CC BY
60
С РАБОЧЕГО СТОЛА СОЦИОЛОГОВ
Татьяна ЛЫСОВА
Пользование интернет-услугами и факторы, влияющие на их разнообразие1
Цифровые технологии все в большей мере проникают в повседневную жизнь. Об этом свидетельствует распространение Интернета, персональных компьютеров, мобильных телефонов и т.д.2 Исследования показывают, что все большие категории населения сталкиваются с принятием решений, основанным на использовании или развитии технологий. Например, отношение потребителей к технологиям влияет на то, как совершаются покупки, а именно что, когда и где покупают, а также на выбор способа оплаты покупок3.
Не только исследователи заявляют о важности цифровых технологий, это признают и на государственном уровне. В 2017 году Правительство РФ утвердило Программу «Цифровая экономика Российской Федерации», в которой приоритет отдается повышению цифровых компетенций российского населения, а также обеспечению информационной безопасности.
Данная работа посвящена изучению факторов, влияющих на уровень пользования Интернетом. В частности, мы рассмотрим, какие показатели влияют на количество интернет-услуг, для пользования которыми необходимо предоставить личную информацию (например, номер
1 Статья написана по результатам выступления на XII Всероссийской научной конференции памяти Юрия Левады «Современное российское общество и социология».
2 Цифровая экономика: краткий статистический сборник / Г.И. Аб-драхманова, Л.М. Гохберг, А.В. Демьяненко и др. М.: НИУ ВШЭ, 2018. C. 16.
3 Mohr J, Sengupta S, Slater S. Marketing of High Technology Products
and Innovations. New Jersey: Pearson Education, 2010. P. 233. Pearson G, Young ATT. Technically Speaking: Why All Americans need to know more
about technology. Washington, DC: National Academy of Engineering, National Academy Press, 2002. P. 68.
банковской карты, паспортные данные и пр.).
Как отмечают исследователи, сейчас корректнее изучать цифровое неравенство не через доступ к Интернету, а через полноту и разнообразие использования новых технологий в целом и Интернета в частности4. Авторы прогнозируют, что разрыв в доступе к Интернету со временем исчезнет, но разрывы в цифровых компетенциях и вариативности обращения к Интернету увеличатся.
Возраст считается одной из главных детерминант использования Интернета5. Молодежь не только чаще пользуется Интернетом, но делает это более разнопланово, нежели старшее поколение. Таким образом, возраст является сейчас одной из главных причин цифрового неравенства, измеряемого через полноту и разнообразие использования цифровых технологий.
Несмотря на то что технологии все сильнее затрагивают каждого человека, не все люди позитивно воспринимают их и их влияние на жизнь. Некоторые испытывают дискомфорт и даже тревогу в связи с развитием технологий и их повсеместным распространением, в то время как другие относятся позитивно к этому феномену, обращая внимание на выгоды и удобства,
4 DiMaggio P., Hargittai E. From the 'Digital Divide' to 'Digital Inequality': Studying Internet Use As Penetration Increases, 2001. [Online]. Дата обращения 18 мая 2018 г. [Электронный ресурс]. https://pdfs. semanticscholar.org/4843/610b79d670136e3cdd12311f91f5cc98d2ee.pdf Van Deursen A, van Dijk J. The Digital Divide Shifts to Differences in Usage // New Media Society, № 16(3). 2014. P. 509. Brandtzaeg P.B., Heim J., Karahasanovic A. Understanding the New Digital Divide -A Typology of Internet Users in Europe // International Journal of HumanComputer Studies, № 69. 2011. P. 124.
5 Zillien N., Hargittai E. Digital Distinction: Status-Specific Internet Uses // Social Science Quarterly, № 90(2). 2009. P. 288.
которые предоставляют новые технологии1. Более того, фактор отношения к технологиям влияет не только на их использование, но и на его интенсивность.
Исследования показывают, что и межличностное, и институциональное доверие оказывают значительное влияние на то, как люди пользуются Интернетом. Например, фактор доверия влияет на совершение покупок онлайн2, пользование банковскими услугами3 и совершение финансовых транзакций онлайн в целом4. Институциональное доверие играет принципиальную роль при принятии решения, открывать ли различным организациям личную информацию (адрес, телефон, номер кредитной карты и пр.)5. Таким образом, фактор доверия является важным предиктором при обращении в Сети к услугам, пользование которыми требует предоставления личной информации.
Чувство контроля над собственной жизнью в настоящем и будущем также связано с использованием цифровых технологий. Люди, которые планируют будущее, оказываются более активными пользователями Интернета и других цифровых технологий, чем люди, которые не ощущают контроля над своей жизнью6. Различия есть и в стилях пользования Интернетом. Люди, обладающие чувством контроля над событиями в жизни, с помощью Интернета дополняют свои ежедневные активности или достигают определенных целей, а не чувствующие контроля чаще всего используют Сеть для замещения повседневных активностей (например, общения).
Исследователи отмечают, что есть и обратная связь между интенсивностью пользования Интернетом и оценками перспектив в будущем: чем разнообразнее человек пользуется
1 Edisson S.W, Geissler G.L. Measuring Attitudes Towards General Technology: Antecedents, Hypotheses and Scale Development // Journal of Targeting, Measurement and Analysis of Marketing, № 12(2). 2003. P. 139.
2 McCole P., Ramsey E, Williams J. Trust Considerations on Attitudes towards Online Purchasing: The Moderating Effect of Privacy and Security Concerns // Journal of Business Research, № 63. 2010, P. 1022.
3 Yousafzai S. Y, Foxall G.R., Pallister J.G. Explaining Internet Banking Behavior: Theory of Reasoned Action, Theory of Planned Behavior, or Technology Acceptance Model // Journal of Applied Social Psychology, № 40(5). 2010. P. 1196.
4 Best K. Living in the Control Society: Surveillance, Users and Digital Screen Technologies // International Journal of Cultural Studies, № 13(1). 2010. P. 16.
5 Jayawardhena C,, Kuckertz A, Karjaluoto H, Kautonen T. Antecedents to Permission Based Mobile Marketing: an Initial Examination // European Journal of Marketing, № 43 (3-4). 2009. P. 488.
6 Hoffman D.L., Novak T.P., SchlosserA. Locus of Control, Web Use, and
Consumer Attitudes Toward Internet Regulation // Journal of Public Policy and Marketing, № 22(1). 2002. P. 42.
Интернетом, тем оптимистичнее он смотрит в свое будущее. Такая связь объясняется тем, что более активное пользование Интернетом дает целый ряд преимуществ (материальных, статусных и информационных), которые помогают легче и быстрее достигать поставленные цели7.
Исследовательская модель и гипотезы
На основе литературы можно выделить следующие гипотезы о связи различных факторов с разнообразием пользования интернет-услугами, которые требуют от пользователя предоставления личной информации:
• возраст имеет обратную связь с показателем разнообразия обращения к услугам в Сети, которые запрашивают личную информацию о пользователе;
• отношение к цифровым технологиям, использование которых уже распространено в быту, положительно связано с разнообразием пользования интернет-услугами;
• уровень институционального доверия также положительно связан с разнообразием пользования интернет-сайтами, пользователям которых необходимо предоставить личную информацию;
• еще один фактор, имеющий позитивную связь с показателем разнообразия пользования Интернетом, — степень уверенности в завтрашнем дне.
Эти гипотезы позволяют построить тестируемую модель, демонстрирующую связь между выделенными факторами и показателем разнообразия пользования интернет-услугами, обращение к которым требует предоставления личной информации.
Методология исследования
Для статистической оценки связи между факторами использовался метод моделирования структурными уравнениями (structural equations modelling, далее — SEM), задачей которого является проверка на эмпирических данных построенной теоретической модели. Данный метод позволяет проверять гипотезы о взаимосвязи как латентных, так и наблюдаемых переменных. SEM измеряет силу этих связей и дает представление о качестве построенной модели и основывается на предположении о нормальном распределении изучаемых переменных (однако модель можно также тестировать,
7 Звоновский В., Меркулова Д., Соловьева Ю. Сегментация российских пользователей Интернета // Вестник общественного мнения. Данные. Анализ. Дискуссии. № 2(120). 2015. С. 107.
если данные распределены ненормально с помощью определенного метода оценки модели).
Особенностью SEM является то, что исследователь, основываясь на теории, самостоятельно задает индикаторы латентных переменных, а также указывает, какие связи (ковариационные, регрессионные) требуется протестировать между переменными. При анализе методом SEM параметры оцениваются с помощью минимизации разницы между наблюдаемыми ковариациями и теми, которые подразумеваются моделью.
Чтобы упростить задачу определения латентных факторов с помощью измеряемых индикаторов, перед проведением анализа с помощью SEM можно провести эксплоративный (или разведывательный) факторный анализ.
В данной работе для проверки данных на нормальность и выбросы, а также для реализации эксплоративного факторного анализа, использовалась программа IBM SPSS Statistics 20, для реализации SEM — пакет lavaan версии 0,4—0,8 программы R версии 3.3.1.
В качестве способа презентации результатов SEM будет использоваться путевая диаграмма. Основные элементы путевой диаграммы:
• овалы, в которых представлены латентные переменные;
• прямоугольники — наблюдаемые переменные;
Таблица 1
ЛАТЕНТНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ И ИХ ИНДИКАТОРЫ
• однонаправленные стрелки обозначают регрессионные связи (стрелки направлены на зависимые переменные, на стрелках указываются регрессионные коэффициенты);
• двунаправленные стрелки — ковариационные связи (на стрелках указаны коэффициенты корреляции).
Описание данных
Выборка и переменные
Для анализа были использованы данные опроса 2400 человек, проведенного «Левада-Центром» в 2017 году. Для проведения опроса была спроектирована многоступенчатая стратифицированная выборка, репрезентирующая взрослое (от 20 до 59 лет) городское население РФ. Выборка репрезентативна по полу, возрасту, образованию, размеру населенного пункта.
На основе литературы были выявлены следующие латентные конструкты, которые измерялись с помощью разных показателей в рамках опроса (латентные конструкты и их измерения представлены в табл. 1):
• отношение к цифровым технологиям, использование которых распространено в повседневной жизни (Интернет, мобильная связь, мгновенный обмен сообщениями и пр.). Фиксировалось как негативное восприятие таких цифровых технологий, так и позитивное;
Отношение к цифровым технологиям (шкала 1-4: полностью не согласен — полностью согласен). Формулировка вопроса: «Давайте поговорим о таких цифровых технологиях, как Интернет, мгновенный обмен сообщениями, мобильные телефоны и пр. Скажите, пожалуйста, в какой степени вы согласны или не согласны с тем, что цифровые технологии...»
Q25A. Упрощают поиск новых друзей
Q25B. Делают людей более ленивыми
Q25C. Изолируют, отдаляют людей друг от друга
Q25D. Заставляют людей впустую тратить время
Q25E. Дают возможность развивать свои навыки и способности
Q25F. Сближают людей с близкими друзьями и родственниками
Q25G. Делают повседневную жизнь более удобной
Q25H. Позволяют делать многие дела быстрее
Институциональное доверие
Q22. Различные компании и организации иногда сохраняют информацию о ваших действиях для своих целей или из-за законодательных требований (например, компании-«поисковики» (Яндекс, Google), социальные сети, банки и др.). В какой мере вы доверяете тому, что эта информация может быть использована только вам на пользу, а не причинит вреда? (шкала 1-4: совершенно не доверяю - полностью доверяю)
Q23. В целом вы одобряете или не одобряете сбор государством данных о телефонных разговорах или использовании Интернета для борьбы с преступностью и терроризмом? (шкала 1-4: совершенно не одобряю - полностью одобряю)
• институциональное доверие. В рамках данного опроса фиксировалось доверие к тем институтам, которые собирают информацию о пользователях с помощью Интернета и других цифровых технологий (государство, банки, социальные сети и пр.).
Также в рамках опроса собирался ряд непосредственно измеряемых переменных:
• возраст;
• субъективная оценка возможности планировать будущее (шкала 1—4: стараюсь не думать о будущем — пытаюсь планировать будущее настолько, насколько это возможно);
• степень беспокойства за сохранность данных в Интернете (шкала 1—4: совсем не беспокоюсь — очень беспокоюсь);
• количество интернет-услуг, которыми пользовался респондент и которые требуют предоставления личной информации (от 0 до 9).
Перед проведением основного анализа целесообразно посмотреть на распределения ответов респондентов, участвовавших в данном опросе, чтобы понять распространенность тех или иных взглядов среди российского городского населения.
Для того чтобы понять, к каким интернет-услугам, собирающим личную информацию о пользователях, обращались жители российских городов, респондентам был предложен заранее подготовленный список таких услуг. Особенность услуг, отобранных для данного списка, состоит в том, что они, во-первых, бесплатны для пользователей (те не платят комиссию за
обращение к ним) и, во-вторых, требуют предоставления личной информации (номера банковской карты, паспортных данных, фактического адреса, номера мобильного телефона и пр.).
Чаще всего горожане используют Интернет для решения практических задач: онлайн-бан-кинга, записи к врачу, вызова такси (табл. 2). Еще одна популярная услуга, к которой обращались в Интернете, — дополнительный заработок, не требующий особых усилий или временных затрат либо желание найти более дешевый товар: 40% пользователей Интернета за последний год покупали/продавали товары через бесплатные доски объявлений («Авито», приложение «Юла» и пр.). Каждый пятый горожанин, пользующийся Интернетом, организовывал свой досуг с его помощью. Гораздо менее распространены практики найма через доски объявлений для выполнения бытовых работ, каршеринг или организация своего рабочего места в коворкинге.
На основе этого вопроса был построен показатель количества интернет-услуг, которыми пользовался респондент за последний год. И хотя возможно, что у обращения к каждой услуге в Сети существуют свои предикторы, данная работа сосредоточена на изучении разнообразия использования услуг, предлагаемых в Интернете, и основывается на предположении, что люди выигрывают от обращения к большему количеству услуг1.
Пользование различными услугами в Сети распространено среди городского населения
49 40 40
38
22
19 6
3 2 21
1 HargittaiE. Digital Na(t)ives? Variation in Internet Skills and Uses among Members of the "Net Generation" // Sociological Inquiry, № 1(80). 2010. P. 99.
Таблица 2
ЧТО ИЗ ПЕРЕЧИСЛЕННОГО ВЫ ЛИЧНО ДЕЛАЛИ ХОТЯ БЫ ОДНАЖДЫ ЗА ПОСЛЕДНИЕ 12 МЕСЯЦЕВ? (% от числа пользующихся Интернетом)
Совершали банковские переводы через Интернет, пользовались услугами онлайн-банкинга Покупали/продавали товары на сайте «Авито» (Avito.ru), в приложении «Юла» и т.п. Искали через Интернет или записывались к врачу, на медицинскую услугу, покупали лекарство Вызывали такси через интернет или приложения («Убер» (Uber), «ГетТакси» (GetTaxi), «Яндекс.Такси» (Yandex.Taxi), «Такси Максим» (Taxi Maxim) и т.п.)
Покупали билеты на развлекательные или спортивные мероприятия через такие сайты, как «Тикетленд» (Ticketland), «Кассир.ру» (Kassir.ru), официальные сайты театров, концертных залов и пр. Организовывали путешествие или отдых через Интернет (покупали билеты, страховку, бронировали жилье и пр.)
Нанимали кого-либо для выполнения работы по дому через ««Авито» (Avito.ru), «ЮДу» (YouDo) и т.п. Брали автомобиль в аренду через каршеринг (аренда автомобиля на короткий срок с поминутной или почасовой оплатой)
Работали в коворкинге (общее офисное пространство с почасовой оплатой за аренду рабочего места) Не делали ничего из перечисленного_
в возрасте от 20 до 59 лет (рис. 1): 43% опрошенных пользуются одной — тремя услугами, четырьмя и более — каждый пятый. Самыми активными пользователями являются молодежь, обеспеченные и москвичи: чуть более четверти молодых людей, каждый третий обеспеченный и житель Москвы пользуются четырьмя и более услугами. Реже всего подобными услугами или Интернетом вообще пользуется старшее поколение (47% респондентов в возрасте 45—59 лет), наименее обеспеченные (48%) и жители малых городов (42%).
Среди городского населения в возрасте от 20 до 59 лет распространено положительное отношение к цифровым технологиям, использование которых уже стало обыденным
в повседневной жизни (Интернет, мобильная сеть, смартфоны и пр.). Почти 90% респондентов выразили согласие с утверждениями: «цифровые технологии делают жизнь удобнее» и «цифровые технологии позволяют делать многие дела быстрее». Гораздо менее распространены негативные взгляды на цифровые технологии: две трети респондентов сообщили о том, что цифровые технологии «делают людей более ленивыми». Чуть более половины согласились с утверждениями о негативных последствиях использования цифровых технологий — тем, что цифровые технологии вынуждают людей тратить время впустую и способствуют изоляции людей друг от друга.
Рисунок 1
УРОВЕНЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-УСЛУГ (% от числа всех опрошенных)
о
се в
20-29 лет
ст ра з 30- 44 лет
о в 45-59 лет
I О нь бедные
вл средний доход
« о п обеспеченные
о Москва
ог рна более 500 тысяч
рсп на 100- 500 тысяч
до 100 тысяч
30 50 21
48
10
I не пользовались ничем или не пользовались Интернетом 1 - 3 услуги ■ 4 и более услуги
Рисунок 2
В КАКОЙ СТЕПЕНИ ВЫ СОГЛАСНЫ ИЛИ НЕ СОГЛАСНЫ С ТЕМ, ЧТО ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ... (% от числа всех опрошенных)
делают повседневную жизнь более удобной позволяют делать многие дела быстрее дают возможность развивать свои навыки и способности упрощают поиск новых друзей сближают с близкими друзьями и родственниками делают людей более ленивыми изолируют, отдаляют людей друг от друга заставляют людей впустую тратить время
I полностью согласен полностью не согласен
40
47
43
30
34
32
30
37
23
32
23
6 3 4
44
7 2 5
49
12 4 5
44
13 5 4
44
15 5 5
8 5
30
11 4
32
10 4
скорее согласен затрудняюсь ответить
скорее не согласен
42
21
31
Рисунок 3
ПРОБЛЕМА МЕЖЛИЧНОСТНОГО И ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОГО ДОВЕРИЯ (% от числа всех опрошенных)
«Одни говорят, что людям можно доверять, другие - что осторожность в отношениях с людьми никогда не помешает. Какая из этих точек зрения вам ближе?»
46
| определенно людям можно доверять скорее людям можно доверять
скорее осторожность в отношениях с людьми никогда не помешает И затрудняюсь ответить | определенно осторожность в отношениях с людьми никогда не помешает
«Различные компании и организации иногда сохраняют информацию о ваших действиях. В какой мере вы доверяете тому, что эта информация может быть использована вам на пользу, а не причинит вреда?»
И
40
34
10
полностью доверяю совершенно не доверяю
скорее доверяю затрудняюсь ответить
скорее не доверяю
«В целом вы одобряете или не одобряете сбор государством данных о телефонных разговорах или об использовании Интернета для борьбы с преступностью и терроризмом?»
16 16 43 21 21 9 9 ЬО
| полностью одобряю I совершенно не одобряю
скорее одобряю мне все равно
скорее не одобряю затрудняюсь ответить
«Беспокоитесь ли вы об информации, которая о вас есть в публичном доступе в Интернете? Если да, то насколько сильно?»
29
■
19
35
Щ очень беспокоюсь в какой-то мере беспокоюсь
немного беспокоюсь I совсем не беспокоюсь
я не знаю, какая информация есть обо мне в публичном доступе в Интернете | затрудняюсь ответить
Рисунок 4
КАКОЕ ИЗ СЛЕДУЮЩИХ СУЖДЕНИЙ О БУДУЩЕМ ВАМ ЛИЧНО БЛИЖЕ ВСЕГО? (% от числа всех опрошенных)
29 44 19 6 1
я пытаюсь планировать будущее настолько, насколько это возможно
время от времени думаю о будущем, но по большей части меня занимают проблемы сегодняшнего дня считаю, что думать о будущем нет смысла, оно слишком неопределенно и не зависит от нас я стараюсь не думать о будущем, о нем тревожно думать затрудняюсь ответить
В России довольно низкий уровень межличностного доверия: с утверждением, что людям можно доверять, согласились чуть более трети респондентов. На этом фоне примечательно, что половина горожан в возрасте от 20 до 59 лет верят, что различные организации, собирающие информацию о них, используют эти данные добросовестно. Еще больше доверия россияне выражают государству: почти 60% относится с одобрением к тому, что оно собирает данные о телефонных разговорах или об использовании Интернета для борьбы с преступностью и терроризмом. Более половины опрошенных заявили, что не беспокоятся о защите информации, которая размещена о них в публичном доступе в Интернете.
Около трети российского городского населения пытаются планировать свое будущее настолько, насколько это возможно. Чуть менее половины россиян уделяют основное внимание проблемам сегодняшнего дня. Пятая часть городских жителей в возрасте от 20 до 59 лет вообще не чувствуют контроля над своим будущим, либо считая себя фаталистами, либо испытывая тревогу при планировании будущего.
Проверка данных на нормальность
Перед проведением основного анализа необходимо проверить, что данные распределены нормально и отсутствуют выбросы, поскольку от этого зависит выбор метода оценки модели в SEM.
Была проведена проверка на одномерную и многомерную нормальность распределения с помощью показателей асимметрии (смещение пика кривой распределения в ту или иную сторону от средней оценки) и эксцесса (уплощение или вытягивание пика кривой распределения). Как показала проверка на одномерную нормальность, большинство переменных распределены нормально (показатели асимметрии и эксцесса находятся в диапазоне от —2 до 2, что считается приемлемым для проведения дальнейшего анализа1), кроме индикаторов Q25G и Q25H, у которых показатели эксцесса оказались 3,539 и 3,226 соответственно. Проверка данных на многомерную нормальность проводилась путем регрессирования каждой переменной на все остальные и анализа остатков на асимметрию и эксцесс. Данный тест показал, что если в регрессии в качестве зависимых стояли Q25G или Q25H, то эксцесс остатков этих регрессий также был больше двух (4,873 и 5,089 соответственно).
1 Brown T.A. Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York, London: The Guilford Press. 2006. P. 155.
Выбросы определялись как оценки, отличающиеся от выборочного среднего на +/—3 стандартных отклонения. Многомерными выбросами (определяемыми на регрессиях) считались значения показателя рычага (leverage), которые превышали 0,5. Одномерные и многомерные выбросы не были обнаружены.
Поскольку не все показатели оказались распределены нормально, чтобы избежать слишком раздутых показателей х2, занижения оценок индексов соответствия теоретической модели эмпирическим данным и стандартных ошибок, предлагается оценивать модель методом робастного максимального правдоподобия (robust ML, MLM)2.
Для анализа с помощью метода SEM в статистическом пакете R анализировалась матрица вариаций и ковариаций (табл. 3).
Эксплоративный факторный анализ
Чтобы упростить задачу определения латентных факторов, перед реализацией SEM был проведен эксплоративный факторный анализ. Для осуществления факторного анализа использовалось наклонное вращение (oblique rotation) промакс. Этот вид вращения позволяет факторам коррелировать друг с другом, что дает представление о взаимосвязи латентных факторов. Для анализа результатов факторного анализа рассматривалась матрица паттернов, показывающая отношение между фактором и переменной при контроле влияния других латентных факторов на переменную.
Факторный анализ был проведен на переменных Q25A — Q25H, характеризующих отношение к цифровым технологиям. В табл. 4 не демонстрируются факторные нагрузки меньше 0,2. Первый латентный фактор объясняет вариацию переменных, характеризующих позитивное восприятие цифровых технологий и позитивный опыт их использования. Второй — вариацию переменных, которые фиксируют негативные оценки технологий. Корреляция латентных факторов — 0,084 (статистически не значима).
2 Brown. Ibid. P. 380.
Таблица 3
ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ И ПАРНЫЕ КОРРЕЛЯЦИИ
Среднее Стандартное отклонение q22 q23 q25A q25B q25C q25D q25E q25F q25G q25H i/33
q22 2,73 1,000
ц2Ъ 2,61 1,288 ,344**
q25A 2,00 1,002 ,161** ,089**
q25B 2,20 1,058 -,022 ,020 ,090**
q2bC 2,40 1,061 -,077** -,002 ,045* ,487**
q25D 2,39 1,046 -,066** ,002 ,006 ,467** ,455**
q25E 2,02 ,996 ,119** ,066** ,407** ,041* ,027 -,012
q25F 2,07 1,029 ,129** ,088** ,364** ,023 -,059** -,011 ,432**
q25G 1,80 ,911 ,129** ,079** ,395** ,036 ,002 -,046* ,465** ,467**
q25H 1,80 ,949 ,136** ,087** ,401** ,061** ,047* -,033 ,484** ,405** ,632**
<?33 2,09 ,927 ,113** ■j 22 * * ,188** ,053** ,023 -,018 ,160** ,120** ,132** ,174**
q02 39,94 11,511 ,074** -,008 ,191** -,031 -,060** -,050* ,098** ,093** ,091** ,090** ,155**
q27count 1,9450 1,86548 -,135** -,094** -,196** -,022 ,005 ,079** 221** -,149** 2 -j 2 * * -,239** -,208**
N= 2417 человек
*р < 0,05 (двухсторонний)
**р <0,001 (двухсторонний)
Таблица 4
МАТРИЦА ПАТТЕРНОВ
Компонента
1 2
Q25A ,662
Q25B ,804
Q25C ,807
Q25D ,800
Q25E ,759
Q25F 7 PO СО
Q25G 8 PO
Q25H ,798
Метод выделения: метод главных компонент Метод вращения: промакс с нормализацией Кайзера Вращение сошлось за 3 итерации.
Также в один фактор были объединены две переменные, которые измеряли степень доверия государству и другим организациям относительно сбора пользовательской информации с помощью новых технологий. В табл. 5 представлены факторные нагрузки.
Таблица 5
МАТРИЦА КОМПОНЕНТ
Компонента
Q22 ,828
Q23 ,828
Метод выделения: метод главных компонент
В результате факторного анализа и анализа литературы были выделены следующие факторы и индикаторы, вошедшие в модель:
1.1. цифровые технологии приносят больше пользы в повседневной жизни;
1.2. цифровые технологии приносят больше вреда в повседневной жизни;
2. уровень институционального доверия;
3. возможность планирования будущего;
4. возраст;
5. уровень пользования интернет-услугами.
Приведенные здесь названия носят условный характер и будут далее использоваться на рисунке для обозначения анализируемых переменных и латентных конструктов.
Анализ с помощью SEM
Чтобы получить более полное представление о соответствии теоретической модели эмпирическим данным, модель оценивалась
по нескольким критериям: значение х2 и его статистическая значимость, CFI (comparative fit index), TLI (Tucker-Lewis index), RMSEA (root mean square error of approximation) и его 90%-ный доверительный интервал, SRMR (standardized root mean square residual).
В литературе предлагаются следующие правила для оценки модели:
• значение х2 должно быть статистически незначимым;
• значения CFI и TLI в промежутке 0,90— 0,95 указывают на приемлемую модель, значения CFI и TLI > 0,95 — на хорошую1;
• RMSEA < 0,05 (и показатель статистически значим), 90%-ный доверительный интервал RMSEA < 0,082;
• SRMR < 0,083.
Модель связи показателя, характеризующего уровень пользования интернет-услугами, с различными факторами
Оценка модели
На рис. 5 представлена путевая модель с результатами оценки тестируемой модели (на стрелках указаны стандартизованные регрессионные и ковариационные коэффициенты). Наблюдаемые переменные, на основании которых были выделены латентные факторы, не показаны для удобства представления результатов (факторные нагрузки на наблюдаемые переменные и не стандартизованные регрессионные коэффициенты представлены в прил. 1).
Поскольку модель оценивалась методом MLM, на рисунке показаны робастные оценки индексов. Все коэффициенты указывают на хорошее соответствие модели эмпирическим данным, кроме статистически значимого показателя X2, что говорит о том, что предсказанная моделью матрица корреляции статистически значимо отличается от матрицы корреляций эмпирических данных. Однако в литературе указывается, что большой размер выборки (N > 400) почти всегда приводит к статистически значимому значению X2 4. Поэтому с учетом того, что другие индексы указывают на хорошее соответствие, можно сделать вывод о том, что данная модель хорошо описывает эмпирические данные.
1 Bentler P.M. Comparative Fit Indices In Structural Models // Psychological Bulletin, № 107. 1990, P. 240.
2 Browne M.W, Cudek R. Alternate Ways Of Assessing Model Fit. In K.A. Bollen & J.S. Long (Eds.). Testing structural equation models. Newbury Park, CA: Sage. 1993. P. 158.
3 Hu L, Bentler P.M. Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives // Structural Equation Modeling, № 6. 1999. P. 48.
4 Brown. Ibid. P. 155.
Рисунок 5
ВЗАИМОСВЯЗЬ ФАКТОРА, ХАРАКТЕРИЗУЮЩЕГО УРОВЕНЬ ПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТ-УСЛУГАМИ, С РАЗЛИЧНЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ
Все регрессионные коэффициенты статистически значимы, кроме коэффициента, характеризующего связь между фактором «цифровые технологии приносят больше вреда в повседневной жизни» и показателем уровня пользования Интернетом.
Независимые переменные описывают 15,3% вариации зависимой переменной.
Обсуждение результатов
Анализ с помощью SEM подтвердил, что возраст имеет обратную связь с показателем уровня использования интернет-услуг. «Цифровое поколение» пользуется Интернетом более разнообразно, не боясь предоставлять личные данные, в сравнении с людьми, родившимися до распространения цифровых технологий. Таким образом, это свидетельствует о наличии в России цифрового неравенства, измеряемого через разнообразие использования Интернета, и одно из его направлений — поколенческий разрыв. Однако исследователи предполагают, что возрастная разница в пользовании Интернетом имеет временный характер, поскольку, во-первых, произойдет естественная смена поколений и, во-вторых, нынешнее старшее поколение начинает пользоваться Интернетом
все разнообразнее — для общения, просмотра видео, прослушивания музыки и т.д.1
Использование интернет-услуг, требующих предоставления личной информации, положительно связано с фактором, характеризующим позитивное восприятие цифровых технологий. Таким образом, люди с положительным опытом использования цифровых технологий и стремящиеся извлечь выгоду из них, пользуются интернетом более разнообразно. Очевидно, для таких людей в первую очередь важно удобство, а вопросы безопасности и недоверия играют меньшую роль, о чем свидетельствует отрицательная корреляция показателя позитивных установок в отношении цифровых технологий с показателем степени обеспокоенности о сохранности данных и положительная — с уровнем институционального доверия.
Высокий уровень доверия организациям (как государственным, так и частным), собирающим и обрабатывающим информацию о пользователях, повышает разнообразие используемых интернет-услуг, для обращения к которым требуется предоставить личную информацию. Однако связь между уровнем доверия организациям и количеством интернет-услуг, которыми
1 Van Deursen. Ibid. P. 521.
респондент пользовался за последний год, слабая. Следовательно, доверие не является слишком важным фактором повышения разнообразия пользования интернет-сервисами.
В то же время беспокойство относительно сохранности данных, которые размещены в публичном доступе в Интернете, снижает количество услуг, которыми пользуется респондент при условии, что ему надо предоставить личную информацию. Таким образом, для наиболее разнообразного использования цифровых технологий и их большего распространения необходимо выстраивать доверительные отношения с пользователем и обеспечивать сохранность его данных.
Примечательно, что опыт обращения к интернет-сервисам, которые просят пользователя предоставить личную информацию, оказался статистически не связан с фактором, характеризующим негативное отношение к цифровым технологиям, которые используются в повседневной жизни. Очевидно, что для жителей российских городов в первую очередь важны выгода и удобство от использования тех или иных услуг, предоставляемых с помощью Интернета, в связи с чем фактор негативного отношения не оказывает влияние на разнообразие сетевых услуг, которыми пользуется респондент.
Люди, планирующие и не планирующие будущее, по-разному вовлечены в обращение
к интернет-услугам. Так, количество услуг, которыми пользуется респондент, растет, если он старается планировать будущее, и падает, если он полагает, что у него нет возможности планировать будущее или если ему тревожно думать о будущем. Видимо, люди, чувствующие контроль над своим настоящим и будущим, легче и полнее осваивают новые технологии, активнее включают их в свою повседневную жизнь.
Для будущего анализа представляется уместным разбить использование Интернета по группам услуг. Можно выделить следующие группы: развлечения, (само)развитие и (само) образование, утилитарные услуги (онлайн-бан-кинг, вызов такси, совершение покупок и пр.). При этом важно учитывать, сколько времени человек тратит на ту или иную группу услуг. Исследования показывают, что менее образованные и материально благополучные слои населения тратят больше времени в Интернете на развлечения, в то время как более образованные и обеспеченные чаще прибегают к утилитарным и образовательным услугам1. Такие исследования позволят узнать, какие факторы влияют на обращение к различным группам сервисов, предлагаемых сейчас в режиме онлайн в России. Это даст представление не только о количественном, но и о качественном измерении пользования Сетью.
1 Van Deursen. Ibid. Р. 520.
Приложение 1
ФАКТОРНЫЕ НАГРУЗКИ, РЕГРЕССИОННЫЕ И КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ СВЯЗИ В МОДЕЛИ
Confirmatory Factor Analysis
Latent variables Manifested variables Estimate Std. Err z-value P(>lzl) Std. Iv Std. all
Q25A 1,000 0,585 0,585
Q25E 1,165 0,055 21,259 0,000 0,682 0,687
TechPositive Q25F 1,091 0,056 19,440 0,000 0,639 0,622
Q25G 1,074 0,054 19,759 0,000 0,629 0,692
Q25H 1,110 0,054 20,467 0,000 0,650 0,686
Q25B 1,000 0,743 0,702
TechNegative Q25C 0,988 0,047 21,167 0,000 0,734 0,693
Q25D 0,932 0,044 21,094 0,000 0,692 0,662
Trust Q22 Q23 0,837 0,491 0,093 0,060 8,999 8,224 0,000 0,000 0,837 0,491 0,837 0,415
Regression
Depended variables Independed variables Estimate Std. Err z-value P(>lzl) Std. Iv Std. all
TechPositive 0,701 0,072 9,771 0,000 0,223 0,223
TechNegative -0,087 0,057 -1,529 0,126 -0,035 -0,035
Experience Trust Worry 0,137 -0,162 0,043 0,029 3,192 -5,635 0,001 0,000 0,074 -0,105 0,074 -0,104
Future 0,219 0,037 5,884 0,000 0,110 0,110
Age -0,037 0,003 -12.819 0,000 -0,231 -0,231
Covariances
Depended variables Independed variables Estimate Std. Err z-value P(>lzl) Std. Iv Std. all
Trust 0,127 0,023 5,477 0,000 0,216 0,216
TechPositive Worry -0,053 0,018 -2,988 0,003 -0,077 -0,077
Future 0,113 0,016 7,175 0,000 0,208 0,208
TechNegative Trust Worry -0,070 -0,142 0,023 0,023 -2,981 -6,298 0,003 0,000 -0,094 -0,163 -0,094 -0,163
