Особенности социологических онлайнисследований рисков финансового поведения населения в информационно-коммуникационной сети «Интернет» Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Особенности социологических онлайн-исследований рисков финансового поведения населения в информационно-коммуникационной сети «Интернет»

УДК 316.2 DOI 10.26425/2658-347X-2019-1-32-38

Получено 24.01.2019 Одобрено 15.02.2019 Опубликовано 17.05.2019 Кибакин Михаил Викторович

Д-р социол. наук, ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», г. Москва, Российская Федерация

E-mail: [email protected]

АННОТАЦИЯ

Представлен обзор современных научных концепций и накопленных научных данных для развития цифровой социологии в части уточнения представлений об особенностях сбора первичных социологических данных. Обоснована важность научного осмысления трансформации содержания и специфики методического инструментария социологических исследований в информационно-коммуникационной сети «Интернет». Произведена характеристика первичной социологической информации, которая содержится в интернет-пространстве и является основной для анализа явлений и процессов в ходе проведения онлайн-исследований. Обоснована классификация, выделены группы первичных данных по степени открытости: открытые, частично открытые и закрытые данные. Отдельно дана характеристика получаемых первичных социологических данных по способу технологического доступа: анализ блогов, использование поисковых систем по ключевым словам, включение в исследования интеллектуальных систем мониторинга и анализ социальных медиа, которые реализуются

Ключевые слова

на стационарных либо на мобильных компьютерных устройствах. Приведены виды первичных данных по формату коммуникаций: рекламная, сетевая, вертикально структурированная, горизонтальная, а также по степени достоверности: «достаточный уровень достоверности», «сомнительная информация», «недостоверная информация». На основе данных социологического исследования показаны особенности сбора первичной социологической информации в интернет-пространстве в финансово-экономической сфере и выявления рисков финансового поведения населения в цифровой среде. Приведены качественные и количественные показатели интенсивности использования молодежью ресурсов сети «Интернет» для получения информации, общения, коммуникаций, обучения, деловой коммуникации, развлечения и отдыха, оплаты товаров и услуг. Сделаны выводы о необходимости учета специфики содержания и об особенностях исследования первичной социологической информации в интернет-пространстве.

Финансовое поведение, цифровая социология, риски сети «Интернет», онлайн-исследования, достоверность социологических данных, поисковые системы.

Цитирование

Кибакин М.В. Особенности социологических онлайн-исследований рисков финансового поведения населения в информационно-коммуникационной сети «Интернет»//Цифровая социология. 2019. Т. 2. № 1. С. 32-38.

© Кибакин М.В., 2019. Статья доступна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0. всемирная. (http://creativecommons.Org/licenses/by/4.0/)

Features of online sociological studies of risks of financial behavior of the population in the information and communication network Internet

DOI 10.26425/2658-347X-2019-1-32-38

Received 24.01.2019 Approved 15.02.2019 Published 17.05.2019 Kibakin Mikhail

Doctor of Sociological Sciences, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia E-mail: [email protected]

ABSTRACT

An overview of modern scientific concepts and accumulated scientific data for the development of digital sociology in terms of clarifying ideas about the features of the collection of primary sociological data has been presented. An importance of scientific understanding of the transformation of the content and specifics of the methodological tools of sociological research in the information and communication network Internet has been substantiated. The characteristic of the primary sociological information, contained in the Internet space and which is essential for the analysis of phenomena and processes in the course of conducting online research has been made. The classification has been substantiated, primary data groups have been distinguished according to the degree of openness, which include open, partially open and closed data. Separately, the characteristic of the obtained primary sociological data has been given by the method of technological access - analysis of blogs, the use of search engines for keywords, the inclusion of intelligent monitoring systems and analysis of social media, which

Keywords

are implemented either on stationary or mobile computer devices. The types of primary data on the format of communications have been adduced: advertising, network, vertically structured, horizontal, as well as the degree of reliability: "a sufficient level of reliability", "doubtful information", "unreliable information". On the basis of the sociological research data, the features of collecting primary sociological information in the Internet space in the financial and economic sphere and identifying risks of the financial behavior of the population in the digital sphere have been shown. The qualitative and quantitative indicators of the use of Internet resources by young people for information, interaction, communication, training, business communication, entertainment and recreation, payment for goods and services have been presented. Conclusions about the need to take into account the specifics of the content and features of the study of primary sociological information in the digital space have been made.

Financial behavior, digital sociology, risks of network Internet, online researches, accuracy of sociological data, search engines.

For citation

Kibakin M.V. Features of online sociological studies of risks of financial behavior of the population in the information and communication network Internet (2019) Digital sociology, 2 (1), pp. 32-38. doi: 10.26425/2658-347X-2019-1-32-38

© The Author(s), 2019. This is an open access article under the CC BY 4.0 license (http://creativecommons.Org/licenses/by/4.0/).

В настоящее время продолжается уточнение содержания предметно-объектного поля электронной социологии как совокупности научных знаний, характеризующий ее как активно институциализующей-ся частной социологической теории. Методологическими основами проведения такой работы являются концепции сетевого общества М. Кастельса (Кастельс, 2000, с. 23-51; Кастельс, 2004), информационного общества (Чернов, 2003), цифрового общества (ред. Ершова, 2018) и связанных с научных знаний по проблемам развития общества знания, сложного общества (Кравченко, 2012), открытого общества (Поппер, 1992) и других.

В научной литературе активно обсуждаются различные аспекты проведения социологических онлайн исследований, а также развития их методологических, методических, организационно-технологических основ (Воробьева, Кружкова, 2017; Кравченко, 2012; Ядов, 1987; Barabasi, 2002).

Особое значение имеет также научная рефлексия практики нормативно-правового регулирования проведения социологических исследований с учетом использования цифровых технологий, выраженных в Международном Кодексе практики маркетинговых и социологических исследований ESOMAR1.

Весьма актуальным при этом является уточнение понятий «первичная социологическая информация», «единица социологического анализа», «единица социологического счета», а также сформированных на их основе категорий «выборочная совокупность», а также «генеральная совокупность», как совокупность характеристик явлений и процессов цифрового пространства.

При этом, учитывая существенные риски социальных коммуникаций в интернет-пространстве, важности предупреждения противоправных проявлений в нем (Овчинский, 2018), а также уязвимости населения перед рисками кибер-мошенничества (Воробьева, Кружкова, 2017, с. 86-102; Хайбулина, 2012, с. 159164; Fahrutdinova, Yarmakeev, Fahrutdinov, 2014, с. 619625), целесообразно осмысление вышеперечисленных категорий применительно к конкретной сфере социальных коммуникаций - в данном случае в финансово-экономической сфере (Akutina, 2014, pp. 23-25).

Для раскрытия проблематики статьи при характеристике отдельных ее аспектов приведены результаты социологического исследования «Финансовая культура молодежи - 2018», проведенного в сентябре-октябре 2018 г. Департаментом социологии, истории и философии ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации».

1 Международный Кодекс практики маркетинговых и социологических исследований ESOMAR (European Society Of Opinion and Market Research - Европейского общества исследований общественного мнения и рынка) и ICC (Международная торговая палата). Режим доступа: https://wciom.ru/research/kontrol_i_kachestvo_ dannyh/kodeks_esomar/ (дата обращения 12.01.2019).

В ходе исследования было опрошено 318 молодых людей - студентов вузов Москвы и Московской области и обучающихся в средних профессиональных образовательных учреждениях, а также старшеклассников московских школ. Представительность полученных данных характеризуется ошибкой выборки 6,3 %, а также уровнем значимости на уровне 0,05.

Первичная социологическая информация, которая представлена в интернет-пространстве, может быть охарактеризована по разным основаниям, к которым относятся:

- степень открытости;

- особенностей технологического доступа;

- формата коммуникаций с субъектами интернет-деятельности;

- степени достоверности и другие.

По степени открытости, первичные социологические данные, как объекты онлайн-исследований, делятся на открытые, частично закрытые и закрытые. В силу заявленной проблематики целесообразно охарактеризовать не только их содержание, но и возможности социолога доступа к ним.

Открытая информация в виртуальном пространстве распространяется государственными органами, в том числе с помощью специальных сервисов (например, правовой, экологической, а также социально-экономической информации), корпоративными структурами, а также отдельными людьми.

Так, Банк России запустил соответствующий информационно-просветительский ресурс2, созданный в целях содействия формирования и повышения финансовой культуры российских граждан, в том числе молодежи. Этот информационный ресурс предназначен для различных групп населения, обладающих разным объемом знаний и разными компетенциями об экономике, финансовом поведении, рисках сферы финансово-экономических коммуникаций в цифровом пространстве.

Заметим, что социологическое исследование данного ресурса может быть осуществлено не только по анализу содержания его материалов (традиционный контент-анализ), но и по методике ранжирования веб-ресурсов (например, на основе индикаторов: количество ссылок с других сайтов; общее количество страниц сайта; количество полноценных текстовых файлов; количество размещенных на сайте статей и их цитирований), а также выявлению графа взаимодействия сайта на основе проведения анализа гиперссылок, связей сайта, выявлению количества веб-страниц, ссылающихся на данную веб-страницу или веб-сайт (этот индикатор используется в качестве показателя значимости некоторой веб-страницы алгоритмами PageRank и HITS).

2 Финансовая культура. Режим доступа: https://fincult.info/ (дата обращения 16.01.2019).

Таблица. Интенсивность использования студентами сети «Интернет» для различных целей

Table. Intensity of use of the Internet by students for various purposes

Ранг Сфера использования интернет-ресурсов Индекс уровня интенсивности

1 Получение информации 0,9645

2 Общение (чаты, сети) 0,9615

3 Обучение 0,8755

4 Коммуникации (почта) 0,8020

5 Развлечение, отдых 0,7925

6 Оплата товаров и услуг 0,5595

Источник: составлено автором по материалам исследования

Новые возможности для расширения сферы применения социологических онлайн-исследований появляются при проведении диагностики эффективности поисковой оптимизации сайта, при котором оценивается стоимость целевого посетителя с учетом времени вывода сайта на необходимые маркетинговые позиции и конверсии сайта (Ашманов, Иванов, 2007; Земнухова, 2018; Малий, Золенко, 2017).

Для определения места и роли использования студенческой молодежью Интернета в финансово-экономической сфере был рассчитан нормированный показатель частоты обращения к виртуальным ресурсам. Его значения могут варьироваться от «1» - максимальное значение, до «0» - минимальное значение, а значение показывает уровень приоритетности тех или иных целей.

Результаты исследования показывают высокую плотность информационного потока в различных сферах жизнедеятельности, в котором находятся молодые люди (табл. 1).

Как показывают результаты исследования, использование возможностей, предоставляемых Интернетом для оплаты товаров и услуг (индекс 0,5595) имеют для молодежи относительно меньшую приоритетность. Это может стать негативным фактором для формирования у них финансовой грамотности.

Более высокое значение студентов в виртуальном пространстве в настоящее время является получение информации (индекс 0,9645), общение в социальных сетях и ведение чатов (индекс 0,9615), а также использование интернет-ресурсов для обучения (индекс 0,8755). А на среднем уровне, как это выявлено в ходе исследования, находится у респондентов уровень использования возможностей виртуальной среды для коммуникации, получения и отправки почты (индекс 0,8020), а также развлечения и отдыха (индекс 0,7935).

Частично закрытая для социологических онлайн-ис-следований информация представляет сознательную политику конфиденциальности субъектами коммуникации, как индивидуальными, так и корпоративными, при которой общим достоянием являются только сведения, влияющие на усиление конкурентоспособности, связанные с соблюдением корпоративной

этики, а также направленные на приращение символьного капитала.

Для современного этапа развития аналитических технологий субъектов интернет-коммуникаций при этом характерно выявления, даже помимо воли человека, дополнительных сведений о нем. Так, заявленный им профиль в социальной сети, посещении сайта или использования интернет-ресурсов может быть значительно расширен по показателям его индивидуального поведения, как потребителя, за счет мониторинга его сетевой активности, оставления комментариев к блогам, участия в различных форумах.

Так, отечественная интеллектуальная система мониторинга и анализа социальных медиа «Крибрум»3. Эта большая поисковая система собирает упоминания из социальных медиа: это социальные сети, сайты-от-зовики, блоги и интернет-СМИ, тематические и региональные форумы и другие ресурсы. Охват источников: 20 тыс. СМИ и порталов, 250 млн аккаунтов в социальных сетях, 300 тыс. видеороликов из YouTube и 7 млн блогов. Каждые сутки анализируется до 2 млрд лайков, а также до 100 млн сообщений.

По опыту использования аналогичных технологий частной английской компанией Cambridge Analytica, которая использует технологии глубинного анализа данных (в частности, данных социальных сетей) для разработки стратегической коммуникации в ходе избирательных кампаний в Интернете, по утверждению аналитиков, удалось осуществить ряд реальных успешных политических компаний на уровне выборов высших должностных лиц государств.

Используемая в компании аналитическая модель, разработанная ученым М. Косинским, позволяет лучше узнавать личность респондента с помощью 10 изученных «лайков», создавать его психологический портрет. Это портрет (профиль) давал возможность раскрывать все черты характера изучаемого человека, а в последующем и формировать его поведенческие установки. По некоторым данным Cambridge Analytica с помощью разработки алгоритма анализа политических

3 Официальный сайт Компании «Крибрум». Режим доступа: http://kribrum.ru (дата обращения 16.01.2019)

предпочтений избирателей, смогла собрать личные данные пользователей социальной сети Facebook, охватив в общей сложности более 50 млн человек в ходе различных избирательных компаний.

С учетом данного фактора целесообразно проводить с молодыми людьми информационную работу профилактического характера с раскрытием современных технологий сбора информации против воли потенциального потребителя финансово-экономических услуг по результатам его активности в виртуальной среде.

Закрытая информация, содержащаяся в интернет-пространстве, недоступна социологу при проведении онлайн-исследования. Важно при этом отметить, что любые попытки ее получения могут привести к применению против субъекта этих противоправных действий методов гражданско-правового, административного, а также уголовного характера.

Закрытость социальных сетей либо других любых социальных виртуальных контактов с обсуждением возможностей заработка, применения «серых схем» оплаты должна насторожить молодого человека и послужить сигналом для прекращения дальнейшего взаимодействия с потенциальными преступниками. Получить информацию о возникшей подобной угрозе социологу можно с помощью традиционных методов - интервью, фокус групп.

Первичная социологическая информация с точки зрения особенностей технологического доступа может быть разделана на ту, получение которой происходит: а) на стационарном компьютере; б) с помощью мобильного устройства.

Формат коммуникации делит первичную социологическую информацию в интернет-пространстве на:

- рекламную коммуникацию - воздействие на потребителя (как правило не предполагающую обратной связи);

- сетевую коммуникацию свободного доступа многих респондентов одновременно;

- вертикальную коммуникацию под руководством модератора;

- горизонтальную коммуникацию, при которой происходит последовательное обсуждение тем в установленной очередности.

По степени достоверности первичная социологическая информация в виртуальном пространстве может быть разделена на уровни достоверности:

- достаточная;

- сомнительная;

- недостоверная.

Для решения задач социологического онлайн-исследования прежде всего важно идентифицировать респондента, который заполняет анкету, либо другой экспериментальный бланк онлайн-исследования. Для этого используются сложные технологии построения

исследовательских панелей, участники которой - потенциальные респонденты, проходят идентификацию на основе добровольного предоставления соответствующих сведений о себе, а в необходимых случаях и личных удостоверяющих документов.

В настоящее время онлайн панели лежат в основе наиболее эффективных технологиях сбора первичных социологических данных в ходе онлайн опросов. Панели представляют собой базу данных отобранных респондентов, давших согласие на регулярное участие в будущих онлайн исследованиях. Личная информация о респондентах, включенных в панель, используется для таргетирования онлайн опросов на нужную целевую группу. Заметим, что обычно участники панели получают денежное вознаграждение или призы за участие в исследовании.

Для углубленной характеристики отметим, что в зависимости от характера участников панели могут быть: потребительские, бизнес-панели (В2В), а также специализированные (панели с молодежью, потребителями финансово-экономических услуг и другие).

В социологических онлайн-исследованиях используется также панель, функционирующая по принципу онлайн-сообщества. При этом респонденты могут общаться друг с другом.

С точки зрения построения выборки формируются вероятностные и невероятностные онлайн-панели.

При характеристике достоверности первичной социологической информации, сбор которой осуществляется с помощью различных информационных ресурсов и представляющую собой тексты, комментарии, репосты, лайки и т.п., важно отметить, что, к сожалению, в настоящее время надежных средств градации ее качества практически не существуют.

Наиболее распространенным видом недостоверной информации стали фейки - информационная мистификация или намеренное распространение дезинформации в социальных медиа и традиционных СМИ; это также нечто фиктивное, ненастоящее, созданное с целью обмана других людей. Ранее использовалось в основном в отношении информации, размещенной в интернете, а в настоящее время используется и для других сфер человеческого взаимодействия. Распознавание фейков, а значит и определение качества первичной информации - весьма трудоемкая, а порой и неразрешимая задача для исследователя.

Можно предположить, что доля «замусоренности» первичной информации фейками и может свидетельствовать об отнесении ее к различным группам по степени достоверности. При этом важную роль, конечно, играет характер онлайн-исследования и требуемая степень точности. Для общей ориентировки при этом можно предложить следующие статистические параметры, используемые в критериях репрезентативности получаемых характеристик.

В.А. Ядов приводит следующие ориентировочные допустимые ошибки (Fahrutdinova, Уагтакее^ Fahrutdinov, 2014, с. 619-625) в исследованиях со ссылкой на выводы Г.Е. Эдельгауза (Эдельгауз, 1977, с. 36): повышенная точность - до 3 %; обыкновенная - 3-10 %; приближенная - 10-20 %; ориентировочная - 20-40 %; прикидочная - более 40 %.

Таким образом, развитие современной концепции электронной социологии предполагает постоянную

саморефлексию методических основ проведения экспериментальных исследований, совершенствования способов и приемов сбора первичных данных. Приведенные в статье результаты анализа этих проблем применительно к финансово-экономической сфере будут способствовать этому процессу дальнейшей институциализации электронной социологии в качестве теории среднего уровня.

БИБЛИОГРАФИЯ

Ашманов И.С., Иванов А.А. (2007). Продвижение сайта в поисковых системах. М., «Вильямс».

Воробьева И.В., Кружкова О.В. (2017). Социально-психологические аспекты восприимчивости молодежи к воздействиям среды Интернет// Образование и наука. Т. 19. № 9. С. 86-102.

Ершова Р.В. [общ. ред.] (2018). Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека. Сборник научных статей и материалов международной конференции «Цифровое общество как культурно-исторический контекст развития человека, 14-17 февраля 2018. Коломна, Государственный социально-гуманитарный университет.

Земнухова Л.В. (2018). Социотехническое в цифровой социологии: методологические возможности и ограничения//Социология власти. Т. 30. С. 54-68.

Кастельс М., Киселева Э. (2000). Россия и сетевое сообщество//Мир России. № 1. С. 23-51

Кастельс М. (2004). Галактика Интернет: Размышления об интернете, бизнесе и обществе. пер с англ. Екатеринбург, «У-Фактория».

Кравченко С.А. (2012). Становление сложного общества: к обоснованию гуманистической теории сложности: монография / Моск. гос. ин-т междунар. отношений (ун-т) МИД России, каф. социологии. М., МГИМО-Университет. (Серия «Научная школа МГИМО/У/»).

Малий В.О., Золенко М.О. (2017). SEO на экспорт: Первая книга по продвижению за рубежом. М., Ридеро.

Овчинский В.С. (2018). Криминология цифрового мира. М., ООО «Юридическое издательство «Норма».

Поппер К. (1992). Открытое общество и его враги: В 2-х т. Пер. с англ. М., Феникс.

Хайбулина Э.И. (2012). Информационная безопасность личности в виртуальном пространстве эпохи постмодерна//Известия ЮФУ Технические науки. № 11. С. 159-164.

Чернов А.А. (2003). Становление глобального информационного общества: проблемы и перспективы. М., Дашков и К.

Эдельгауз Г.Е. (1977). Достоверность статистических показателей. М., Статистика.

Ядов В.А. (1987). Социологическое исследование: методология, программа, методы. М., Наука.

Akutina O.V. (2014). Digital-marketing as an integrated strategy of interaction with customers in the internet environment/Journal of Economics and Social Sciences. № 5 (5). Pp. 23-25.

Barabasi A.-L. (2002). Linked: The New Science of Networks. Cambridge, MA: Perseus.

Fahrutdinova R.A., Yarmakeev I.E., Fahrutdinov R.R. (2014). Experimental study of correction of addictive behavior of teenagers in the internet environment//Life Science Journal. Т. 11. № 11. Pp. 619-625.

REFERENCES

Ashmanov I.S., Ivanov A.A. (2007), Prodvizhenie saita vpoiskovykh sistemakh [Website promotion in search engines], "Vil'yams", Moscow, Russia.

Chernov A.A. (2003), Stanovlenie global'nogo informatsionnogo obshchestva: problemy i perspektivy [The formation of the global information society: problems and prospects], Dashkov i K, Moscow, Russia.

Edelgauz G.E. (1977), Dostovernost'statisticheskikhpokazatelei [Reliability of statistical indicators], Statistics, Moscow, Russia.

Ershova R.V. (ed.) (2018), Tsifrovoe obshchestvo kak kul'turno-istoricheskii kontekst razvitiya cheloveka. Sbornik nauchnykh statei i materialov mezhdunarodnoi konferentsii "Tsifrovoye obshchestvo kak kul'turno-istoricheskii kontekst razvitiya cheloveka", 14-17 fevralya 2018 [Digital society as a cultural and historical context of human development. A collection of scientific articles and materials of the international conference "Digital society as a cultural and historical context of human development", February 14-17, 2018], Gosudarstvennyi sotsial'no-gumanitarnyi universitet, Kolomna, Russia.

Kastel's M., Kiseleva E. (2000), "Rossiya i setevoe soobshchestvo" ["Russia and the network community"], Mir Rossii, no 1, pp. 23-51.

Kastel's M. (2004), Galaktika Internet: Razmyshleniya ob Internete, biznese i obshchestve [Galaxy Internet: Reflections on the Internet, business and society], per s angl., U-Factory, Yekaterinburg, Russia.

Khaibulina E.I. (2012), "Informatsionnaya bezopasnost lichnosti v virtualnom prostranstve epokhi postmoderna" ["Information security of the individual in the virtual space of the postmodern era"], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki, no 11, pp. 159-164.

Kravchenko S.A. (2012). Stanovlenie slozhnogo obshchestva: k obosnovaniyu gumanisticheskoi teorii slozhnosti: monografiya [Formation of a complex society: to the justification of the humanistic theory of complexity: monograph], Mosk. gos. in-t mezhdunar. otnoshenii (un-t) MID Rossii, kaf. sociologii, MGIMO-Universitet. (Series "Scientific School MGIMO/U/"), Moscow, Russia.

Malii V.O. and Zolenko M.O. (2017), SEO na eksport: Pervaya kniga po prodvizheniyu za rubezhom [SEO for export: The first book on promotion abroad], Ridero, Moscow, Russia.

Ovchinskii VS. (2018), Kriminologiya tsifrovogo mira [Criminology of the digital world], OOO "Yuridicheskoe izdatel'stvo "Norma", Moscow, Russia.

Popper K. (1992), Otkrytoe obshchestvo i ego vragi: V2-kh t. [Open Society and Its Enemies: In 2 tons], per s angl., Feniks, Moscow, Russia.

Vorob''eva. I.V.. Kruzhkova O.V (2017), "Sotsial'no-psikhologicheskie aspekty vospriimchivosti molodezhi k vozdeistviyam sredy Internet" ["Socio-psy-chological aspects of the susceptibility of young people to the effects of the Internet environment"], Obrazovanie i nauka, vol. 19, no 9, pp. 86-102.

Yadov V.A. (1987), Sotsiologicheskoe issledovanie: metodologiya, programma, metody [Sociological research: methodology, program, methods], Nauka, Moscow, Russia.

Zemnukhova L.V. (2018), "Sotsiotekhnicheskoe v tsifrovoi sotsiologii: metodologicheskie vozmozhnosti i ogranicheniya" ["Sociotechnical in digital sociology: methodological possibilities and limitations"], Sotsiologiya vlasti, t. 30, pp. 54-68.

Akutina O.V. (2014), Digital-marketing as an integrated strategy for the environment, Journal of Economics and Social Sciences, no 5 (5), pp. 23-25. Barabasi A.-L. (2002), Linked: The New Science of Networks, Cambridge, MA: Perseus.

Fahrutdinova R.A., Yarmakeev I.E. and Fahrutdinov R.R. (2014), Experimental study of teenagers in the Internet environment, Life Science Journal, t. 11, no 11, pp. 619-625.

TRANSLATION OF FRONT REFERENCES

1 International Code of Practice for Marketing and Sociological Research ESOMAR (European Society of Opinion and Market Research) u ICC (International Chamber of Commerce) [Mezhdunarodnyi Kodeks praktiki marketingovykh i sotsiologicheskikh issledovanii ESOMAR (European Society Of Opinion and Market Research - Evropeiskogo obshchestva issledovanii obshchestvennogo mneniya i rynka) i ICC (Mezhdunarodnaya torgovaya palata)]. Available at: https://wciom.ru/research/kontrol_i_kachestvo_dannyh/kodeks_esomar/ (accessed 12.01.2019).

2 Financial culture [Finansovaya kul'tura]. Available at: https://fincult.info/ (accessed 16.01.2019).

3 The official website of the company "Kribrum" [Ofitsial'nyi sait Kompanii "Kribrum". Available at: http://kribrum.ru (accessed 16.01.2019)