0Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415
The Network Principle of the Formation of Elites in the Information/Digital Society
Mikhail G. Bresler
Ufa State Petroleum Technical University, Ufa, Russia Email: bremmaster[at]yandex.ru ORCID 0000-0001-6985-8919
Abstract
Along with groups of elites formed at previous stages of civilizational development, who own financial, technological and other types of capital, an elite has social capital, which in network interaction means possession of the highest quantity and quality of communications of a given group of people with people/groups in the network community. The elite of the information/digital society has communication networks and the ability to effectively disseminate information which influence the community. A cluster-network analysis of the network community of students and employees of Russian university shows that in the stratum of participants with the highest quantity and quality of connections within the community, there are people who have signs of both formal and informal leadership. Extrapolating the data to society as a whole, we predict that in the medium-term perspective, as the information/digital society develops, there will be a consolidation of groups of elites, up to the adoption of the share of the social capital possessed as a prevailing difference. Possession of social capital will allow the elite to influence the masses, spreading their values, ideas throughout society. The emergence and formalization of a volume of social capital similar to the social credit rating in China is also predicted. Such a quantifiable rating will allow the elite to enjoy broad preferences, and at the same time, entry into elite groups is potentially accessible to wide sections of the population, since it is not formally determined by belonging to the ruling social group or having access.
Keywords
Elite; information society; digital society; cluster; cluster-network analysis; network; social capital; network community; mass; society.
icensed under a Creative Commons «Attribution» 4.0 International License
Сетевой принцип формирования элит в информационном/цифровом обществе
Бреслер Михаил Григорьевич
Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия Email: bremmaster[at]yandex.ru ORCID 0000-0001-6985-8919
Аннотация
Этап становления информационного/цифрового общества, трансформация институтов общества ведут к новому механизму формирования элиты общества. Наряду с группами элит, сформированными на предыдущих стадиях цивилизационного развития, владеющими финансовым, технологическим и др. видами капитала, появляется элита, обладающая социальным капиталом, что в сетевом взаимодействии означает владение наивысшим количеством и качеством коммуникаций данной группы людей с людьми/группами людей в сетевом сообществе. Элита информационного/цифрового общества, обладая сетями коммуникации, имеет возможность эффективно распространять информацию, оказывая влияние на сообщество в целом. Приведенный в статье в качестве примера кластерно-сетевой анализ сетевого сообщества студентов и сотрудников крупного российского университета показывает, что в страте участников, обладающих высшим и наивысшим количеством и качеством связей внутри сообщества, есть люди, обладающие признаками как формального, так и неформального лидерства. Экстраполируя данные кластерносетевого анализа на общество в целом,мы прогнозируем, что в среднесрочной перспективе, по мере становления информационного/цифрового общества, произойдет консолидация групп элит, вплоть до принятия доли обладаемого социального капитала в качестве превалирующего отличия. Обладание социальным капиталом позволит элите оказывать влияние на массы, распространяя свои ценности, идеи и идеалы на все обще -ство. Прогнозируется также появление и формализация объема социального капитала аналогичного рейтингу социального кредитования в Китайской Народной Республике. Подобный исчисляемый рейтинг позволит элите пользоваться широкими преференциями, и в тоже время обеспечит вхождение в группы элит потенциально доступно широким слоям населения, так как формально приобщение к элите не обусловлено принадлежностью к правящей социальной группе или наличием доступа к управлению материальными ресурсами.
Ключевые слова
Элита; информационное общество; цифровое общество; кластер; кластерно-сетевой анализ; сеть; социальный капитал; сетевое сообщество; масса; общество.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution » («Атрибуция») 4.0 Всемирная
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
Концепции формирования элиты информационного/цифрового общества
Стремительно меняющийся мир при переходе на новую стадию цивили-зационного развития затрудняет анализ происходящих изменений во многих аспектах, в том числе в вопросе формирования элиты общества. Если в вопросе существования элиты как меньшинства, так или иначе управляющего большинством общества, в научном сообществе сложился относительный консенсус, то механизм формирования этой элиты и анализ социальных групп, на основе которых формируются элиты, являются предметом дискуссий. Причиной этому, по нашему мнению, является выбор большинством авторов метода наблюдения ad-hoc в условиях высокой динамики изменений и игнорирование в целом как классового подхода, так и процесса трансформации самого общества. Концепции привлекают внимание широкой общественности не по причине создания новой парадигмы, обусловленной накоплением фактов, но вследствие публицистического таланта автора. К таковым, по нашему мнению, принадлежит концепция Д. Брукса о формировании интеллектуального класса «богемной буржуазии» (Брукс, 2013), сочетающей ценности нонконформизма и академизма 1960-х и буржуазной респектабельности 1980- х. Красочное описание «богемной буржуазии», элиты, добившейся высокого положения в обществе в результате интеллектуальных усилий, научных достижений и успехов в образовании, сопровождается подробным рассказом об особенности их потребления, жизни в латте - городках и др. Новое лицо элиты информационного общества скорее удивляет автора, чем мотивирует на проведение анализа механизмов трансформации институтов в переходе от индустриального к информационному цифровому обществу (Бреслер, 2014).Как отмечает Д. Брукс:
«Деловые люди говорят, как художники. Корпорации соревнуются в социальной ответственности. Управленцы делают ставку на творческий подход и раскрепощение» (2013, с. 145).
Работа Д. Брукса построена на материалах этапа зарождения информационного общества, определяемого нами как период с начала 1950-х - середина 1970-х годов. Мощное развитие технологий, «холодная война» и «противостояние двух систем» потребовали существенного расширения социальной базы обучающихся в университетах. По мнению Д. Брукса, которое мы частично разделяем, существенная часть студентов того периода представляла собой талантливых выходцев из среднего класса, в отличие от их предшественников - аристократов, представителей известных фамилий, представляющий финансовый, индустриальный капитал. Нужно отметить, что в данной книге можно найти как восхищение классом «богемной буржуазии», так и критику, полную своеобразного юмора и иронии (Брукс, 2013, стр. 175 - 186).
Появление класса интеллектуалов в высших слоях общества соответствует этапу зарождения информационного /цифрового общества, при котором развитие «новых технологий» привело к нарастанию информационной сферы, усилило роль и долю всего нематериального производства, в том числе интеллектуального труда. По мере развития информационного общества к концу 1990-х годов возникает стойкое понимание роли интеллектуального творческого труда в создании общественного продукта. В рассмотрении «креативного класса» (Florida, 2023), позиционируемого как элита информационного/цифрового общества, отмечается ключевая роль в развитии современного общества, а также синергетический эффект от концентрации «креативного класса» в отдельном районе/городе/университете. «Наличие большого количества целеустремленных людей в одном месте приведет к спонтанному взаимодействию и деятельности, в ходе которой они будут учиться друг у друга без каких-либо конкретных затрат, связанных с этим» (Mellander & Florida, 2021, с. 716). Креативный класс, в терминологии Р. Флорида, не является собственно классом в нашем понимании. Р. Флорида (2023) проводит детерминацию по принадлежности лишь к характеру труда без анализа социального взаимодействия и, конечно, вне рассмотрения доли общественного продукта и отношения к ресурсам общества. Российский исследователь Д.А. Давыдов считает элитой формирующийся класс «персона-лиата». По мнению Д.А. Давыдова (2021), персоналиат составляют люди, привлекающие внимание широких масс потребителей путем распространения информации о личном имидже и творческом потенциале. Человека, привлекшего внимание большого числа потребителей информационного продукта, можно считать частью элиты информационного общества. «Ключевой показатель влияния - это во многих случаях счетчик подписчиков в социальных медиа» (Давыдов, 2021, с. 203).
Развитие сетевого взаимодействия в информационном обществе привлекло внимание шведских ученых А. Барда и Я. Зондерквиста. В их представлении элитой информационного/цифрового общества становятся люди, владеющие созданием информационного продукта и сетей коммуникации -нетократия (Бард & Зондерквист, 2004). Присущее нетократии стремление к эксклюзивному потреблению, по большей части творческий, нематериальный труд роднят это понятие с «богемной буржуазией», «креативным классом», «персоналитетом» и др. Но, в отличие от этих концепций, А. Бард и Я. Зондерквист выделяют возможность нетократии оказывать влияние на общество через владение сетями коммуникаций (Gruszko & Sokala, 2020). Созданная в самом начале XXI века концепция в настоящее время подвергается критике, так как появившиеся чуть позже инструменты создания и распространения информационного продукта - смартфоны, и доступные для всех медиаканалы - социальные сети - оказали существенное значение на сетевое взаимодействие. По прошествии почти двадцати лет становится очевидным, что «...там, где Бард и Зодерквист увидели какую-то надежду на сетевую коллективность,
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
наблюдается движение к обществу «всеобщего самоутверждения» (Давыдов, 2022). Изменились и представления о структуре нетократии. В сетевую элиту вошли не только владельцы сетей коммуникации, но и независимые создатели контента. Социальные сети повысили общественный статус персон сети -блогеров. Став информационными лидерами сообществ с сотнями тысяч и даже десятками миллионов подписчиков, они пользуются широким доверием общества. В целом, нетократия, по представлениям ряда авторов, обладает знаниями управления сетевыми коммуникациями, может стать «правящим классом информационного общества (Fatikhova, Ostroumov & Ostroumova, 2023, p. 150).
Методология исследования
В основу данного исследования положен информационно-коммуникационный подход (ИКП), предполагающий выявление структуры коммуникаций между акторами акторно-сетевого взаимодействия. Разработка ИКП проходила под влиянием акторно-сетевой теории (ANT) Бруно Латура (2005) и др. Но, в отличие от ANT, при данном подходе взаимодействие акторов рассматривается в кластерной парадигме, то есть как отграниченное от общей сети в рамках концепции безмаштабной (scalefree) сети (Albert&Barabasi, 2002). Данная концепция, наиболее близкая к модели социального сетевого взаимодействия людей/групп людей, позволяет детерминировать структуру коммуникаций внутри кластера, а также использовать для оценки социальных коммуникаций математические модели, созданные при других видах сетевого взаимодействия (Liu, Slotine & Barabasi, 2022). Сетевое взаимодействие рассматривается в рамках сетевой логики (Бреслер, 2022), в которой взаимодействие трех и более акторов приобретает вероятностный характер.
Присоединения каждого нового узла к данному узлу сетевого сообщества носит вероятностный характер. Но вероятность присоединения к данному узлу выше, чем выше вес данного узла, согласно правилу предпочтительного присоединения безмасштабной сети (Бадрызлов, 2017).Вследствие чего в отграниченном сетевом кластере часть узлов имеют максимальное число связей, часть - медианное число связей, близкое к среднему, а часть - минимальное число связей. При социальном взаимодействии, чем больше число связей у актора, тем выше потенциальные возможности воздействия на других акторов и сетевое сообщество в целом.
Как показывает практика кластерно-сетевого анализа, по мере формирования сетевого сообщества соотношение страт стремится к распределению В. Парето.В сформированном сообществе, на стадии самовоспроизводства информации, пассивная часть сообщества, с числом связей ниже среднего, составляет большинство акторов - около 80%. Страта со средним (медианным) числом связей - большинство меньшинства акторов - около 16%, а страта с числом связей выше среднего (медианного) - меньшинство меньшинства -
около 4%. Таким образом, соотношение страт с высшим: средним: низшим числом связей примерно равно 4:16:80. Данное соотношение страт присуще лишь гармонично сформированному сетевому сообществу, а различные отклонения величины долей страт свидетельствует о том, что сообщество находится на предыдущих этапах развития (стадия формирования, стадия отграничения, стадия информационной активации), либо на стадии распада, следующего за стадией самовоспроизводства сетевого сообщества (Бреслер, 2023a). Социально-философский анализ современного общества дополнен эмпирическим примером кластерно-сетевого анализа университетского сетевого сообщества в социальной сети. Выявление структуры коммуникаций между лидерами сетевого сообщества позволяет выявить качественный состав лидеров и экстраполировать с определенной долей абстрагирования на общество в целом.
Элита с точки зрения классового подхода
Изменение источников создания общественного продукта, повышение роли информации и сетей коммуникации как ведущих ресурсов создания общественного продукта повлекли за собой формирование новых классов, а также новых путей формирование элиты общества.
По нашему мнению, по отношению к информационному продукту и сетям коммуникаций можно выделить три класса: владельцев, создателей и потребителей. Отметим, что взаимодействие классов в цифровом обществе происходит не по линейному, а по более сложному сетевому типу. В цифровом обществе, с точки зрения классовой парадигмы, дихотомия «эксплуататоров и эксплуатированных» замещается взаимодействием и взаимовлиянием классов (Бреслер, 2023b, с. 69). При этом классы информационного общества взаимодействуют с классами, формирование которых происходило в условиях предыдущих стадий развития. Архаичная, аграрная, индустриальная эпоха сменяли друг друга постепенно. В терминологии К. Маркса, изменения производственных сил изменяли производственные отношения, но не одномоментно и не повсеместно в глобальном аспекте. В локальном социуме одной страны, региона, развитие индустрии, появление новых практик индустриального взаимодействия не отменяло и наличие отношений между землевладельцами и землепользователями, сложившиеся в аграрном обществе, а также сформировавшиеся намного раньше традиции и ритуалы архаичного общества. Современное нам информационное/цифровое1 общество (Кастельс, 2000) также включает формирующиеся, на основе ведущего ресурса, формирующего существенную долю общественного продукта, каковыми являются
1 В разных источниках современная стадия информационного развития носит различное именование.
Постиндустриальное, информационное, цифровое, сетевое общество, общество постмодерна, общество
позднего модерна и др. Далее мы будем использовать понятие «цифровое общество», выделяя технологический аспект и роль IT- технологий в развитии новой эпохи. Поскольку статья написана в 2024, то понятие «современное общество» является синонимом «цифрового общества».
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
информационный продукт и сети коммуникаций, социальные классы цифрового общества, а также классы индустриальной и аграрной эпох.
Владельцы и создатели информационных продуктов и сетей коммуникаций вынуждены взаимодействовать с владельцами индустриальных технологий (капиталистами) и рабочими индустриальных производств, а также с землевладельцами и землепользователями (крестьянами). На данном этапе классы предыдущих стадий цивилизационного развития сохраняют свою идентичность несмотря на проходящую трансформацию, связанную с проникновением цифровых технологий практически во все области деятельности. Состояние вышеперечисленных классов зависит от взаимодействия с классом потребителей, так как именно от потребления зависят блага, получаемые производством. Сложные сетевые взаимоотношения классов приводят, в том числе, к тому, что элита складывается из многих классов и социальных групп, включая группу бюрократии. Замена бюрократов компьютерами в настоящее время не наблюдается. Возможно, что с развитием цифровых технологий некоторые функции управления ресурсами перейдут к компьютерным системам с искусственным интеллектом, но маловероятно, что при этом снизится численность управленцев. Наблюдая за тенденциями развития современного общества, можно предположить, что число бюрократов возрастёт за счёт появления новых направлений государственных услуг связанных, например, с учетом «уровня социального кредита», «планирования развития творческого потенциала», «контроля этических норм взаимодействия с искусственным интеллектом»4. Сложность идентификации элиты информационного общества ведёт к поиску меры нематериального «богатства», объём обладания которым даст основания причислить человека/группу людей к элите.
Социальный капитал - мера богатства информационного /цифрового общества
Исходя из информационно-коммуникационного подхода, мера нематериального богатства может быть определена двумя способами. Во-первых, объёмом информации, которой располагает человек/группа людей. В этом случае владение информацией позволяет создавать информационные продукты, имеющие ценность для потребителя и/или воздействовать на социальные, политические, экономические процессы общества. Вместе с тем, обладание самой, даже весьма важной и ценной для общества информацией, - это недостаточный аргумент для причисления человека/группы людей к числу элиты информационного общества. Обладание информационным продуктом само по себе имеет ничтожную ценность без сети коммуникаций, по которым человек может проводить информационный обмен с группой людей, составляющих сетевое сообщество. Только восприятие информационного продукта как можно большим числом людей придаёт этой информации значимую
4 Футурологические размышления автора, вдохновленные «Атласом новых профессий».
ценность. Чем более важным для потребителя является этот продукт, чем ближе ценности информационного продукта ценностям потребителя, чем больше информационный продукт подходит под понятие «новизна» (Luman, 2000), тем больше увеличивается его потенциальная ценность. Ценность не распространенного информационного продукта, например рукописи книги или сценария фильма, может очень условно оценить эксперт, имеющий опыт оценки подобных продуктов. Но ценность, близкую к истинной, определяют исключительно потребители, и здесь важна структура коммуникаций, по которой распространяется сам продукт. Чем больше доля воспринимающих данный продукт в данном сообществе, тем выше ценность продукта. Соответственно, чем больше активность актора в создании коммуникаций с людьми/ группами людей, чем больше влияние, которое он потенциально может оказать на этих людей, тем выше ценность самого актора, созданного и распространяемого им продукта. Очевидно, что наше понимание определения понятия меры богатства информационного/цифрового общества близко понятию «социальный капитал». Более ста летназад, в условиях индустриального общества, считалось, что употреблять его можно только в переносном значении (Hanifan,1916), но в информационном обществе обладание различными формами социального капитала (Bourdieu, 2011), обретшими символический и социально-политический смыслы (Fowler, 2020), позволяет преобразовывать во все иные виды капитала (Claridge, 2004).Социальный капитал, определяемый структурой коммуникации человека с окружающим его людьми/ группами людей, становится реальным богатством. Множество людей через созданную систему коммуникаций могут быть покупателями товара, продвигаемого актором-блогером, могут быть донорами его информационного ресурса. Социальный капитал можно «купить», «обменять» либо «взять в кредит»у того, кто им обладает. Именно так можно интерпретировать появление некоего политика или бизнесмена в коммуникациях известного блогера - в виде гостя на телешоу, или в интервью на видео хостинге Rutube и др. Социальный капитал, таким образом, монетизируется, переходит в финансовый капитал.
Социальный капитал сводится к коммуникациям между людьми (Conrad, 2007, с. 56), измерить объём социального капитала человека можно путем сравнения при сопоставлении нагрузки (between nesscentrality) узлов сети (Пата-ракин и др., 2015, с. 679). Сетевой характер концепции социального капитала П. Бурдье позволяет нам проводить измерения на отражении социальных коммуникаций в виртуальных социальных сетях, что при широком распространении социальных медиа делает подобные измерения весьма информативными. Используя метрики сети, мы можем измерить нагрузку узла, центростреми-тельность (eigenvector centrality), то есть близость данного узла к центральному, вес узла и др.
Актор, обладающий наибольшим числом коммуникаций, считается лидером сообщества, так как обладает наибольшим потенциалом влияния в данном сообществе и является лидером данного сообщества. Мы не разделяем
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
мнение классиков понимания сети как ризомы, утверждавших, что «ризома является нецентрированной системой, неиерархической и неозначающей, без Генерала и без организующей памяти или центрального автомата» (Делёз & Гваттари, 2010). Лидер сетевого сообщества - это лидер ad-hoc, именно здесь и сейчас. Актор остаётся лидером на время сохранения максимальной нагрузки в данном сообществе с учетом коэффициента инерции лидерства. (Hassanetal, 2017).Лидер сетевого сообщества может быть из числа руководителей организации, куда входит данное сетевое сообщество, либо членом данного сетевого сообщества, активно генерирующего и распространяющего информацию, либо актором, сознательно продвигающим свой информационный продукт и потому сознательно создающим связи с большинством участников сообщества.
Эмпирическое исследование
Эмпирическим примером сетевого сообщества в данном исследовании стало официальное верифицированное сообщество студентов и преподавателей Уфимского государственного нефтяного технического университета в социальной сети ВКонтакте (https://vk.com/ruoil). Репрезентативность подобной выборки вполне достаточна, так как в университетских социальных сетях, по данным предварительного исследования, активными участниками является большинство сотрудников и преподавателей УГНТУ.
Ограниченность исследования одним из сообществ в данном случае не является принципиальным препятствием для объективности исследования. Нами рассмотрен типичный пример университетского сообщества, структура коммуникаций в котором в целом соответствует структуре коммуникаций иных социальных агрегаций в масштабах «город», «регион» и др.
Для выявления структуры коммуникаций сетевого сообщества был проведен парсинг сети, с использованием программы для ЭВМ «MegaNet» (Свидетельство..., 2023), при помощи которой выявлялись коммуникации между акторами сетевого сообщества. Программа сканирует коммуникации между акторами при помощи "Louvainalgoritm» (Traag, Waltman & van Eck) и формирует данные в формате *gexf. Результат был визуализирован и подвергнут анализу в программе открытого доступа Gephi.org. Используя возможности этой программы, мы провели ранжирование узлов/акторов сетевого взаимодействия по наличию числа связей, а также составили рейтинг нагрузки (betweenness centrality) узлов сети/акторов сетевого взаимодействия. Возможно применение и иных методик для определения центра социальной сети по нагрузке, например, основанных на значениях потенциалов узлов электрической цепи, вычисленных с помощью правил Кирхгофа (Newman, 2004), результаты которых согласуются в целом с анализом, проведенным по алгоритмам модифицированного метода Майерсона и PageRank (Мазалов, Хитрая, 2023), близким к данному.
Проведя парсинг сетевого сообщества с последующей обработкой на программе открытого доступа Gephi.org,мы выделили узлы сети с наивысшим числом коммуникаций (>500). Среди 28 600 узлов таких оказалось 38. Все профили были открытыми и принадлежали реальным людям с высокой долей верификации. Анализ информации, содержащийся в профиле, позволил идентифицировать людей и разделить их на четыре условные группы: формальные лидеры, неформальные лидеры, неформальные лидеры медиасреды, предприниматели. К формальным лидерам мы отнесли руководителей Университета и факультетов, функционеров профессиональных союзов и общественных организаций. Неформальные лидеры - «рядовые» студенты и преподаватели, не входящие в руководство формальных структур Университета и общественных организаций. Неформальные лидеры медиасреды - популярные в университетских кругах творческие люди, студенты и преподаватели, увлекающиеся музыкой, живописью, театром и др. К «предпринимателям» мы отнесли всех акторов, использующих данное сообщество для продвижения товаров и услуг. Спектр услуг оказался достаточно широким. Консалтинг, риэлтерская деятельность, продажа книг и компьютерных комплектующих, услуги тренера по различным видам спорта и др. В числе прочих были и студенческие стартапы, указывающие в профиле работу по одному из проектов Университета. Визуализация графа сетевого взаимодействия представлена на рисунке № 1. Все названия профилей удалены в целях сохранения персональных данных.
Рис. 1 Визуализация графа лидеров сетевого сообщества «УГНТУ».
Цветом выделены группы лидеров. Зеленый кластер - формальные лидеры;
Синий кластер - неформальные лидеры; Желтый кластер - лидеры медиа-среды; Красный кластер - студенческое предпринимательство
В результате анализа профиля выявлено, что к формальным лидерам можно отнести 34,3 % лидеров сетевого сообщества, к неформальным лидерам - 13%, неформальные лидеры медиасреды - 8%, предпринимательские профили среди лидеров сообщества занимают 44,7%.
Большую долю формальных лидеров можно объяснить тем, что исследуемое сообщество является официальным медиаресурсом Университета, где представители формальных структур особенно активны. Что же касается предпринимателей, то, судя по другим сетевым университетским социальным медиа, их доля составляет от 40 до 60% среди лидерских групп. Активность «предпринимателей» объясняется тем, что студенческие социальные медиа -бесплатный канал продвижения товаров и услуг среди достаточно многочисленной аудитории.
Социально-философский анализ
Элита современного общества формируется из различных социальных групп.
Исходя из того, что основное отличительное свойство элит — это влияние на общество, а, следовательно, управление обществом, мы выделяем несколько групп элиты.
Во-первых, группу формальных лидеров, или административную группу, состоящую из функционеров институтов и организаций, назначенных вышестоящими руководителями и/или избранных в результате выборов, конкурсов и др. Эти люди могут оказывать существенное влияние на общество, используя административный ресурс своих институтов либо организаций. В эту группу можно включить и руководителей экспертных консалтинговых организаций, общественных советов и др. организаций, которые не обладают собственными административными ресурсами, но оказывают влияние на принятие решений.
Во-вторых, группу лиц, владеющих ресурсами предыдущих стадий циви-лизационного развития, или предпринимательскую группу. Эти люди владеют, либо управляют владением, землей, различными видами сырья (полезные ископаемые, леса, реки и др.), объектами переработки сырья и промышленного производства, технологиями производства, финансами, включая объекты интеллектуальной собственности. К данной группе элиты можно отнести и владельцев медиаресурсов, в целом информационных продуктов и сетей коммуникаций этих продуктов.
В-третьих, это неформальные лидеры, обладающие превышающим среднее в сообществе количеством и качеством коммуникаций в проекции на виртуальное сетевое взаимодействие. В социальных процессах этот вид богатства можно назвать социальным капиталом, в терминологии вышеупомянутого П. Бурдье. Как указывалось, выше, наличие большого числа связей у данного узла сетевого сообщества социальной сети позволяет эффективно распространять информацию, оказывая влияние на сообщество в целом.
Между тремя группами элиты нет четких границ. Люди из административной сферы переходят в предпринимательскую, «предприниматели» становятся «администраторами», а обладающие высоким социальным капиталом представители третьей группы потенциально могут занять места в руководстве институтов власти и управления, либо предпринимательских организациях. Учитывая рост значения социального влияния, существенная часть «администраторов» прилагает значительные усилия для развития собственной сети коммуникаций в интересующих их сообществах. Как пример отметим, что в России вопросы расширения взаимодействия власти и общества находятся в области внимания высшего Руководства страны. На федеральном уровне в России повышению социального капитала институтов регионального и муниципального управления способствует система «Инцидент - менеджмент» Среди многих задач, которые решают центры регионального управления этой системы, одна из главных - расширение коммуникаций между институтами и региональными сообществами (Камалова, 2020). Группа «предпринимателей» также стремится усилить социальный капитал в обществе - как через собственные медиаканалы, так и расширяя взаимодействие с группой «нефор-
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
мальных лидеров», что позволяет, в терминологии сетевых наук, усилить «центростремительность» узла лидеров организации в сетевом сообществе. Представители группы неформальных лидеров в свою очередь стремятся не только расширить свой социальный капитал, но и монетизировать его.
Возрастающее значение социального капитала в информационном -цифровом обществе привело к поиску формальных показателей этого вида богатства и механизмов сопоставления и сопряжения с другими видами богатства и социальными процессами общества. Используя предлагаемую нами коммуникационную модель исчисления социального капитала человека/ группы людей, мы пришли к выводу, что сравнение идёт лишь по качеству и количеству коммуникаций данного человека в данном сообществе. При этом сам человек может быть как высоконравственным, социально ответственным гражданином, так и порочным, асоциальным типом. В Китайской Народной Республике для исчисления социального капитала через систему социального кредитования, «рейтинга социального кредитования» (SCS) предполагают применять компьютерную систему, аналогичную банковскому скорингу. В объединённую базу данных вносятся все поступки человека, либо процессы в организации. По мере анализа этих поступков формируется индивидуальный рейтинг социального кредитования физических и юридических лиц. Рейтинг социального кредитования, а значит и доступ к ресурсам, зависит от социального капитала, репутации человека, и чем выше рейтинг, тем лучше репутация человека в обществе. Смысл этой инициативы как раз и состоит в том, чтобы формализовать добрые и дурные поступки как юридических, так и физических лиц в определенных количествах баллов. При этом предполагается, что людям с большим числом баллов, то есть большим числом добрых дел, будут доступны существенные блага и преференции в области получения денежных кредитов, лизинга, аренды транспорта и др. А те, кто совершает «дурные» поступки, соответственно будут наказываться худшими условиями кредитования, ограничениями при использовании транспорта, приёме на работу и др. Мы не можем пока указать на законодательные нормы, так как система рейтинга социального кредитования введена лишь в ряде поселений и муниципалитетов КНР, а также в отдельных отраслях в качестве экспериментов и пилотных проектов. Несмотря на то, что с момента публичного объявления о SCS прошло более десяти лет, только в ноябре 2022 года был опубликован «Закон Китайской Народной Республики» о построении системы социального кредита (проект для получения комментариев общественности), обсуждение которого продолжается по сей день. Одной из главных проблем, как отмечает Фу Чуньюй, является противоречия между сутью социального кредита как меры доверия общества и сложившейся юридической системой ( ^ Ê0 ^ [Fu Chuangyu], 2023).В тоже время, введение SCSпозволит «стимулировать законопослушное поведение и наказание за нечестное поведение, с обязательной силой закона» (, [Liu Nian & Zhao Yumeng], 2022).В тоже время,
существующая практика показывает, что уже сейчас организации с кредит-
ными рейтингами SCS «А(отличный уровень надежности)», «B (хороший уровень надежности)» пользуются рядом льгот, например, ускоренной выдачей разрешений на транспортировку крупногабаритных грузов ( Й^ФШЙ^^ФЙ;® [Кредитная связь помогает безопасно и беспрепятственно перевозить крупные предметы], 2023).
Расхождение и даже противоречие юридическим нормам связано с тем, 4TOSCS- совершенно новый механизм определения меры социального капитала. Его философская основа, в которой одновременно просматривается стремление к идеалу «благородного мужа» Конфуция и категорический императив нравственного закона И. Канта, в сочетании с цифровыми технологиями противостоит сложившимся в условиях индустриального общества юридическим нормам и правилам. Но, весьма вероятно, будет соответствовать в перспективе нормам и правилам информационного/цифрового общества. Можно с высокой долей вероятности предположить, что благодаря SCS,люди и организации, завоевавшие доверие общества, составят большинство в формирующейся элите. Прагматизм, свойственный поколениям цифрового общества, побудит людей и компании получать больше баллов SCS для получения лучших условий для своей административной, предпринимательской, социальной деятельности. Компании и люди с низким рейтингом маргинализуются и не смогут конкурировать с «высокобальниками». Эта утопичная картина «принуждения к благонравию» весьма вероятна при опоре на цифровые технологии и сильную государственную власть в КНР. Отметим, что формирование элиты на основе SCS^ противоречит коммуникационной модели увеличения социального капитала, предлагаемого нами. С большой долей вероятности можно предположить, что люди и организации с рейтингамиSCS «A» будут иметь наибольшее количество и качество коммуникаций в своих сообществах, и, напротив, - коммуникации у людей и организаций с низким рейтингом, будут сокращаться.
Выводы и дискуссия
Элиты в информационном/цифровом обществе формируются, как на предыдущих стадиях цивилизационного развития, так и по отношению к ведущему ресурсу, то есть качеству и количеству коммуникаций человека/группы людей в данном сетевом сообществе, мере социального капитала. В совокупности, лидеры сетевых сообществ составляют элиту, то есть управляющее меньшинство общества. Элита информационного /цифрового общества обладает наибольшим социальным капиталом, обеспечивая наибольшее потенциальное влияние на массы. Сохраняется влияние наличия иных видов капитала на формирование элиты. Происходит формирование разных видов богатства. Наличие административного, финансового и иного вида капитала позволяет увеличивать количество и качество коммуникаций в данном сообществе, а, следовательно, и величину социального капитала.
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
Большая часть элиты сетевых сообществ представляет собой руководителей институтов и организаций, а также структурных подразделений этих институтов и организаций. В то же время, среди участников сетевых сообществ существует значительная доля тех, кто обладает максимальным и выше среднего количеством коммуникаций и при этом не обладает, либо обладает значительно меньшим формальным статусом в обществе, чем числом связей в сетевом сообществе.Это справедливо для сетевых сообществ органического происхождения. В сообществах инструментального происхождения ведущее место занимает группа руководителей сообщества, и те, кто близок им в структуре коммуникаций (Бреслер, 2017).
Мы не можем согласиться с рядом авторов, отрицающих возможность исчисления социального капитала (Fischer, 2005; Яшкова, 2018). Социальный капитал, представленный в виде метрик узла сети, позволяет проводить исчисление объема капитала. Это не единственная методика исчисления. В КНР при формировании системы социального кредитованияпредлагается использовать модель скоринга. Возможно, в дальнейшем произойдет создание более совершенной методики, основанной как на оценке структуры коммуникаций, так и на базе данных позитивных и негативных действийчеловека/группы людей/ организации.
Заключение
По мере развития информационного /цифрового общества повысится динамика формирования элиты на основе уровня социального капитала, обусловленного наличием коммуникационных, а также административных, финансовых и других ресурсов, в том числе, действий самого человека/группы людей в обществе. Данное исследование выявило возможности различных моделей исчисления социального капитала и будет продолжено в направлении создания интегрированного коэффициента социального капитала для человека/группы людей.
Ограниченность исследования
В данном исследовании мы ограничились социально-философскими аспектами формирования элиты, признавая, что существуют крайне важные аспекты из области политологии, экономики, культурологии и других социальных наук, которые воздействуют на процесс формирования элиты информационного общества.
Финансирование и благодарности
Статья подготовлена в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», стратегический проект «Новая среда жизни», проект «Социогуманитарное конструирование будущего: мега-
полис для поколения Z (цифровой сервис-технология "Mega-Z")» на базе созданной в УГНТУ цифровой междисциплинарной лаборатории конструирования будущего Digital Future. Регистрационный номер НИОКТР 1230504000016.
Список литературы
Albert, R., & Barabasi, A. L. (2002). Statistical mechanics of complex networks. Reviews of Modern Physics, 74, 47-97.
Bard, A., & Soderqvist, J. (2002). Netocracy: The new power elite and life after capitalism. FT Press.
Bourdieu, P. (2011). The forms of capital. In M. Granovetter (Ed.), The sociology of economic life. Rout-ledge. https://doi.org/10.4324/9780429494338
Claridge, T. (2004). Social capital and natural resource management: An important role for social capital? (Unpublished thesis). University of Queensland, Brisbane, Australia.
Conrad, D. (2008). Defining social capital. In K. R. Gupta, G. L. H. Svenden, & P. Maiti (Eds.), Social capital (Vol. 1, pp. 53-60). Atlantic Publishers and Distributors.
Damele, G., & Campos, A. S. (2022). Introduction. Elite theory: Philosophical challenges. Topoi, 41, 1-5. https://doi.org/10.1007/s11245-022-09794-1
Fatikhova, D., Ostroumov, A., & Ostroumova, O. (2023). Netocracy as a subject of the modern information society. Relagoes Internacionais no Mundo Atual, 2(40), 156-155. http://dx.doi.org/ 10.21902/Revrima.v6i40.6355
Fischer, C. (2005). Bowling alone: What's the score? Social Networks, 27(2), 155-167. https://doi.org/ 10.1016/j.socnet.2005.01.009
Florida, R. (2023). The theory and analytics of the creative class. In A. A. Batabyal & P. Nijkamp (Eds.), The creative class revisited: New analytical advances (pp. 343-362). World Scientific Publishing. https: //doi.org/10.1142/9789811267659_0012
Fowler, B. (2020). Pierre Bourdieu on social transformation, with particular reference to political and symbolic revolutions. Theory and Society, 49, 439-463. https://doi.org/10.1007/s11186-019-09375-z
Gruszko, K., & Sokaia, W. (2020). Authority in the network-who is it? In The future of political leadership in the digital age (pp. 76-99). Routledge.
Hanifan, L. J. (1916). The rural school community center. Annals of the American Academy of Political and Social Science, 67(1), 130-138.
Hassan, M. K., Islam, L., & Arefinul, S. H. (2017). Degree distribution, rank-size distribution, and leadership persistence in mediation-driven attachment networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 469, 23-30. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.11.001
Liu, Y. Y., Slotine, J. J., & Barabasi, A. L. (2012). Control centrality and hierarchical structure in complex networks. PLOS ONE, 7(9), e44459. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044459
Luman, N. (2000). The reality of the mass media (K. Cross, Trans.). Stanford University Press.
Mellander, C., & Florida, R. (2021). The rise of skills: Human capital, the creative class, and regional development. In M. Fischer & P. Nijkamp (Eds.), Handbook of regional science (pp. 711-715). Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60723-7_18
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
Newman, M. E. J. (2005). A measure of betweenness centrality based on random walks. Social Networks, 27, 39-54. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2004.11.009
Pareto, V. (1935). The mind and society [Trattato di sociologia generals]. Harcourt, Brace and Company.
Traag, V. A., Waltman, L., & van Eck, N. J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing well-connected communities. Scientific Reports, 9, 5233. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41695-z
( ) [Закон Китайской Народной
Республики о построении системы социального кредита (проект для получения комментариев общественности)]. (2022).
https://mp.weixin.qq.com/s/Up64GnBaiD5guN2pzY-A4Q
ШУ^ : []. [ФУ Чуанъюй] (2023). [Функциональное позиционирование и границы построения системы социального кредитования моей страны]. Institute of Rule of Law, China University of Political Science and Law. http://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/1035/16080.htm
[Кредитная связь помогает безопасно и беспрепятственно перевозить крупные предметы]. (2023). China Communications News. https://credit.mot.-gov.cn /xinyongdongtai /difang/202311/t20231101_3938911.html
Ж , [Лю Нянь & Чжао Юмен]. (2022).
Й Ш. С Ш Ш ^ Рл ^ М)) [Особенности времени, практические дилеммы и аспекты оптимизации правовой системы социального кредита моей страны]. Журнал Тайшаньского университета.
https://credit.mot.gov.cn/xinyongzhishi/202210/t20221027_3701043.html
[Уведомление муниципального народного правительства Сямыня о введении механизма оценки социального кредита и секретных мерах управления]. (2023). Credit.mot. https://credit.mot.gov.cn/zhengcefagui/ difang/202306/t20230626_3853863.html
Ашин, Г. К. (2010). Элитология: история, теория, современность. МГИМО (У).
Бадрызлов, В. А. (2017). Классификация случайных графов с предпочтительным связыванием. Омский научный вестник, 4(154), 124-128.
Бреслер, М. Г. (2017). Метод выявления инструментальных сетевых сообществ социальной сети политических коммуникаций. Журнал политических исследований, 1(4), 39-49.
Бреслер, М. Г. (2022a). Лидер сетевого сообщества. К тезисам сетевой логики. В Социально-философские проблемы цифровизации современного общества: Сборник статей всероссийской научно-практической конференции (pp. 83-92).
Бреслер, М. Г. (2022b). Тезисы сетевой логики. В Аналитическая философия: траектории истории и векторы развития: Сборник научных трудов Международной научной конференции (pp. 9-16). https://doi.org/10.47850/S.2022.1.2
Бреслер, М. Г. (2023). Когнитариат. Специфика формирования и перспективы развития в России. Дискурс-Пи, 20(4), 65-81. https://doi.org/10.17506/18179568_2023_20_4_65
Брукс, Д. (2013). Бобо в раю. Откуда берется новая элита. Ад Маргинем Пресс.
Давыдов, Д. А. (2021). Посткапитализм и рождение персоналиата. РИПОЛ классик.
Давыдов, Д. А. (2022). И сказал Интернет: сотворим нетократию по образу и подобию нашему. Критический взгляд на концепцию посткапитализма А. Барда и Я. Зодерквиста. Дискурс-Пи, 19(4), 66. https://doi.org/10.17506/18179568_2022_19_4_66
Делёз, Ж., & Гваттари, Ф. (2010). Капитализм и шизофрения. Тысяча плато. Астрель.
Камалова, Г. Р. (2020). Инцидент-менеджмент как новая стратегия коммуникации власти и общества: анализ практик. Экономика и управление: научно-практический журнал, 4(154), 30-33.
Кастельс, М. (2000). Информационная эпоха: экономика, общество и культура. ГУ ВШЭ.
Латур, Б. (2014). Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию. Изд. дом Высшей школы экономики.
Мазалов, В. В., & Хитрая, В. А. (2023). Ранжирование вершин графа с использованием абсолютных потенциалов узлов электрической цепи. Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления, 19(2), 233-250. https:// doi.org/10.21638/11701/spbu10.2023.209
Моска, Г. (1994). Правящий класс. Социологические исследования (Социс), 10, 187-198.
Ортега-и-Гассет, Х. (2003). Восстание масс. ООО Издательство АСТ.
Патаракин, Е. Д., Реморенко, И. М., Буров, В. В., & Парфёнов, Р. В. (2015). Выявление ключевых участников социально-педагогических проектов. Образовательные технологии и общество, 18(2), 675-692.
Понеделков, А. В., Старостин, А. М., & Пляйс, Я. А. (2023). Элитологическая парадигма в современных политологических исследованиях. Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета, 13(4), 6-12. https://doi.org/10.26794/2226-7867-2023-13-4-6-12
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665867 Российская Федерация. Pars программа Meganet для реализации кластерно-сетевого анализа структуры социальных сетей коммуникации поколения z: № 2023663640: заявл. 29.06.2023: опубл. 20.07.2023 / М. Г. Бреслер, Н. И. Теренин, В. Е. Семенов [и др.]; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет».
Яшкова, М. Р. (2018). Социальный капитал: эволюция концепта. Неприкосновенный запас. Дебаты о политике и культуре, (3(119), 196-210.
References
Albert, R., & Barabasi, A. L. (2002). Statistical mechanics of complex networks. Reviews of Modern Physics, 74, 47-97.
Ashin, G. K. (2010). Elitology: history, theory, modernity. MGIMO (U) (In Russian).
Badryzlov, V. A. (2017). Classification of random graphs with preferential linking. Omsk scientific bulletin, 4(154), 124-128 (In Russian).
Bard, A., & Soderqvist, J. (2002). Netocracy: The new power elite and life after capitalism. FT Press.
Bourdieu, P. (2011). The forms of capital. In M. Granovetter (Ed.), The sociology of economic life. Rout-ledge. https: //doi.org/10.4324/9780429494338
Bresler, M. G. (2017). A method for identifying instrumental network communities of the social network of political communication. Journal of political research, 1(4), 39-49 (In Russian).
Bresler, M. G. (2022a). The network community leader. Toward a thesis of network logic. In Socio-philosophical problems of digitalization of modern society: Collection of articles of the All-Russian scientific and practical conference (pp. 83-92) (In Russian).
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
Bresler, M. G. (2022b). Theses of network logic. In Analytic philosophy: trajectories of history and vectors of development: Collection of scientific papers of the International Scientific Conference (pp. 9-16). https://doi.org/10.47850/S2022.12 (In Russian).
Bresler, M. G. (2023). Cognitariat. Specifics of formation and prospects of development in Russia. Discourse-P, 20(4), 65-81. https://doi.org/10.17506/18179568_2023_20_4_65 (In Russian).
Brooks, D. (2013). Bobo in paradise. Where the new elite comes from. Ad Marginem Press (In Russian).
Castells, M. (2000). The information age: economy, society and culture. GSU HSE (In Russian).
Certificate of State Registration of Computer Program No. 2023665867 Russian Federation. Pars program Meganet for realization of cluster-network analysis of structure of social networks of communication generation z: No. 2023663640: avv. 29.06.2023: publ. 20.07.2023 / M. G. Bresler, N. I. Terenin, V. E. Semenov [and others]; applicant Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Ufa State Petroleum Technical University" (In Russian).
Claridge, T. (2004). Social capital and natural resource management: An important role for social capital? (Unpublished thesis). University of Queensland, Brisbane, Australia.
Conrad, D. (2008). Defining social capital. In K. R. Gupta, G. L. H. Svenden, & P. Maiti (Eds.), Social capital (Vol. 1, pp. 53-60). Atlantic Publishers and Distributors.
Damele, G., & Campos, A. S. (2022). Introduction. Elite theory: Philosophical challenges. Topoi, 41, 1-5. https://doi.org/10.1007/s11245-022-09794-1
Davidov, D. A. (2021). Postcapitalism and the birth of personality. RIPOL Classics (In Russian).
Davydov, D. A. (2022). And the Internet said: let us create a netocracy in our image and likeness. A critical look at the concept of postcapitalism by A. Bard and J. Zoderquist. Discourse-Pi, 19(4), 66. https://doi.org/10.17506/18179568_2022_19_4_66 (In Russian).
Deleuze, J., & Guattari, F. (2010). Capitalism and schizophrenia. A thousand plateaus. Astrel (In Russian).
Fatikhova, D., Ostroumov, A., & Ostroumova, O. (2023). Netocracy as a subject of the modern information society. Relagoes Internacionais no Mundo Atual, 2(40), 156-155. http://dx.doi.org/ 10.21902/Revrima.v6i40.6355
Fischer, C. (2005). Bowling alone: What's the score? Social Networks, 27(2), 155-167. https://doi.org/ 10.1016/j.socnet.2005.01.009
Florida, R. (2023). The theory and analytics of the creative class. In A. A. Batabyal & P. Nijkamp (Eds.), The creative class revisited: New analytical advances (pp. 343-362). World Scientific Publishing. https://doi.org/10.1142/9789811267659_0012
Fowler, B. (2020). Pierre Bourdieu on social transformation, with particular reference to political and symbolic revolutions. Theory and Society, 49, 439-463. https://doi.org/10.1007/s11186-019-09375-z
Gruszko, K., & Sokala, W. (2020). Authority in the network-who is it? In The future of political leadership in the digital age (pp. 76-99). Routledge.
Hanifan, L. J. (1916). The rural school community center. Annals of the American Academy of Political and Social Science, 67(1), 130-138.
Hassan, M. K., Islam, L., & Arefinul, S. H. (2017). Degree distribution, rank-size distribution, and leadership persistence in mediation-driven attachment networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 469, 23-30. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.11.001
Kamalova, G. R. (2020). Incident management as a new strategy of communication between the authorities and society: an analysis of practices. Economics and management: scientific and practical journal, 4(154), 30-33 (In Russian).
Latour, B. (2014). Reassembling the social: an introduction to actor-network theory. Ed. by the Higher School of Economics (In Russian).
Liu, Y. Y., Slotine, J. J., & Barabasi, A. L. (2012). Control centrality and hierarchical structure in complex networks. PLOS ONE, 7(9), e44459. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044459
LiuNian & Zhao Yumeng [Liu Nian & Zhao Yumeng]. (2022). ЦИй^иДйШ*^^,
1^^. [Features of the time, practical dilemmas and aspects
of optimizing the legal system of social credit in my country]. Journal of Taishan University. https://credit.mot.gov.cn/xinyongzhishi/202210/t20221027_3701043.html (in Chinese).
Luman, N. (2000). The reality of the mass media (K. Cross, Trans.). Stanford University Press.
Mazalov, V. V., & Khitraya, V. A. (2023). Ranking of graph nodes using absolute potentials of electric circuit nodes. Bulletin of St. Petersburg University. Applied mathematics. Informatics. Control Processes, 19(2), 233-250 https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2023.209 (In Russian).
Mellander, C., & Florida, R. (2021). The rise of skills: Human capital, the creative class, and regional development. In M. Fischer & P. Nijkamp (Eds.), Handbook of regional science (pp. 711-715). Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60723-7_18
Mosca, G. (1994). The ruling class. Sociological research (Socis), 10, 187-198 (In Russian).
Newman, M. E. J. (2005). A measure of betweenness centrality based on random walks. Social Networks, 27, 39-54. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2004.11.009
Ortega y Gasset, H. (2003). The revolt of the masses. AST Publishers Ltd (In Russian).
Pareto, V. (1935). The mind and society [Trattato di sociologia generale]. Harcourt, Brace and Company.
Patarakin, E. D., Remorenko, I. M., Burov, V. V., & Parfyonov, R. V. (2015). Identification of key participants in socio-pedagogical projects. Educational technologies and society, 18(2), 675-692 (In Russian).
Ponedelkov, A. V., Starostin, A. M., & Pleiss, J. A. (2023). Elitological paradigm in modern political science research. Humanities. Bulletin of the Financial University, 13(4), 6-12. https://doi.org/ 10.26794/2226-7867-2023-13-4-6-12 (In Russian).
Traag, V. A., Waltman, L., & van Eck, N. J. (2019). From Louvain to Leiden: Guaranteeing well-connected communities. Scientific Reports, 9, 5233. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41695-z
Yashkova, M. R. (2018). Social capital: evolution of the concept. Untouchable reserve. Debates on politics and culture, (3(119), 196-210 (In Russian).
^ Я Й й iaffl^SS (№ те^ЙШ [the People's Republic of China on
Building a Social Credit System (draft for public comments)]. (2022). https://mp.weix-in.qq.com/s/Up64GnBaiD5guN2pzY-A4Q (in Chinese).
tti'I¥ : [ilft^fffl]. [Fu Chuangyu] (2023). [Functional positioning and boundaries of building a social credit system in my country]. Institute of Rule of Law, China University of Political Science and Law. http://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/ 1035/16080.htm (in Chinese).
Issues in Elitology. 2024. No 2 | ISSN: 2712-8415 Political Elite Studies | doi: 10.46539/elit.v5i2.192
[Credit connection helps you transport large items safely and seamlessly]. (2023). China Communications News. https://credit.mot.gov.cn/xinyongdongtai/ difang/202311/t20231101_3938911.html (in Chinese).
èiafflM^ÏP^ iflSKIft [Notification of the Xiamen Municipal People's Government the introduction of the Social Credit assessment mechanism and secret management measures]. (2023). Credit.mot. https://credit.mot.gov.cn/ zhengcefagui/difang/202306/t20230626_3853863.html (in Chinese).
