CC BY
7
НОВЫЕ СОЦИАЛЬНЫЕ И АНТРОПОЛОГИЧЕСКИЕ ПРАКТИКИ
New social and anthropological practices
УДК 81'23; 81'37 DOI: 10.31249/chel/2023.03.07
Комалова Л.Р.'1, Зуева В.В.2)
МЕТОД АССОЦИАТИВНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА ПРИМЕНИТЕЛЬНО К СТАНОВЯЩИМСЯ ПРАКТИКАМ
(на материале понятия «Интернет поведения»)1
1)1 Институт научной информации по общественным наукам Российской академии наук, 2)Московский государственный лингвистический университет, Россия, Москва, genuinepr@yandex.ru
Аннотация. В статье описываются результаты исследования, включающего тестирование, опрос, свободный и направленный виды ассоциативного эксперимента. Предпринимается попытка описать содержание понятия «Интернет поведения» в сопоставлении с понятиями «Интернет вещей» и «Интернет тел». В результате анализа 707 вербальных реакций было установлено, что Интернет поведения в представлении испытуемых не сформирован как понятийная единица; семантика этого явления смешивается с семантикой интернет-поведения.
Ключевые слова: Интернет поведения; Интернет вещей; Интернет тел; концептуализация; семантический анализ; лексико-семантическое поле; ассоциативный эксперимент; вербальная реакция.
Поступила: 16.06.2023 Принята к печати: 20.07.2023
1 Исследование выполнено в рамках государственного задания ФГБУН «Институт научной информации по общественным наукам РАН» по теме «Лин-гвокультурные аспекты цивилизационных противоречий».
Komalova LR.1>, Zueva V.V.2)
Method of associative experiment applied to emerging practices (research on Internet of Behavior concept)1
1)1 Institute of Scientific Information for Social Sciences of the Russian Academy of Sciences, 2) Moscow State Linguistic University, Russia, Moscow, genuinepr@yandex.ru
Abstract. The paper describes the results of the research, including testing, questioning, free and directed types of associative experiment. We attempt to describe the content of the concept of "Internet of Behavior" in comparison with the concepts of "Internet of things" and "Internet of Bodies". As a result of the analysis of 707 verbal associations, it was found that Internet of Behavior in the minds of the subjects is not formed as a conceptual unit; the semantics of this phenomenon is mixed with the semantics of Internet behavior.
Keywords: Internet of Behavior; Internet of Things; Internet of Bodies; conceptualization; semantic analysis; lexico-semantic fields; associative experiment; verbal association.
Received: 16.06.2023 Accepted: 20.07.2023
Введение
В 2020 г Государственной Думой Российской Федерации был принят закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций»2. Согласно этому закону устанавливается экспериментальный правовой режим для внедрения и использования технологий искусственного интеллекта с целью осуществления цифрового контроля и сбора больших данных для развития и стимулирования российского бизнеса и экономики, повышения качества жизни населения, а также безопасности государства. По мнению
1 The research is carried out within the framework of the state assignment to the Federal State Budgetary Institution of Science «Institute of Scientific Information for Social Sciences of the Russian Academy of Sciences», project "Linguacultural aspects of civilizational contradictions".
2 Федеральный закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации» от 31.07.2020 № 258-ФЗ. - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_358738/
экспертов, проведение «цифрового эксперимента» позволит значительно ускорить процесс внедрения цифровых технологий в разные сферы жизни в России, результатом которого может стать осуществление идеи «Интернета поведения»1 [Интернет поведения, 2020].
В настоящее время в мировой научно-технологической повестке широко обсуждаются идея Интернета поведения (Internet of Behavior, IoB), задачи, которые решаются с его помощью, многообразие функций и анализ применения Интернета поведения, однако эта технологическая тенденция появилась сравнительно недавно, поэтому обладает невысоким уровнем теоретической разработанности.
Интернет поведения, Интернет вещей, Интернет тел
Популярные домашние помощники, такие как Google Home или Alexa, анализируют данные для изучения поведения своих пользователей для оперативной и результативной работы. You-Tube использует поведенческую аналитику для повышения качества сервиса и выдачи релевантных запросу рекомендаций. Google и Facebook2 применяют инструменты поведенческого анализа, чтобы изучить своих пользователей и отображать соответствующую контекстную рекламу. Американская развлекательная компания Netflix использует данные, чтобы определить предпочтения пользователя и на их основе создавать подборки фильмов, которые гарантированно понравятся конкретному зрителю. По оценкам Gartner, в 2023 г. около 40% населения земного шара отслеживается в цифровом формате [Gartner ... , 2020].
Впервые понятие «Интернет поведения» и описание принципа его действия появились в 2012 г. в блоге профессора Хельсинкского университета Готе Наймана [Что такое ... , 2021]. Под
1 Стоит различать два понятия «Интернет поведения» и «интернет-поведение». Второе характеризует поведение человека в цифровой среде - внешне наблюдаемое взаимодействие человека с интернет-контентом [Цифровое поведение ... , 2020].
2 Продукт компании Meta, на территории Российской Федерации признанной экстремистской организацией.
Интернетом поведения понимается совокупность устройств и технологических решений для сбора, обработки и интерпретации данных о поведении людей. Интернет поведения базируется на различных технологиях распознавания и мониторинга показателей, которые фокусируются непосредственно на человеке и связывают полученные сведения с его поведенческими действиями и ритуалами. Наряду с этим Интернетом поведения называется агрегация посредством сети Интернет цифровых данных, содержащих информацию о поведении, предпочтениях и ожиданиях людей, пользующихся различными электронными устройствами (смартфонами, умными браслетами, имплантированными биологическими микрочипами, системой распознавания лиц и автомобилей, социальными интернет-сетями и т.д.), передающими и хранящими данные на интернет-серверах различных сервисных компаний и организаций - производителей этих устройств. Будучи системой передачи и обработки данных, считываемых с любого живого организма в режиме реального времени [От Интернета вещей ... , 2021], Интернет поведения позволяет проводить анализ огромного потока данных, а также вырабатывать рекомендации для пользователей носимых устройств.
Интернет поведения применяется в различных сферах деятельности: в медицине (например, кардиостимулятор, управляемый по Wi-Fi; линзы, способные собирать данные о состоянии пациента при наличии у него хронических заболеваний), в моде и дизайне (Интернет поведения позволяет точнее определить запрос целевой аудитории, представить кастомизированную продукцию), управлении персоналом (например, помогает уменьшить издержки на поиск и интервьюирование работников), туризме (в частности, дает возможность повысить интенсивность впечатлений за счет индивидуализированного подбора туристических предложений), автомобилестроении (позволяет снизить расходы на содержание автомобиля с помощью анализа частоты и целей использования транспорта и стиля вождения) и т. д.
Одной из самых важных задач в здравоохранении является анализ распространенности заболеваний [Цифровое здравоохранение ..., 2020]. Современное представление зависит от исследований, проведенных с небольшими масштабами выборки, и подведения итогов на большую популяцию. Однако с поведенческими
данными из Интернета, добровольно предоставленными пациентами, можно точно определить темпы и модели распространения заболевания. Аналитики McKinsey утверждают, что в 2021 г. уровень использования digital-медицины в США вырос в более чем 30 раз, по сравнению с состоянием до пандемии [Аксенова, Камынина, Хараз, 2021]. Подобные тенденции появляются во всем мире.
Интернет поведения является продолжением Интернета вещей (Internet of Things, IoT). Вместе они образуют более совершенную совокупность интегрированных и регулярно взаимодействующих или взаимозависимых элементов анализа данных. Интернет вещей объединяет устройства в одну сеть, а Интернет поведения позволяет консолидировать в единую базу данные о людях. Совокупность носимых человеком устройств Интернета вещей со временем получила название «Интернет тел». Интернет тел (Internet of Bodies, IoB) - это естественное расширение обширной области Интернета вещей, где взаимосвязанные устройства, расположенные внутри и вокруг человеческого тела, образуют сеть [Celik, Salama, Eltawil, 2022]. Устройства Интернета тел можно носить, проглатывать, имплантировать в тело или даже внедрять в кожу. Умные часы, кольца, браслеты для фитнес-трекера, беспроводные наушники, очки с дисплеем, гарнитуры виртуальной реальности, умные татуировки, биопатчи и обувь с GPS являются примерами носимых устройств Интернета тел. Цифровые таблетки для доставки лекарств и датчики для приема внутрь (например, эндоскопические капсулы) являются типичными примерами проглатываемых устройств Интернета тел.
Краткое описание разновидностей технологических трендов современности указывает на их взаимозависимость и взаимодополняемость. Исторически родовым понятием выступает «Интернет вещей», в то время как «Интернет поведения» и «Интернет тел» стали концептуализироваться с введением устройств Интернета вещей в массовое потребление.
Интернет-поведение
Взаимодействие с интернет-контентом представляет собой внешне наблюдаемую активность человека, т. е. поведение, в цифровой среде - цифровое поведение [Цифровое поведение ... , 2020]. В рамках концепции Интернета поведения основное внимание фокусируется на разработке модели пользователя, характеризующей типичного пользователя; модели задач, которые пользователь будет предположительно выполнять, и оценке пользователя, которая определит эффективность, простоту и удобство использования и общий опыт работы системы [Designing Internet ... , 2022]. Успешность бизнес-модели на основе Интернета поведения в перспективе ближайших пяти лет зависит в основном от учета особенностей представителей поколений Y и Z [Алфавитный маркетинг, 2022]. Во-первых, к 2020 г. доля людей поколения Y составила 50% от количества всех потребителей, на представителей поколения Z к тому же году пришлось 40%. Во-вторых, поколения Y и Z активнее других поколений используют Интернет, следовательно, составляют основную массу онлайн-покупателей.
Поколение Z (центениалы, зеты, хоумлендеры) - первое цифровое поколение, чье взросление неотделимо от использования технологий. Пользователи поколения Z привыкли к неограниченному доступу к информации, их трудно удивить или удержать долго их внимание, они мобильны, всегда на связи и постоянно пребывают в социальном взаимодействии. Основная особенность представителей поколения Z - вся их активность полностью сосредоточена онлайн. Их жизнь буквально зациклена на смартфоне и мире Интернета. Основным источником информации для них служат социальные интернет-сети. Эти люди - визуалы, выражают эмоции с помощью стикеров, видео, gif и emoji, а каналы YouTube -самый востребованный источник для поиска релевантных ответов на возникающие у них вопросы [Новое поколение ... , 2017].
Представители поколения Y (миллениалы, игреки) отлично владеют всеми современными технологиями, неразлучны со смартфоном. Игреки обозначают четкие границы офлайн- и он-лайн-миров и ценят живое общение не меньше. Многие представители поколения Y отмечают усталость от большого количества
времени, проведенного онлайн. Зеты слепо верят предоставленной информации на первом найденном по запросу сайте, в то время как игреки внимательно изучают сервисы с отзывами, опыт других людей, а полученные данные перепроверяют.
Информационно-коммуникационная сеть оказывает все большее влияние на поведение и образ жизни людей разного возраста, включая пожилых людей. Среди пожилых людей использование интернет-ресурсов менее распространено, однако, по последним данным, пользователи в возрасте 56 лет и старше составляют более шести миллионов россиян, что образует большую социальную группу населения [Интернет и пожилые ... , 2014]. Старшее поколение посредством интернет-активности поддерживает социальную включенность, компенсирует чувство одиночества и нехватку общения [Вершинская, Скворцова, 2017].
Современные пожилые люди привыкли к новой цифровой реальности и необходимости использования Интернета. Граждане старшего поколения все чаще пользуются информационными сервисами, в которых можно общаться, оплачивать покупки и заказывать услуги. Число онлайн-транзакций увеличивается в среднем на 5% каждый месяц с начала пандемии коронавируса [Число пожилых ... , 2021]. До пандемии пожилое поколение почти не совершало покупки онлайн, однако за последние 18 месяцев число их покупок в Интернете увеличилось в 3,2 раза [там же]. Пользователи старшего поколения стали в три раза чаще заказывать готовую еду и лекарства, а также стали активными пользователями онлайн видео-сервисов и кинотеатров.
Простой первичный анализ аккаунтов в социальных интернет-сетях показывает, что дети с 10 лет являются частыми посетителями на подобных сайтах, а люди от 18 до 25 лет проводят там более семи часов в сутки [Викторова, Свертков, 2013]. Социальные интернет-сети уже обогнали поисковые системы как самый популярный способ получения информации онлайн в группе от 16 до 24 лет [Вся статистика ... , 2020].
Стриминговые сервисы, такие как Apple Music, Netflix и т.п., в наибольшей степени популярны среди молодежи в возрасте от 15 до 19 лет [Лапидус, Сорокина, Гостилович, 2020]. Гендиректор Spotify в России и СНГ утверждает, что в первую очередь стриминговую
музыкальную платформу использует молодежь в категориях от 15 до 35 лет [Гендиректор Spotify ... , 2021].
Согласно статистике 58% россиян играют в онлайн-игры, средний возраст игрока составляет 15-30 лет, 68% всех игроков взрослые люди (старше 18 лет), около 89% родителей играют в игры (чаще всего детские) вместе со своими детьми, 77% всех игроков играют хотя бы один час в неделю, 36% играют в игры на своих смартфонах [Чистякова, Шульц, 2017].
Согласно исследованиям, проведенным в Великобритании, порядка 45% молодых инвесторов в возрасте от 18 до 29 лет свои первые инвестиции сделали в криптовалюты [FCA warns ... , 2021]. Ключевыми факторами вложения молодых инвесторов FCA называет «удовольствие от инвестирования», а также социальные факторы [там же]. При этом около 38% опрошенных не указали ни одной серьезной причины для своих инвестиций, т. е. на популярность криптовалют среди молодых инвесторов влияет информационная среда: положительный новостной фон, подкрепленный заявлениями известных лиц, свойственное молодежи недоверие к государственным органам являются основными причинами популярности криптовалют у молодого поколения инвесторов [Крип-товалюты ... , 2022].
Более половины россиян (56%) пользуются цифровыми каналами управления личными финансами, такими как мобильный банк или интернет-банк. Наиболее активными пользователями сервисов цифрового банкинга являются молодые россияне 18-24 лет: 75% используют либо мобильные приложения банков, либо интернет-банк, причем мобильный банкинг в этой возрастной группе намного популярнее интернет-банка (72% против 49%). Мобильные приложения используют 45% опрошенных, интернет-банк -36% (среди опрошенных 45-59 лет). Чем старше респонденты, тем реже они пользуются цифровыми каналами управления финансами [Более половины ... , 2020].
Анализ данных опроса об особенностях использования Интернета взрослым населением РФ в 2016 г. показывает, что 64% из группы населения 50+ в основном используют Интернет для общения, узнают новости - 55%, для образования, расширения кругозора, развития ума - 42%, для поиска информации - 37%, для работы - 32%,
чтобы отдохнуть - 22% и только 14% используют Интернет для покупки товаров и услуг [Вершинская, Скворцова, 2017].
Интернет-пользователей старшего возраста делят на два типа. Первая группа - люди от 40 до 60 лет. У них пока нет когнитивных расстройств, они ранее осваивали технологии и успели научиться пользоваться Интернетом разными способами. Вторая группа -люди за 60. Для них Интернет выполняет функцию прежде всего текстового носителя - сборника текстовых сайтов, где можно почитать (в основном это материалы с прикладной информацией: новости, кулинария, медицинские статьи и аннотации к лекарствам, отзывы на бытовую технику, прогноз погоды) [Пожилые люди ... , 2016; Смирных, 2020].
Все больше пожилых людей что-нибудь покупают в Интернете и совершают финансовые операции: 64% регулярно прибегают к услугам интернет-магазинов, оплачивая покупки кредитными и дебетовыми картами, 68% пользуются онлайн-банкингом (во всех возрастных группах вместе взятых этот показатель существенно ниже - 59%), более трети из них также регулярно покупают билеты и бронируют отели онлайн [Ме&а8Соре подсчитала ... , 2019].
На основе проанализированных статистических данных можно прийти к выводу о том, что люди различных поколений и возрастов так или иначе включены в экономическую деятельность и социальные практики посредством интернет-сервисов, а значит, их поведение (например, потребительское) можно отслеживать.
Методика исследования
В силу того, что цифровые технологии, связывающие людей и устройства через Интернет, стали доступны сравнительно недавно, мы предполагаем (рабочая гипотеза), что номинация «Интернет поведения» (как более позднее явление после Интернета вещей) в настоящее время будет характеризоваться аморфностью семантических границ, что будет говорить о процессе освоения этой новой технологической реальности. В связи с этим целью данного исследования является описание значений, которые составляют содержание понятия «Интернет поведения». Формирование представления об исследуемом явлении предлагается
осуществить посредством построения лексико-семантического поля понятия «Интернет поведения».
В качестве исследуемого объекта в настоящей работе рассматривается процесс ассоциирования номинации «Интернет поведения» / «Интернет вещей» / «Интернет тел» с совокупностью представлений об этих явлениях. Предметом исследования выступает ассоциативный образ структурной модели «Интернет поведения» / «Интернет вещей» / «Интернет тел», формируемый на основе вербальных реакций участников исследования в ответ на стимульный материал в рамках экспериментального задания на ассоциирование. Анализу подвергаются не связи, возникающие при ассоциировании между стимулом и реакцией (синтагматические, парадигматические, тематические, деривационные, фонетические [Каштанова, 1997]), а смысловое содержание ассоциаций и построенные на их основе лексико-семантические поля (см., например: [Пищальникова 2007]). Такой подход используется для реконструкции картины мира (лингвофилософский аспект) и языкового сознания (психолингвистический аспект) [Кузнецова, 2020]. Ассоциативные поля в данном случае выступают проекциями языковой картины мира и языкового сознания испытуемых.
В настоящем исследовании применяется два вида ассоциативного эксперимента: свободный (САЭ) и направленный (НАЭ). Второй подразумевает наличие некоторых ограничений на ассоциативную реакцию испытуемых, направляющих их в нужное русло с помощью различных приемов [Виноградова, Стернин, 2016]. Нами применялась процедура НАЭ с уточняющими вопросами в сочетании с приемом завершения экспериментальной фразы (неполной конструкции). В данной процедуре вопросы помогают получить большее количество ассоциаций, отражающих различные дифференциальные и оценочные признаки стимула. Фразы содержат номинацию исследуемого явления. Испытуемому предлагается завершить фразу и ответить тем самым на вопрос, раскрывая интересующий исследователя семантический компонент исследуемой номинации явления.
К вербальным реакциям, полученным в ходе направленного ассоциативного эксперимента, применялся метод семантического анализа, в результате которого ассоциаты (от отдельных слов до развернутых высказываний) группировались в лексико-семантические поля
частотных реакций (семантические категории). Далее категории подвергались процедуре интепретации.
В исследовании приняли участие 101 русскоговорящий испытуемый в возрасте от 18 до 50 лет: 53,5% мужчин и 46,5% женщин; средний возраст составляет 26,5 лет и медиальный - 22 года; 47,52% испытуемых родились в Москве, 40,6% - в других городах Российской Федерации, а также 11,88% - за рубежом; 4,95% испытуемых на момент участия в исследовании не учились и не работали, 12,88% - только учились, остальные учились и/или работали (преимущественно в социально-гуманитарных сферах деятельности - 59,4%). Демографические параметры группы испытуемых представлены в табл. 1-2.
Перед началом исследования в рамках процедуры информированного согласия испытуемые ознакомились с описанием исследования. Исследовательские анкеты со стимульным материалом были представлены в формате Google Forms и доступны испытуемым в Интернете.
Процедура исследования включала:
1) тестирование сформированности представления об Интернете поведения, Интернете вещей, Интернете тел (восемь закрытых вопросов по типу множественного выбора, в которых только один ответ является верным)1;
2) опрос о практике использования технологий Интернета поведения, Интернете вещей, Интернете тел (Какими из технологий вы пользуетесь в повседневной жизни? - предлагался перечень ответов, можно было выбрать несколько вариантов);
3) свободный ассоциативный эксперимент со словами-стимулами «Интернет поведения», «Интернет вещей», «Интернет тел»;
4) направленный ассоциативный эксперимент с фразами-стимулами «Интернет вещей - это ...», «Интернет поведения -это ...», «К технологиям Интернета поведения относят (что?) ...», «Технологии Интернета поведения полезны, потому что ...».
1 Вопросы составлялись на основе проанализированной теоретической литературы и технологических отчетов.
Таблица 1.
Демографические параметры группы испытуемых (возраст и биологический пол)
Мужчины Женщины Итого В %
От 18 до 25 лет 32 32 64 63,37
От 26 до 35 лет 11 6 17 16,83
От 36 до 50 лет 10 8 18 17,82
Не указано 1 1 2 1,98
Итого: 54 47 101 100
Таблица 2.
Демографические параметры группы испытуемых (профессиональная занятость)
Мужчины Женщины Итого В %
Обучение и/ или работа в соци-
ально-гуманитарных сферах (преподавание, лингвистика, перевод, психология, экономика, 26 34 60 59,4
юриспруденция, международные
отношения, исследования и др.)
ГГ-деятельность (информатика, математика, разработка, информационная безопасность) 9 0 9 8,91
Инженер, оператор АЗС 5 2 7 6,93
Естественно-научная сфера деятельности (врач-биохимик, физик) 1 1 2 1,98
Предприниматель 1 1 2 1,98
Домохозяин /домохозяйка) 0 2 2 1,98
Учится 9 4 13 12,88
Работает 1 0 1 0,99
Не работает и не учится 2 3 5 4,95
Итого: 54 47 101 100
Результаты исследования
Для сопоставления полученных сведений (в разных возрастных группах) все числовые данные были приведены к единому знаменателю: числа в табл. 3-4 указывают на выраженность признака для каждого параметра в каждой половозрастной группе (макси-
мально возможное значение для ячейки в табл. 3-4 равно единице, что означает единогласие всех испытуемых в данной половозрастной группе).
Результаты тестирования
Таблица 3.
Распределение правильных ответов испытуемых (усредненные значения)
Номера вопросов и правильные ответы на них Мужчины Женщины
18-25 лет 26-35 лет 36-50 лет 18-25 лет 26-35 лет 36-50 лет
1. Интернет поведения - это совокупность устройств для анализа данных о поведении людей 0,34 0,36 0,1 0,25 0,17 0,125
2. С помощью Интернета вещей можно лучше понять клиента, чтобы определить, когда ему нужна помощь или стимул к покупке, и компания реагирует проактивно 0,44 0,45 0,3 0,44 0,5 0,25
3. Интернета разума и Интернета эмоций не существует 0,09 0,09 0,2 0,03 0 0,125
4. В результате развития Интернета поведения фирмы могут удовлетворить потребности своих клиентов и отвечать их целям и устремлениям с помощью информации о поведении 0,53 0,64 0,3 0,31 0,33 0,125
5. Internet of Behavior на русский язык переводится как Интернет поведения 0,66 0,82 0,6 0,56 0,67 0,25
6. Проблема безопасности и конфиденциальности является наиболее актуальной для развивающегося рынка Интернета поведения 0,81 0,73 0,8 0,66 0,83 1
7. В корпус понятия «Интернета поведения» включены такие слова, как умные браслеты, имплантированные чипы, система распознавания лиц, приложения для отслеживания питания 0,38 0,36 0,5 0,28 0 0,375
8. Интернет вещей и Интернет поведения взаимосвязаны: Интернет поведения -это продолжение Интернета вещей, он дополняет и совершенствует предыдущую концепцию 0,56 0,36 0,4 0,34 0,17 0,5
В табл. 3 представлены результаты по верным ответам испытуемых на вопросы тестирования. Согласно полученным дан-
ным большинство испытуемых дали согласованно верные ответы на шестой вопрос о наиболее актуальной проблеме, сопутствующей Интернету поведения. Больше всего затруднений у испытуемых всех возрастных категорий вызвали вопросы три, один и семь. Следует оговориться, что в третьем вопросе выбор верного ответа осуществлялся из вариантов, которые содержали как полностью верный ответ (указан в табл. 3), так и частично верные ответы (например, «Интернет тел + Интернет эмоций», где «Интернет эмоций» относится к правильному ответу). При учете частично верных ответов значения признака «верный ответ» повышаются.
Вне зависимости от возраста в большинстве случаев значения верных ответов испытуемых-мужчин (п = 18) превышают значения верных ответов, данных испытуемыми-женщинами (п = 5). В вопросах 2-7 и мужчины, и женщины в возрасте 26-35 лет по результатам тестирования дали наибольшее количество правильных ответов.
Результаты опроса
В результате опроса было установлено, что все возрастные группы испытуемых в повседневной жизни так или иначе пользуются различными видами технологий, которые поставляют данные для Интернета поведения. При этом активность испытуемых-мужчин (п = 16) лишь в некоторых немногих случаях превышает активность испытуемых-женщин (п = 13). Наиболее используемыми из предложенных в опросе для всех возрастных групп являются торговые интернет-площадки, сервисы отслеживания заказа / посылки и автомобильный навигатор. Наименее востребованными среди предложенных вариантов стали приложения виртуальной реальности, элементы умного дома и категория «другое» (в которой испытуемые предлагали свои варианты ответов).
Наиболее оспособленными в отношении использования технологий являются испытуемые в возрасте 26-35 лет и 36-50 лет. Для возрастной группы 36-50 лет отмечается существенное повышение значений для параметров «датчики телеметрии» и «сервисы отслеживания движения».
Таблица 4.
Распределение ответов испытуемых (усредненные значения)
Варианты ответов Мужчины Женщины
18-25 лет 26-35 лет 36-50 лет 18-25 лет 26-35 лет 36-50 лет
Торговые интернет-площадки типа Ozon, Wildberries 0,78 0,91 0,9 0,97 1 1
Голосовые помощники типа Алиса, Siri, Alexa 0,31 0,45 0,4 0,41 0,33 0,5
Автомобильный навигатор 0,59 0,55 0,7 0,5 0,5 0,63
Датчики телеметрии (например, фитнес-браслеты) 0,44 0,36 0,7 0,25 0,17 0,63
Средства бесконтактной оплаты типа face pay 0,22 0,45 0,5 0,31 0,5 0,38
Элементы умного дома (экономия электроэнергии, потребления тепла и воды) 0,19 0,27 0,1 0,16 0 0,13
Приложения дополненной реальности, VR-гарнитура 0,06 0,18 0,1 0,03 0,17 0
Сервисы отслеживания заказа / посылки 0,69 0,73 0,5 0,91 0,83 0,75
Сервисы отслеживания передвижений (например, посещение школы) 0,19 0,09 0,5 0,25 0 0,63
Бронирование отелей, поиск научных работ, теле-присутствие, ВКС 0 0,09 0,1 0 0 0
Результаты ассоциативных экспериментов
Таблица 5.
Общее количество полученных реакций
Стимулы Всего частотных реакций Всего единичных реакций Всего отказов Итого реакций
Интернет поведения 68 33 0 101
Интернет вещей 63 37 1 101
Интернет тел 42 56 3 101
Интернет поведения (это)1 91 7 3 101
Интернет вещей (это) 84 13 4 101
К технологиям Интернета поведения относится (что?) 78 14 9 101
Технологии Интернета поведения полезны (потому что) 84 10 7 101
Итого: 510 170 27 707
1 Реакции в направленном ассоциативном эксперименте объединялись в категории, на основе которых принималось решение об их единичности или частотности.
В результате проведения свободного и направленного видов ассоциативного эксперимента на материале трех словосочетаний-стимулов и четырех фраз-стимулов в совокупности было получено 707 вербальных реакций (табл. 5).
В свободном ассоциативном эксперименте (САЭ) испытуемым предлагалось написать первое слово, которое приходит на ум в ответ на словосочетание (стимул) «Интернет поведения» / «Интернет вещей» / «Интернет тел». В табл. 6 представлены полученные частотные вербальные реакции.
Таблица 6.
Частотные вербальные реакции по результатам САЭ
Стимул Вербальные реакции (количество)
Интернет поведения Реакция / реакции / реакция (пользователя) (10); анализ (7); отслеживание / слежка / статистическое отслеживание (6); комент / комментарии / комментарий (5); буллинг / кибербуллинг (4); лайк / лайки (4); след / следы пользователей в сети / цифровой след (4); эмоции / эмоциональная реакция (4); данные (3); коммуникация / общение (3); маркетинг / новый инструмент цифрового маркетинга / таргетинг (3); этика (3); местоположение (людей) / моя геолокация (2); психология (2); распознавание / распознавание лиц (2); технология / технологии (2); тролль / хейтер (2); уважение (2);
Интернет вещей OZON / озон / Алиэкспресс / Вайлдберис / холодильник / интернет-магазины / онлайн-магазины / онлайн-шоппинг / магазин / маркет / маркетплейс (15); smart-техника / смарт-девайс / смартфон / фитнес-браслет / умная колонка Алиса / умные машины (устройства) / умные часы / Google Home / умный дом (10); гаджет / гаджеты / устройство / устройства (5); маркетинг / таргетинг / таргетированная реклама (4); покупки / закупка (4); сеть / паутина (4); данные (3); передача / передача (данных) (3); товар / товары (3); продажи / ритейл / онлайн-продажи (3); Wi-fi / вай-фай (2); компьютер (2); предмет (2); предмет (2); связь (2)
Интернет тел Объект (7); датчик / датчики (4); тело (4); взаимодействие (3); люди (3); чип / чипы (3); VR, виртуальная реальность (2); аккаунт (2); биометрия (2); звонок через мессенджер / телефония (2); искусственный интеллект (2); пользователи сети / юзер (2); порно / порнография (2); соц сети / социальные сети (2); устройство (2)
Сопоставляя множество полученных вербальных реакций, следует обратить внимание на низкую частотность даже наиболее частотных из них (например, доля реакции «умные устройства» составляет всего лишь 14,85% от всех полученных реакций). Частотные реакции «анализ», «отслеживание», «след», «данные», «маркетинг», «геолокация» и «распознавание лиц» соотносятся
с определениями Интернета поведения, представленными в разделе «Интернет поведения, Интернет вещей, Интернет тел» настоящей статьи и составляют в совокупности 28,7% от общего количества полученных реакций. Для Интернета вещей этот показатель составляет 14,85% (реакции «умные устройства», «гаджет», «сеть», «тьй», «компьютер», «связь»); для Интернета тел - 15,84% (реакции «датчик», «люди», «чип», «биометрия», «искусственный интеллект», «устройство»).
Самая представленная реакция «интернет-магазин» должна относиться к Интернету поведения, а не к Интернету вещей, так же как и реакции «маркетинг», «покупки», «товары», «продажи». В перечне реакций на стимул «Интернет тел» присутствуют реакции, указывающие на отличие Интернета тел от Интернета вещей -устройства, которые являются исключительно средствами регистрации показателей жизнедеятельности человека (реакции типа «люди», «чип», «биометрия», «пользователь» - в целом, только на стимул «Интернет тел» были получены частотные реакции, описывающие человека).
На стимул «Интернет поведения» представлено значительное количество реакций, относящихся к поведению людей в Интернете («реакции», «комментарии», «буллинг», «коммуникация», «этика», «уважение»). Реакция «данные» является связующей между Интернетом вещей и Интернетом поведения. В число частотных на стимул «Интернет тел» входит реакция «порнография», что свидетельствует о буквальном понимании слова «тело».
В направленном ассоциативном эксперименте (НАЭ) было принято решение сопоставить вербальные реакции на стимулы «Интернет поведения» и «Интернет вещей» (табл. 7), а также уточнить содержание понятия «Интернет поведения» через компоненты «технологии Интернета поведения» и «польза от технологий Интернета поведения» (табл. 8)1. Реакции, полученные в ходе НАЭ, группировались в лексико-семантические поля (ЛСП), каждому из которых присваивалось уникальное имя.
1 В табл. 7-8 в примерах сохранена авторская орфография и пунктуация.
Таблица 7.
Категоризация вербальных реакций по результатам НАЭ (сопоставление Интернета поведения и Интернета вещей)
Фраза-стимул Лексико-семантические поля (количество реакций) Примеры вербальных реакций
Интернет поведения - это ... Анализ на основе данных о человеке (г = 28) Процесс, при котором данные пользователя анализируются с точки зрения поведенческой психологии при использовании ими интернета вещей. Анализ человеческого поведения в цифровой среде.
Реакции и действия пользователя (г = 18) Совокупность действий, взаимодействий и разных типов поведения, которые проявляют себя в Интернет-среде. Совокупность реакций и действий людей в интернете. Модель поведения в Интернете, реакции и комментарии.
Поведение людей (г = 10) Поведение человека в интернете. поведения пользователя в онлайн пространстве, их.
Сбор и использование данных (г = 7) Сбор и анализ данных пользователей, чтобы повлиять на их поведение. Сбор информации о потребителях, с дальнейшим анализом и подбором рекомендаций.
Технологии и устройства (г = 6) Совокупность технологий расчитанных на сбор данных о человеке, его поведении в интернете и реальной жизни. Объединение устройств, собирающее данные из жизни людей.
Коммуникация людей (г = 5) Новая тенденция коммуникации в интернете. Умение общаться в интернет-пространстве.
Информация с устройств (г = 5) Совокупность данных, получаемых компаниями при помощи различных инструментов, используемых для внедрения продуктов в жизнь людей. статистика взаимодействие людей через электронные устройства с интернет-ресурсами.
Нормирование поведения людей (г = 5) Соблюдение или несоблюдение этики общения в сети пользователями и юр лицами. Взаимоуважение.
Правила и нормы (г = 4) Совокупность поведения и норм поведения пользователей интернета. Негласные правила поведения в сети.
Отслеживание и мониторинг (г = 4) Отслеживание реакции пользователей, последующая рекомендация понравившихся товаров и услуг. Система отслеживания тех или иных действий пользователей в сети.
Некатегорируемые реакции (г = 7) Контрол вещей на расстоянии. Хрень. Минимизирование расходов на рекламу.
Интернет вещей - это ... Устройства (г = 31) Совокупность устройств, типа умного дома, подключенных к сети. Сеть устройств которые подключены к другим устройствам и службам через интернет.
Онлайн-коммерция (г = 20) Совокупность онлайн сервисов по продаже любой материальной продукции или услуг. Площадка-ресурс для продажи / покупки вещей.
Передача данных (г = 14) Сеть передачи данных между физическими объектами. Передача данных с устройств (телефонов, часов) в сеть.
Вещи в Интернете (г = 7) Объект, созданный в интернете или реально существующий объект, информация о котором размещена в интернете. Обмен вещами в интернете.
Связь между устройствами (г = 5) Связь нескольких устройств при помощи интернета. Система, соединяющая умную технику.
Интернет (г = 3) Интернет в устройствах и гаджетах. расширение классического Интернета за счет интеграции физических объектов.
Ресурсы (г = 2) Использование ресурсов в кибер-пространстве.
Получение информации (г = 2) Инструмент для обмена информацией между устройствами, подключенными к сети Интернет.
Некатегорируемые реакции (г = 13) Данные пользователя. Взаимоуслуга. Все что можно получить.
Таблица 8.
Категоризация вербальных реакций по результатам НАЭ (уточнение содержание понятия «Интернет поведения»)
Фраза-стимул Лексико-семантические поля (количество реакций) Примеры вербальных реакций
К технологиям Интернета поведения относится (что?) ... Операции над данными (г = 22) Сбор данных о всём, что происходит с человеком и их анализ. Оценка взаимодействия между пользователями интернета.
Онлайн-коммуникация (г = 15) Комментарии, лайки, мессенджеры. Online-форумы, отзывы в сети, online-рейтинги, социальные сети.
Устройства (г = 10) Гаджеты для вычисления местоположения, запросов в сети и т.д. Различные носимые, контактные / безконтактные и / или вживляемые умные устройства, собирающие информацию о пользователях.
Поведение людей (г = 8) Действия и привычки, которые формируются в результате использования интернета. Кибербуллинг.
Приложения (г = 8) Системы распознавания лиц, отпечатков пальцев, голосовой поиск, геолокация. Голосовой помощник.
Датчики (г = 5) Датчики и сенсоры для анализа активности пользователя. Трекеры (движения, питания, сна).
Социальные интернет-сети (г = 4) Интернет сети, видео платформы и тд.
Интернет (г = 2) Весь прогресс который связан с развитием интернета.
Искусственный интеллект (г = 2) Искусственный интеллект.
Психология (г = 2) Психологические приемы, правила этикета.
Некатегорируемые реакции (г = 14) Для меня это не технология. Онлайн обучение, стиль общения, уровень образование человека.
Технологии Интернета поведения полезны (потому что) ... Развивать дело, снижать издержки (г = 26) Дает возможность уменьшать расходы на рекламу, проще оптимизировать работу персонала. Позволяют компаниям более эффективно достигать своих целей, повышая KPI, клиентам удовлетворять свои потребности с большей точностью.
Анализировать данные о поведении людей (г = 17) Позволит легко собирать информацию о человеке и делать ему нужную для него, например, рекламу. Производители могут анализировать предпочтения пользователей.
Общаться выстраивать отношения (г = 11) Позволяют улучшить коммуникацию, отношения и взаимодействие пользователей. Нормируют отношение пользователей и их взаимодействие.
Обучаться и саморазвиваться (г = 6) Помогают людям разобраться в себе. Помогают развить интернет грамотность.
Отслеживать общественное мнение (г = 6) Позволяют отслеживать тенденции развития социума. Для социологии.
Создать портрет пользователя (г = 5) Они помогают характеризовать пользователя сети. Позволяют составить портрет поведения.
Работать с информацией (г = 4) Фильтруют информацию, выдают только нужную. Легкодоступность информации.
Улучшить качество жизни (г = 4) Помогают решать различные задачи, связанные с улучшением качества жизни в тех сферах, где они применяются.
Обеспечить безопасность (г = 3) Помогает сделать мир более доступным и безопасным для каждого человека, так как мы живём в эпоху, когда всё связано на Интернете..
Нет пользы (г = 2) А кто сказал что они полезны? Песполезны.
Некатегорируемые реакции (г = 10) Сложно определить. Полезны кому? Развитие инновационных технологий.
Интересной представляется связь Интернета поведения и Интернета вещей через ЛСП «данные»: для Интернета поведения это ведущее ЛСП, которое актуализирует действия «анализ» и «сбор и использование», для Интернета ведущей это ЛСП расположено в отдаленности от центра и актуализирует действие «передача». Эта связь вносит ясность в последовательность операций над данными: данные с устройств Интернета вещей передаются в алгоритмы Интернета поведения для использования, в частности - анализа. ЛСП «отслеживание» дополняет действия над данными в рамках Интернета поведения.
ЛСП «реакции и действия», «поведение людей», «коммуникация», «нормирование поведения», «правила и нормы» указывают на смешение понятий «Интернет поведения» и «интернет-поведение» в пользу семантики второго понятия.
В составе реакций на стимул «Интернет вещей - это ...» присутствует ЛСП «онлайн-коммерция», которое характеризует Интернет поведения, а не Интернет вещей. ЛСП «связь между устройствами» и «Интернет» поддерживают нормативный образ Интернета вещей. ЛСП «вещи в Интернете», вероятно, сформировалось в результате буквального понимания слова «вещь» как предмета физического мира, имеющего аналог в Интернете.
Лексико-семантические поля, сформированные на основе вербальных реакций на фразу-стимул «К технологиям Интернет поведения относится (что?) ...», дополняют представление об Интернете поведения компонентами «приложение», «социальные интернет-сети», «Интернет», «искусственный интеллект», что, по сути, и следует отнести к технологическим решениям. Другие ЛСП повторяют компоненты, выявленные в ходе САЭ и НАЭ.
Вербальные реакции о пользе технологий Интернета поведения указывают на широкую сферу применения технологий: от безопасности и улучшения качества жизни на мировом уровне, отслеживания общественного мнения на государственном уровне, развития предпринимательской деятельности на уровне организаций до обучения и саморазвития на уровне частного пользователя. По нашему мнению, к сущностной характеристике Интернета поведения можно отнести только ЛСП «развивать дело, снижать издержки», «анализировать данные о поведении людей» и «создать портрет пользователя», т. к. Интернет поведения предполагает работу с большими данными, как правило, для целей коммерции.
Заключение
В результате проведенного экспериментального исследования концептуализации понятия «Интернет поведения» было выявлено, что в представлении испытуемых этот технологический тренд современности не сформирован как понятийная единица. Семантика этого явления в настоящее время испытуемыми смешивается с семантикой интернет-поведения. Сопоставление результатов свободного и направленного ассоциативных экспериментов по стимулам «Интернет поведения» и «Интернет вещей» свидетельствует о приписывании Интернету вещей дифференцирующего признака Интернета поведения «с целью осуществления коммерческой деятельности».
Слабую связь между Интернетом поведения и технологиями, его составляющими, показывают результаты тестирования (вопрос семь в табл. 3) и результаты НАЭ (табл. 8). При этом не наблюдается массового отказа от ассоциирования (доля отказов составляет 1,3% от общего количества вербальных реакций), что свидетельствует о знакомстве испытуемых с анализируемыми явлениями в их (испытуемых) повседневной жизнедеятельности.
Дальнейшие исследования в представленном дизайне могут акцентировать внимание на различиях в представлениях об Интернете поведения людей различных возрастов и профессий, что позволит уточнить влияние факторов «возраст» и «профессия» на концептуализацию технологических трендов и становящихся практик.
Список литературы
Аксенова Е.И., Камынина Н.Н., Хараз А.Д. Цифровизация здравоохранения: мировой опыт // Московская медицина. - 2021. - 2 (42). - С. 6-25. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46202503 Алфавитный маркетинг. Кто такие поколения Y и Z и как им продавать? - 2022. -
URL: https://donskih.ru/2019/02/pokolenie-y-z-kak-prodavat/ Более половины россиян пользуются цифровым банкингом. - 2020. - URL:
https://nafi.ru/analytics/bolee-poloviny-rossiyan-polzuyutsya-tsifrovym-bankingom/ Вершинская О.Н., Скворцова Е.Е. Жизнь людей 50+ в пространстве Интернет // Народонаселение. - 2017. - № 20 (2). - С. 119-128. - URL: https://www.jour. fnisc.ru/index.php/population/article/view/6545 Викторова А.С., Свертков И.А. Социальные сети и молодежь // Территория науки. -2013. - № 3. - С. 5-8. - URL: https://cyberleninka.ru/article/ri/sotsialnye-seti-i-molodezh
Виноградова О.В., Стернин И.А. Психолингвистические методы в описании семантики слова. - Воронеж : Истоки, 2016. - 160 с. Вся статистика интернета на 2020 год - цифры и тренды в мире и в России. -2020. - URL: https://www.web-canape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/
Гендиректор Spotify в России и СНГ Илья Алексеев: «По статистике прослушиваний по всей России лидирует Моргенштерн, а в Уфе - BTS». - 2021. - URL: https://incrussia.ru/understand/spotify-alekseev/ Интернет и пожилые: включенность старших возрастных групп и внимание к их проблемам / Бершадская Л.А., Биккулов А.С., Жук Д.В., Низомутдинов Б.А. // Информационные ресурсы России. - 2014. - №5 (141). - С. 11-15. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22409970 Интернет поведения (IoB) // TADVISER. - 2020. - URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1 %82%D0%B0%D1%82%D1%8C %D1%8F:%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D 1%82_%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0 %B8%D1 %8F_(IoB)
Каштанова Е.Е. Лингвокультурологические основания русского концепта любовь (аспектный анализ): дис. ... канд. филол. наук. - Екатеринбург , 1997. - 231 с. Криптовалюты: тренды, риски, меры. Доклад для общественных консультаций. -Москва : Центральный банк Российской Федерации, 2022. - URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/132241/Consultation_Paper_20012022.pdf Кузнецова Л.Э. К вопросу о механизме ассоциирования в языковом сознании индивида // Семья и личность: проблемы взаимодействия. - 2020. - № 17. - С. 61-66. -URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42900245 Лапидус Л.В., Сорокина Л.А., Гостилович А. О. Осведомленность поколения Z о технологиях цифровой трансформации бизнеса в условиях технологического сдвига // Ars Administrandi (Искусство управления). - 2020. - Т. 12, № 4. -С. 618-638. DOI: 10.17072/2218- 9173-2020-4-618-638 Новое поколение интернет-пользователей: исследователей привычек и поведения российской молодежи онлайн // EXlibris. - 2017. - URL: https://exlibris.ru/ news/novoe-pokolenie-internet-polzovatelej-issledovanie-privychek-i-povedeniya-rossijskoj-molodezhi-onlajn/ От интернета вещей к интернету поведения: государственное регулирование цифровой трансформации АПК / Алексеев А.А., Кружкова Т.И., Ручкин А.В., Рущицкая О.А., Рущицкая О.Е. // Вестник Алтайской академии экономики и права. Экономические науки. - 2021. - № 6 (1). - С. 5-13. - URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1720 Пищальникова В.А. История и теория психолингвистики: курс лекций. Часть 2.
Этнопсихолигвистика. - Москва : МГЛУ, 2007. - 210 с. Пожилые люди в Интернете: страхи и реальность. - 2016. - URL: https://www.kaspersky.ru/blog/older-people-internet/13225/
Смирных Л.И. Цифровая грамотность пожилого населения и цифровизация предприятий: опыт европейских стран // Вопросы экономики. - 2020. - № 12. -С. 104-124. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2020-12-104-124 Цифровое здравоохранение: преобразование системы медицинского обслуживания и расширение его доступности // Всемирная организация здравоохранения. -2020. - URL: https://www.who.int/europe/ru/news/item/09-09-2020-digital-health-transforming-and-extending-the-delivery-of-health-services Цифровое поведение и особенности мотивационной сферы интернет-пользователей: логико-категориальный анализ. Обзор зарубежных исследований / Погожина И.Н., Подольский А.И., Идобаева О.А., Подольская Т.А. // Вопросы образования. - 2020. - № 3. - С. 60-94. DOI: 10.17323/1814-9545-2020-3-60-94 Число пожилых пользователей интернет-сервисов в Московском регионе выросло в 3 раза // РИАМО. - 2021. - URL: https://riamo.ru/article/516245/chislo-pozhilyh-polzovatelej-internet-servisov-v-moskovskom-regione-vyroslo-v-3-raza-xl Чистякова Л.Н., Шульц Д.С. Геймификация как стратегическое направление совершенствования управления на предприятии. Разработка, внедрение, адаптация // Синергия наук. - 2017. - № 7. - С. 87-93. - URL: https://www.elibrary.ru/ item.asp?id=28127298 Что такое «интернет поведения» (IoB) // SberCloud. - 2021. - URL: https://sbercloud.ru/ ru/warp/iob
CelikA., SalamaKh.N., EltawilA.M. The Internet of Bodies: a systematic survey on propagation characterization and channel modeling // EEE Internet of Things Journal. -2022. - Vol. 9 (1). - P. 321-345. DOI: 10.1109/JI0T.2021.3098028. - URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9490369 Designing Internet of Behaviors systems / Moghaddam M.T., Muccini H., Dugdale J., Kj®rgaard M.B. // ICSA 2022 Proceedings: International Conference on Software Architecture. - URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.02022.pdf FCA warns that younger investors are taking on big financial risks. - 2021. - URL: https://www.fca.org.uk/news/press-releases/fca-warns-younger-investors-are-taking-big-financial-risks
Gartner top strategic technology trends for 2021. - 2020. - URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2021
Mediascope подсчитала аудиторию Рунета старше 64 лет. - 2019. - URL: https://mediascope.net/news/1051692/?sphrase_id=193383
References
Aksenova, E.I., Kamynina, N.N., Haraz, A.D. (2021). Cifrovizacija zdravoohranenija: mirovoj opyt. Moskovskaja medicina, 2(42), 6-25. Retrieved from: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46202503 Alfavitnyj marketing. Kto takie pokolenija Y i Z i kak im prodavat? (2022). Retrieved from: https://donskih.ru/2019/02/pokolenie-y-z-kak-prodavat/
Bolee poloviny rossijan pol'zujutsja cifrovym bankingom. (2020). Retrieved from:
https://nafi.ru/analytics/bolee-poloviny-rossiyan-polzuyutsya-tsifrovym-bankingom/ Vershinskaya, O.N., Skvortsova, E.E. (2017). Internet life of people aged 50+. Population,, 20(2), 119-128. Retrieved from: https://www.jour.fnisc.ru/index.php/ population/article/view/6545 Viktorova, A.S., Svertkov, I.A. (2013). Socialnye seti i molodezh. Territorija nauki, 3,
5-8. Retrieved from: https://cyberleninka.ru/article/n7sotsialnye-seti-i-molodezh Vinogradova, O.E., Sternin, I.A. (2016). Psikholingvisticheskie metody v opisanii seman-tiki slova [Psycholinguistic methods in words semantics description]. Voronezh: Istoki. Vsja statistika interneta na 2020 god - cifry i trendy v mire i v Rossii. (2020). Retrieved from: https://www.web-canape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ Gendirektor Spotify v Rossii i SNG Ilja Alekseev: "Po statistike proslushivanij po vsej Rossii lidiruet Morgenshtern, a v Ufe - BTS". (2021). Retrieved from: https://incrussia.ru/understand/spotify-alekseev/ Bershadskaya L., Bikkulov A., Zhuk D., Nizomutdinov B. (2014). Internet i pozhilye: vkljuchennost' starshih vozrastnyh grupp i vnimanie k ih problemam. Informacionnye re-sursy Rossii, 5(141), 11-15. Retrieved from: https://www.elibrary.ru/item.asp?id= 22409970
Internet povedenija (IoB). (2020). TADVISER. Retrieved from: https://www.tadviser.ru/ index.php/%D0%A1%D1 %82%D0%B0%D1%82%D1 %8C%D1 %8F:%D0%98% D0%BD%D1 %82%D0%B5%D1 %80%D0%BD%D0%B5%D1 %82_%D0%BF%D0 %BE%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(IoB) Kashtanova, E.E. (1997). Lingvokulturologicheskie osnovaniya russkogo kontsepta lyubov' (aspektny analiz) [Linguistic and cultural basis of Russian concept of love (aspect analisys)]. Unpublished doctoral thesis. Ekaterinburg. Kriptovaljuty: trendy, riski, mery. Doklad dlja obshhestvennyh konsultacij. (2022). Moscow. Retrieved from: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/132241/Consultation_ Paper_20012022.pdf
Kuznetsova, L.E. (2020). On the mechanism of association in the consciousness of the individual. Semja i lichnost: problemy vzaimodejstvija, 17, 61-66. Retrieved from: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42900245 Lapidus, L., Sorokina, L., Gostilovich, A. (2020). Generation Z awareness of digital transformation technologies under a technological shift. Ars Administrandi, 12(4), 618-638. https://doi.org/10.17072/2218-9173-2020-4-618-638 Novoe pokolenie internet-pol'zovatelej: issledovatelej privychek i povedenija rossijskoj molodezhi onlajn. (2017). EXlibris. Retrieved from: https://exlibris.ru/news/novoe-pokolenie-internet-polzovatelej -issledovanie-privychek-i-povedeniya-rossijskoj-molodezhi-onlajn/
Alekseev, A.A., Kruzhkova, T.I., Ruchkin, A.V., Rushhickaja O.A., Rushhickaja, O.E. (2021). Ot interneta veshhej k internetu povedenija: gosudarstvennoe regulirovanie cifrovoj transformacii APK. Vestnik Altajskoj akademii jekonomiki i prava. Jekonomicheskie nauki, 6(1), 5-13. Retrieved from: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1720 Pishchalnikova, V.A. (2007). Istoriya i teoriya psiholingvistiki. Chast 2: Etnopsi-holingvistika. Moscow: Moscow State Linguistic University.
KoManoBa fl.P., 3yeBa B.B.
Pozhilye ljudi v Internete: strahi i real'nost. (2016). Retrieved from:
https://www.kaspersky.ru/blog/older-people-internet/13225/ Smirnykh, L.I. (2020). Digital literacy of the elderly population and digitalization of enterprises: Experience of European countries. Voprosy Ekonomiki, 12, 104-124. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2020-12-104-124 Cifrovoe zdravoohranenie: preobrazovanie sistemy medicinskogo obsluzhivanija i rasshirenie ego dostupnosti. (2020). World Health Organization (WHO). Retrieved from: https://www.who.int/europe/ru/news/item/09-09-2020-digital-health-transforming-and-extending-the-delivery-of-health-services Pogozhina, I., Podolsky, A., Idobaeva, O., Podolskaya, T. (2020). Behavioral and motivational patterns of Internet users: a logico-categorial analysis. Educational Studies. Moscow, 3, 60-94. DOI: 10.17323/1814-9545-2020-3-60-94 Chislo pozhilyh pol'zovatelej internet-servisov v Moskovskom regione vyroslo v 3 raza. (2021). RIAMO. Retrieved from: https://riamo.ru/article/516245/chislo-pozhilyh-polzovatelej-internet-servisov-v-moskovskom-regione-vyroslo-v-3-raza-xl Chistjakova, L.N., Shults, D.S. (2017). Gejmifikacija kak strategicheskoe napravlenie sovershenstvovanija upravlenija na predprijatii. Razrabotka, vnedrenie, adaptacija. Si-nergija nauk, 7, 87-93. Retrieved from: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28127298 Chto takoe "internet povedenija" (IoB). (2021). SberCloud. Retrieved from:
https://sbercloud.ru/ru/warp/iob Celik, A., Salama, Kh.N., Eltawil, A.M. (2022). The Internet of Bodies: a systematic survey on propagation characterization and channel modeling. EEE Internet of Things Journal, 9(1), 321-345. DOI: 10.1109/JI0T.2021.3098028. Retrieved from: https://ieeexplore.ieee.org/document/9490369 Moghaddam, M.T., Muccini, H., Dugdale, J., Kjsrgaard, M.B. (2022). Designing Internet of Behaviors systems. ICSA 2022 Proceedings: International Conference on Software Architecture. Retrieved from: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.02022.pdf FCA warns that younger investors are taking on big financial risks. (2021). Retrieved from: https://www.fca.org.uk/news/press-releases/fca-warns-younger-investors-are-taking-big-financial-risks Gartner top strategic technology trends for 2021. (2020). Retrieved from: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2021
Mediascope podschitala auditoriju Runeta starshe 64 let. (2019). Retrieved from: https://mediascope.net/news/1051692/?sphrase_id=193383
Об авторах
Комалова Лилия Ряшитовна - доктор филологических наук, доцент, руководитель и ведущий научный сотрудник Центра эмерджентных практик ИНИОН РАН, профессор кафедры прикладной и экспериментальной лингвистики МГЛУ;
Зуева Валерия Владимировна - бакалавр лингвистики, Московский государственный лингвистический университет
About the authors
Liliya Ryashitovna Komalova - Doctor Habil. (Linguistics), Associate Professor, Head and Leading Research Fellow of the Centre of Emerging Practices, Institute of Scientific Information for Social Sciences of the Russian Academy of Sciences, Professor at the Department of Applied and Experimental Linguistics, Moscow State Linguistic University;
Valeria Vladimirovna Zueva - Bachelor in Linguistics, Moscow State Linguistic University
