CC BY
256
ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 14. ПСИХОЛОГИЯ. 2017. № 1 MOSCOW UNIVERSITY PSYCHOLOGY BULLETIN. 2017. # 1
ОБЗОРНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
УДК 159.923.2, 316.776 doi 10.11621/vsp.2017.01.52
направления исследований опосредствованной интернетом деятельности
А. Е. Войскунский
В статье анализируются новые психологические исследования опосредствованной Интернетом деятельности человека по трем тематическим разделам: распределенность, «репутационная прокачка», анонимность. Тематика распределенности, или дистантного сотрудничества между малознакомыми/незнакомыми людьми, связана с попытками ввести эмпирический показатель «коллективного интеллекта» малых групп, сравнительно слабо связанный с индивидуальными IQ членов таких групп. Для блогера, пользователя социальной сети, компьютерного игрока «репутационная прокачка» означает повышение его/ее авторитетности или узнаваемости другими пользователями соответствующих сервисов Интернета. Подобная «прокачка» может стать результатом как реальных достижений, так и умело организованной самопрезентации. Анонимность в киберпростран-стве является не более чем относительной, это продемонстрировано на примерах борьбы с киберпреступностью. В последние годы выявилась тенденция фиксировать следы сетевой активности (предпочтений или антипатий) пользователей социальных сетей и сопоставлять эти следы, пользуясь методологией Big Data, как с социально-демографическими, так и с собственно психологическими характеристиками пользователей. Данное обстоятельство открывает путь к таргетированным рекламным воздействиям. Среди способов противостояния таким воздействиям может быть отмечен феномен развития и поддержки альтернативных идентичностей, отличающихся от реальных личностных характеристик
Войскунский Александр Евгеньевич — кандидат психологических наук, ведущий научный сотрудник кафедры общей психологии ф-та психологии МГУ имени М.В. Ломоносова. E-mail: [email protected]
Работа выполнена при поддержке РГНФ (грант № 17-06-00515).
ISSN 0137-0936 (Print) / ISSN 2309-9852 (Online) http://msupsyj.ru/
© 2017 ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»
пользователя социальной сети. Альтернативные идентичности способны ослабить успешность навязывания взглядов и идей посредством социальных сетей.
Ключевые слова: киберпсихология, психология киберпространства, интернет-опосредствование, распределенность, репутационная прокачка, анонимность, коллективный интеллект, таргетированная реклама.
Введение
Человеческая деятельность во все большей степени объединяет предметные действия с действиями в знаковом поле, причем в современном обществе последние реализуются по большей части посредством Интернета, понимаемого как разветвленная сеть электронных устройств вместе с программными пакетами, которые в совокупности обеспечивают доступ к информационно-коммуникативным ресурсам киберпространства. Последнее представляет собой конгломерат таких ресурсов, как взаимосвязанные (посредством гипертекстовых ссылок, или линков) сайты с мультимедийными материалами, электронные ящики и аккаунты в социальных сетях, блогосфере или онлайн-играх. Интернет опосредствует едва ли не все виды выполняемой людьми деятельности, в первую очередь познавательную, трудовую, коммуникативную и игровую. Исследовательская работа, связанная с выявлением вклада Интернета в основные сферы жизнедеятельности общества, вызывает значительный интерес у психологов (Войскунский, 2010; Емелин и др., 2012; Солдатова, Нестик, 2010; Шпитцер, 2014).
Постоянное расширение ассортимента орудий, способствующих доступу к киберпространству (среди них компьютеры, смартфоны, планшеты, гаджеты, плееры, виджеты и др.), позволяет утверждать, что принципиальное значение имеют не сами эти орудия, а Интернет в виде опосредствующих сервисов (Войскунский, 2010), обеспечивающих взаимодействие пользователей с конкретными ресурсами киберпространства. Интернет-опосредствование опирается на методы и средства реализации субъектом различных действий — коммуникативных, познавательных, игровых, трудовых и др. Причем такие методы и средства включают как присутствующие в киберпространстве электронные каталоги, поисковые системы, оцифрованные вербальные и визуальные материалы, различные способы общения (в диаде, групповое или массовое, отсроченное или в реальном времени), так и имеющиеся у субъекта знания и умения. Речь идет о знаниях и умениях, позволяющих квалифицированно пользоваться указанными электронными ре-
сурсами, адаптировать их к своим рабочим заданиям, интересам и привычкам, а при необходимости дополнять и развивать существующие в киберпространстве источники (например, делиться собственным опытом и рассказывать о себе, размещать фотографии или видеоролики, печатные издания, рукописи и художественные произведения, комментировать высказанные другими людьми мнения и т.п.).
Можно смело утверждать, что интернет-опосредствование является расширением введенного десятилетия назад (подробнее см.: Войскунский, 2008) представления об опосредствованной компьютером деятельности и должно рассматриваться в качестве одного из ведущих направлений психического развития (Войскунский, 2010). Употребляя терминологию культурно-деятельностной теории, можно сказать, что наряду с уже традиционными исследованиями психологических механизмов интериоризации должны также проводиться доскональные исследования приобретающих все большее значение процессов экстериоризации, т.е. вынесения вовне и эффективного использования освоенных знаковых систем и в особенности фактологических информационных массивов. Примером может служить передача хранящих информацию файлов в персональные или общедоступные электронные архивы («внешняя память»), в которых они, как считается, всегда будут доступны и будут участвовать, например, в мыслительной деятельности. Таким путем могут формироваться экстрацеребральные компоненты психических процессов, поэтому анализ проблематики экстериори-зации представляется одним из наиболее важных и значительных исследовательских направлений в психологии опосредствованной Интернетом деятельности.
В данной статье представлена авторская тематическая классификация главных направлений исследовательской работы в области интернет-опосредствования. Такая работа ведется едва ли не в каждом разделе современной психологии — в возрастной, социальной, клинической, педагогической, организационной, дифференциальной, когнитивной психологии, а также в психологии общения и психолингвистике, психологии маркетинга, этнопсихологии, гендерной психологии и др. (Войскунский, 2013). Тем не менее весь широкий спектр исследований может быть представлен достаточно компактно, как будет показано ниже. Подобный анализ был предпринят нами ранее (Войскунский, 2016) в расширенном варианте: наряду с исследованиями опосредствованной Интернетом деятельности рассматривались также работы, в которых проведено изучение поведения человека, применяющего системы виртуальной
и дополненной реальности. В связи с тем что эти работы выходят за рамки исследований опосредствованной Интернетом деятельности и подробно рассматриваются в одном из новейших научных направлений — психологии виртуальной реальности (Зинченко, 2011), в данной статье они будут опущены. Не будет рассматриваться также тематика склонности к зависимости от Интернета («погружения» в киберпространство), поскольку эта объемистая тема заслуживает специального анализа, который не может быть проведен в рамках настоящей статьи. Наконец, будет опущена тематика мобильности человека, увлеченного исследованием ки-берпространства, поскольку в названной высокоперспективной проблеме пока недостает собственно психологических данных, в отличие от социологических и культурологических. В сравнении с предшествующей работой (Войскунский, 2016) рассматриваемые исследовательские направления будут проанализированы с привлечением новых данных.
Согласно разработанной нами тематической классификации (Там же), основная масса исследований опосредствованной Интернетом деятельности может быть сгруппирована согласно следующим тематическим разделам: распределенность, репутационная прокачка, анонимность, мобильность, гибридное поведение, погружение. В силу сказанного выше в настоящей статье будут детально рассмотрены лишь первые три тематических раздела. Наименования разделов — авторские, они будут пояснены на примерах конкретных исследований.
распределенность
Под распределенностью понимается дистантное (с опорой на контакты посредством Интернета) сотрудничество между людьми в деловой или личной сфере: кооперация, противостояние, согласование рабочих операций и др.
Контакт через Интернет обеспечивает поддержание так называемых слабых связей для проведения досуга, общения, получения информации, гражданских действий (Грановеттер, 2009). Такие связи (например, интернет-сообщества по интересам), даже кратковременные и не ведущие к тесным личным отношениям, тем не менее высоко ценятся людьми, а переменный состав сообществ, их размытые границы и относительно малая интенсивность контактов отвечают лабильным интересам участников. У последних совпадают, хотя бы частично, цели, ценности, интересы, зачастую они совместно эксплуатируют некоторый ресурс или оборудо-
вание. Популярные в настоящее время социальные сети обычно поддерживают именно слабые связи, тематические группы в них представляют собой общности, часто объединяющие относительно небольшое ядро создающих основную массу контента активистов и огромное количество никак не проявляющих своего присутствия посетителей: читателей/зрителей/слушателей (lurkers); в эмпирических исследованиях (Базаров, Шевченко, 2012) показано, что многие lurkers высказывают высокую степень удовлетворенности участием в тематических мероприятиях. Подобные сети-сообщества глобальны, а в до-интернетные эпохи едва ли казалось возможным объединить так много участников (к примеру, Facebook включает более 2 миллиардов подписчиков).
Широкое распространение wiki-технологий (Патаракин, 2006), которые созданы как раз в помощь распределенным действиям, способствует волонтерской работе в рамках локальных и глобальных сетевых проектов. Среди наиболее удачных результатов — добровольное участие множества авторов в составлении энциклопедий Wikipedia на сотнях языков или волонтерский труд международного пула программистов в рамках проекта Open Source («открытые коды»), сообща разработавших операционную систему Linux. Упомянем также российский проект «Карта помощи» для координации помощи со стороны волонтеров при тушении лесных пожаров, а также сетевой ресурс Ushahidi для отслеживания случаев этнического насилия в Африке. Интересен проект, в котором участвовали более миллиона владельцев компьютеров для оказания помощи биологам в нахождении модели фермента, разрушающего белок вируса иммунодефицита человека. Данный проект моделирования процессов свертывания и развертывания молекул белка для достижения понимания причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, выполняется методом краудсорсинга (см. блог http://witology.com). Группе биохимиков (вдохновитель работы д-р Фирас Хатиб из университета штата Вашингтон) удалось при участии добровольных помощников-геймеров (на сайте http://fold.it была организована игровая ситуация) сконструировать модель фермента, эффективно разрушающего белок вируса иммунодефицита человека: в публикации результатов приняли участие в качестве соавторов несколько наиболее успешных групп волонтеров (http://www.nature. com/nsmb/journal/v18/n10/abs/nsmb.2119.html).
Анализ опыта распределенной работы сближает его с эмпирическими материалами, в которых ставится задача обосновать наличие так называемого коллективного интеллекта (Meslec et
al., 2016; Woolley et al., 2010). В указанных публикациях высказано мнение, согласно которому уровень коллективного интеллекта малой группы лишь во вторую очередь зависит от индивидуальных интеллектуальных способностей членов группы, а в первую очередь определяется отсутствием в группе авторитарного лидера, пусть даже неформального, а также гибкостью и «социальной чувствительностью (sensitivity)» членов группы (сенситивность, как считается, связана с представленностью в коллективе женщин). В одном из указанных исследований (Woolley et al., 2010) участвовали почти 700 испытуемых, у них измеряли IQ, после чего случайным образом объединяли в группы от 2 до 5 человек, и группам предлагалось выполнить батарею тестовых заданий. Она включала творческие, логические, психомоторные задания, разрешение конфликтных ситуаций, игру в шашки против компьютера или конструирование из имеющихся деталей постройки с заданными параметрами. Были выявлены значимые корреляции между успешностью выполнения группами разнородных заданий; проведенный факторный анализ результатов показал, что главным фактором (более 40% дисперсии) должен считаться коллективный интеллект (т.е. сенситивность плюс отсутствие доминирующего лидера). Подобные данные не противоречат практическому опыту (обычно не документированному в качестве академических публикаций), накопленному разнообразными организациями и компаниями. Например, имеются некоторые сообщения о проекте Project Aristotle в центральном офисе компании Google. Проект связан с повышением эффективности работы временных групп, создаваемых из сотрудников для решения возникающих проблем.
Успешность отдельных таких проектов и провалы других проектов способствуют возникновению устойчивого интереса к специфике группового творчества, мозгового штурма, в том числе дистантного (Yagolkovskiy, 2016), а вместе с тем ведут к перспективе представить коллективный интеллект как новый психологический конструкт. Однако для этого должна быть проведена огромная теоретико-экспериментальная работа; мы присутствуем при самом начале процесса изучения такого феномена и составляющих его параметров (Войскунский, Игнатьев, 2013). За последние несколько десятилетий существенно углубилось наше понимание интеллекта — не только общего или специального, но и эмоционального, практического или социального. Согласно взглядам Г. Гарднера, интеллект человека обладает множественной структурой: «... имеются убедительные доказательства существования нескольких относительно автономных интеллектуальных способностей, кото-
рые в дальнейшем для краткости будут называться "интеллектами человека"» (Гарднер, 2007, с. 56). При том что сервисы Интернета благоприятствуют синергии сетевого поведения, а в отдельных исследованиях делаются попытки ввести такой конструкт, как «групповой коллективный интеллект», соответствующие теоретические разработки пока не представлены.
«Репутационная прокачка»
Термин «репутационная прокачка» берет начало в компьютерных играх. «Прокачка» своего игрового персонажа осуществляется путем столкновений и побед над игровыми персонажами, управляемыми противниками, или над ботами и монстрами путем решения квестов, эффективного выбора маршрутов, а в командных играх — путем игровой дисциплины и согласования общих действий с членами команды геймеров. «Прокачка» — это переход на более высокий уровень одновременно с приобретением полезных в контексте игры бонусов и лучшего внутриигрового снаряжения; это и сопутствующее высокому уровню игры улучшение репутации в сообществе геймеров. Между тем «репутационная прокачка» значима и вне игры: собственной репутацией озабочены блогеры, участники социальных сетей, авторы размещаемых цифровых фотографий и видеороликов. Внешними показателями репутации могут служить количество подписчиков, френдов или фолловеров, количество откликов, лайков, перепостов и посещений электронной страницы, а для онлайн-покупателей и онлайн-продавцов — рейтинги и отзывы, отражающие результаты сделок, в которых они участвовали.
Приобретение, поддержание и «прокачка» репутации в малознакомом быстро меняющемся окружении в рамках кибер-пространства — задача сложная и во многом непривычная. Открывается перспектива воздействия на социально-перцептивные процессы партнеров по общению или групповой игре (Белинская, 2013; Войскунский, 2014) и в конечном счете — управления этими процессами. Воздействие в коммуникативной среде осуществляется посредством самопрезентации — конструирования собственного образа в виде самоописаний и других текстов, дополненных изображениями и часто аудиофайлами, сведениями о предпочитаемых музыкальных произведениях, кинофильмах или книгах. В социальных сетях и в допускающих коммуникацию игровых приложениях «репутационная прокачка» означает приписывание осведомленности и квалификации, разнообразных фактических
данных в сторону добавления себе экспертных знаний и умений (вполне возможно, на самом деле отсутствующих). Так, на сайтах знакомств в США усредненный вес тела, указываемый женщинами, на 3—9 кг ниже среднего веса американских женщин тех же возрастов; рост, указываемый мужчинами и женщинами, превышает средний показатель (ШзсЬ е! а1., 2010). Предположительно, это служит приукрашиванию собственного образа, т.е. способствует «репутационной прокачке». Намеренные либо неосознаваемые искажения самопрезентации означают попытку управлять механизмами социальной перцепции других блогеров, участников социальных сетей или геймеров.
Появление расходящихся с реальностью альтернативных, частично не совпадающих образов-самопрезентаций может быть объяснено отсутствием в киберпространстве привычных в традиционном общении каналов категоризации презентируемого образа (Войскунский, 2014). Альтернативные образы, как правило, соседствуют с реалистичными и бережно поддерживаются людьми; рядовые пользователи сетей нисколько не удивляются наличию у их «френдов» альтернативных (в том числе множественных) идентич-ностей (Войскунский и др., 2013).
Наиболее активно изобретаются и применяются разнообразные способы конструирования желаемого образа в социальных сетях. Очевидно, тем самым открываются каналы для манипуляций. Ведь даже нацеленность самопредъявления на внешнее или на внутреннее в самом/самой себе есть определенное отклонение от объективности. Так, замечено, что если в самоописаниях делается упор на привлекательность (женщин) или высокий социальный статус (мужчин), то личностным чертам уделяется сравнительно мало внимания (Белинская, 2013). Недостаток собственно психологических самохарактеристик в самопрезентациях может быть обусловлен слабой разработанностью навыков предъявления себя и «прокачки» собственной репутации в малознакомой и изменчивой онлайн-среде. Следует допустить, что чисто имиджевых навыков недостаточно для эффективной самопрезентации при пренебрежении психологическими средствами «репутационной прокачки». Последние заслуживают тщательного изучения.
Анонимность
Часто считается, что анонимность лежит в основе преимущественно девиантных видов поведения в киберпространстве, которые фигурируют при отрицании полезности киберпространства и по-
рицании связанных с ним действий. Анонимность действительно провоцирует такие девиации коммуникативного поведения, как троллинг и кибербуллинг (Войскунский, 2016; Солдатова, Зотова, 2011), плагиат и читерство (получение помощи посредством обмана с помощью скрытых электронных средств), политический хактивизм в духе Дж. Ассанжа и промышленный шпионаж как элемент хакерского поведения (Дрейфус, 2003; Кузнецов, Симдя-нов, 2007). Однако в киберпространстве анонимность по большей части ложная. Так, в результате совместных действий сотрудников киберполиции, антихакерских служб, сетевых администраторов и провайдеров выявлено довольно много организаторов и участников киберпреступлений; их разыскивают и привлекают к судебной ответственности, и даже если последнее не удается, то их деятельность пресекается (Митник, Саймон, 2012; Столл, 1996). А организаторам письменных конкурсов, экзаменов (в частности, ЕГЭ) или интеллектуальных соревнований обычно удается воспрепятствовать подсказкам с помощью гаджетов (т.е. читерству).
В настоящее время анонимность становится еще более условной: электронные следы поведения в социальных сетях и посещения сайтов позволяют очень многое поведать о посетителе, даже если он/она сознательно модифицирует самопрезентацию. С 2008 г. британский (ныне живет и работает в США) психолог польского происхождения М. Косинский с коллегами занимаются проектом myPersonality (в качестве приложения для Facebook). В рамках данного проекта очень большому числу людей — в настоящее время более 10 млн. человек (Kosinski et al., 2015) — предлагалось ответить на вопросы тестов Big Five, интеллектуальные и некоторые другие психологические тесты; параллельно фиксировались их биографические данные, прежде всего пол, возраст и место жительства, а главное — их лайки, посты и репосты в Facebook. После этого велся поиск корреляций методами анализа Big Data. Оказалось, что на основе оставленных пользователем в Facebook следов (главным образом лайков) можно достаточно надежно установить не только состав его семьи в детстве, расу, возраст, пол, сексуальную ориентацию, склонность к применению ПАВ, религиозные и политические взгляды, но и личностные черты или уровень интеллекта (Kosinski et al., 2013).
В статье Х. Грассиггера и М. Крогеруса (Grassegger, Krogerus, 2016), опубликованной не в академическом журнале, сообщается, что данной методологией и полученными результатами воспользовались несколько маркетинговых организаций, которые разработали методы таргетированной рекламы, опирающейся на прогноз
социально-демографических, маркетинговых и, что особенно важно, психологических характеристик конкретного пользователя социальной сети, оставляющего следы своего сетевого поведения (хотя бы в виде лайков). Считается, что подобные методы были успешно апробированы в ходе наиболее заметных политических рекламных кампаний последнего времени, таких, как выборы президента в США и референдум о выходе Великобритании из ЕС. Авторы утверждают, что на основе разработанных М. Косинским и его коллегами методов удается доказать следующее: анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить цвет кожи испытуемого (с вероятностью 95%), его/ее гомосексуальность (88% вероятности) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (85% вероятности). Можно также узнать, развелись ли родители испытуемого до его совершеннолетия или нет. Что касается психологических параметров, то после изучения всего 10 поставленных человеком лайков удается лучше, нежели коллегам по работе, предугадать, как он/она ответит на вопросы психологических тестов; после анализа 70 оставленных в Facebook лайков — предугадать лучше, чем его/ее друг/подруга; после анализа 150 лайков — лучше, чем родители, а после анализа 300 лайков — лучше, чем его/ ее супруг/супруга или партнер. Основанная на психологических корреляциях таргетированная реклама повышает число кликов на рекламных сообщениях в Facebook на 60%, а вероятность того, что после просмотра персонализированной рекламы люди перейдут к действиям (купят ту или иную вещь или проголосуют за нужного кандидата), возрастает на 1400% (Ibid.).
Как бы мы ни относились к представленным маркетинговым материалам, можно сделать вывод, что для лиц, желающих сохранить анонимность в киберпространстве, наступают или уже наступили тяжелые времена. Так, Н.В. Бордовская с коллегами утверждают, что «на основании изучения страниц студентов в социальных сетях можно сделать предположения о том, какими личностными особенностями обладает тот или иной студент» (Бордовская и др., 2016, с. 35). М. Косинский и его коллеги полагают, что основанные на анализе следов пребывания человека в киберпространстве оценки его/ее личностных особенностей являются точными и надежными (Kosinski et al., 2015; Youyou et al., 2015). Исследования в данной области, насколько можно судить, уже очень скоро будут весьма многочисленными.
Вероятно, такого рода исследования будут включать наряду с анализом степени эффективности и/или психологической обоснованности таргетированных рекламных воздействий или мани-
пуляций также и оценку перспективных способов противостояния таким воздействиям. На наш взгляд, диспозиции, убеждения, самоконтроль, волевые действия суть те качества, которые не позволят навязывать субъекту взгляды или идеи, окажут противодействие попыткам формирования у него/нее желаний делать покупки или голосовать под влиянием нацеленного вброса информации (даже опирающегося на его/ее собственные лайки в социальной сети). А в качестве уже заявившего о себе средства потенциального противостояния подобным таргетированным воздействиям следует обратить особое внимание на рассмотренный выше феномен поддержки пользователями социальных сетей альтернативных идентичностей (Войскунский и др., 2013). Наличие последних в какой-то мере нечестно (при этом по-человечески понятно и даже простительно). Учитывая то, что пользователи социальных сетей прибегают к альтернативным вариантам самопрезентации отнюдь не с целью затруднить выявление их реальных социально-демографических и психологических характеристик, можно предположить, что само по себе наличие альтернативных идентичностей способно ослабить успешность работы программ, классифицирующих следы применения интернет-ресурсов пользователями.
* * *
В качестве заключения заметим, что несмотря на широкую представленность психологических исследований, посвященных опосредствованной Интернетом человеческой деятельности, эти исследования достаточно компактно группируются с учетом разработанной классификационной схемы, которая частично описана и раскрыта в данной статье.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Базаров Т.Ю., Шевченко Ю.С. Особенности изменения индивидуальных решений в ходе групповой дискуссии в виртуальных группах // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2012. № 1. С. 106—114.
Белинская Е.П. Психология Интернет-коммуникации. М.: МПСУ; Воронеж: НПО «МОДЭК», 2013.
Бордовская Н.В., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Азаров А.А. Возможности электронной социальной сети в решении профессиональных задач вузовского преподавателя // Психологическая наука и образование. 2016. Т. 21. № 4. С. 32—39.
Войскунский А.Е. От психологии компьютеризации к психологии Интернета // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2008. № 2. С. 140—153.
Войскунский А.Е. Психология и Интернет. М.: Акрополь, 2010.
Войскунский А.Е. Перспективы становления психологии Интернета // Психологический журнал. 2013. Т. 34. № 3. С. 110—118.
Войскунский А.Е. Социальная перцепция в социальных сетях // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2014. № 2. С. 90—104.
Войскунский А.Е. Поведение в киберпространстве: психологические принципы // Человек. 2016. № 1. C. 36—49.
Войскунский А.Е., Евдокименко А.С., Федунина Н.Ю. Альтернативная идентичность в социальных сетях // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2013. № 1. С. 66—83.
Войскунский А.Е., Игнатьев М.Б. Перспективы развития сетевого интеллекта // Рождение коллективного разума: О новых законах сетевого социума и сетевой экономики и об их влиянии на поведение человека / Под ред. Б.Б. Славина. М.: ЛЕНАНД, 2013. С. 263—283.
Гарднер Г. Структура разума. Теория множественного интеллекта. М.: И.Д. Вильямс, 2007.
Грановеттер М. Сила слабых связей // Экономическая социология. 2009. Т. 10. № 4. С. 31—50.
Дрейфус С. Компьютерный андеграунд: истории о хакерах, безумии и одержимости. Екатеринбург: У-Фактория, 2003.
Емелин В.А., РассказоваЕ.И., Тхостов А.Ш. Психологические последствия развития информационных технологий // Национальный психологический журнал. 2012. №1(7). С. 81—87.
Зинченко Ю.П. Психология виртуальной реальности. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2011.
Кузнецов М.В., Симдянов И.В. Социальная инженерия и социальные хакеры. СПб.: БХВ-Петербург, 2007.
МитникК.Д., Саймон В.Л. Призрак в Сети. Мемуары величайшего хакера. М.: Эксмо, 2012.
Патаракин Е.Д. Сетевые сообщества и обучение. М.: ПЕР СЭ, 2006.
Солдатова Г.У., Зотова Е.Ю. Кибербуллинг в школьной среде: трудная онлайн ситуация и способы совладания // Образовательная политика. 2011. Т. 5 (55). С. 48—59.
Солдатова Г.В., Нестик Т.А. Молодежь в сети: сила и слабость социального капитала // Образовательная политика. 2010. № 4 (42). С. 10—29.
Столл К. Яйцо кукушки, или Преследуя шпиона в компьютерном лабиринте. М.: ИЦ «Гарант», 1996.
Шпитцер М. Антимозг: цифровые технологии и мозг. М.: АСТ, 2013.
Grassegger H., Krogerus M. Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt // Das Magazin. N 48 — 3. Dezember 2016. URL: https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt (см. перевод на русский язык: http:// theins.ru/politika/38490). Doi 10.17323/1726-3247-2009-4-31-50
Hitsch G.J., Hortagsu A., Ariely D. Matching and sorting in online dating // American Economic Review. 2010. Vol. 100. N 1. Р. 130—163. Doi 10.1257/ aer.100.1.130
KosinskiM., Matz S., GoslingS. et al. Facebook as a social science research tool: Opportunities, challenges, ethical considerations and practical guidelines // American Psychologist. 2015. Vol. 70. N 6. P. 543—556. Doi 10.1037/a0039210
Kosinski M., Stilwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // PNAS. 2013. Vol. 110. N 15. P. 5802—5805. Doi 10.1073/pnas.1218772110
Meslec N., Aggarwal I., Curseu P.L. The insensitive ruins it all: Compositional and compilational influences of social sensitivity on collective intelligence in groups // Frontiers in Psychology. 2016. Vol. 7. Art. 676. Doi:10.3389/fpsyg.2016.00676
Woolley A.W., Chabris C.F., Pentland A. et al. Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups // Science. 2010. Vol. 330. P. 686—688. Doi 10.1126/science.1193147
Yagolkovskiy S.R. Stimulation of individual creativity in electronic brainstorming: Cognitive and social aspects // Social Behavior and Personality. 2016. Vol. 44. N 5. Р. 761—766. Doi 10.2224/sbp.2016.44.5.761
Youyou W., Kosinski M., Stillwell D. Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans // PNAS. 2015. Vol. 112. N 4. Р. 1036—1040. Doi 10.1073/pnas.1418680112
Поступила в редакцию 14.03.17 Принята к публикации 28.03.17
DIRECTIONS OF STUDIES OF INTERNET MEDIATION Alexander E. Voiskounsky
Lomonosov Moscow State University, Faculty of Psychology, Moscow, Russia
Abstract: Development and state of the art of psychological studies related to the Internet mediation are analyzed. Current tendencies and prospects of such studies are thoroughly discussed. Among these studies such parameters as distribution, reputational leveling and anonymity need to be specially mentioned. Dispersion or distant collaboration between almost or totally unfamiliar people is related to attempts to state an empirical quotient C, or collective intelligence for small groups. Such quotient is believed to be relatively disconnected to the individual IQs of the group participants. While such attempts lack theoretical base, they are characteristic for applied psychological studies. For bloggers, networkers or videogame players reputational leveling means extension of their reputations, namely the level gained in a videogame, or credibility in the communities of users of multiple Web services. Reputational leveling may be the result of real achievements or of well-organized self-presentations.
In the cyberspace there is only partial anonymity, as it is seen in the field of cybersecurity and struggle against cybercrime. A recent tendency is to mark network activity of networkers, namely their "likes" or "dislikes". After these marks are collected, numerous Big Data methods help correlate particular samples of these marks with both socio-demographical and psychological characteristics of the users. Once this is done, targeted advertisements can be sent out. This methodology is said to be exploited recently during important election campaigns. Among the possible means of confronting such influences we should mention a phenomenon of alternative identities. Networkers were earlier found to develop and support alternative identities which partly differ from the networkers' real-life personalities. Although alternative identities are often supported independently of the aims connected with obstruction to sending out the targeted advertisements, this phenomenon may decrease the effectiveness of any impact related to the social networks.
Key words: cyberpsychology, psychology of cyberspace, Internet mediation, distribution, reputational leveling, anonymity, collective intelligence, target advertisements.
References:
Bazarov, T.Yu., Shevchenko, Yu.S. (2012) Osobennosti izmeneniya individual'nykh resheniy v khode gruppovoy diskussii v virtual'nykh gruppakh. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14. Psikhologiya [Moscow University Psychology Bulletin], 1, 106—114.
Belinskaya, E.P. (2013) Psikhologiya Internet-kommunikatsii [Psychology of Internet Communication]. M.: MPSU; Voronezh: NPO «MODEK».
Bordovskaya, N.V., Tulup'eva, T.V., Tulup'ev, A.L., Azarov, A.A. (2016) Vozmozhnosti elektronnoy sotsial'noy seti v reshenii professional'nykh zadach vuzovskogo prepodavatelya. Psikhologicheskaya nauka i obrazovanie [Psychological Science and Education], 21, 4, 32—39.
Dreyfus, S. (2003) Komp'yuternyy andegraund: istorii o khakerakh, bezumii i oderzhimosti [Computer underground: stories about hackers, insanity and obsession]. Ekaterinburg: U-Faktoriya.
Emelin, V.A., Rasskazova, E.I., Tkhostov, A.Sh. (2012) Psikhologicheskie posledstviya razvitiya informatsionnykh tekhnologiy. Natsional'nyy psikhologicheskiy zhurnal [National Psychological Journal], 1(7), 81—87.
Gardner, G. (2007) Struktura razuma. Teoriya mnozhestvennogo intellekta [Structure of the mind. Theory of multiple intelligence]. Moscow: I.D. Vil'yams, 2007.
Granovetter, M. (2009) Sila slabykh svyazey. Ekonomicheskaya sotsiologiya [Economic Sociology], 10, 4, 31—50.
Grassegger, H., Krogerus, M. (2016) Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt. Das Magazin, 48. URL: https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt (см. перевод на русский язык: http://theins.ru/ politika/38490).
Hitsch, G.J., Hortafsu, A., Ariely, D. (2010) Matching and sorting in online dating. American Economic Review, 100, 1, 130—163. Doi 10.1257/aer.100.1.130
Kosinski, M., Matz, S., Gosling, S. et al. (2015) Facebook as a social science research tool: Opportunities, challenges, ethical considerations and practical guidelines. American Psychologist, 70, 6, 543—556. Doi 10.1037/a0039210
Kosinski, M., Stilwell, D., Graepel, T. (2013) Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS, 110, 15, 5802—5805. Doi 10.1073/pnas.1218772110
Kuznetsov, M.V., Simdyanov, I.V. (2007) Sotsial'naya inzheneriya i sotsial'nye khakery [Social engineering and social hackers]. St.-Petersburg: BKhV-Peterburg.
Meslec, N., Aggarwal, I., Curseu, P.L. (2016) The insensitive ruins it all: Compositional and compilational influences of social sensitivity on collective intelligence in groups. Frontiers in Psychology, 7, 676. Doi 10.3389/fpsyg.2016.00676
Mitnik, K.D., Saymon, V.L. (2012) Prizrak v Seti. Memuary velichayshego khakera [The ghost in the web. Memoirs of the greatest hacker]. Moscow: Eksmo.
Patarakin, E.D. (2006) Setevye soobshchestva i obuchenie [Networking communities and training]. Moscow: PER SE.
Shpittser, M. (2013) Antimozg: tsifrovye tekhnologii i mozg [Anti-brain: digital technology and the brain]. Moscow: AST.
Soldatova, G.V., Nestik, T.A. (2010) Molodezh' v seti: sila i slabost' sotsial'nogo kapitala. Obrazovatel'naya politika [Educational Policy], 4 (42), 10—29.
Soldatova, G.U., Zotova, E.Yu. (2011) Kiberbulling v shkol'noy srede: trudnaya onlayn situatsiya i sposoby sovladaniya. Obrazovatel'naya politika [Educational Policy], 5 (55), 48—59.
Stoll, K. (1996) Yaytso kukushki, ili Presleduya shpiona v komp'yuternom labirinte [Egg of a cuckoo, or Pursuing a spy in a computer labyrinth]. Moscow: ITs «Garant».
Voyskunskiy, A.E. (2008) Ot psikhologii komp'yuterizatsii k psikhologii Interneta. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14. Psikhologiya [Moscow University Psychology Bulletin], 2, 140—153.
Voyskunskiy, A.E. (2010) Psikhologiya iInternet [Psychology and the Internet]. Moscow: Akropol'.
Voyskunskiy, A.E. (2013) Perspektivy stanovleniya psikhologii Interneta. Psik-hologicheskiy zhurnal [Psychological Journal], 34, 3, 110—118.
Voyskunskiy, A.E. (2014) Sotsial'naya pertseptsiya v sotsial'nykh setyakh. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14. Psikhologiya [Moscow University Psychology Bulletin], 2, 90—104.
Voyskunskiy, A.E. (2016) Povedenie v kiberprostranstve: psikhologicheskie printsipy. Chelovek [Human], 1, 36—49.
Voyskunskiy, A.E., Evdokimenko, A.S., Fedunina, N.Yu. (2013) Al'ternativnaya identichnost' v sotsial'nykh setyakh. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14. Psikhologiya [Moscow University Psychology Bulletin], 1, 66—83.
Voyskunskiy, A.E., Ignat'ev, M.B. (2013) Perspektivy razvitiya setevogo intellekta. In B.B. Slavin (Ed.) Rozhdenie kollektivnogo razuma: O novykh zakonakh setevogo sotsiuma i setevoy ekonomiki i ob ikh vliyanii napovedenie cheloveka [The birth of the
collective mind: On the new laws of the network society and the networked economy and their impact on human behavior] (pp. 263—283). Moscow: LENAND.
Woolley, A.W., Chabris, C.F., Pentland, A. et al. (2010) Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330, 686—688. Doi 10.1126/science.1193147
Yagolkovskiy, S.R. (2016) Stimulation of individual creativity in electronic brainstorming: Cognitive and social aspects. Social Behavior and Personality, 44, 5, 761—766. Doi 10.2224/sbp.2016.44.5.761
Youyou, W., Kosinski, M., Stillwell, D. (2015) Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. PNAS, 112, 4, 1036—1040. Doi 10.1073/pnas.1418680112
Zinchenko, Yu.P. (2011) Psikhologiya virtual'noy real'nosti [Psychology of virtual reality]. Moscow: Izd-vo Mosk. un-ta.
Original manuscript received March, 14, 2017 Revised manuscript accepted March, 28, 2017
