «нетократия» и многое другое. Но прежде чем ответить на эти вопросы, стоит разобраться: вступила ли сегодняшняя Россия на информационный этап развития, какие факторы способствуют продвижению информатизации в регионы страны, какой социальный класс (страта) социума способствуют становлению нового типа общества.

Итак, целью данной статьи является поиск ответов на два основных методологических вопроса: на какой стадии развития информатизации социума находится сегодня наша страна и один из ее регионов — Республика Саха (Якутия), каковы факторы или объединяющие всех социальные силы информатизации. С этой целью

будет использован эмпирический материал Института развития информационного общества (г. Москва) (далее — Институт), а также данные масштабного исследования, проведенного социологами Северо-Восточного федерального университета им. М. К. Аммосова (г. Якутск). Использование математико-статистического инструментария позволит проанализировать проблему с неожиданной стороны, то есть, вскрывая ее латентные подтексты и причинно-следственные связи социальных процессов.

Остановимся на комментариях к аналитическим документам Института развития информационного общества. Авторский коллектив Института разработал Индекс готовности регионов Российской Федерации к информационному обществу. Ученые называют три важнейших фактора становления информационного, технологического социума: развитие информационно-коммуникативных, или ИКТ-инфраструктур, человеческого капитала и экономической среды региона, а также использование ИКТ в шести основных сферах жизнедеятельности регионов, это: государственное и муниципальное управление, бизнес, образование, здравоохранение, культура, домохозяйство.

Во вступительном слове министра связи и массовых коммуникаций Российской Федерации Н. А. Никифорова к отчету Института развития информационного общества за 2010-2011 гг. «Индекс готовности регионов России к информационному обществу 2010-2011. Анализ информационного неравенства субъектов Российской Федерации», в частности, говорится о том, что в 2009-2011 гг. при активном участии Президента и Правительства Российской Федерации был принят целый ряд решений, благодаря которым значительно ускорилась работа по развитию в стране информационного общества и формированию электронного правительства. В декабре 2011 г. была утверждена новая редакция программы «Информационное общество (2011-2020 годы)». «Сегодня мы можем говорить о новом этапе в решении вопросов развития информационного общества в стране, на котором в центре внимания стоят задачи эффективного использования информационно-коммуникативных технологий для предоставления широкого спектра услуг населению», — заявил министр [1, с. 6].

В 2018 г. планируется перевод в электронную форму 100% государственных услуг. Например, в сфере здравоохранения это будет создание единой государственной информационной системы (автоматизация работы регистратур и приемных отделений, использование телемедицинских технологий и др.), в сфере образования — широкое распространение электронных образовательных ресурсов (электронное расписание занятий, журнал успеваемости, дистанционное обучение и др.), в сфере культуры — создание национального библиотечного ресурса в электронном виде. Препятствием на этом пути остается проблема «цифрового неравенства» — необходимо выравнивание ситуации в регионах.

В процессе изучения фактологического материала Института развития информационного общества нами был осуществлен предварительный анализ изучаемого социального объекта, то есть «социологический срез» процессов развития информатизации в регионах России на начало 2012 г. Было решено определить обобщенные, интегральные компоненты, стимулирующие продвижение информатизации в Российской Федерации на данный момент. В основу исходной теоретической модели была положена схема показателей, разработанная Институтом. Было принято

во внимание, что не все факторы «работают» в отдельных регионах, некоторые так и «не наполняются» необходимым содержанием. Нашей исследовательской целью было найти несколько сильных, реально действующих факторов, которые объединяют российский социум в построении высокотехнологичного общества, определить их иерархию.

Стратегия разработки модели исследования требовала выбора значимых независимых переменных, которые могли бы повлиять на изменение зависимой переменной, то есть на формирование информационного общества. В исходную модель были взяты все 68 переменных, обозначенных в расчете Индекса развития информационного общества. Ниже представлена гипотетическая модель исследования, в которой выделенные переменные могут исполнить роль фильтров: именно благодаря им осуществляется формирование нового типа общества.

Гипотетическая модель исследования (рабочая факторная схема)

Формирование информационного общества в Российской Федерации. Список переменных. Зависимая переменная.

Формирование информационного общества в Российской Федерации. Значимые независимые переменные.

Индекс-компонент факторов электронного развития Подындекс «ИКТ-инфраструктура»

• Проникновение подвижной сотовой связи.

• Число персональных компьютеров на 100 человек населения. Подындекс «Человеческий капитал»

• Число студентов вузов на 1000 человек населения.

• Число исследователей на 10000 человек населения.

• Доля занятого населения, имеющего высшее образование. Подындекс «Экономическая среда»

• Доходы консолидирующего бюджета субъекта РФ на душу населения.

• Валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения.

Индекс-компонент использования ИКТ для развития Подындекс «Использование ИКТ в домохозяйствах и населением»

• Доля домохозяйств, имеющих доступ в Интернет.

• Доля домохозяйств, имеющих мобильную сотовую связь.

Подындекс «ИКТ в органах государственной власти и местного самоуправления»

• Доля организаций, использующих Интернет для получения информации о деятельности органов управления.

• Число ПК, имеющих выход в Интернет, на 100 занятых в органах государственной власти.

• Доля организаций, использующих Интернет для предоставления заполненных форм.

Подындекс «ИКТ в бизнесе»

• Доля предприятий, имеющих специальные программные средства для управления продажами и закупками товаров.

• Доля предприятий, имеющих веб-сайты. Подындекс «ИКТ в медицине»

• Доля ПК на 100 занятых в лечебно-профилактических учреждениях (ЛПУ).

• Доля ЛПУ, имеющих веб-сайты. Подындекс «ИКТ в образовании»

• Число ПК, используемых в учебном процессе, на 100 учеников в школах.

• Доля школ, в которых ведется электронный дневник. Подындекс «ИКТ в культуре»

• Доля библиотек, имеющих ПК.

• Доля музеев, имеющих доступ к Интернету.

Итак, мы видим, что в исходную факторную схему вошли 9 подындексов, характеризующих становление информационного общества в нашей стране (уточним, что мы только кратко расшифровали подындексы, так как все 68 показателей усложнили бы модель). Обратимся к интерпретации результатов факторного анализа. Будем осуществлять анализ матрицы компонент, проявившейся после варимаксного вращения данных с нормализацией Кайзера, которое усиливает влияние сильных переменных и ослабляет влияние малозначимых. Согласно таблицам факторного анализа, только 14 переменных из 68 включенных в итерации имеют собственное значение больше единицы, то есть могут интерпретироваться как интегрированные компоненты.

Первая главная компонента — самая мощная, после вращения ее собственное значение составило 21,7, а процент вклада в общую изменчивость признаков стал равен 31,4%. Именно эта компонента оказывает самое сильное влияние на организацию процессов информатизации в российском социуме и ей без сомнения можно присвоить название «внедрение ИКТ в бизнес». Данную компоненту составили следующие наблюдаемые переменные: доля предприятий, имеющих доступ к Интернету (0,909); доля организаций, использующих Интернет для предоставления заполненных форм (0,887); доля предприятий, имеющих персональный компьютер (0,845), и др. Мы видим, что в регионах уже реально появились предприятия, которые имеют мощные компьютеры, высокоскоростной Интернет, менеджеры этих предприятий занимаются электронной торговлей, электронными торгами, причем классом, который продвигает эти новшества в жизнь, являются информационно грамотные бизнесмены.

Вторая главная компонента, которая также не менее значима для организации информационного общества, все же имеет собственное значение почти в три раза меньшее — 8,0, процент дисперсии составляет 11,6%. Это компонента внедрения информационно-коммуникационных технологий в домохозяйства, ее составляют такие измеренные переменные как число ПК на 100 домохозяйств (0,871); число персональных компьютеров на 100 человек населения (0,822); телефонная плотность фиксированной электросвязи (0,720). Данная компонента демонстрирует, насколько информатизация проникла в быт, повседневную жизнь людей, сделала ее более комфортной и продвинутой. Отрадно отметить, что Республика Саха (Якутия) (РС (Я)) занимает устойчивую четвертую позицию по числу ПК в домохозяйствах [1, с. 117]. Интересно, что специфическая «медицинская» переменная — число ПК на 100 заня-

тых в лечебно-профилактических учреждениях и «культурологическая» составляющая — число ПК на 100 занятых в библиотеках также вошли во вторую влиятельную интегрированную компоненту, но веса этих отраслевых переменных намного меньше веса ведущего, так называемого, бытового фактора (0,711 и 0,597 соответственно — против 0,871).

Третья главная компонента по своему весу в изменчивости признаков приближена ко второй (начальное собственное значение — 5,7, дисперсия — 8,3%). Это компонента человеческого капитала. По уровню человеческого капитала регионы России значительно отличаются друг от друга. По данному анализу мы видим, что, несомненно, выигрывают те территории, где функционирует продвинутый бизнес, в быту люди пользуются всеми благами информационного общества (от персонального компьютера до смартфона) и где много студентов, исследователей, научных достижений. В третью главную компоненту входят составляющие: численность выпускников по направлениям в сфере ИКТ (0,836); число студентов вузов на 1000 человек населения (0,767) и др. Другими словами, в приоритете оказываются регионы с умным и обучаемым населением, стремящимся к овладению информационной культурой.

Четвертая компонента имеет значение 4.1; дисперсия — 5,9%. В данном случае мы имеем дело с компонентой внедрения новых информационных технологий в государственные структуры — доля органов местного самоуправления (ОМС), имеющих доступ в Интернет (0,923); доля ОМС, использующих средства электронной подписи (0,864); доля ОМС, имеющих веб-сайты (0,689), и др. Как видим, пока государственные структуры значительно отстают от бизнеса и домохозяйств в плане освоения информационной культуры, электронное правительство имеется не во всех регионах.

Пятая переменная имеет значение 2,7 и дисперсию 4%. Эта уже вторая компонента, которая характеризует экономическую среду регионов и ее готовность к внедрению ИКТ с помощью таких фиксированных переменных как число ПК на 100 занятых (0,883); число ПК, имеющих доступ к Интернету (0,880); число ПК в составе локальных вычислительных сетей (ЛВС) на 100 занятых (0,823). Это компонента развития конкурентной экономической среды.

Шестую компоненту можно назвать образовательной, ее составили такие переменные как число ПК, используемых в учебном процессе; число ПК, используемых в школах; число ПК в школах, подключенных к Интернету, и др. Факторный анализ продемонстрировал, что образовательная сфера является достаточно продвинутой в плане внедрения достижений информационных технологий, но стоит признать, что влияние этой компоненты на социум в целом незначительно — всего 3%. С другой стороны, информатизация в сфере образования имеет яркие особенности, отличающие ее от других сфер, и требует особых подходов, усилий и программ поддержки. Объясненная совокупная дисперсия шести переменных составляет 64%.

Итак, мы видим, что успех продвижения России к информатизации и индустриализму на данный момент детерминирован и обеспечен шестью сильными факторами, или социальными силами, и во многом зависит от участия в этом процессе бизнес-структур и от степени подготовленности российских предприятий к переходу на высокие технологии. В России уже идет формирование элиты информационного общества, состоящей из так называемой нетократии. Нетократы — это не энергич-

ные и малограмотные молодые «манагеры», родом из 90-х годов, это — специалисты с образовательными сертификатами, или дипломами лучших вузов в сфере экономики, ИКТ, менеджмента, это — состоятельные люди, владеющие особым интеллектуальным капиталом.

Авторы концепции №1:ократии А. Бард и Я. Зодерквист дают такую характеристику новому правящему классу: для нетократов членство в сетях, доступ к закрытой и уникальной информации может быть ценнее, чем экономическая выгода — «.. .деньги по большей степени не имеют значения, а важны знания и контакты, принадлежность к группе избранных, владеющих эксклюзивной информацией» [2, с. 54]. И еще интересная цитата тех же авторов: «Как аристократия и буржуазия законодательно взлелеяли в свое время неприкосновенность частной собственности, так теперь буржуазия и нетократы объединяют усилия для провозглашения авторских прав в качестве средства спасения цивилизации» [2, с. 26]. Нетократы хорошо описаны в социологической литературе и отечественными учеными [3, с. 4].

Отметим также успехи на пути информатизации якутского социума. Согласно рейтингу российских регионов по значениям индекса готовности к информационному обществу, Республика Саха (Якутия) занимает вполне достойную 26-ю позицию (0,418), обгоняя некоторые центральные регионы России [1, с. 15]. Это неплохой результат, учитывая отдаленность республики от центра, нахождение большей части ее территорий в зоне Арктики, суровые условия жизни и, пожалуй, главный сдерживающий аспект — низкий уровень развития бизнес-структур, который был зафиксирован на период проведения обследований Институтом развития информационного общества.

Индекс готовности к информатизации в немалой степени зависит от уровня производства валового регионального продукта на душу населения, бюджетной обеспеченности и доходов населения или домохозяйств. Платежеспособный спрос на услуги ИКТ находится в РС (Я) на среднем уровне, в экономическом плане республика отстает от богатых ресурсодобывающих и индустриально развитых субъектов Федерации. Но, стоит учесть, что по объему ВРП на душу населения Якутия занимает в рейтинге 8-е место, что дает основание надеяться на развитие конкурентной экономической среды и на дальнейшее внедрение ИКТ в производственный сектор республики.

Важнейшим фактором развития информационного общества и его предпосылкой является наличие человеческого капитала, то есть совокупности знаний, способностей и умений членов общества, прежде всего экономически активного населения. Эти свойства человеческого капитала не в меньшей степени, нежели технологии и инфраструктуры, определяют результативность жизнедеятельности и функционирования нового типа общества. Человеческий капитал — это подготовка квалифицированных кадров в области ИКТ, создание условий для коммерциализации результатов научных исследований, внедрение инноваций, создание системы непрерывного обучения государственных служащих в области ИКТ. К сожалению, в этом плане Якутия пока отстает от многих регионов России, занимая только 40-е место со значением индекса 0,291 [1, с. 35]. Для сравнения отметим, что, к примеру, в Томской области, которая тоже находится далеко от двух столиц, значение подобного индекса в разы больше и составляет 0,735.

Якутские социологи, так же как и их коллеги из центральных городов, проводят исследования, посвященные тенденциям и закономерностям формирования информационного социума. И в этом плане стоит упомянуть масштабный демоскопиче-ский опрос населения РС (Я) под названием «Форсайт Республики Саха (Якутия)» (1982 опрошенных, 16 районов республики), который проводился параллельно, то есть в тот же временной отрезок, что и исследования Института развития информационного общества (октябрь—ноябрь 2011 г.). Один из блоков анкеты был посвящен информационному обществу, в частности, мы стремились выяснить, какие каналы приобщенности к информатизации активно используются якутянами, а какие осваиваются с трудом, «с пробуксовками». Перечислялись следующие варианты ответов: пользуюсь Интернетом на работе; пользуюсь Интернетом в быту; через Интернет делаю покупки; люблю знакомиться в Интернете; обучаюсь с помощью дистанционной формы обучения; могу самостоятельно сделать сайт и др.

Был сделан обобщенный вывод, что в последние пять лет в северной республике произошел настоящий прорыв в информационный социум. Это прослеживается на основе следующих тенденций, ярко проявлявшихся в социуме РС (Я) в 2011 г.: продвижение Интернета в самые отдаленные улусы (районы) республики (число пользователей социальными сетями там возросло в 3-4 раза); резкое увеличение числа поклонников кабельного и цифрового телевидения в домашних условиях; продвижение глобальных сетей в управление производственными процессами. Социологи выделили пять сфер хозяйства республики, которые могут составить костяк будущего постиндустриального социума, работники данных сфер в высшей степени включены в информационное общество, прежде всего это касается специалистов с высшим образованием, но также в процессах компьютеризации оказываются задействованными и работники со средне-специальным и иногда даже со средним образованием. Речь идет о промышленном производстве, сфере транспорта и коммуникаций, сфере образования, финансах и кредите и сфере информационно-вычислительного обслуживания [4].

Далее мы решили усложнить анализ и поставили исследовательскую задачу: установить, существует ли связь между такими наблюдаемыми и измеряемыми переменными как возраст, образование, социальный статус респондента и степень его включенности в информационный социум. Нулевую гипотезу можно сформулировать следующим образом: в обществе проявляются определенные различия в освоении ИКТ между молодыми образованными менеджерами, занятыми в продвинутых сферах труда и обладающими высоким социальным статусом, и работниками старшего возраста, к тому же задействованными на предприятиях, с трудом осваивающими информационную культуру. Гипотеза не столь очевидна, как может показаться на первый взгляд. В жизни мы встречаем работников среднего и даже пожилого возраста, достаточно образованных в информационном плане, которые достигли этого путем самообразования или переняли знания от детей. К тому же бывают случаи, когда индивид, работая на малопрестижном «отсталом» предприятии, в быту может пользоваться всеми благами технологической цивилизации. В Якутии это случай достаточно распространенный, якутяне внедряют социальные сети, даже дорогой высокоскоростной Интернет, wi-fi, смартфоны, мобильную и кабельную связь в свои домохозяйства с достаточной степенью энтузиазма, о чем упоминалось выше. Возможно, это позволяет им сделать относительно высокий уровень достатка.

Использование таблиц корреляции и хи-квадрат критерия позволило прийти к следующему результату. Хи-квадрат критерий оказался равным 73,884. По таблице Б «Критические значения для хи-квадрат распределения» находим значение хи-квадрат критерия критического: при уровне свободы df — 18 и уровне значимости — 0,01 он оказывается равным 34,805. Таким образом, полученное эмпирическим путем значение хи-квадрат критерия выше значения хи-квадрат крит., нулевая гипотеза отвергается — переменные в генеральной совокупности распределены по нормальному закону, взаимосвязи признаков не существует. Для того чтобы еще раз удостовериться в данном выводе, обратимся к коэффициенту ранговой корреляции Спирмена: ^-коэффициент оказывается наиболее значимым и весомым для связи переменных «принадлежность социальной группе» и «степень включенности в информационное пространство», г$ = 0,319. В двух других случаях — для пар переменных «образование» и «степень включенности в информационное пространство», «возраст» и «степень включенности в информационное пространство» — это значение оказывается значительно меньшим: ^ = 0,284 и ^ = 0,205 соответственно. Констатируем, что только в одной трети случаев из ста на приобщенность индивида к информационному социуму оказывает прямое влияние его социальный статус и занятость тем или иным видом труда. Важно отметить также, что коэффициент корреляции статистически значим.

В процессе обработки результатов опроса «Форсайт Республики Саха (Якутия)» была использована также мультиноминальная логистическая регрессия и полная факторная модель [5, с. 294-303; 6, с. 318]. Основной задачей регрессионного анализа было выявить, какой из каналов распространения информатизации в обществе будет наполняться индивидами с большей интенсивностью или, другими словами, будет более доступен и востребован в социуме, а какой — менее. Нашей целью было вычислить прогнозируемый процент приобщенности к тому или иному типу информатизации и сравнить его с реальным, текущим показателем приобщенности, зафиксированным опросом.

Анализ показал, что главным каналом включенности индивидов в новый тип общества по-прежнему будет оставаться компьютеризация производственного процесса, когда компьютер выступает одним из главных инструментов хранения и кодификации знаний, упрощения и одновременно совершенствования делопроизводства, помощником в обработке большого массива статистических данных и многим другим. Итак, уверенными компьютерными пользователями в ближайшие пять лет будут называть себя (отметим в порядке убывания) следующие категории служащих: 68% с послевузовским образованием 45-60 лет (возможно, обладатели ученых степеней); 67% с высшим образованием 18-29 лет; 65% с высшим образованием 30-44 лет; 60-61% с высшим образованием 45-60 лет; 59-60% респондентов — со средне-специальным образованием 18-29 лет, со средне-специальным образованием 30-44 лет и даже с образованием «средняя школа» 18-29 лет. Служащие — основной класс, включенный в процесс компьютеризации и виртуализации производства. Даже те из них, кому за 60 и более, со средне-специальным образованием, будут стараться по мере сил и возможностей освоить компьютер (31% из подгруппы). При этом, как видим, ни возрастные ограничения, ни степень образованности не являются помехой в освоении компьютера. В то же время стоит отметить, что если сравнить прогнозируемые величины с текущими показателями, то по некоторым из названных

групп произойдет уменьшение числа пользователей компьютером: на 6-8% для первых трех групп и на 2-3% — для последующих.

В рядах социально-экономического класса рабочих уверенных компьютерных пользователей будет фиксироваться в три раза меньше, нежели среди служащих, и ожидаемый процент пользователей внутри отдельных категорий рабочих также будет на 20-25% меньше, чем в таких же возрастных и образовательных стратах служащих. Так, самое внушительное количество пользователей компьютером будет отмечаться в страте рабочих со средне-специальным образованием 30-44 лет (48,3%), с образованием средней школы такого же возраста (42%), с образованием средней школы 18-29 лет (41%). И, наконец, в четвертой группе рабочих, приобщенных к компьютерам, будет фиксироваться 35% пользователей — это представители физического труда со средне-специальным образованием 45-60 лет. Если сравнивать ожидаемые частоты с актуальными, то в некоторых группах прогнозируется увеличение числа пользователей — у рабочих со средне-специальным образованием, в других двух группах возможно уменьшение числа пользователей. Выше мы писали, что на процессы информатизации, на их успешность влияют многие факторы: если речь идет о производстве, то на понижение-повышение числа пользователей компьютерными технологиями воздействуют факторы конкурентной экономической среды, достаточно сильные в Якутии.

Студенты, индивиды 18-29 лет весьма активны в плане освоения компьютера. Но здесь прослеживается определенная зависимость ответов от образовательного уровня. Так, студенты с незаконченным высшим образованием в 63% случаев являются поклонниками ИКТ, а среди выпускников средних школ таких насчитывается всего 31%. В среде индивидов пенсионного возраста выделяется группа «молодых пенсионеров» — это те, кому от 45 до 60 лет, обладатели высшего образования — они в 37% случаев будут приобщаться к компьютерным технологиям. Кстати, обратим внимание на эту возрастную группу «поздно приобщившихся к компьютеризации», в некоторых случаях даже на последнем этапе трудовой карьеры: люди этого почтенного возраста явно пытаются идти в ногу со временем.

Следующий значимый канал информатизации, который, несомненно, будет развиваться и дальше — это использование Интернета на работе. Укажем в порядке убывания самые большие группы пользующихся Интернетом среди служащих и рабочих. Среди служащих будут наиболее активны те, кому сегодня от 45 до 60 лет (17%) и от 30 до 44 лет (14%), с высшим образованием. Выделяется еще пять возрастных и образовательных подгрупп служащих — их объединяет примерно одинаковый процент приобщенности к поиску информации в социальных сетях, ожидается, что это будет примерно 10%. Тенденция демонстрирует, что число использующих Интернет в производственном процессе будет сохраняться на том же уровне. В среде представителей физического труда, то есть рабочих, число использующих Интернет на работе будет не велико. К Интернету будет обращаться 8,3% рабочих со средне-специальным образованием, 30-44 лет, и 6,2% недавно окончивших школу молодых людей от 18 до 29 лет. В целом число приобщившихся к Интернету рабочих будет увеличиваться, но незначительно, на 2-3%.

Самый демократичный, доступный и постоянно пополняемый новыми «кадрами» канал приобщенности к информационному обществу — это Интернет в быту. Всего выделяется 24 возрастных — образовательных — социальных группы домаш-

них пользователей социальными сетями. Как указывалось выше, мы использовали полную факторную модель, и каждая группа рассматривалась нами во взаимосвязи трех главных характеристик индивида. Интернетом в быту будут пользоваться в основном служащие: читать книги, скачивать фильмы, заказывать билеты и др., в будущем их число будет варьироваться от 10 до 14%. Ожидается, что даже служащие со средним образованием и «в возрасте», то есть от 45 до 60 лет, которые пока редко обращаются за информацией в Интернет, завтра будут делать это чаще (5-6%). Что касается рабочих, то наибольшей активностью отличаются молодые (от 18 до 29 лет) со средне-специальным и средним образованием — 14 и 8% соответственно. «Молодые пенсионеры» (от 45 до 60 лет) и безработные того же возраста также не прочь будут посвятить свое время «зависанию в сетях». Причем, пенсионеры дают самую большую цифру приобщившихся по этому каналу — 42%, и тенденция будет сохраняться.

И, наконец, последняя ремарка. Весьма интересно было выявить, появится ли в структуре якутского социума продвинутая страта любителей компьютерного креатива. В нашей анкете это было закодировано в переменной «могу самостоятельно сделать сайт». На сегодня подобных сайто-строителей и веб-дизайнеров насчитываются единицы. Модель дала нам такие результаты: в каждой из возрастных — образовательных — социально-статусных групп будет примерно 0,1-0,3% наиболее продвинутых и информационно грамотных представителя. Прямо скажем, это немного. И все же в обществе зреют силы, которые могут подготовить основу для формирования новой страты информационного социума, возможно даже, нетократии — речь идет о сегодняшних молодых людях, в нашей выборке им от 18 до 29 лет. Выше мы видели, что представители данной возрастной генерации повышенно активны и представлены почти во всех каналах, причем достаточно большими цифрами. Уже сегодня занимаются компьютерным творчеством 12,5% молодых людей со средне-специальным образованием, которые отметили себя как «безработные» (возможно, это фрилансеры, самозанятые). В будущем их число может резко увеличится — до 40%. То же самое можно сказать о молодых рабочих, со средним образованием, 4% из них уже сегодня могут сделать сайт. В будущем их число может возрасти до 11%.

Итак, подводя итог вышесказанному, мы констатируем: в сегодняшней России, благодаря развитию бизнес-структур и внедрению в них достижений ИКТ, информационное общество активно продвигается в регионы и достигает новые горизонты. В Республике Саха (Якутия) информатизация внедряется в домохозяйства, на рабочие места. Ее верными проводниками являются представители класса служащих. Сегодняшние молодые люди от 18 до 29 лет в будущем будут не только уверенными пользователями компьютера и социальных сетей на работе и в быту, но и продвинутыми сайто-строителями, владеющими компьютерными инновациями. В Якутии есть все основания для укрепления позиций информационного социума.

Литература

1. Индекс готовности регионов России к информационному обществу 2010-2011. Анализ информационного неравенства субъектов Российской Федерации / под ред. Т. В. Ершовой, Ю. Е. Хохло-ва, С. Б. Шапошника. М.: Институт развития информационного общества, 2012. 462 с.

2. Бард А., Зодерквист Я. №1ократия. Новая правящая элита и жизнь после капитализма. СПб.: Стокгольмская школа экономики в Санкт-Петербурге, 2005. 252 с.

3. Шпара К. И. Сетевая структура современного общества: теоретико-методологический аспект: автореф. дис. ... канд. соц. наук. СПб., 2010. 23 с.

4. Подойницына И. И. Профессиональные занятия народа саха и прорыв в информационный социум // Вестник РУДН. Серия «Социология». 2013. № 1. С. 130-143.

5. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / пер. с нем. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. 608 с.

6. Наследов А. IBMSPSSStatistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2013. 416 с.

Статья поступила в редакцию 12 марта 2015 г.

Контактная информация

Подойницына Ирина Ивановна — доктор социологических наук, профессор; irena_ivan@mail.ru Леонтьев Семен Павлович — старший преподаватель; spleontiev@mail.ru Podoynitsina Irina I. — Doctor of Sociology, Professor; irena_ivan@mail.ru Leontyev Semyon P. — Senior lecturer; spleontiev@mail.ru

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.