CC BY
2Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2024. Том 16. Выпуск 3 (53)
DOI: 10.38050/2078-3809-2024-16-3-91-112
Экономика народонаселения и демография
ОНЛАЙН-СЕРВИСЫ КАК СПОСОБ ЗНАКОМСТВ РОССИЙСКИХ СТУДЕНТОВ
Клименко Герман Андреевич
аспирант,
МГУ имени М. В. Ломоносова, экономический факультет
(г. Москва, Россия)
Аннотация
Сегодня онлайн-сервисы для знакомства являются одним из наиболее популярных способов для поиска романтического партнера во многих западных странах. Такие сервисы позволяют расширять пул возможных партнеров и упрощать поиск партнера благодаря применению фильтров. В российском научном демографическом дискурсе использование онлайн -сервисов для знакомства среди российских студентов слабо изучено. Данное исследование направлено на выявление основных способов знакомства и анализ влияния на них демографических характеристик российских студентов. Был проведен опрос 3838 студентов из 46 регионов Российской Федерации. На первом этапе были построены вероятностные модели с 8 способами знакомства. На втором этапе на основании факторного анализа были сгруппированы способы знакомства. Получены следующие результаты: 1) женщины с большей вероятностью будут использовать онлайн-сервисы для знакомства; 2) пол не влияет на вероятность использования традиционных (оффлайн) способов знакомства; 3) популярность он-лайн-сервисов для знакомства растет с возрастом студента; 4) студенты из региональных вузов чаще знакомятся посредством онлайн-сервисов.
Ключевые слова: отособы знакомства, демографические характеристики, студенты, он-лайн-знакомства, онлайн-сервисы для знакомства.
JEL коды: J11, J12, C12, C31, C38.
Для цитирования: Клименко Г.А. Онлайн-сервисы как способ знакомств российских студентов. Электронный журнал. 2024. Том 16. Выпуск 3. С. 91-112. DOI: 10.38050/2078-3809-202416-3-91-112.
Введение
В ряде западных стран в последнее десятилетие отмечается рост популярности использования онлайн-сервисов для знакомства. К примеру, уже в 2017 г. в США онлайн-знакомства оказались наиболее популярным способом знакомства для гетеросексуальных пар, чем такие традиционные (оффлайн) способы, как друзья и общественные места (Rosenfeld et а!., 2019).
Клименко Г.А., e-mail: german89000@mail.ru
По данным отчетов, в 2022 г. рынок приложений для знакомства принес суммарную выручку в размере 4,94 млрд долл. (для сравнения - в 2016 г. общая выручка приложений для знакомств составила 1,64 млрд долл.). Более 300 млн человек используют приложения для знакомств по всему миру, при этом 20 млн человек из них имеют платные аккаунты или используют платные услуги в приложении (для сравнения - в 2016 г. количество пользователей онлайн-серви-сов для знакомств по всему миру составляло 217,5 млн человек) (Dating App..., 2023).
За последние 2 года с российского рынка онлайн-сервисов знакомства ушли три зарубежных сервиса, которые занимали основную долю отечественного рынка онлайн-дейтинга -Tinder, Badoo и Bumble. С одной стороны, такая ситуация открыла хорошие возможности для развития отечественных онлайн-сервисов для знакомства. С другой стороны, текущее состояние отечественных сервисов с точки зрения безопасности данных, а также охвата (количество пользователей) значительно уступает ушедшим сервисам. Сложившаяся ситуация может привести к уходу большой части пользователей и сокращению возможностей знакомства для отдельных категорий людей. Для оценки негативных последствий и анализа роли онлайн-серви-сов в построении романтических отношений российской молодежи (студенческой, в частности) необходимо не только определить уровень популярности онлайн-сервисов для знакомства среди российских студентов, но и выявить влияние демографических характеристик российских студентов на использование того или иного способа знакомства (как онлайн, так и оффлайн).
Практическая значимость исследования заключается в определении важности процессов в сфере онлайн-знакомств для демографической ситуации в стране. Цель данной статьи -доказать обособленность группы онлайн-способов знакомства у российской молодежи для обоснования необходимости дальнейшего изучения связанных с их текущими изменениями рисков и потенциала их преодоления.
Таким образом, данное исследование направлено на:
• анализ популярности онлайн-сервисов для знакомства среди российской молодежи на примере студентов российских вузов;
• анализ влияния демографических характеристик студентов российских вузов на вероятность использования определенных способов знакомства с партнером, в частности он-лайн-инструментов для знакомства (это позволит определить демографический портрет студента-пользователя того или иного способа знакомства).
В теоретической части данного исследования будут рассмотрены научные работы, анализирующие онлайн-сервисы для знакомства и демографические характеристики пользователей данных сервисов.
В эмпирической части исследования будут описаны:
• набор данных исследования (размер выборки, ее основные характеристики);
• методология моделирования с бинарными зависимыми переменными способов знакомства, факторного анализа для снижения размерности компонент (способов знакомства) и моделирования с переменными, полученными после факторного анализа;
• результаты моделирования первой и второй группы моделей.
В заключении будут приведены основные результаты проверки гипотез исследования и выводы исследования.
1. Обзор научной литературы по теме исследования и построение гипотез
Исследователи во всем мире выделяют сегодня две большие группы способов знакомства: традиционные (оффлайн-знакомства с партнером при помощи друзей или родителей, на месте учебы или работы и др.), а также онлайн-знакомства при помощи специализированных инструментов или других сервисов коммуникации без обязательств проведения оффлайн-встречи. В теоретической части исследования мы подробнее остановимся на второй группе способов знакомства с партнером.
В XXI в. происходил постепенный рост популярности онлайн-знакомств во всем мире. Рассмотрим это явление на данных пользователей из США. Еще в 2005 г. большинство американцев было мало знакомо с онлайн-знакомствами или с людьми, которые ими пользуются (Madden, Lenhart, 2006). По данным на 2013 г. 11% взрослых американцев пользовались он-лайн-сервисами для знакомств (Smith, Anderson, 2016), а в 2020 г. - уже 30% взрослого населения США (Anderson et al., 2020).
Исследования демонстрируют, что около 40% одиноких взрослых ищут партнера в Интернете (Gatter, Hodkinson, 2016), около 25% новых пар познакомились друг с другом при помощи интернет-сервисов (Neyt et al., 2019).
Исследователи утверждают, что онлайн-сервисы для знакомства частично вытеснили традиционных «сватов», таких как семья, друзья и общественные места, рабочие места (Rosenfeld, Thomas, 2012; Slater, 2013; Ansari, 2017). Однако большинство онлайн-сервисов для знакомства не ставит самоцелью только общение в сети и дают пользователям стимул встречаться оффлайн (Cohen, 2015). В ряде исследований было обнаружено, что от 60 до 70% пользователей онлайн-сервисов для знакомств встречались с другим человеком в оффлайн-режиме (Strugo, Muise, 2019; Macapagal et al., 2020). Однако в ряде других исследований доля таких респондентов ниже 50% (Sawyer et al., 2018; Timmermans, Courtois, 2018; Sumter, Vandenbosch, 2019).
В различных исследованиях от 18% (Timmermans, Courtois, 2018) до 33% (Strugo, Muise, 2019) респондентов нашли своего романтического партнера благодаря онлайн-сервисам для знакомства. Более 25% респондентов отмечают, что онлайн-знакомства привели к формированию преданных отношений (Timmermans, Courtois, 2018). От 18,6% (Sumter, Vandenbosch, 2019) до 51% (Strugo, Muise, 2019) респондентов, которые использовали онлайн-сервисы для знакомства, заявили, что имели случайные сексуальные связи хотя бы с одним партнером, с которым познакомились онлайн.
2. Демографические характеристики пользователей онлайн-сервисов
Основная возрастная группа пользователей онлайн-сервисов для знакомств находится в диапазоне от 20 до 40 лет (Alterovitz, Mendelsohn, 2011). Отдельные исследования сужают основную возрастную группу пользователей диапазоном от 25 до 34 лет (Smith, Anderson, 2016; Bonilla-Zorita et al., 2021) и от 24 до 30 лет (LeFebvre, 2018). Отдельные исследователи выявили, что, к примеру, в США основная группа пользователей Tinder (58% от всех пользователей приложения) находится в возрасте от 25 до 44 лет (по данным на 2015 г.) (McGrath, 2015).
Опросы демонстрируют высокий уровень волатильности данных популярности он-лайн-сервисов для знакомств среди молодежи: от 15,8% в испанских университетах (Castro et al., 2020), 20% среди студентов норвежских университетов (Botnen et al., 2018) и 22% среди бельгийских студентов (Timmermans, De Caluwé, 2017) до 39,5% в американских (Sawyer et al., 2018), 40% среди канадских (Shapiro et al., 2017) и 48% опрошенных голландских студентов (Sumter, Vandenbosch, 2019).
Мужчины по сравнению с женщинами чаще считают, что общаться через онлайн-сервисы для знакомства легче, чем оффлайн-способами (Sumter, 2017). Некоторые исследователи обращают внимание, что мужчины используют онлайн-сервисы для знакомств чаще, чем женщины (Valkenburg, Peter, 2007; LeFebvre, 2018; Castro, 2020). Женщины используют сервисы более избирательно, добиваясь меньшего числа встреч с пользователями (Timmermans, Courtois, 2018; Sumter, Vandenbosch, 2019). Однако отдельные исследования не подтвердили наличие различий в активности использования онлайн-сервисов по полу, но отмечают тенденцию к увеличению доли женщин среди пользователей (Smith, Duggan, 2013; Ranzini, Lutz, 2017; Sumter et al., 2017).
Стоит выделить отдельные характеристики, которые положительно влияют на вероятность использования онлайн-сервисов для знакомства: наличие высшего образования (Sautter et al., 2010; Shapiro et al., 2017), факт проживания в городе (Sautter et al., 2010) и наличие более высокого уровня доходов (материальное и финансовое положение) (Sautter et al., 2010; Anzani et al., 2018; Srivastava et al., 2019).
3. Описание гипотез исследования
В рамках данного исследования мы концентрируем свое внимание на анализе влияния демографических характеристик на вероятность использования определенного способа знакомства.
Обзор научных исследований по данной тематике позволил выделить несколько гипотез для данного исследования.
Н1: Женщины с большей вероятностью знакомятся посредством онлайн-сервисов для знакомства чем мужчины.
Исследователи (Ranzini, Lutz, 2017; Sumter et al., 2017) отмечают, что женщины немного, но активнее используют онлайн-сервисы для знакомства в отдельных странах. Важно отметить, что в большинстве предыдущих исследований на данных других стран анализируется, в первую очередь, частота использования приложений для знакомств, а не вероятность использования инструмента для построения романтических отношений.
Н2: Мужчины с большей вероятностью знакомятся и посредством традиционных способов, и онлайн инструментов для знакомства, чем женщины.
Данная гипотеза основывается на предположении, что респонденты мужского пола готовы более активнее инициировать очные знакомства, в том числе и в общественных местах (Finkel, Eastwick, 2009; Sharabi, Dykstra-DeVette, 2019).
Н3: Старшие респонденты с большей вероятностью имели опыт использования онлайн-сервисов для знакомства.
Исследователи, анализируя половозрастной состав пользователей онлайн-сервисов для знакомства, отмечают, что молодежь старшего возраста с большей вероятностью имела опыт использования приложений для знакомства (LeFebvre, 2018; Castro et al., 2020).
Н4: Респонденты из регионов России с большей вероятностью знакомятся посредством онлайн-сервисов для знакомства чем респонденты из столичных регионов (Санкт-Петербург и Москва).
Данная гипотеза в отличие от гипотез Н1-Н3 инициирована авторами исследования на основании предположения, что респонденты из регионов, вследствие более узкого «рынка» очных знакомств, активнее прибегают к онлайн-способам знакомства.
4. Данные и методы
Описание выборки, методов сбора данных и ответов на вопросы
В качестве метода исследования был проведен опрос студентов российских университетов по вопросам матримониального поведения и, в частности, по вопросам опыта использования разных способов для знакомства с партнером.
Опрос был создан через программу Google Forms и распространялся в сети интернет в студенческих чатах и группах. Предварительно был произведен отбор перечня вузов по количеству студентов. В результате невероятностная стихийная выборка составила 3838 студентов разного уровня обучения (бакалавриат, магистратура, аспирантура) из 164 вузов разной специализации 46 регионов Российской Федерации.
Наибольшее количество респондентов из Высшей школы экономики (414 студентов, 10,8%), МГУ имени М.В. Ломоносова (293 студентов, 7,6%) и СПбГУ (130 студентов, 3,4%). Вне Москвы и Санкт-Петербурга наибольшее количество респондентов из СФУ (Красноярский край) - 123 респондента, УрФУ (Свердловская область) - 110 респондентов и ТюмГУ (Тюменская область) - 91.
Относительно распределения студентов по субъектам РФ, наибольшее количество респондентов из московских (1512 респондентов, 39,4% от общей выборки), петербургских (562 респондента, 14,6%) и свердловских вузов (192 респондента, 5%).
Наибольшее количество респондентов являются представителями женского пола -73,5% (2820 респондентов). Возраст респондентов варьируется от 17 (123 респондентов) до 50 лет (1 респондент). Более подробное распределение респондентов по полу и возрасту представлено на рис. 1. Неравномерное распределение по полу и возрасту связано с разным уровнем отклика на опрос у студентов разного пола, вузов и года обучения. Включение в анализ немногочисленных студентов возраста 30 лет и старше обусловлено тем, что это люди, находясь в студенческой среде, могли скорректировать не только свой образовательный трек, но и жизненные планы, в том числе и в вопросе знакомства.
Женский ■ Мужской
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
1544
776 554
298
298
123
■Л II
101
56 24 17 322432322221111 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 42 45 50
Рисунок 1. Распределение респондентов по полу и возрасту1
Большинство респондентов никогда не состояли в официальном браке (96,8%), при этом только 25,5% респондентов находятся в статусе поиска романтического партнера на время опроса. Чуть более 30% всех опрошенных встречаются с постоянным партнером или состоят в неофициальном браке.
Больше половины опрошенных студентов (61%) не имели постоянного или временного места работы. Почти 27% студентов заявили, что живут преимущественно на личный заработок, тогда как большинство (58,2%) респондентов отметили помощь родителей как основной источник личных доходов.
Описание модели и метода исследования
В таблице 1 представлены описание и некоторые статистики основных переменных, которые участвовали в процессе моделирования данного исследования.
Таблица 1
Используемые в практической части данного исследования переменные и их описа-
ние2
Переменная Название Мт Мах Mean3 Standard deviation4
Переменные интереса5
Онлайн-сервисы для знакомства APPS 0 1 0,34 0,47
Социальные сети S_SITES 0 1 0,73 0,44
Друзья/посредничество друзей FRIENDS 0 1 0,81 0,40
Родители/посредничество родителей PARENTS 0 1 0,22 0,41
1 Источник: составлено автором на основании данных опроса.
2 Источник: составлено автором на основании данных опроса.
3 Среднее значение переменной в выборке.
4 Стандартное отклонение.
5 0 - отсутствие опыта знакомства данным способом, 1 - имеется опыт знакомства данным способом знакомства.
Переменная Название Min Max Mean3 Standard deviation4
Общественные места P_PLACES 0 1 0,38 0,49
Место учебы STUDY 0 1 0,87 0,33
Место работы WORK 0 1 0,30 0,46
Место хобби/курсы HOBBIES 0 1 0,47 0,50
Независимые переменные
Возраст (лет) AGE 17 50 19,66 2,74
Пол6 SEX 0 1 0,73 0,44
Расположение ВУЗа в центре/регионе REGION 0 1 0,54 0,50
Контрольные переменные7
Никогда не состоял(а) в официальном или неофициальном браке M_NEVER 0 1 0,75 0,43
Нахожусь в поиске романтического партнера R_SEARCH 0 1 0,25 0,44
Только учусь (без подработок) S_STUDY 0 1 0,61 0,49
Основную часть личных доходов составляет персональный заработок I_PERSONAL 0 1 0,27 0,44
Материальное (финансовое) о положение8 FIN SITUATIO N 1 5 3,42 0,98
Поиск романтических отношений (постоянные отношения и любовь)9 ROMANTIC -2,50 1,70 0,00 1,00
Данный набор способов знакомства был выделен путем обзора массива научной литературы по теме онлайн-знакомств: представлены наиболее распространенные способы знакомства, которые выделяются в научной литературе (КНтепко, 2024).
Данные по способам знакомства собирались по категориальной шкале от 0 до 2. Однако впоследствии для унификации моделей и упрощения проверки гипотез были введены бинарные переменные вероятности знакомства с партнером определенным способом, которые были сформированы из данных ответов на вопрос об опыте использования способа знакомства для романтических отношений (ответ «ни разу» = 0; «один-пару раз» = 1; «много раз» = 1).
6 0 - мужской пол; 1 - женский.
7 Для переменных M_NEVER, R_SEARCH, S_STUDY, I_PERSONAL: 0 - отрицательный ответ, 1 - положительный.
8 1 - денег не хватает даже на еду; 2 - денег хватает на еду, но покупать одежду и оплачивать ЖКУ затруднительно; 3 - денег хватает на еду и одежду, но не могу позволить себе покупку товаров длительного пользования; 4 - денег хватает на еду, одежду и товары длительного пользования, но не могу позволить себе покупку автомобиля, квартиры, дачи; 5 - средств достаточно, чтобы купить себе все, что считаю нужным.
9 Значения показателя Romantic демонстрирует намерение респондента для построения долгосрочных романтических отношений (сильные, если значение ближе к 1,7 и слабые, если ближе к -2,5)
Переменная «romantic» была сформирована путем проведения предварительного факторного анализа для снижения размерности набора целей. Данная переменная отражает 1 из 4 полученных компонент, в основу которой вошли 2 цели: любовь и постоянные отношения. Мы исходим из логики, что респонденты сначала определяются с целью знакомства, а затем со способом/инструментом для поиска партнера для удовлетворения обозначенных целей. Данная переменная среди прочих полученных компонент наиболее отражает намерение респондента знакомится для построения долгосрочных романтических отношений.
Переменная «region» была сформирована авторами исследования на основе данных о регионе нахождения вуза обучения респондента: респонденты, обучающиеся в университетах Москвы и Санкт-Петербурга, получили значение 1, остальные - 0. Создание переменной обусловливается высокой концентрацией студентов в столичных регионах.
По причине бинарной структуры переменных интереса для оценки влияния определенных демографических характеристик на вероятность использования обозначенных способов знакомства было принято решение использовать пробит-модели бинарного выбора.
Мы строим модели, которые имеют вид:
Dating metOodsit = f(a0 + p0Aget + S0Sexi + д0Яедющ + y%it + £it) (1)
Dating metOodSit - зависимая переменная вероятности знакомства /-респондента (/ = 1, 2, ..., 3838) ¿-способом знакомства (t = 1, 2, ..., 8). Переменная принимает значение 1 в случае, если респондент дал положительный ответ на вопрос об использовании данного способа для знакомства с партнером (минимум 1 раз), и 0 - иначе.
Aget - независимая переменная возраста /-респондента (целочисленное значение), Sexi - независимая переменная пола /-респондента (0 - респондент мужского пола, 1 - женского) и Region^ - независимая переменная расположения вуза /-респондента (0 - вуз респондента расположен вне столичных регионов, 1 - в Москве или Санкт-Петербурге).
Переменная X/t представляет собой группу демографических характеристик, способных в теории повлиять на вероятность знакомства определенным способом. В набор таких переменных включены: возраст в квадрате, брачный статус (никогда не состоял(а) в официальном или неофициальном браке), романтический статус (нахожусь в поиске романтического партнера), занятость на рынке труда, наличие личного заработка как основы личных доходов, материальное (финансовое) положение, цель знакомства для поиска романтических отношений.
5. Результаты исследования
В таблице 2 приведены данные ответов респондентов по вопросу оценки опыта использования определенного способа знакомства.
Таблица 2
Распределение ответов респондентов по способам знакомства10
Способ знакомства Много раз, чел. Много раз, % Один-пару раз, чел. Один-пару раз, %. Ни разу, чел. Ни разу, %
Учеба 1819 47,4% 1537 40,0% 482 12,6%
10 Источник: составлено автором на основании данных опроса.
Способ знакомства Много раз, чел. Много раз, % Один-пару раз, чел. Один-пару раз, %. Ни разу, чел. Ни разу, %
Друзья 1568 40,9% 1527 39,8% 743 19,4%
Соц. сети 1119 29,2% 1701 44,3% 1018 26,5%
Хобби/курсы 659 17,2% 1151 30,0% 2028 52,8%
Работа 436 11,4% 728 19,0% 2674 69,7%
Онлайн-сервисы 432 11,3% 878 22,9% 2528 65,9%
Обществ. места 326 8,5% 1151 30,0% 2361 61,5%
Родители 174 4,5% 652 17,0% 3012 78,5%
Из всех опрошенных лишь чуть более 1/3 (34,1%) хотя бы раз использовали онлайн-сервисы для знакомств (Tinder, Badoo, Bumble и другие аналогичные сервисы российского или зарубежного производства). Кроме этого, статистика популярности социальных сетей (VK, Одноклассники и другие сервисы российского или зарубежного производства) для поиска романтических отношений демонстрирует совершенно обратные цифры: более 70% опрошенных хотя бы раз использовали социальные сети для поиска партнера. Более популярными способами знакомства являются «учеба» (места учебы - университет, колледж, школа и др.) -87,4% опрошенных хотя бы раз использовали данный способ для знакомства с партнером - и «друзья» (знакомства посредством друзей и общих знакомых) - 80,6%.
Наименее популярным способом знакомства можно признать знакомство через родителей - 3012 респондентов ни разу не использовали родителей для знакомства с романтическим партнером (78,5%). Следом идет «место работы» (2674 респондентов ни разу не пользовались, 69,7%) и «онлайн-сервисы для знакомства» (2528 респондентов, 65,9%). В среднем респонденты для поиска партнера хотя бы раз знакомились более 4 способами знакомства (4,14 способов в среднем по выборке).
Институт родительства для начала построения отношений является не значимым в большинстве регионов нашей страны, за исключением ряда регионов Северного Кавказа, что уже было отмечено отечественными демографами (Казенин, 2017). Непопулярность места работы как способа знакомства вызвана тем, что большая группа опрошенных студентов к моменту прохождения опроса еще не имели опыта работы (наличие временной или постоянной трудовой занятости имеется у 39% опрошенных).
6. Описание результатов моделирования (пробит-модели) и их анализ
В таблице 3 приведены результаты анализа влияния демографических характеристик на вероятность использования определенного способа знакомства.
Таблица 3
Пробит-модели влияния демографических характеристик на вероятность использования определенного способа знакомства11
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 Модель 6 Модель 7 Модель 8
Depended variable: Apps S_sites Friends Parents P_places Study Work Hobbies
Variables
Age 0,321*** -0,142*** -0,209*** _0 174*** -0,196*** -0,1* 0,021 _0 179***
(0,052) (0,047) (0,05) (0,049) (0,055) (0,055) (0,047) (0,046)
Sex 0,173** 0,097* 0,283*** 0,064 0,022 -0,005 0,101** -0,03
(0,05) (0,051) (0,053) (0,054) (0,048) (0,062) (0,051) (0,047)
Region 0,021 -0,319*** -0,07 0,004 -0,093** 0,195*** -0,039 0,079*
(0,043) (0,045) (0,048) (0,046) (0,042) (0,053) (0,044) (0,041)
Control variables
AgeA2 -0,005*** 0,002* 0,003*** 0,003*** 0,004*** 0,001 -0,000 0,003***
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) (0,001)
M never 0,102* -0,225*** -0,096 -0,048 -0,032 -0,152** -0,064 -0,028
(0,054) (0,057) (0,06) (0,058) (0,052) (0,068) (0,054) (0,051)
R search 0,217*** 0144*** 0,151** 0,04 0,148*** 0,076 0,046 0,113**
(0,052) (0,055) (0,06) (0,057) (0,051) (0,066) (0,054) (0,05)
S_study -0 2*** -0,225*** -0,106 -0,205*** -0,242*** -0,044 -0,464*** -0,041
(0,061) (0,066) (0,07) (0,064) (0,06) (0,077) (0,061) (0,059)
I_personal -0,038 -0,106 0,174** -0,14* 0,138** 0,028 0,248*** -0,016
(0,068) (0,073) (0,079) (0,073) (0,067) (0,087) (0,067) (0,066)
Fin situstion -0,018 0,015 0,001 0,057** 0,079*** 0,043 0,001 0,049**
(0,022) (0,023) (0,024) (0,024) (0,021) (0,026) (0,022) (0,021)
Romantic 0,236*** 0,094*** 0,196*** -0,107*** 0,056*** 0179*** 0,023 0,041*
(0,023) (0,022) (0,025) (0,024) (0,022) (0,027) (0,023) (0,021)
LR stat 312,087 142,593 142,989 56,1995 104,03 83,132 264,223 39,691
Prob(LR stat) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
McFadden R-squared 0,063 0,032 0,038 0,014 0,02 0,029 0,056 0,007
Observations 3838 3838 3838 3838 3838 3838 3838 3838
Во всех исследуемых моделях LR-статистика оказалась больше 10, что свидетельствует о значимости всех построенных моделей.
В модели 1 оценена вероятность использования онлайн-сервисов для знакомства среди респондентов. Данная модель оказалась единственной из всех, которая продемонстрировала, что возраст респондента положительно влияет на вероятность использования данного способа знакомства.
Переменная возраста отрицательно влияет на использование почти всех традиционных (оффлайн) способов знакомства: друзья (модель 3), родители (4), общественные места (5), ме-
11 Примечание: значимость на 10% *, 5% **, 1% ***; AgeЛ2 - квадрат возраста (используется для проверки наличия нелинейной зависимости между возрастом и отношением к определенному демографическому типу групп); скобках указаны данные по стандартной ошибке.
Источник: составлено автором на основании данных моделирования (программное обеспечение - Eviews).
сто учебы (6) и хобби (8). Соответственно, с возрастом популярность использования традиционных мест знакомства снижается. Однако одновременно снижается и вероятность использования социальных сетей (модель 2).
Кроме этого, в модели 1 переменная пола также положительно влияет на вероятность использования онлайн-сервисов для знакомства: при прочих равных условиях на 17,3% увеличивается вероятность того, что студент-женщина будет использовать онлайн-сервисы для знакомства для поиска партнера, чем студент-мужчина. Также значимой переменная пола оказалась в модели (2) с переменной социальных сетей: на 9,7% увеличивается вероятность того, что респондент женского пола будет использовать социальные сети.
Переменная региона в модели 1 оказалось незначимой - в отличие от модели 2: при прочих равных на 32% увеличивается вероятность использования социальных сетей респондентами из регионов. Первоначально предполагалось получить аналогичные результаты и по онлайн-сервисам для знакомства. Скорее всего, такие результаты вызваны более низкой популярностью ведущих зарубежных и отечественных сервисов для знакомства в регионах России, что, на наш взгляд, связано со слабым маркетингом сервисов, низкой выборкой и охватом пользователей в регионах.
Мы находим, что из контрольных переменных в моделях 1 и 2 значимыми оказались переменные брачного, романтического статуса и наличие места работы. Респонденты, которые на момент проведения опроса находились в статусе поиска романтического партнера, с большей вероятностью будут пользоваться серверами для онлайн знакомства (21,7%), и социальными сетями (14,4%). Однако респонденты, которые только учатся, наоборот, с меньшей вероятностью буду знакомиться как в онлайн-сервисах для знакомства (20%), так и в социальных сетях (22,5%). Переменная брачного статуса демонстрирует разнонаправленное влияние на переменные интереса: на 25,6% уменьшается вероятность использования социальных сетей и на 10,2% увеличивается вероятность использования онлайн-сервисов для знакомства с целью поиска партнера у респондентов, которые никогда не состояли в официальных или неофициальных отношениях.
Отдельно хочется подчеркнуть влияние переменной поиска романтических отношений в обеих моделях: на 23,6% и 9,4% увеличивается вероятность использования онлайн-сервисов для знакомства и социальных сетей для респондентов, преследующих долгосрочные цели знакомства.
Мы также находим, что переменная пола демонстрирует значимость в моделях 3 и 7: на 28,3% и 10,1% увеличивается вероятность использования друзей и места работы женщинами по сравнению с мужчинами.
Студенты из регионов России активнее используют общественные места и пространства для поиска партнера (на 9,3%), но с меньшей вероятностью будут использовать места учебы (19,5%) и места хобби/курсов (7,9%) по сравнению со студентами из столичных университетов.
Стоит отметить низкие показатели уровня активности поиска партнера среди респондентов, которые только учатся: такие студенты с меньшей вероятностью будут знакомиться большинством из представленных способов знакомства.
Респонденты, которые в качества мотива знакомства преследуют долгосрочные цели знакомства, с большей вероятностью будут использовать как онлайн (социальные сети и он-лайн-сервисы), так и ряд традиционных способов знакомства: друзья, общественные места и места учебы. А вот переменная родителей демонстрирует обратный эффект: на 10,7% снижается вероятность знакомства данным способом для респондентов, преследующих преимущественно долгосрочные мотивы.
7. Факторный анализ
Опрос студентов был направлен на выявление опыта использования широкого спектра способов знакомства. В научной литературе предлагается разделение способов знакомства на две группы: оффлайн (традиционные) и онлайн-способы. Для снижения размерности набора способов знакомства было принято решение о проведении факторного анализа методом главных компонент. Результатом проведения анализа является получение новых переменных (компонент).
Для проверки значимости факторного анализа были использованы две статистики: мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО) (степень применимости факторного анализа) и критерий сферичности Бартлетта (проверка нулевой гипотезы об отсутствии корреляций между переменными в генеральной совокупности).
В таблице 4 приведены данные по статистикам значимости факторного анализа для способов знакомства.
Таблица 4
КМО и критерий Бартлетта для факторного анализа способов знакомства12
Мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО) 0,736
Критерий сферичности Бартлетта Примерная X~squared 2568,368
Степени свободы 28
Значимость 0,000
Критерий сферичности Бартлетта демонстрирует высокий уровень значимости, мера адекватности выборки КМО (0,736) больше порогового значения (0,5), соответственно, можно заявлять о высокой значимости как самого анализа, так и связок параметров, которые включены в анализ.
Таблица 5
Повернутая матрица компонентов факторного анализа способов знакомства13
Способ знакомства Компонента
1 2
Хобби/курсы 0,692
Родители 0,632
12 Источник: составлено автором на основе данных моделирования (программное обеспечение - SPSS).
13 Источник: составлено автором на основе данных моделирования (программное обеспечение - SPSS).
Способ знакомства Компонента
1 2
Работа 0,567 0,267
Друзья 0,564
Учеба (школа/колледж/университет) 0,533
Онлайн-сервисы для знакомств 0,786
Социальные сети 0,569
Общественные места 0,418 0,475
Примечание: метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера; вращение сошлось за 3 итерации.
Повернутая матрица компонентов (табл. 5) демонстрирует, что на основании факторного анализа можно выделить две основные компоненты - способы знакомства:
• респонденты, которые знакомятся при помощи современных (в основном онлайн) способов знакомства: социальные сети и онлайн-сервисы для знакомства; кроме этого, значительная часть респондентов данной группы также знакомятся при помощи общественных мест;
• респонденты, которые знакомятся преимущественно традиционными способами знакомства: друзья, учеба, родители, работа, хобби и частично общественные места.
Факторный анализ продемонстрировал наличие двух групп способов знакомства: оффлайн и онлайн. В этом состоит важная новизна исследования: в зарубежной литературе данные группы способов знакомства исследователями в большинстве используются без доказательства их разграничения. Для современной молодежи выбор способа знакомства мог бы представлять равнозначные альтернативы вне зависимости от времени появления и развития этих способов. Однако наше исследование доказывает, что сохраняется разграничение групп способов знакомства.
Данные факторного позволяют сформировать новые зависимые переменные для моделирования (табл. 6).
Таблица 6
Сформированные факторным анализом и используемые в моделировании на втором
14
этапе зависимые переменные и их описание14
Переменная Название Min Max Mean Standard deviation
Переменные интереса
Современные способы знакомства (соцсети, онлайн-сервисы и общественные места) TRAD -2,36 1,98 0,00 1,00
Традиционные способы знакомства (друзья, учеба, родители, работа, хобби) ONLINE2 -2,09 2,09 0,00 1,00
14 Источник: составлено автором на основании данных факторного анализа.
Основной стратегией в оценке влияния демографических характеристик на использование студентом определенной группы способов знакомства будет являться построение линейных регрессионных моделей методом наименьшего квадрата (МНК). Выбор данной стратегии обусловлен изменением спецификации зависимых переменных: с бинарных переменных на количественные непрерывные.
Были построены новые 2 типа моделей, которые имеют вид:
ОМ1к = /(а0 + РоАде^ + 805ех{ + р0Яедющ + уХ1к + е1к), (2)
где ОМ^ - зависимая переменная знакомства /-респондента (/ = 1, 2,..., 3838) к-способом знакомства (к = 1, 2). Переменная принимает положительное значение, если респондент больше склонен использовать данную группу способов знакомства (чем больше значение, тем больше уровень склонности респондента).
Описание результатов моделирования (МНК-моделей) и их анализ
В таблице 7 приведены результаты анализа влияния демографических характеристик на вероятность использования выявленных факторным анализом укрупненных способов знакомства для поиска партнера.
Таблица 7
Модели влияния демографических характеристик на способы знакомства (МНК)15
Модель 9 Модель 10
Depended variable: TRAD ONLINE2
Variables
Age -0,215*** 0,099***
(0,036) (0,035)
Sex 0,055 0,13***
(0,037) (0,036)
Region 0,019 -0,129***
(0,032) (0,031)
Control variables
AgeA2 0,003*** -0,002**
(0,001) (0,001)
M never -0,096** -0,027
(0,041) (0,04)
R_search 0,073* 0,188***
(0,04) (0,039)
S_study _0 174*** -0,258***
(0,046) (0,044)
I_personal 0,066 0,032
(0,052) (0,051)
Fin_situstion -0,048*** 0,004
(0,016) (0,016)
15 Источник: составлено автором на основе данных моделирования (программное обеспечение - Eviews).
Модель 9 Модель 10
Берепйей уапаЫе: ТЯЛО ОКЬШЕ2
УапаЫея
Яошапйс 0,023 0174***
(0,017) (0,016)
F stat 8,194 31,566
Prob(F stat) 0,000 0,000
Я-вдиагеё 0,021 0,076
ОЬвегуайопБ 3838 3838
Б-статистика двух моделей превысила критическое значение, что свидетельствует о значимости обеих моделей на 1%-ом уровне.
Переменная возраста оказывает значимое влияние одновременно как на переменную традиционных, так и онлайн-способов знакомства. С возрастом респондента вероятность использования традиционных способов знакомства уменьшается, тогда как использование он-лайн-сервисов, наоборот, увеличивается.
Результаты моделирования позволяют нам сделать вывод о том, что пол и местоположение респондента никак не влияют на вероятность использования традиционных способов знакомства.
В свою очередь, переменные пола и региона оказались значимыми в модели с онлайн-способами для знакомства: на 13% увеличивается вероятность использования онлайн-способов знакомства у респондентов женского пола и также на 13% - респондентами из регионов.
Соответственно, мы обнаруживаем, что все три переменные интереса влияют на частоту использования онлайн-сервисов для знакомства при поиске партнера.
На обе модели значимое влияние оказывают переменные романтического статуса и статуса наличия работы. Респонденты, находящиеся в поиске партнера, с большей вероятностью используют обе группы способов (увеличивается на 7,3% для традиционных способов и на 18,8% для онлайн). Студенты без наличия места работы с меньшей вероятностью используют обе группы способов знакомства (на 17,4% для традиционных и на 25,8% для онлайн-способов).
Факт отсутствия официального и неофициального партнера снижает вероятность использования традиционных способов знакомства на 9,6%.
Кроме этого, мы обращаем внимание на значимость переменной финансового статуса для модели с традиционными способами знакомства. Вопреки ожиданиям, респонденты с худшим финансовым положением реже обращаются к традиционным способам знакомства.
Модель 10 подтвердила результаты моделей 1 и 2: респонденты, которые в качества мотива знакомства преследуют долгосрочные цели, с большей вероятностью (17,4%) будут использовать онлайн-способы знакомства.
Заключение
• Данное исследование было проведено для выявления основных механизмов и инструментов знакомства для поиска партнера среди российских студентов.
• В ходе исследования были проверены 4 основные гипотезы.
• Гипотеза 1 (Н1) подтверждается результатами модели 10. Мы выявили, что респонденты женского пола с большей вероятностью будут использовать онлайн-способы знакомства, чем респонденты мужского пола. Рассматривая результаты моделей 1 и 2, стоит отметить, что такой результат обеспечивается в первую очередь более активным использованием у студенток онлайн-сервисов для знакомств.
• Гипотеза 2 (Н2) была отвергнута. Переменная пола не оказала значимого влияния на переменную использования традиционных способов знакомства (модель 9). Анализ составных частей традиционных способов демонстрирует, что на 28,3% и 10,1% увеличивается вероятность использования друзей и места работы женщинами по сравнению с мужчинами (модели 3 и 7).
• Гипотеза 3 (Н3) подтверждается результатами модели 10. Однако в анализе составных частей зависимой переменной (модели 1 и 2) можно заметить, что активность использования социальных сетей с возрастом, наоборот, уменьшается в отличие от онлайн-сервисов для знакомств. Кроме этого, мы находим, что одновременно с возрастом падает и вероятность использования традиционных способов знакомства, что доказывается результатами модели 9.
• Гипотеза 4 (Н4) была подтверждена. Действительно, с вероятностью в 12,9%, респонденты из региональных вузов чаще знакомятся при помощи онлайн-средств для знакомства, чем студенты из столичных регионов. Данные результаты могут быть связаны с наличием более крупного оффлайн-рынка знакомства в столичных регионах.
• В заключение следует зафиксировать, что группа способов онлайн-знакомств действительно обособленно выделяется у российской студенческой молодежи, что подчеркивает потенциал дальнейшего изучения данного вопроса с учетом текущих изменений сферы он-лайн-знакомства.
• Однако процессы в сфере онлайн-знакомств вероятнее всего будут иметь относительно низкую значимость для демографической ситуации в стране, поскольку на сегодня анализ способов знакомства продемонстрировал, что наиболее популярными среди российских студентов остаются такие способы, как место учебы и друзья. Данные традиционные способы также претерпевают изменения. Так, растет доля обучения в онлайн-формате, в том числе из-за пандемии COVID-19 многие студенты обучались преимущественно посредством онлайн-инструментов.
• Такое положение дел могло потенциально негативно сказаться на демографической ситуации: студенты теряли возможности оффлайн-общения посредством университета, было меньше оффлайн-коммуникаций и тем самым возможностей для знакомства. Студенты меньше коммуницировали друг с другом, теряли навыки коммуникаций, что могло сказаться на откладывании вопроса знакомства с романтическим партнером. Кроме этого, терялись навыки знакомства с партнером и посредством других оффлайн-способов, таких как общественные места, место работы и т. д. Онлайн-способы знакомства могут стать альтернативой традиционных способов для многих молодых людей, кто ранее не был заинтересован в данном способе знакомства.
• Анализ ответов респондентов позволяет сделать вывод о том, что в группе онлайн-
способов специализированные онлайн-сервисы для знакомства по сравнению с другими способами не обладают высоким уровнем популярности среди российских студентов. Возможными причинами возникновения такой ситуации могут являться наличие рисков, связанных с безопасностью и несоответствием целей знакомства и образом онлайн-сервисов среди студентов. Особенности знакомства в сети и портрет текущих и потенциальных пользователей позволил бы выявить аспекты донастройки и пристального внимания со стороны компаний и органов власти как прямых, так и косвенных интересантов положительного опыта пользователей онлайн-сервисов для знакомства.
• Необходимо обратить внимание на возможности инструментов, которые можно встраивать в работу социальных сетей. Например, набирает популярность создание дополнительных приложений в рамках социальных сетей (к примеру, "УК--знакомства), создание отдельных специализированных групп для знакомства, чат-ботов и др. Такие инструменты повышают мобильность и благодаря интеграции с социальными сетями и мессенджерами могут расширить аудиторию потенциальных пользователей, в том числе и в долгосрочной перспективе.
Список литературы
Alterovitz S.S.-R., Mendelsohn G.A. Partner preferences across the life span: Online dating by older adults // Psychology of Popular Media Culture. 2011.Vol. 1. P. 89-95. DOI: 10.1037/2160-4134.1.S.89.
Ansari A. Modern romance. Hauteville, 2017.
Bonilla-Zorita G., Griffiths M.D., Kuss D.J. Online dating and problematic use: A systematic review // International journal of mental health and addiction. 2021. Vol. 19. P. 2245-2278. DOI: 10.1007/s 11469-020-00318-9.
Botnen E.O., Bendixen M., Grontvedt T.V., Kennair L.E.O. Individual differences in soci-osexuality predict picture-based mobile dating app use // Personality and Individual Differences. 2018. Vol. 131. P. 67-73. DOI: 10.1016/j.paid.2018.04.021.
Castro A., Barrada J.R., Ramos-Villagrasa P.J., Fernandez-del-Rio E. Profiling dating apps users: Sociodemographic and personality characteristics // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. Vol. 17. No. 10. P. 36-53. DOI: 10.3390/ijerph17103653.
Cohen L. World attending in interaction: Multitasking, spatializing, narrativizing with mobile devices and Tinder // Discourse, Context & Media. 2015. Vol. 9. P. 46-54. DOI: 10.1016/j.dcm.2015.08.001.
Finkel E.J., Eastwick P.W. Arbitrary social norms influence sex differences in romantic selectivity // Psychological Science. 2009. Vol. 20. No. 10. P. 1290-1295. DOI: 10.1111/j.1467-9280.2009.02439.x.
Gatter K., Hodkinson K. On the differences between Tinder™ versus online dating agencies: Questioning a myth. An exploratory study // Cogent psychology. 2016. Vol. 3. No. 1. P. 1162414. DOI: 10.1080/23311908.2016.1162414.
Klimenko G. Review of the scientific literature on online dating services in a demographic and social context // Population and Economics. 2024. Vol. 8. No. 2. P. 19-35.
LeFebvre L.E Swiping me off my feet: Explicating relationship initiation on Tinder // Journal of Social and Personal Relationships. 2018. Vol. 35. No. 9. P. 1205-1229. DOI: 10.1177/0265407517706419.
Macapagal K., Kraus A., Moskowitz D.A., Birnholtz J. Geosocial networking application use, characteristics of app-met sexual partners, and sexual behavior among sexual and gender minority adolescents assigned male at birth // The Journal of Sex Research. 2020. Vol. 57. No. 8. P. 10781087. DOI: 10.1080/00224499.2019.1698004.
Neyt B., Vandenbulcke S., Baert S. Are men intimidated by highly educated women? Undercover on Tinder // Economics of Education Review. 2019. Vol. 73. P. 101914. DOI: 10.1016/j.econedurev.2019.101914.
Ranzini G., Lutz C. Love at first swipe? Explaining Tinder self-presentation and motives // Mobile Media & Communication. 2017. Vol. 5 No. 1. P. 80-101. DOI: 10.1177/2050157916664559.
Rosenfeld M.J., Thomas R.J., Hausen S. Disintermediating your friends: How online dating in the United States displaces other ways of meeting // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019. Vol. 116. No. 36. P. 17753-17758. DOI: 10.1073/pnas.1908630116.
Rosenfeld M.J., Thomas R.J. Searching for a mate: The rise of the Internet as a social intermediary // American Sociological Review. 2012. Vol. 77. No. 4. P. 523-547. DOI: 10.1177/0003122412448050.
Sautter J.M., Tippett R.M., Morgan S.P. The social demography of Internet dating in the United States // Social Science Quarterly. 2010. Vol. 91. No. 2. P. 554-575. DOI: 10.1111/j.1540-6237.2010.00707.x.
Sawyer A.N., Smith E.R., Benotsch E.G. Dating application use and sexual risk behavior among young adults // Sexuality Research and Social Policy. 2018. Vol. 15. P. 183-191. DOI: 10.1007/s 13178-017-0297-6.
Shapiro G.K., Tatar O., Sutton A., et al. Correlates of Tinder use and risky sexual behaviors in young adults // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2017. Vol. 20. No. 12. P. 727734. DOI: 10.1089/cyber.2017.0279.
Sharabi L.L., Dykstra-DeVette T.A. From first email to first date: Strategies for initiating relationships in online dating // Journal of Social and Personal Relationships. 2019. Vol. 36. No. 1112. P. 3389-3407. DOI: 10.1177/0265407518822780.
Slater D. Love in the time of algorithms: What technology does to meeting and mating. Penguin, 2013.
Smith A.W., Duggan, M. Online dating & relationship. Washington, DC: Pew Research Center, 2013.
Smith A.W., Anderson M. 5 facts about online dating. Washington, DC: Pew Research Center,
2016.
Srivastava A., Rusow J.A., Holguin M., et al. Exchange and survival sex, dating apps, gender identity, and sexual orientation among homeless youth in Los Angeles // The Journal of Primary Prevention. 2019. Vol. 40. P. 561-568. DOI: 10.1007/s10935-019-00561-4.
Strugo J., Muise A. Swiping for the right reasons: Approach and avoidance goals are associated with actual and perceived dating success on Tinder // The Canadian journal of human sexuality. 2019. Vol. 28. No. 2. P. 93-104. DOI: 10.3138/cjhs.2019-0010.
Sumter S.R., Vandenbosch L. Dating gone mobile: Demographic and personality-based correlates of using smartphone-based dating applications among emerging adults // New media & society. 2019. Vol. 21. No. 3. P. 655-673. DOI: 10.1177/1461444818804773.
Sumter S.R., Vandenbosch L., Ligtenberg L. Love me Tinder: Untangling emerging adults' motivations for using the dating application Tinder // Telematics and informatics. 2017. Vol. 34. No. 1. P. 67-78. DOI: 10.1016/j.tele.2016.04.009.
Timmermans E., Courtois C. From swiping to casual sex and/or committed relationships: Exploring the experiences of Tinder users // The Information Society. 2018. Vol. 34. No. 2. P. 59-70. DOI: 10.1080/01972243.2017.1414093.
Timmermans E., De Caluwé E. Development and validation of the Tinder Motives Scale (TMS) // Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 70. P. 341-350. DOI: 10.1016/j.chb.2017.01.028.
Valkenburg P.M., Peter J. Who visits online dating sites? Exploring some characteristics of online daters // CyberPsychology & Behavior. 2007. Vol. 10. No. 6. P. 849-852. DOI: 10.1089/cpb.2007.9941.
Казенин К. Почему на Северном Кавказе сохраняется особая модель брака // IQ.HSE.RU. 2017: URL: https://iq.hse.ru/news/206170123.html?ysclid=lvhznouy2t402404101 (дата обращения: 01.02.2024).
Anderson M., Vogels E.A., Turner E. The virtues and downsides of online dating // Pew Research Center. 2020: URL: https://www.pewresearch.org/internet/2020/02/06/the-virtues-and-downsides-of-online-dating/ (дата обращения: 07.02.2024).
Dating App Revenue and Usage Statistics // Business of Apps. 2024: URL: https://www.busi-nessofapps.com/data/dating-app-market/ (дата обращения: 03.02.2024).
Madden M., Lenhart A. Online dating // Pew Research Center. 2006: URL: https://www.pewresearch.org/internet/2006/03/05/online-dating/ (дата обращения: 03.02.2024).
Клименко Г.А. Онлайн-сервисы как способ знакомств российских студентов DOI: 10.38050/2078-3809-2024-16-3-91-112
Population and Demographic Economics
ONLINE SERVICES AS A DATING METHOD FOR RUSSIAN STUDENTS
German A. Klimenko
Postgraduate Student, Lomonosov Moscow State University, Faculty of Economics
(Moscow, Russia)
Abstract
Today, online dating services are one of the most popular ways to find a romantic partner in many Western countries. Such services allow you to expand the pool of possible partners and concentrate the search for a partner on certain criteria. The popularity of online dating services among Russian students is not obvious in Russian scientific discourse. This study is aimed at identifying the main methods of dating and analyzing the influence of the demographic characteristics of Russian students on them. A survey of 3838 students from 46 regions of the Russian Federation was conducted. At the first stage, probabilistic models with 8 methods of acquaintance were built. At the second stage, based on factor analysis, methods of acquaintance were grouped. The following results were obtained: 1) women are more likely to use online dating services; 2) gender does not affect the likelihood of using traditional (offline) dating methods; 3) the popularity of online dating services grows with the age of the student; 4) students from regional universities more often meet through online services.
Keywords: dating methods, demographic characteristics, students, online dating, marriage. JEL: J11, J12, C12, C31, C38.
For citation: Klimenko, G.A. (2024) Online Services as a Dating Method for Russian Students. Scientific Research of Faculty of Economics. Electronic Journal, vol. 16, no. 3, pp. 91-112. DOI: 10.38050/2078-3809-2024-16-3-91-112.
References
Alterovitz S.S.-R., Mendelsohn G.A. Partner preferences across the life span: Online dating by older adults. Psychology of Popular Media Culture. 2011.Vol. 1. P. 89-95. DOI: 10.1037/2160-4134.1.S.89.
Ansari A. Modern romance. Hauteville, 2017.
Bonilla-Zorita G., Griffiths M.D., Kuss D.J. Online dating and problematic use: A systematic review. International journal of mental health and addiction. 2021. Vol. 19. P. 2245-2278. DOI: 10.1007/s 11469-020-00318-9.
Botnen E.O., Bendixen M., Grantvedt T.V., Kennair L.E.O. Individual differences in soci-osexuality predict picture-based mobile dating app use. Personality and Individual Differences. 2018.
Vol. 131. P. 67-73. DOI: 10.1016/j.paid.2018.04.021.
Castro A., Barrada J.R., Ramos-Villagrasa P.J., Fernandez-del-Rio E. Profiling dating apps users: Sociodemographic and personality characteristics. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. Vol. 17. No. 10. P. 36-53. DOI: 10.3390/ijerph17103653.
Cohen L. World attending in interaction: Multitasking, spatializing, narrativizing with mobile devices and Tinder. Discourse, Context & Media. 2015. Vol. 9. P. 46-54. DOI: 10.1016/j.dcm.2015.08.001.
Finkel E.J., Eastwick P.W. Arbitrary social norms influence sex differences in romantic selectivity. Psychological Science. 2009. Vol. 20. No. 10. P. 1290-1295. DOI: 10.1111/j.1467-9280.2009.02439.x.
Gatter K., Hodkinson K. On the differences between Tinder™ versus online dating agencies: Questioning a myth. An exploratory study. Cogent psychology. 2016. Vol. 3. No. 1. P. 1162414. DOI: 10.1080/23311908.2016.1162414.
Klimenko G. Review of the scientific literature on online dating services in a demographic and social context. Population and Economics. 2024. Vol. 8. No. 2. P. 19-35.
LeFebvre L.E Swiping me off my feet: Explicating relationship initiation on Tinder // Journal of Social and Personal Relationships. 2018. Vol. 35. No. 9. P. 1205-1229. DOI: 10.1177/0265407517706419.
Macapagal K., Kraus A., Moskowitz D.A., Birnholtz J. Geosocial networking application use, characteristics of app-met sexual partners, and sexual behavior among sexual and gender minority adolescents assigned male at birth. The Journal of Sex Research. 2020. Vol. 57. No. 8. P. 1078-1087. DOI: 10.1080/00224499.2019.1698004.
Neyt B., Vandenbulcke S., Baert S. Are men intimidated by highly educated women? Undercover on Tinder. Economics of Education Review. 2019. Vol. 73. P. 101914. DOI: 10.1016/j.econedurev.2019.101914.
Ranzini G., Lutz C. Love at first swipe? Explaining Tinder self-presentation and motives // Mobile Media & Communication. 2017. Vol. 5 No. 1. P. 80-101. DOI: 10.1177/2050157916664559.
Rosenfeld M.J., Thomas R.J., Hausen S. Disintermediating your friends: How online dating in the United States displaces other ways of meeting. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019. Vol. 116. No. 36. P. 17753-17758. DOI: 10.1073/pnas.1908630116.
Rosenfeld M.J., Thomas R.J. Searching for a mate: The rise of the Internet as a social intermediary. American Sociological Review. 2012. Vol. 77. No. 4. P. 523-547. DOI: 10.1177/0003122412448050.
Sautter J.M., Tippett R.M., Morgan S.P. The social demography of Internet dating in the United States. Social Science Quarterly. 2010. Vol. 91. No. 2. P. 554-575. DOI: 10.1111/j.1540-6237.2010.00707.x.
Sawyer A.N., Smith E.R., Benotsch E.G. Dating application use and sexual risk behavior among young adults. Sexuality Research and Social Policy. 2018. Vol. 15. P. 183-191. DOI: 10.1007/s 13178-017-0297-6.
Shapiro G.K., Tatar O., Sutton A., et al. Correlates of Tinder use and risky sexual behaviors in young adults. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2017. Vol. 20. No. 12. P. 727734. DOI: 10.1089/cyber.2017.0279.
Sharabi L.L., Dykstra-DeVette T.A. From first email to first date: Strategies for initiating relationships in online dating. Journal of Social and Personal Relationships. 2019. Vol. 36. No. 1112. P. 3389-3407. DOI: 10.1177/0265407518822780.
Slater D. Love in the time of algorithms: What technology does to meeting and mating. Penguin, 2013.
Smith A.W., Duggan, M. Online dating & relationship. Washington, DC: Pew Research Center, 2013.
Smith A.W., Anderson M. 5 facts about online dating. Washington, DC: Pew Research Center, 2016.
Srivastava A., Rusow J.A., Holguin M., et al. Exchange and survival sex, dating apps, gender identity, and sexual orientation among homeless youth in Los Angeles. The Journal of Primary Prevention. 2019. Vol. 40. P. 561-568. DOI: 10.1007/s10935-019-00561-4.
Strugo J., Muise A. Swiping for the right reasons: Approach and avoidance goals are associated with actual and perceived dating success on Tinder. The Canadian journal of human sexuality. 2019. Vol. 28. No. 2. P. 93-104. DOI: 10.3138/cjhs.2019-0010.
Sumter S.R., Vandenbosch L. Dating gone mobile: Demographic and personality-based correlates of using smartphone-based dating applications among emerging adults. New media & society. 2019. Vol. 21. No. 3. P. 655-673. DOI: 10.1177/1461444818804773.
Sumter S.R., Vandenbosch L., Ligtenberg L. Love me Tinder: Untangling emerging adults' motivations for using the dating application Tinder. Telematics and informatics. 2017. Vol. 34. No. 1. P. 67-78. DOI: 10.1016/j.tele.2016.04.009.
Timmermans E., Courtois C. From swiping to casual sex and/or committed relationships: Exploring the experiences of Tinder users. The Information Society. 2018. Vol. 34. No. 2. P. 59-70. DOI: 10.1080/01972243.2017.1414093.
Timmermans E., De Caluwe E. Development and validation of the Tinder Motives Scale (TMS). Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 70. P. 341-350. DOI: 10.1016/j.chb.2017.01.028.
Valkenburg P.M., Peter J. Who visits online dating sites? Exploring some characteristics of online daters. CyberPsychology & Behavior. 2007. Vol. 10. No. 6. P. 849-852. DOI: 10.1089/cpb.2007.9941.
Kazenin K. Pochemu na Severnom Kavkaze sokhranyaetsya osobaya model' braka. IQ.HSE.RU. 2017: Available at:
https://iq.hse.ru/news/206170123.html?ysclid=lvhznouy2t402404101 (accessed: 01.02.2024) (In Russ.).
Anderson M., Vogels E.A., Turner E. The virtues and downsides of online dating. Pew Research Center. 2020: Available at: https://www.pewresearch.org/internet/2020/02/06/the-virtues-and-downsides-of-online-dating/ (accessed: 07.02.2024).
Dating App Revenue and Usage Statistics. Business of Apps. 2024: Available at: https://www.businessofapps.com/data/dating-app-market/ (accessed: 03.02.2024).
Madden M., Lenhart A. Online dating. Pew Research Center. 2006: Available at: https://www.pewresearch.org/internet/2006/03/05/online-dating/ (accessed: 03.02.2024).
