CC BY
184
УДК 316.77:303.4:004.738.5
https ://doi.org/10.24158/tipor.2018.1.9
Харламов Андрей Васильевич
кандидат философских наук, доцент кафедры рекламы и связей с общественностью Новосибирского государственного педагогического университета
Безродная Людмила Владимировна
кандидат медицинских наук, доцент кафедры рекламы и связей с общественностью Новосибирского государственного педагогического университета
Поддячая Екатерина Александровна
старший преподаватель кафедры рекламы и связей с общественностью Новосибирского государственного педагогического университета
МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СОЦИАЛЬНОГО КАПИТАЛА В ИНТЕРНЕТ-СРЕДЕ
Kharlamov Andrey Vasilyevich
PhD, Associate Professor, Department of Advertising and Public Relations, Novosibirsk State Pedagogical University
Bezrodnaya Lyudmila Vladimirovna
PhD in Medical Science, Associate Professor, Department of Advertising and Public Relations, Novosibirsk State Pedagogical University
Poddyachaya Ekaterina Aleksandrovna
Senior Lecturer, Department of Advertising and Public Relations, Novosibirsk State Pedagogical University
THE RESEARCH METHODS OF SOCIAL CAPITAL ON THE INTERNET
Аннотация:
Изучение процессов формирования и функционирования социального капитала в сети Интернет является актуальной проблемой современной социологической науки. Протекающие в настоящее время трансформации, обусловленные развитием технологий Интернета, противоречивы. С одной стороны, можно наблюдать усиление роли информации в социальных процессах, что означает сокращение числа связей между всеми участниками информационных взаимодействий, повышение интенсивности и многоформатности взаимодействий. С другой стороны, подобные изменения приводят к усилению информационного неравенства, нарастанию кризиса доверия между участниками. Для разрешения данного противоречия требуются исследования социального капитала, предусматривающие его научное измерение, что представляется необходимым для оптимизации процессов социального управления, прогнозирования и проектирования в онлайн-среде. Однако это невозможно без ясного понимания методологической базы, учитывающей особенности использования методов социального капитала в Интернете. В статье произведен анализ существующих методов изучения социального капитала. Эти способы не в полной мере измеряют со циальный капитал в Интернете, поэтому должны быть дополнены специализированными методами интернет-исследований: семантическим сетевым анализом, сетевым анализом гиперссылок, нетно-графическим подходом.
Ключевые слова:
социальный капитал, Интернет, шкала измерения социального капитала, нетнографический подход, семантический сетевой анализ, сетевой анализ гиперссылок, вебометрика.
Summary:
Studying social capital development and functioning on the Internet is an urgent issue of modern social science. The current transformational processes caused by the evolving Internet technologies are contradictory. On the one hand, we can observe an emerging role of information in social processes, which means a decline in the number of links between all participants of information interactions, the increased intensity and multiformats of interactions. On the other hand, such transformations lead to information inequality and the crisis of confidence among the participants. To resolve the existing contradiction, it is essential to study social capital from the perspective of science, which is necessary to optimize social management, forecasting and designing in an online environment. However, this is impossible without a clear understanding of the methodological base that takes into account the peculiarities of using social capital techniques on the Internet. The authors analyze the existing methods of studying social capital. These methods do not measure social capital on the Internet in full, therefore they should be supplemented by such specialized procedures of Internet researches as the semantic network analysis, hyperlinks network analysis, and netnographic approach.
Keywords:
social capital, Internet, social capital scale, netnographic approach, semantic network analysis, hyperlinks network analysis, webometrics.
Концептуальные основы изучения социального капитала были заложены еще в середине 80-х гг. XX в. Именно с того времени начинается фаза активного возрастания интереса к исследованию данного явления. Косвенным подтверждением этого выступает увеличение количества публикаций по рассматриваемой теме (если в 1986 г. в международной базе Web of Science было
размещено 9 публикаций, то к 2016 г. их число составило уже 3 131). Популярность концепции социального капитала можно объяснить междисциплинарным характером феномена. Несмотря на социологические корни интереса к социальному капиталу, его анализом сегодня занимаются представители разных научных направлений. Экономисты делают это для объяснения влияния неэкономических факторов. Менеджеры исследуют социальный капитал для повышения эффективности управленческих решений. Для психологов интерес в этой области связан с воздействием активности взаимодействия в Интернете на поведение человека и его психологическую адаптацию. Наконец, программисты анализируют социальный капитал для лучшего понимания, моделирования и прогнозирования процессов, возникающих при формировании больших открытых данных. Повышение уровня исследовательского интереса к влиянию интернет-среды на современное общество и уже полученные результаты свидетельствуют о том, что происходящие изменения носят сложный системный характер, а трансформация общества под воздействием интернет-технологий далека от завершения.
Важно и то, что само формирование интернет-среды как коммуникационного пространства, развитие информационных технологий, позволяющее существенно расширить исследовательские возможности, дали дополнительный импульс для анализа социального капитала в социологическом русле. Интернет, проникающий во все сферы жизнедеятельности общества, решает не только технологические задачи хранения, обработки и передачи данных, но также приводит к существенным изменениям в организации социума. Оба указанных фактора (междисциплинар-ность в рассмотрении проблемы социального капитала и возрастающий технологический потенциал исследовательских возможностей) тем не менее не привели к единому пониманию методов изучения социального капитала в интернет-среде. Актуальным остается вопрос приемлемости использования тех или иных способов для измерения социального капитала в Интернете. Полностью отказаться от существующих методов невозможно, но необходимы их корректировка, проверка на достоверность, доработка, а возможно, и внедрение новых методов.
Несмотря на изменения свойств и характеристик, продиктованные интернет-средой, справедливым остается определение социального капитала, которое дал П. Бурдье. Под социальным капиталом (в том числе в Интернете) понимается «совокупность реальных или потенциальных ресурсов, связанных с обладанием устойчивой сетью более или менее институционализированных отношений взаимного знакомства и признания - иными словами, с членством в группе» [1 ].
Рассмотрим сложившиеся и используемые методы изучения социального капитала в офлайн-пространстве, возможность их применения для измерения социального капитала в он-лайн-пространстве. Многие авторы, анализировавшие и систематизировавшие подходы к пониманию социального капитала (М.В. Шеина, С.Н. Паклина [2], Ю.С. Беккер [3], О.В. Демкив [4]), пришли к выводу, что социальный капитал обладает двойственной природой. На индивидуальном уровне он рассматривается как индивидуальный ресурс, благодаря которому индивид способен реально или потенциально обладать и использовать ресурсы всей социальной сети на основании факта вхождения в нее. П. Бурдье применял социальный капитал для объяснения воспроизводства социального неравенства [5]. Для него социальный капитал является результатом размера сетей связей, которые индивид может эффективно мобилизовать. На групповом уровне социальным капиталом обладают организации, сообщества. Они пользуются им для получения доступа к ресурсам и реализации управленческих функций внешнего и внутреннего порядка (И. Мачеринскене, Р. Минкуте-Генриксон, Ж. Симанавичене [б]). В рамках этого подхода социальный капитал выполняет функцию социального контроля, снижая затраты на реализацию формального контроля.
Неоднозначная природа социального капитала выразилась в двух основных подходах к его изучению. С одной стороны, социальный капитал характеризуется комплексом отличительных свойств участников взаимодействия и регуляторов их поведения (регулятивный подход), а с другой - он отражает черты среды, в которой происходит взаимодействие (структурный подход). В регулятивном подходе к пониманию сущности социального капитала изучаются способы влияния формальных и неформальных институтов на накопление социального капитала. Р. Пат-нем [7], Ф. Фукуяма [8], Э. Лессер [9] указывают на то, что большое значение в формировании социального капитала имеют социокультурные регуляторы, такие как обязательства, ожидания, ценности, нормы, уважение, доверие.
Идею структурного подхода выделяют в работах отечественные исследователи В.В. Ра-даев [10], Ю.С. Беккер [11], Д.Б. Беспарточный [12]. Можно говорить о том, что сложилась практика измерения социального капитала через изучение социальных сетей (силы и плотности связей, однородности сетей) и механизмов накопления, распределения ресурсов в сетевых структурах. Основой для такого (структурного) подхода послужили идеи сетевого общества. Измерение социального капитала находит отражение в методологии сетевого анализа, представленной трудами М. Грановеттера [13], М. Палдама [14], Н. Лина [15], А. Портеса [16] и др.
Первоначально сетевой анализ опирался на математическую теорию графов. Однако уже с конца 70-х гг. XX в. (основания INSNA - международной ассоциации по прикладным исследованиям социальных сетей) его стали активно использовать в социологическом контексте (в работах таких авторов, как Б. Веллман [17], Дж. Коулман [18], Н. Лин [19]). В рамках этого подхода принято классифицировать социальные сети на формальные и неформальные, открытые и закрытые, вертикальные и горизонтальные. При этом уровень развития социальных связей в сетях может быть измерен через подсчет количества отношений, которые имеет индивид, численность участников добровольных сообществ (community) и силу взаимосвязей внутри подобных сетевых образований. В частности, Н. Лин выделяет два вида социального капитала: доступный и мобилизованный. В первом случае (accessed social capital) можно увидеть только то, какими доступными ресурсами для получения выгод располагает актор. Во втором случае (mobilized social capital) может быть показано, как именно индивид применяет свои контакты и социальные связи для приобретения статуса. Тем самым не только количество, но и качество связей индивида, его происхождение, образование оказывают значительное влияние на социальный статус.
Одним из способов измерения социального капитала в данном контексте может служить метод генерации списков имен или позиций. При генерации списка имен (name-generating methodology) респондент сообщает о своих отношениях с другими в рамках разных ролей. Например, отвечая на вопрос о том, с кем обычно человек обсуждает рабочие проблемы, опрашиваемый составляет список людей и описывает отношения с ними. Это позволяет исследователю оценить не только численность людей в сети (длину списка имен), но и качество социальных ресурсов (таких как благосостояние, влиятельность, авторитетность). Аналогичным образом при использовании метода генерации списка позиций респондент ранжирует престижность тех или иных профессий, далее указывая известных ему людей из своего окружения в каждой профессии и обозначая характеристики их знакомства (длительность, гендерную принадлежность, характер взаимоотношений).
В рамках существующей методологической базы при изучении социального капитала можно встретить и такие подходы, которые предполагают исследование свойств отдельных носителей социального капитала и социальных регуляторов: доверия, норм, ценностей, социальных связей. Например, к измерению доверия как компонента социального капитала обращаются достаточно многие социологи (Е. Глейзер [20], С. Лазарини [21], М. Сасаки [22]). При этом используются два подхода, которые можно назвать социально-психологическим и поведенческим. В первом случае ученый оценивает сложившееся в сознании определенной группы индивидов мнение относительно уровня их доверия (attitudinal measure of trust). Во втором случае исследователь измеряет доверие, наблюдая за поведением людей в разных ситуациях, которые могли бы охарактеризовать их уровень доверия (behavioral measure of trust).
В рамках первого подхода чаще всего используются разные опросы индивидов. Примером такого опроса можно назвать всемирное исследование World Values Survey (WVS), проводимое с 1981 г. Другой пример - исследование General Social Survey (GSS), запущенное в 1972 г., которое предусматривает мониторинг социальных изменений американского общества. Из 137 вопросов «опросника» около 5 % касаются темы доверия, в частности доверия населения к государственным лицам, врачам, средствам массовой информации, отчетам о научной деятельности. Вторая группа методов измерения доверия, как правило, реализуется в формате игр или экспериментов (например, игр Trust game, Envelope drop или Wallet-test). При этом осуществляется оценка способностей участников игры вызывать доверие, а также уровня доверия в обществе по количеству игроков, склонных доверять окружающим [23].
Еще одним из способов измерения социального капитала может выступать анализ составляющих его норм и ценностей: уважения, терпимости, принятия инакомыслия. С помощью масштабных социологических опросов исследователи замеряют уровень указанных показателей. Например, в одном из опросов (GSS) респондентов спрашивали, уважают ли их на работе. В другом исследовании (WVS) присутствовал вопрос о том, какие черты стоит развивать родителям у детей. В тех социумах, где подобные качества (уважение, толерантность) считаются очень значимыми, зафиксирован более высокий уровень социального капитала по данному критерию. Итальянский экономист Г. Табеллини использует этот инструментарий измерения социального капитала, когда изучает зависимость между социальным капиталом и степенью экономического развития разных регионов (всего 69) 8 европейских стран [24]. Д.С. Зубарева рассматривает взаимосвязь социального капитала с положением дел на автострадах Москвы, также опираясь на измерение уважения и толерантности [25]. В частности, автор применяет вопросы, в ответах на которые респонденты должны указать, считают ли они, что среди жителей города распространено уважительное отношение к другим или наоборот, насколько часто можно встретить в окружающих людях готовность помогать друг другу.
Изучение социального капитала в интернете чаще связано с проведением опросов, что имеет ряд преимуществ и недостатков. С одной стороны, часть вопросов в анкетах носит обезличенный характер: респонденту не требуется оценивать самого себя или близких, как это было в предыдущих случаях, он анализирует окружающую среду. Многие исследования обладают лон-гитюдным характером. Накопленные результаты позволяют изучать динамику изменения факторов формирования социального капитала. С другой стороны, результаты могут быть неточными из-за психологических особенностей опрошенных: ответы нередко отражают субъективную оценку или транслируют социально одобряемую позицию, а не реальную. Кроме этого, недостатком можно считать использование в опросах моделируемых, гипотетических ситуаций.
Появление социальных медиа как коммуникационных сервисов для общения в Интернете («Фейсбука», «Твиттера», «ВКонтакте») сформировало несколько направлений исследований: изучение влияния технологий Интернета на социальный капитал, сравнение социального капитала в онлайн- и офлайн-среде, выявление особенностей функционирования социального капитала в Интернете для разных социальных общностей. Поэтому при переходе к рассмотрению методов анализа социального капитала в Интернете стоит отметить, что в существующих публикациях до сих пор сохраняется подход к оценке социального капитала через определение его основных форм: социальных сетей, доверия, норм поведения.
Ш. Рафаэли, Г. Равид и В. Сорока [26], изучавшие социальный капитал в Интернете как дополнение реального социального капитала, утверждают, что принадлежность участников к социальной сети в интернет-пространстве может основываться на активном и пассивном участии. Пассивное включение в социальную сеть может реализовываться через чтение публикации. Интернет-пользователь в этом случае приобретает социальный капитал, получая доступ к определенной информации.
По мнению ряда авторов, границы между онлайн- и офлайн-социальным капиталом становятся все более трудноразличимы. Особенно наглядно это проявляется среди молодежи, активно использующей Интернет. Оба указанных фактора (пассивная принадлежность к социальной сети, слияние социального капитала офлайн и онлайн) ставят под сомнение релевантность использования исключительно традиционных методов изучения. Результаты опросов в этом случае могут оказаться некорректными, поскольку респондент не может точно уловить и описать свою принадлежность к социальной группе в Интернете, нормы поведения интернет-сообществ. Иллюстрацией подобного рода критики «традиционных» методов изучения социального капитала в Интернете может служить работа Д. Уильямса [27]. Ему удалось разработать специальную шкалу измерения социального капитала разных типов в онлайн- и офлайн-среде (Internet Social Capital Scales, или ISCS). Он попытался подтвердить гипотезу о том, что механизм для измерения отношений между новой виртуальной реальностью и социальными взаимодействиями уже заложен в самих информационно-коммуникационных технологиях.
Если в эпоху до возникновения сети Интернет два типа социального капитала (открытый и закрытый, bridging и bonding в терминологии Д. Уильямса) существенно не различались, то в настоящее время изменились средства и коммуникационные каналы, через которые формируются социальные связи. Попытка проведения таких опросов дважды (для онлайн- и офлайн-среды соответственно) с использованием шкал Лайкерта (Likert scale) на практике привела к усложнению процедуры исследования и увеличению размеров анкет. Кроме того, учитывая, что все сложнее установить явные различия между онлайн- и офлайн-средой социального взаимодействия, вероятность «перекрытия» между ними возрастает. Таким образом, применение методологии Д. Уильямса в реальности становится проблематичным.
Все это позволяет предположить, что основной причиной некорректности использования преимущественно методов опроса для измерения социального капитала в Интернете является его сложность и многофакторность в качестве феномена, принадлежащего новому коммуникационному пространству. Передача на высокой скорости значительных массивов данных на практике приводит к тому, что у пользователей сети формируются новые маркеры доверия к другим участникам коммуникации, получаемой информации. Уже сегодня значительное количество индивидов сталкиваются в интернет-среде с недостоверностью сведений, высокой вероятностью наблюдения за собой и перехвата разных данных (отслеживанием поведения пользователя системами аналитики, манипуляторными технологиями автоматизированных систем - рекламных сетей, ботов, рекомендательных сервисов). Эмоциональная скудость коммуникации проводит к возникновению новых правил общения, например применению мемов, эмодзи. Меняет Интернет и поведенческие нормы участников коммуникации. Модераторы онлайн-сообществ и владельцы платформ социальных медиа создают новые правила, продиктованные инфраструктурными, техническими и юридическими требованиями.
Таким образом, для современного социолога новая виртуальная среда и медиатизирован-ные способы передачи данных создают новые возможности более масштабного изучения социального капитала, а его результаты делают более достоверными и репрезентативными. В частности, расширением существующей методологии может стать использование нетнографиче-ского подхода (моделирования ситуаций в процессе включенного наблюдения), семантического сетевого анализа (например, анализа сообществ). Подобного рода инструменты позволяют учитывать междисциплинарный характер объекта изучения. Так, нетнографический подход, предложенный в конце 90-х гг. XX в., первоначально предполагал антропологическую и этнографическую характеристику культуры виртуальных сообществ, основанных на интернет-коммуникациях. По мысли разработавшего данный подход ученого Р. Козинца [28], обязательным условием является вхождение исследователя в это сообщество и изучение его изнутри. При проведении исследований социолог должен определить для себя основные вопросы, осуществить выбор социальных сетей (интернет-сообществ), внедриться в конкретное сообщество для сбора данных и последующей интерпретации полученных результатов.
Помимо этого исследователи социального капитала могут использовать новые виды данных, методы их сбора и анализа (наряду с измерениями через опросы и проведение выборки). В частности, подходы, получившие обобщенное название «вебометрик» (webometrics), могут включать в себя такие методы сбора данных, как интернет-сканирование [29]. Их преимуществом по отношению к традиционным опросам населения является то, что они выполняются не столь навязчиво. Измерение поведения и мнений людей может не предполагать знания индивида о том, что его действия изучают, а высказывания анализируют. На подобные измерения не оказывает столь сильного влияния социальная желательность тех или иных слов или поступков человека, что позволяет получить более точные данные. Наложение методов контент-анализа и сетевого анализа друг на друга дает возможность выявить скрытые закономерности применения тех или иных категорий (языковых фраз, ситуативного контента) участниками виртуальных сообществ. В ситуации, когда веб-службы предоставляют пользователям доступ к своим базам данных, предлагая прикладное программирование интерфейса (API), использование вебометрик становится особенно актуальным. Примером такого рода исследований может служить анализ взаимодействия социальных акторов в «Твиттере» - платформе, которая представляет собой гибрид службы микроблогов и социальной сети.
Сетевой анализ гиперссылок, которые представлены на веб-сайтах, также может быть полезен при изучении социального взаимодействия в Интернете. Фактически гиперссылки - это связи между владельцами сайтов. Хотя в ряде случаев они имеют сугубо техническое, прикладное значение, они несут последствия для социальной коммуникации. Таким образом, гиперссылки могут служить проявлением как сильных социальных связей, так и слабых, что зависит от контекста их использования. Например, когда между людьми устанавливаются сильные связи и возникают обязательства оказывать взаимную поддержку и помощь, они склонны прибегать к большему разнообразию средств связи для реализации потребностей. Удаленность индивидов в пространстве и их труднодоступность приводят к тому, что платформы социальных медиа начинают выступать в качестве функциональных эквивалентов других каналов связи. В этом случае гиперссылки между аккаунтами в зависимости от конкретного исследовательского контекста могут приобретать характер более сильных социальных связей. В частности, когда один блогер в Интернете ссылается на другого, ссылка служит выражением разных аспектов социального взаимодействия, проявлением личного знакомства, профессиональной принадлежности или дружбы. Понять особенности такого взаимодействия можно только в том случае, если совместить механизм сетевого анализа с оценкой контента. Таким образом, в социологии взаимосвязь контента с применением гиперссылок с их последующей интерпретацией становится важной темой исследований [30]. Кроме того, получение гиперссылок со стороны внешних субъектов нередко интерпретируется как форма власти, которую называют «гиперсвязанным» социальным капиталом [31].
Таким образом, использование вебометрик позволяет более адекватно измерять социальную активность в интернет-среде, в то время как опросники более подходят для определения социальных отношений. Дополнение подобных методов результатами применения нетнографи-ческого подхода, анализом семантических сетей, сетевым анализом гиперссылок и вебометрик позволяет понять, как именно действуют акторы в интернет-среде, как они связаны с другими индивидами и сообществами, а значит - более точно оценить социальный капитал через понимание уровня доверия акторов друг к другу.
Ссылки:
1. Бурдье П. Формы капитала // Экономическая социология. 2002. № 5. С. 60-74.
2. Шеина М.В., Паклина С.Н. Социальный капитал: подходы к определению и измерению [Электронный ресурс]. URL: http://www.e-rej.ru/upload/iblock/b49/b49e35b554d6024de9c39b18c0709c2b.pdf (дата обращения: 06.01.2018).
3. Беккер Ю.С. Интерпретация понятия «социальный капитал» в современной экономической теории и социологии // Вестник ТГЭУ. 2012. № 2. С. 3-11.
4. Демкив О.В. Социальный капитал: теоретические основания исследования и операционные параметры // Социология: теория, методы, маркетинг. 2004. № 4. С. 99-111.
5. Бурдье П. Указ. соч.
6. Мачеринскене И.М., Минкуте-Генриксон Р.В., Симанавичене Ж.Й. Социальный капитал организации: методология исследования // Экономика образования. 2009. № 2, ч. 1. С. 28-38.
7. Putnam R.D. Bowling Alone: America's Declining Social Capital // Journal of Democracy. 1995. Vol. 6, no. 1. P. 65-78.
8. Фукуяма Ф. Доверие. Социальные добродетели и путь к процветанию. М., 2004. 730 с.
9. Лессер Э.Л., Котрел Дж. Верные друзья: виртуальность и социальный капитал : пер. с англ. М., 2006. 248 с.
10. Радаев В.В. Понятие капитала, формы капиталов и их конвертация // Общественные науки и современность. 2003. № 2. С. 5-16.
11. Беккер Ю.С. Указ. соч.
12. Беспарточный Д.Б. Социальный капитал: основные подходы к определению // Ученые записки РГСУ. 2010. № 3. С. 148-153.
13. Granovetter M. The Strength of Weak Ties: A Network Theory Revisited // Sociological Theory. 1983. Vol. 1. Р. 201-233.
14. Paldam M. Social Capital: One or Many? Definition and Measurement // Journal of Economic Surveys. 2000. Vol. 14, no. 5. Р. 629-653.
15. Lin N. Building a Network Theory of Social Capital // Connections. 1999. Vol. 22, no. 1. Р. 28-51.
16. Portes A. Social Capital: Its Origins and Application in Modern Sociology // Annual Review of Sociology. 1998. Vol. 24. Р. 1-24.
17. Does the Internet increase, decrease, or supplement social capital? Social networks, participation, and community commitment / B. Wellman, A. Quan-Haase, J. Witte, K. Hampton // American Behavioral Scientist. 2001. Vol. 45. Р. 436-455 ; Wellman B., Garton L., Haythornthwaite C. Studying Online Social Networks // Journal of Computer-Mediated Communication. 1997. Vol. 3, no. 1.
18. Коулман Дж. Капитал социальный и человеческий : пер. с англ. // Общественные науки и современность. 2001. № 3. С. 122-139.
19. Lin N. Op. cit.
20. Glaeser E. What is social capital? The determinants of trust and trustworthiness // NBER Working Papers. 1999. Febr. 36 p.
21. Measuring trust: An experiment in Brazil [Электронный ресурс] / S. Lazzarini, R. Madalozzo, R. Artes, J. Siqueira. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/6228649.pdf (дата обращения: 06.01.2018).
22. Проблемы и парадоксы анализа институционального доверия как элемента социального капитала современной России / М. Сасаки, В.А. Давыденко, Ю.В. Латов, Г.С. Ромашкин, Н.В. Латова // Journal of Institutional Studies = Журнал институциональных исследований. 2009. Т. 1, № 1. С. 20-35.
23. Paldam M. Op. cit.
24. Tabellini G. Culture and institutions: economic development in the regions of Europe // Journal of the European Economic Association. 2010. Vol. 8. Р. 677-716.
25. Зубарева Д.С. Социальный капитал и дорожное движение: дороги и власти, которые мы выбираем. М., 2011. 52 с.
26. Rafaeli S., Ravid G., Soroka V. De-lurking in virtual communities: A social communication network approach to measuring the effects of social and cultural capital [Электронный ресурс]. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/down-load?doi=10.1. 1.145.5045&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 06.01.2018).
27. Williams D. On and off the 'net: Scales for social capital in an online era // Journal of Computer-Mediated Communication. 2006. Vol. 11, no. 2. Р. 593-628.
28. Kozinets R.V. Netnography; Doing Ethnograpic Research Online. L., 2010. 232 р.
29. Thelwall M. Introduction to Webometrics: Quantitative Web Research for the Social Sciences. Chapel Hill, 2009. 115 р.
30. Park H.W., Thelwall M. Link analysis: Hyperlink patterns and social structure on politicians' web sites in South Korea // Quality & Quantity. 2008. Vol. 42. P. 687-697.
31. Turow J., Tsui L. The hyperlinked society. Ann Arbor (Michigan), 2008. http://dx.doi.org/10.3998/nmw.5680986.0001.001.
