CC BY
16742
Социальные сети: эволюция, структура, анализ
Воронкин Алексей Сергеевич
аспирант кафедры государственной службы, администрирования и управления Государственное учреждение «Луганский национальный университет имени Тараса
Шевченко»,
адрес: Украина, ул. Оборонная, 2, г. Луганск, 91011;
Тел.: (+380642) 533549 [email protected]
Аннотация
В работе представлен обзор теоретических и прикладных исследований, посвященных проблемам эволюции и анализа социальных сетей. Приведено краткое описание некоторых популярных социальных сетей, перечислены отдельные веб-сервисы и программные приложения для их анализа.
This paper presents a review of theoretical and applied research on the problems of evolution and social network analysis. The popular social networks, web services and software application to analyze them are briefly considered.
Ключевые слова
социальная сеть, граф сети, персональная учебная среда; social network, graph of the network, personal learning environment.
Введение
Социальные сети на сегодняшний день являются одними из самых посещаемых ресурсов в Интернете [1, 2, 3]. По данным исследовательской компании comScore их используют около 85% от всех Интернет-пользователей мира. По мнению ряда ученых образовательная парадигма XXI века включает в себя триаду крупнейших фундаментальных проблем - непрерывность, массовость и качество [4]. Именно технологические инновации (в том числе модернизация веб-платформ) позволили по-новому организовать массовое и непрерывное обучение [5]. В этом свете особую научную значимость играет профессиональная непрерывная подготовка / самоподготовка), что обеспечит новый этап эволюции самоосознания и самоформирования информационной культуры [5].
И хотя ученые и педагоги делают только первые шаги в наработке научно-обоснованных и эффективных механизмов построения технологий «компьютерного обучения», соперничество за господство на «рынке информационных услуг» в образовательной сфере (в том числе его содержательной части) разворачивается полным ходом. На фоне этого решаются вопросы по реализации совершенно новых функций поддержки обучения (например, использование в видео-лекциях многоязычных интерактивных субтитров), непрерывно вводятся в действие новые социальные сервисы, разрабатываются модели психологического обеспечения содержания дистанционного обучения [6], происходит конвергенция обучения на основе ИКТ [7, 8].
650
Основные подходы к определению социальной сети. Функции социальной сети
Социальная сеть - это социальная структура, состоящая из группы узлов, которыми являются социальные объекты (люди, группы людей, сообщества, организации) и связей между ними (социальных взаимоотношений) [9]. В общераспространенном понимании социальная сеть - это сообщество людей, объединенных общими интересами, общим делом или имеющих другие причины для непосредственного общения между собой. В общефилософском подходе под социальной сетью понимают множество социальных объектов и определенное множество отношений между ними [10].
Эллисон и Бойд [11] определили социальную Интернет-сеть как веб-сервис, позволяющий пользователям: 1) создавать открытые (публичные) или частично открытые профили пользователей; 2) создавать список пользователей, с которым они состоят в социальной связи; 3) просматривать и «трассировать» свой список связей и аналогичные списки других пользователей в рамках одной системы.
По мнению Е.Д. Патаркина социальные сети - это платформы, на базе которых участники могут устанавливать отношения друг с другом [12]. Итак, социальная Интернет-сеть - это интерактивный многопользовательский веб-сайт, обладающий рядом обязательных качеств [11]:
- содержание (контент) сайта создается исключительно или преимущественно его пользователями;
- сайт представляет собой автоматизированную среду, в рамках которой пользователи имеют возможность создавать связи с другими пользователями (социальные связи) или социальные объекты (тематические группы);
- пользователи имеют возможность получать статическую и динамическую информацию об объектах, существующих в данной социальной среде, о социальных связях между ними;
- пользователям доступны функции коммуникации с другими пользователями и социальными объектами.
Среди функций социальной сети следует выделить следующие [13]:
1. Коммуникационная. В рамках коммуникационной функции люди устанавливают контакты, обмениваются новостями, информацией (фото, видео, аудиоматериалы, ссылки на сайты, комментарии, сообщения), кооперируются для достижения совместных целей (сплочение и удержание социальных связей).
2. Информационная. Поток информации имеет двухстороннюю направленность, т.к. участники общения выступают попеременно и в роли коммуникатора, и в роли реципиента.
3. Социализирующая (саморазвитие, рефлексия в системе «друзей» и «групп»).
4. Самоактуализирующая (самопрезентациия).
5. Идентификационная (при создании индивидуального профиля пользователь наполняет его информацией о себе - имя, дата рождения, семейный статус, школа, ВУЗ, интересы и пр., что позволяет осуществлять поиск анкет по заданным признакам).
6. Функция формирования идентичности. Согласно теории Фестингера (1954 г.), человек склонен сравнивать себя с теми людьми, с которыми у него есть большее количество схожих черт. Кроме того, согласно теории когнитивного диссонанса, похожие люди положительно оценивают друг друга [14]. Это основной механизм, который позволяет человеку четко формулировать свои позиции в отношении других людей и групп.
7. Развлекательная. Социальные сети позволяют обмениваться не только текстовыми сообщениями, но и мультимедиными файлами, кроме того,
651
следует отметить значение виджетов - мини-программ развлекательного характера, создаваемых сторонними производителями для расширения возможностей пользователя (игры, медиа-приложения и т.д.).
Для реальных социальных сетей можно выделить следующие основные эффекты и свойства [15]:
- наличие собственных мнений пользователей;
- изменение мнений под влиянием других членов социальной сети;
- различная значимость мнений (влиятельности, доверия) одних пользователей для других;
- различная степень подверженности членов социальной сети влиянию;
- существование косвенного влияния в цепочке социальных контактов;
- существование «лидеров мнений»;
- существование порога чувствительности к изменению мнения окружающих;
- локализация групп («по интересам», с близкими мнениями);
- учет факторов «социальной корреляции»;
- существование (обычно менее значимых) внешних факторов влияния (реклама, маркетинговые акции) и, соответственно, внешних агентов (средства массовой информации, производители товаров и т.п.);
- наличие лавинообразных эффектов;
- воздействие структурных свойств социальных сетей на динамику мнений;
- возможность образования коалиций;
- игровое взаимодействие пользователей;
- информационное управление в социальных сетях.
Эволюция аналитических подходов в исследовании и становлении теории социальных сетей
Вопросами изучения социальных связей в группах людей начали заниматься еще в конце XIX - начале ХХ века [16]. Так, Эмиль Дюркгейм утверждал, что не все социальные феномены могут быть объяснены с точки зрения свойств отдельных индивидуумов. Георг Зиммель, рассматривая слабо связанные сетевые социальные структуры, в своих трудах заложил основы анализа социальных сетей. Социальными философами этого времени использовался термин «паутина отношений» [17].
В 1930-х гг. Дж. Морено опубликовал серию работ по социометрии, посвященную межличностным и межгрупповым отношениям [18]. Основной инновацией научных работ Морено принято считать социограммы - схематическое изображение структуры межличностных отношений в малой социальной группе. В одном из его экспериментов ставилась задача разместить воспитанниц детского дома для девочек в отдельных коттеджах так, чтобы в общем коттедже находились только те из них, кто симпатизировал друг другу, и не допускалось проживание вместе девочек, испытывающих друг к другу неприязнь. Испытуемых спрашивали, кто им нравится и с кем вместе они хотели бы трудиться или проводить свободное время. Результаты были представлены в виде ряда матриц, где каждому члену группы выставлялась оценка другими членами группы. Далее подсчитывались индивидуальные и групповые индексы, строились социограммы в виде графов, на которых членам групп приписывались определенные позиции, а выборы (как позитивные, так и негативные) указывались стрелками - так отображалась «структура» предпочтений в группе. Своими экспериментами Дж. Морено фактически положил начало аналитическому исследованию социальных сетей [19].
В дальнейшем Алекс Бейвлас (1948 г.) и Харольд Левитт (1951, 1963 гг.) сделали еще один важный шаг в развитии теории: они предложили понимать под
652
сетью совокупность позиций, а не индивидов. Итоговая модель отношений между позициями, полученная ими в ходе экспериментов, выглядела как основа или тип структуры. В работах А. Бейвласа впервые появляется упоминание о централи (когда коммуникации осуществлялись через центральную позицию, определенные задачи выполнялись качественнее и быстрее), а также предложена идея о том, что связи между позициями - это потоки ресурсов.
Во второй половине XX в. существенно расширился системный анализ социальных сетей в работах таких исследователей, как Р. Соломонофф, С. Берковиц, С. Боргэтти, Р. Берт, К. Карли, К. Фост, Д. Нок, П. Марсден, Н. Маллинс, А. Рапопорт, С. Уоссермэн, Б. Веллмэн, Д. Вайт, В. Харрисон и многих других. В 1950-е гг. работы английских антропологов Дж. Барнеса и Э. Ботт привлекли внимание к более сложным социальным феноменам, связанным с принадлежностью к социальным сетям. Сам термин «социальная сеть» был введен в 1954 году социологом Джеймсом Барнсом [20]. Из многих антропологических трудов того времени следует выделить работу С. Найдела «Теория социальной структуры» (1957 г.), в которой проведено четкое разделение «структуры» и «функции», что соответствует принципам современного сетевого анализа. Поскольку Найдел изучал «структуры» в больших популяциях (в отличие от малых экспериментальных групп), его работа была востребована и в психологии, и в социологии. В своей работе ученый писал: «Мы определяем структуру общества через конкретную популяцию и поведенческие образцы или сети (или системы) отношений, получаемые актерами через выполнение их совместных и взаимноориентированных ролей».
В 1959-1968 гг. венгерские математики Пол Эрдос и Альфред Реньи опубликовали серию статей, описывающих принципы формирования социальных сетей. Ученые впервые применили математическую теорию для иллюстрации принципа построения социальных сетей. Предложенная теория случайных графов позволила описывать сложные сети, не имеющие очевидных принципов построения [21]. Поскольку при случайно-равномерном соединении вершин графа распределение P(k) (k - число входящих в вершины ребер) является биномиальным, а в пределе большого размера графа - пуассоновским, то такие сети также назвали пуассоновскими случайными сетями. Тем не менее, в начале XXI века выяснилось, что модель Эрдоса-Реньи плохо коррелируется с реальными графами социальных Интернет-сетей.
В 1969 г. американскими психологами Стэнли Милгрэмом и Джеффри Трэверсом была предложена теория шести рукопожатий, согласно которой любые два человека на Земле разделены в среднем лишь пятью уровнями общих знакомых и, соответственно, шестью уровнями связей (так называемое «явление тесного мира»). По замыслу эксперимента, проведенного в двух американских городах, жителям города Омаха (штат Небраска) было роздано 300 конвертов, которые следовало передать определённому человеку, живущему в Бостоне. Конверты разрешалось передавать только через своих знакомых и родственников. В итоге, произведя подсчеты, Милгрэм определил, что в среднем каждый дошедший конверт прошёл через пять человек. Описанный эксперимент в различных вариациях повторяли неоднократно. Так в 1998 г. ученые Колумбийского университета при помощи электронной почты подтвердили исследование аналогичной схемой. Оказалось, что в Интернет-сети перейти от одного сайта к любому другому можно также при помощи шести кликов. В 2008 г. компания Microsoft опубликовала результаты двухлетнего исследования, в котором каждый из 240 миллионов пользователей сервиса мог бы «дойти» до другого в среднем за 6,6 «рукопожатий». Миланский университет и социальная сеть Facebook также экспериментально изучали теорию шести рукопожатий, взяв за основу данные социального графа сети Facebook [22]. В результате исследования оказалось, что двух любых пользователей Facebook отдаляет 4,74 уровня связей. В социальной сети «Вконтакте» специальное
653
приложение «цепочка друзей - теория шести рукопожатий» (https://vk.com/fchain) позволяет находить связи знакомств между пользователями сети. Поскольку аудитория «Вконтакте» наиболее числена на территории бывшего СНГ, люди, вводя гипотетического незнакомца с территории Украины (или России), получают результат в 3-4 человека. Таким образом, экспериментально подтвердить теорию шести рукопожатий в социальных Интернет-сетях не всегда удается. Погрешность можно также объяснить следующим образом. Когда новый пользователь регистрируется и вводит персональные данные, социальная сеть предлагает набор людей, которых он может знать (например, посредством анализа контактов электронной почты), или выборку людей по общим интересам, подобной работе и т.п., из которых он может выбрать тех, с которыми наиболее часто общается. Так, преподаватель может найти своих коллег, ученики и студенты могут общаться со своими единомышленниками (одинаковый возраст, схожие интересы, похожие ВУЗы и т.п.) [23].
В 1998 г. Стивен Строгатц и Данкан Воттс предложили математическую модель сетей «тесного мира» на основе суперпозиции свойств регулярных, периодических решеток и пуассоновских случайных сетей [24]. Исследователи доказали, что в сетях, подчиненных свойствам «тесного мира», добавление малого числа случайных связей сокращает диаметр сети, т.е. самый длинный путь между ее узлами до самого короткого.
В 1970-х гг. американский социолог Марк Грановеттер [25] выявил, что внутри социальных сетей «слабые» связи (например, наши соседи, знакомые, знакомые знакомых, формальные контакты на работе) имеют большее значение, чем «сильные» (к примеру, наши родственники и друзья). Объясняется это тем, что информация быстрее и шире распространяется именно посредством «слабых» связей [26]. По его мнению, «слабые» связи «совершенно необходимы для расширения возможностей взаимодействия пользователей и для их взаимодействия с сообществом, тогда как в результате «сильных» связей образуется локальная связь». На примере трудоустройства он показал, что с точки зрения поиска работы и прочих нужд в жизни связи с людьми, которых мы не очень хорошо знаем, более полезны. Это связано с тем, что через «сильные» связи люди делятся ограниченным объемом данных или ресурсов, «сильные» связи информационно избыточны, а, следовательно, они менее полезны друг другу. Таким образом, преимущество в поиске работы имеет тот, кто имеет большую сеть непересекающихся контактов. Этот эффект М. Грановеттер назвал «силой слабых связей».
Теоретическое обоснование тезиса о силе «слабых» связей предложил Рональд Бэрт в своей теории «структурных дыр» [27], под которыми понимается существование коммуникационно не связанных между собой пространств. Теория основана на идеях силы «слабых» связей, значимости посредничества в социальной сети, теории эксклюзивного обмена, а также на различении трех форм капитала -финансового, человеческого и социального. Наличие большого количества «слабых» связей действительно дает индивиду преимущества в получении информации [28].
Дункан Уоттс и Стивен Строгач развили теорию социальных сетей, и в числе многих других открытий ввели понятие коэффициента кластеризации - степени близости между неоднородными группами (например, когда человек расширяет сеть своих связей за счет людей, которых он лично не знает, но знают его друзья) [29].
С развитием сетевых технологий и появлением новых средств коммуникаций в 80-90-х гг. употребление термина «социальные сети» постепенно смещается из социологии в сферу информатики. В 1984 году Национальный фонд науки США основал обширную межуниверситетскую сеть NSFNet. Со второй половины 1980-х гг. реализуются первые прообразы современных социальных сетей - CompuServe, Prodigy и The Well. Зарождаются системы мгновенных сообщений - IRC и ICQ. В 1995 году появляется американский портал Classmates. Начало 2000-х гг. принято
654
считать расцветом эпохи социальных Интернет-сетей - в 2003-2004 гг. запущены сети LinkedIn, MySpace и Facebook. И если LinkedIn создавалась с целью установления и поддержания деловых контактов, то владельцы MySpace и Facebook сделали ставку в первую очередь на удовлетворение человеческой потребности в самовыражении. В 2006 г. открылся проект Twitter, а также популярная на территории стран СНГ социальная сеть «Вконтакте», имеющая на сегодняшний день самый большой видео- и аудио-хостинг.
Наиболее значительные результаты последних лет в изучении сетевых структур были получены в теоретической физике. В частности в 1999 г. появилась теория безмасштабных сетей, сформулированная Альбертом-Лассо Барабаши [30]. Безмасштабные сети - это граф, где распределение числа связей вершин описывается степенным, а не экспоненциальным (как в пуассоновских сетях) законом, кроме того, объекты, распределенные по степенному закону, нередко устроены иерархически, а основные свойства сети не зависят от размера сети. Название не было придумано специально для этого типа сетей, а было взято из теории критических явлений, где флуктуации в критических состояниях также подчиняются степенному закону, а саму теорию безмасштабных сетей стали рассматривать как один из сценариев выхода сложных систем в критическое состояние. Исследования показали, что большинство сетей в живой и неживой природе (информационные, экологические, генные, функциональные связи в мозге человека, метаболические, социальные, технологические, словарные, документы WWW и др.) хорошо моделируются безмасштабными графами.
По мнению крупнейшего социолога, профессора Калифорнийского университета Мануэля Кастельса, все общество в целом становится «сетевым», что происходит благодаря качественно новым средствам коммуникации. «...Новая коммуникационная система, все более говорящая на универсальном цифровом языке, одновременно интегрирует в глобальном масштабе производство и распространение слов, звуков и изображений в нашей культуре и приспосабливает их к персональным вкусам и настроениям индивидов. Интерактивные компьютерные сети растут по экспоненте, создавая новые формы и каналы коммуникации, формируя жизнь и формируясь жизнью в одно и тоже время» (Кастельс, 2000). В работе «Галактика Интернет: Размышления об Интернете, бизнесе и обществе» исследователь отмечает [33]: «вообще-то сети - это достаточно старые формы материализации человеческой деятельности, однако в наши дни они обрели новую жизнь в результате превращения их в информационные сети, объединенные Интернетом». Центральным понятием теории М. Кастельса становится «сетевая структура», раскрывающаяся как «комплекс взаимосвязанных узлов», при этом «конкретное содержание каждого узла зависит от характера той конкретной сетевой структуры, о которой идет речь» [31]. Связь определяется через способность к коммуникации. Сами «сети представляют собой открытые структуры, которые могут неограниченно расширяться путем включения новых узлов, если те способны к коммуникации...» [31]. Включенность в сеть обеспечивает доступ к информации [32]. В работах ученого впервые дается теоретическое обоснование наличия сетевой логики в социальных процессах и явлениях.
Классификация социальных сетей в Интернет-среде. Примеры популярных социальных сетей
Одни социальные сети ориентированы на поиск знакомых людей и общение с ними, другие представляют собой бизнес-сети, третьи созданы для общения людей,
655
объединённых по интересам. Существуют различные условные классификации социальных сетей в Интернет-среде. В работе [34] предложен следующий подход:
1) социальные сети общей тематики (MySpace, Facebook, Вконтакте, Одноклассники и др.) в плане неформального образования дают возможность доступа к информации, которая удовлетворяет их собственные интересы;
2) социальные специализированные сети, например: Last.Fm (музыкальная социальная сеть), Geni (семейная социальная сеть, объединяющая людей на основе семейных связей), Autokadabra.ru (социальная сеть автолюбителей). Сюда же относятся узкоспециализированные профессиональные сети, объединяющие специалистов и ученых, например, Ukrainian Scientists Worldwide, Украшська наукова штернет-спшьнота, e-Leaming PRO, Scipeople.ru, и др. Исследователями Ж. Лейвом и Э. Венгером в работе «Ситуационное обучение: легитимное периферическое участие» [35] с целью эффективного обмена знаниями была обоснована необходимость создания профессиональных сообществ, раскрыто содержание деятельности и их виды. Изучая совместную деятельность людей в процессе обучения, они рассматривали приобретение знаний как социальный процесс, в котором участвуют люди с различным уровнем компетенций (от чего зависит их авторитет в группе);
3) деловые социальные сети - сети, способствующие профессиональному развитию и построению карьеры личности. Среди них МойКруг и Plaxo.
Е.Д. Патаркин выделяет две категории социальных сетей: 1) сети, в которых основные типы узлов связаны с участниками и их профайлами или страницами участников (Facеbook, Вконтакте, LinkedIn и др.), 2) сети, в которых наибольшее значение имеют узлы, которые представляют собой цифровые объекты - статьи, программы, видеозаписи, закладки (Википедия, YouTube, Flickr, Delicious и т.д.).
В работе [36] дается классификация социальных сетей с позиций коммуникативности и доминирования:
1) социальные сети с высокой доминантностью и высокой коммуникативностью;
2) социальные сети с высокой связанностью и низкой доминантностью;
3) социальные сети с низкой коммуникативностью и низкой доминантностью;
4) социальные сети с низкой коммуникативностью и высокой доминантностью.
Анализ других источников позволяет классифицировать социальные сети по таким категориям, как [37]:
1) тип (личное общение, деловое общение, видео, аудио, фото, геолокация, покупки, блоггинг, новости, вопрос-ответ, закладки, виртуальные миры, тематические, развлечения / знакомства);
2) открытость информации (открытые, закрытые, смешанные);
3) географический охват (мир, страна, территориальная единица, без региона -международная);
4) уровень развития (веб 1.0-веб 3.0).
Наиболее распространенными сегодня сетями в странах СНГ, особенно в подростковой среде, являются сети «ВКонтакте», «Одноклассники», «Мир тесен», «Мой Круг» и другие [38]. Рассмотрим некоторые социальные сети, наиболее привлекательные для образовательной сферы [39].
1. Ning - платформа, позволяющая пользователям самим организовывать социальные сети. Сервис запущен в октябре 2005 года. Согласно статистике на сайте платформы Ning она имеет ежемесячно 65 миллионов уникальных посещений со всего мира. На момент написания статьи, согласно рейтингу 500 веб-сайтов (данные сайта Alexa.com), Ning занимает 240-е место по посещаемости в Украине, 148-е - в России и 497-е место - в мире (http://www.alexa.com/topsites). На основе платформы было создано множество образовательных социальных сетей - Classroom 2.0 (разработчик Стив Харгадон), Educator's PLN (разработчик Томас Витби), The Global
656
Education Conference Network (объединяет преподавателей для участия в международных виртуальных конференциях по проблемам образования), ISTE Community Ning (посвящена применению инновационных технологий в обучении) и др. [40]. Аналогичными платформами для создания социальных тематических сетей являются taba.ru, SocialGO, Elgg, WackWall.
2. Sophia - бесплатная социальная образовательная платформа. Ее создатель Дон Смитмиер решил объединить энтузиастов в области образования в единое онлайн-сообщество [41]. Особенностью социальной сети является организация информации в виде «учебных пакетов» (learning packets), которые содержат вводные лекции по определенным академическим дисциплинам или темам для обсуждения, видео- и аудио-ресурсы, презентации и другие учебные материалы. Такие пакеты может создать любой участник сообщества и получить оценку со стороны экспертов и других участников сообщества.
3. Twitter - международная социальная сеть микроблогов, позволяющая пользователям публиковать текстовые сообщения до 140 символов (включая пробелы), используя веб-интерфейс, SMS или сторонние программы-клиенты. Сообщение может включать также фотографию, видео-, аудио-приложения и Интернет-ссылки. По данным сайта Alexa.com, среди 500 веб-сайтов сервис Twitter занимает 23-е место по посещаемости в Украине, 15-е - в России и 12-е место - в мире. Сегодня эту сеть используют для проведения исследований, опросов, установления новых контактов, ведения диалога с учеными и преподавателями -сервис осуществляет в среднем 1,6 млрд. поисковых запросов в день. Twitter в учебном процессе можно использовать для [42]: а) коммуникативной поддержки семинаров; б) проведения мозгового штурма в группе; в) выбора тем для будущих семинаров; г) размещения ссылок на учебные материалы; д) информирования об изменениях в расписании занятий; е) консультирования; ж) анализа деятельности конкретного учащегося; з) проведения опросов; и) ведения тематического журнала; к) отслеживания новостей, опубликованных известными деятелями науки; л) информирования о текущем состоянии выполнения научно-исследовательской или дипломной работы; м) обмена ссылками. К примеру, студент, участвуя в научной конференции, может своевременно делиться своими впечатлениями и идеями, передавать мнения других участников мероприятия.
4. Facebook - самая крупная социальная сеть в мире. На 4 октября 2012 года аудитория сети составила 1 миллиард пользователей - это те, кто заходил на сайт хотя бы раз в месяц или за указанный промежуток времени был зафиксирован с помощью кнопки Like и следящих cookie [43]. По данным сайта Alexa.com, среди 500 сайтов сеть Facebook занимает 7-е место по посещаемости в Украине, 8-е место - в России и 1-е - в мире. Множество людей, которые регистрируются в социальных сетях (в том числе и Facebook), хотят общаться на интересующую их тему, поэтому они объединяются в различные группы по интересам, среди них имеется большое количество тематических образовательных групп. В Facebook открыты следующие группы: Biology, Matematika, Science Group, Theoretical Physics, Popular Science, CCK11, #UkrEl11, Сторонники развития электронного обучения и дистанционного образования, Популярна наука и др. В сотрудничестве с Facebook образовательный фонд Джорджа Лукаса разработал социальную сеть Edutopia, главная цель которой помогать школам создавать и внедрять социальные медиа-средства в учебный процесс. Убедительной мотивацией при разработке сети Edutopia стала, по словам Дж. Лукаса, «...изолированность традиционного образования от реальной жизни, абстрактность учебных планов, а также острая необходимость преподавателей и студентов в поиске ресурсов и получении советов от экспертов за пределами классной комнаты» [44].
5. LinkedIn - социальная сеть, предназначенная для поиска и установления деловых контактов. На июль 2012 года содержит более 175 миллионов
657
зарегистрированных пользователей. По данным сайта Alexa.com, среди 500 вебсайтов LinkedIn занимает 33-е место по посещаемости в Украине, 44-е - в России и 14-е место - в мире. Участники LinkedIn могут использовать сеть для разных целей: а) быть представленными через существующие контакты и расширять связи; б) осуществлять поиск компаний людей, групп по интересам; в) публиковать профессиональные резюме и осуществлять поиск работы; г) рекомендовать и быть рекомендованными; д) публиковать информацию о вакансиях; е)создавать группы по интересам.
6. Вконтакте - популярная в странах СНГ социальная сеть, основанная в 2006
году выпускником Санкт-Петербургского государственного университета Павлом Дуровым и командой разработчиков. За основу была взята американская социальная сеть Facebook, которая тогда не имела русскоязычного интерфейса [45]. По данным на февраль 2013 года ежедневная аудитория «ВКонтакте» — более 43 миллионов человек [46]. По данным сайта Alexa.com, среди 500 сайтов «Вконтакте» занимает 2-е место по посещаемости в Украине, 2-е место - в России и 19-е - в мире. В сети «Вконтакте» существуют различные образовательные группы, среди которых: Проект «Освиа без кордошв», Познавательное видео, BBC Discovery
(документальные фильмы), Иллюстрированный журнал изящных искусств, Художественная Фотография, Begin English, Английский язык для всех, Виртуальная школа научно-технического творчества и т.п. Для сети характерен стандартный набор возможностей: создание профиля с информацией о себе, создание и распространение контента, гибкое управление настройками доступа, взаимодействие с другими пользователями приватно (через личные сообщения) и публично (с помощью записей на «стене», а также через механизм групп и встреч), отслеживание через ленту новостей активности друзей и сообществ. Как правило, при написании сообщений можно «прикреплять» фотографии, рисунки, аудио-треки, видеозаписи и опросы.
7. Одноклассники - социальная сеть, позволяющая найти и восстановить общение с бывшими одноклассниками, однокурсниками, выпускниками, друзьями школьных и студенческих лет, приятелями и знакомыми. Была основана в 2006 году Альбертом Попковым. На 1 января 2013 г. число зарегистрированных пользователей составило около 205 млн. В этой сети можно также найти большое количество тематических образовательных групп. По данным сайта Alexa.com, среди 500 сайтов Одноклассники занимают 9-е место по посещаемости в Украине, 7-е место - в России и 48-е - в мире.
8. Scipeople - социальная научная сеть, предназначенная для ученых, аспирантов и студентов. Сеть позволяет: а) создать персональную страницу; б) организовать как собственные научные публикации, так и другие материалы (собственная «библиотека»); в) добавить информацию о курсах, которые ведет пользователь, и материалы к ним; г) связаться с коллегами; д) вести совместные научные проекты; е) размещать и получать научные вакансии и предложения о совместной научной работе; ж) размещать и получать научные новости на новостном ресурсе; з) размещать и получать информацию о проводимых конференциях и семинарах; и) получать данные о новых публикациях по своим научным тематикам.
9. e-Learning PRO - социальная сеть, объединяющая профессионалов, которые работают в области электронного обучения в целях развития этого направления в России. Была создана в 2008 году, основатель - Елена Тихомирова. Каждый участник сообщества вовлечен в обмен знаниями и опытом проектирования, разработки и организации электронного обучения и имеет доступ к материалам, необходимым для развития успешного проекта и расширения собственных знаний, навыков и опыта.
10. Украинские ученые в мире (украшсью науковщ у свт) - социальная сеть для ученых и людей, занимающихся наукой. Была создана в 2008 году. Идея создания возникла в среде украинских аспирантов в Германии. Цель - выстраивание
658
сотрудничества с другими учеными, как в Украине, так и за ее пределами. Сеть объединяет ученых различных областей науки. Каждый из зарегистрированных участников имеет возможность присоединиться к уже существующим научным группам или создать свою собственную. Другими преимуществами сети является возможность обсуждения актуальных научных вопросов и освещение последних новостей науки. Веб-сайт разработан на платформе Ning.
На этом список сетей, представляющих интерес, безусловно, не исчерпывается. При выборе той или иной сети для использования в образовательной сфере следует учитывать, как привлекательность ресурса с точки зрения его повседневного использования, так и варианты построения самого учебного процесса.
Применение социальных Интернет-сетей в обучении
С целью разработки, управления и распространения учебных материалов с обеспечением совместного доступа в Интернет-сети в конце 1990-х гг. стали появляться так называемые системы управления обучением LMS (Learning Management System), предназначенные не только для организации и контроля использования электронных курсов, но и для администрирования учебного процесса в целом.
В работе [47] выделены 2 актуальные проблемы LMS-ориентированного подхода.
1. Проблема универсальности. Данный подход построен на допущении, что одно-единственное приложение может быть гибким настолько, чтобы предоставить весь функциональный диапазон, необходимый для осуществления эффективного учебного процесса. В тоже время даже системы с открытым кодом не позволяют (без существенной настройки) использовать компоненты других разработчиков.
2. Проблема единообразия. Единообразная природа традиционной модели LMS означает, что уникальность каждой отдельной образовательной культуры разрушает модель, выгодную разработчикам программного обеспечения. «Преподаватели и студенты не вольны в выборе предпочтительных инструментов для каждой разновидности учебной деятельности, которой они занимаются. Создается некая технологическая парадигма, искусственно ограничивающая возможности и исключающая оптимальный выбор для преподавателей и учащихся» (М. Буш, Дж. Мотт) [48].
При организации массовых открытых онлайн курсов, основанных на коннективистском подходе [49], LMS отводится один узел в сети - причем такая система используется в основном для задач управления [50]. Поэтому, большая часть деятельности слушателей массовых открытых онлайн курсов происходит за пределами LMS, в других узлах сети, например, в личных блогах, веб-сайтах, социальных сетях и т.д. [51]. Для удобства учащиеся объединяют информацию с помощью RSS-каналов, агрегаторов.
Начиная с 2007 года, в университетах США активно проводятся эксперименты по использованию и внедрению сервисов социальных сетей в учебный процесс. С этого времени наблюдается появление онлайн-сообществ преподавателей и специалистов в области электронного обучения.
Ученый Гарвардского Университета Ричард Лайт обнаружил, что один из сильнейших факторов успеха студентов в образовании - это их способность создавать или участвовать в небольших исследовательских группах [52, 53]. В рамках социального конструктивизма фокус внимания преподавателей смещается от содержимого предмета в учебной деятельности к взаимодействию учащихся, вокруг которых это содержимое находится.
659
Благодаря эволюционированию способов и форм коммуникаций людей в Интернете, происходит переход от систем LMS к концепции организации персональной учебной среды PLE (personal learning environments) [54, 55]. Зарубежный специалист Марк ван Хармелен определяет PLE как «...систему, которая помогает учащимся управлять своим собственным обучением. Это включает обеспечение поддержки учащихся в определении ими своих собственных целей обучения, управления своим обучением, управление содержанием и процессом обучения, взаимодействием с другими обучаемыми в процессе обучения, и, тем самым, достижением целей обучения. Персональная учебная среда может состоять из одной или нескольких подсистем: как таковая, она может быть программным приложением, либо может состоять из одного или нескольких веб-сервисов» [56].
В социальных сетях организовываются образовательные подгруппы, при этом каждая подгруппа имеет свое структурированное наполнение: участники, фото-, видео- и аудиоматериалы, документы (учебные пособия, презентации), Интернетссылки и т.д. Как правило, создатель группы (преподаватель или тьютор), используя специальную опцию, может отслеживать активность учащихся группы - какие разделы пользуются наибольшей популярностью, какие материалы скачиваются, какой информацией участники делятся друг с другом путем копирования её на свою персональную страницу [57]. Проведенные исследования западными учеными в 2000-2002 гг. показали, что для успешного распределения знаний внутри сети требуется целый ряд факторов, влияющих на формирование доверия к источнику информации и носителям знаний - общий язык, демографическое и социальное сходство, осмотрительность, поведение и т.п. [58].
В табл. 1 представлена информация об использовании сети Интернет в регионах мира по состоянию на 30 июня 2012 года [59]. Показатели Украины в этом обзоре следующие. Пользователями Интернет являются чуть более 15 млн. человек или 34 % населения страны (10-е место в Европе по количеству Интернет-пользователей - 3,0 % от Интернет-пользователей Европы) (рис. 1). Некоторые данные по cоциальным сетям за 2012 год cведены в таблице 2 из веб-ресурса [60].
Таблица 1
Использование Интернет-сети и демографическая статистика (по состоянию на ________________________30 июня 2012 года) [59]_____________________
Пользова- Пользова- % Рост Users % of Table
Регионы Население тели тели населения,
мира ( 2012 Est.) Интернета (31 дек. 2000) Интернета (30 июня 2012) использую- щего Интернет 2000- 2012
Африка 1,073,380,925 4,514,400 167,335,676 15.6 % 3,606.7 % 7.0 %
Азия 3,922,066,987 114,304,000 1,076,681,059 27.5 % 841.9 % 44.8 %
Европа 820,918,446 105,096,093 518,512,109 63.2 % 393.4 % 21.5 %
Средний Восток 223,608,203 3,284,800 90,000,455 40.2 % 2,639.9 % 3.7 %
Северная Америка 348,280,154 108,096,800 273,785,413 78.6 % 153.3 % 11.4 %
Латинская Америка / Карибский бассейн 593,688,638 18,068,919 254,915,745 42.9 % 1,310.8 % 10.6 %
660
Океания / Австралия 35,903,569 7,620,480 24,287,919 67.6 % 218.7 % 1.0 %
Всего 7,017,846,922 360,985,492 2,405,518,376 34.3 % 566.4 % 100.0 %
Рис. 1. Количество Интернет-пользователей в странах Европы (по состоянию на
30 июня 2012 года)
Таблица 2
Рейтинг наиболее популярных социальных сетей за 2012 г. [60]
Название Ссылка Место сайта * в:
Мире России Украине
Вконтакте vk.com 47 4 3
Одноклассники odnoklassniki.ru 80 7 11
Мой мир my.mail.ru 52 5 6
Facebook facebook.com 2 8 10
Twitter twitter.com 9 17 19
Хабрахабр habrahabr.ru 771 38 39
Myspace myspace.com 128 401 501
Мой круг moikrug.ru 2749 121 581
Мир тесен mirtesen.ru 1948 88 178
Беон beon.ru 5881 274 651
Youtube youtube.com 3 6 4
liveJournal livejournal.com 100 10 14
LiveInternet liveinternet.ru 195 12 18
Коннект connect.ua 14036 1796 138
* Среди всех сайтов, включая Google, Microsoft и др.
По данным обзора «Яндекс» за 2012 г., в десятку украинских городов с высоким проникновением социальных сетей входят, в порядке очередности: Киев,
661
Одесса, Львов, Донецк, Днепропетровск, Симферополь, Тернополь, Луганск, Харьков и Севастополь [61]. Сравнительный график популярности социальных сетей по городам Украины приведен на рис. 2, возрастной состав пользователей - на рис. 3.
В социальной сети «Вконтакте» на 2012 г. зарегистрированных пользователей из Украины приблизительно 25 000 000 [62], в «Одноклассники» - 6 000 000 чел., в «Facebook» около 2 000 000, в Twitter - приблизительно 300 тыс. [63].
Рис. 2. Сравнительный график популярности социальных сетей по городам
Украины
Рис. 3. Возрастной состав пользователей социальных сетей в Украине
Анализируя зарубежный опыт [64-69] использования социальных сетей в образовании, можно выделить следующие психологические, социальные и педагогические аргументы в пользу их применения.
1. Удовлетворение потребностей в стимуляции, событиях, достижениях, признании.
2. Комфортная и привычная для учащегося среда. Практически каждый учащийся знаком с социальными сетями и большинство из них этому рады.
662
3. Постоянное взаимодействие и доступность участников процесса обучения онлайн.
4. Бесплатность, функциональность, наличие календарей и специальных программ.
5. В социальной сети учащийся, как правило, выступает под своим именем-фамилией.
6. Открыты возможности групповой работы. Слушатели могут приобщать своих друзей в социальной сети для получения информации и решения проблем по учебным задачам, которые у них возникли.
7. Возможность фильтрации поступающей информации.
8. Совместное создание учащимся и преподавателем учебного контента.
9. Разнообразие форм коммуникации (вики-страницы, форумы, опросы, голосования, комментарии, отправка персональных сообщений, наличие стены, чата и др.).
10. Возможность проведения консультаций с использованием видеосвязи в рамках сервиса.
11. Возможность делиться ссылками на учебно-методическую литературу, научные статьи, примечательные факты, мероприятия и встречи.
12. Широкие демонстрационные возможности (видео-эксперименты, лекции, научно-популярные выступления известных ученых).
13. Отсутствие географических границ и барьеров.
14. Поддержка дистанционного курса.
15. Дискуссии и обсуждения, начавшиеся на очном занятии, могут быть продолжены в социальной сети. Это позволяет студентам проводить больше времени в активном обучении через обсуждение.
16. Использование преподавателями социальных сетей для решения своих профессиональных задач повышает их уровень коммуникативных компетенций.
17. Социальные сети делают преподавателей в плане коммуникации более социально доступными для студентов.
18. Застенчивые студенты, обычно не проявляющие себя на аудиторных занятиях, в социальных сетях чувствуют себя более комфортно и становятся более активными участниками учебного процесса.
19. Дружба в социальной сети между преподавателем и учащимся может сохраниться после окончания обучения.
20. В образовательный процесс могут быть вовлечены и родители.
21. LMS и другие сайты дистанционного обучения слушатели посещают только в случае необходимости, социальные сети просматривают несколько раз в день.
Понятие о ценности социальной сети
На возможность количественной оценки ценности социальной сети еще в начале XX века обратил внимание основатель американской Национальной Радиовещательной Компании Д. Сарнов [70], показав, что ценность телевизионной (радиовещательной) сети возрастает прямо пропорционально числу их зрителей (слушателей) п. Таким образом, ценность сети тем выше, чем больше число ее элементов (узлов).
Позднее Р. Меткалф обратил внимание на то, что ценность всей системы возрастает даже быстрее, чем число ее узлов п. Учитывая то, что каждый узел сети может быть соединен с п-1 другими узлами, то ценность для него пропорциональна п-1. Поскольку в сети всего п узлов, то ценность всей сети пропорциональна п(п-1). Под ценностью здесь понимается количество возможных подключений.
663
На основе этого закона Д. Рид сформулировал закон для сетей, которые образовывают группы. Ценность такой сети пропорциональна 2n-n-1, что определяется числом подмножеств (групп) множества из n агентов за исключением одиночных узлов и пустого множества. Закон Рида выражает связь между вычислительными и социальными сетями.
Сравнивая эти законы, Г. Рейнгольд отметил [71]: «Когда сеть похожа на телевизионную и вещает что-то людям, ценность ее услуг возрастает линейно. Когда же сеть дает возможность отдельным узлам вступать в контакт друг с другом, ценность возрастает в квадратичной зависимости. А когда та же самая сеть располагает средствами для создания ее участниками целых групп, ценность возрастает экспоненциально» (рис. 4,а-в).
В работе [72] для оценивания предлагается использовать логарифмическую зависимость nln(n) (так называемый закон Ципфа). В отличие от первых трех законов, здесь ранжируются ценности связей. Если для произвольного агента социальной сети, созданной из n узлов, связи с другими n-1 агентами имеют ценности от 1 до 1/(n-1), то вклад этого агента в общую ценность сети (для большого n) представляет 1+1/2+...+1/(n-1)=ln(n). Суммируя по всем агентам, получим полную ценность сети порядка nln(n) (рис. 4,г).
Рис. 4. Иллюстрация графической зависимости ценности социальной сети при увеличении числа ее участников от 0 до 50 в приложении к законам: а) Сарнова,
б) Меткалфа, в) Рида, г) Ципфа
Однако, ценность социальной сети как величина, зависящая от потенциальных связей всех агентов, очевидно должна возрастать и с увеличением числа возможных конфигураций (т.е. потенциальных возможностей) этих связей в сети. В работе [73] предложено для большого количества агентов n ценность социальной сети (в качестве энтропии) определять как ln(n!)=n^ln(n)-n.
664
Г рафический анализ структуры персональной учебной сети
Анализ социальных сетей - направление современной компьютерной социологии, которая занимается описанием и анализом возникающих в ходе социального взаимодействия и коммуникаций связей (сетей) [74]. Поскольку социальная значимость людей различна, соответственно различны и потребности в окружении при выстраивании контактов. Социальная значимость определяется, как правило, двумя параметрами: знаниями людей и их положением (связями). Внутри одной и той же совокупности элементов могут выстраиваться разные типы сетей (рис. 5). И хотя это направление изучается в течение многих лет, педагогическая актуальность этих исследований не была в полной мере востребована до возникновения сетевой реальности, свойственной современному информационному обществу [75].
Рис. 5. Упрощенный пример возможного расположения и взаимосвязей между
составляющими элементами
Сеть взаимодействий можно проанализировать разными методами теории графов, теории информации и математической статистики. М. Доверн и некоторые другие исследователи выделяют в анализе социальных сетей четыре основных подхода [76, 77, 78]:
- структурный подход (или формально-математический) акцентирует внимание на геометрической форме сети и интенсивности взаимодействий. Все актеры (от англ. аСог - деятель, личность) рассматриваются как вершины графа, которые влияют на конфигурацию ребер и других актеров сети. Особое внимание уделяется взаимному расположению вершин, центральности, транзитивности взаимодействий. Для интерпретации результатов в данном случае используются структурные теории и теории сетевого обмена;
- ресурсный подход рассматривает возможности участников по привлечению индивидуальных и сетевых ресурсов для достижения определенных целей и дифференцирует участников, находящихся в идентичных структурных позициях социальной сети, по их ресурсам (влияние, статус, информация, капитал);
- нормативный подход изучает уровень доверия между участниками, а также нормы, правила и санкции, которые влияют на поведение участников в социальной сети и процессы их взаимодействий;
- динамический подход акцентирует внимание на изменениях в сетевой структуре во времени.
Более детально остановимся на структурном подходе, который представлен двумя типами исследований [80]. Первый из них - это социоцентрический подход, который также называют исследованием всей сети, направлен на выявление структурных характеристик системы. Второй подход - эгоцентрический, который также называют исследованием персональных социальных сетей, направлен на выявление корреляций между структурными характеристиками социальных акторов и их личными характеристиками. Представители эгоцентрического подхода изучают не один вид связей между всеми членами сети, а все связи, которые имеет определенный член сети [79]. Визуализация социальных сетей в рамках названных
665
подходов представлена на рис. 6 [80]. Для проведения количественного анализа используют расчет индексов для социальной сети в целом, для отдельных агентов (актеров) сети выделяют подструктуры в сети и т.п.
Рис. 6. Графы социальных сетей: а) - социоцентрический подход; б) -эгоцентрический подход
Анализ графов социальных сетей базируется на выявлении целого ряда характеристик, к одним из ключевых относятся [81]:
- плотность - отношение количества связей к общему числу актеров сети. Является мерой скорости, с которой информация может распространяться по сети (чем больше связей в сети, тем выше скорость);
- определение степени вершины. Участники сети, обладающие наибольшим количеством связей, являются наиболее влиятельными (рис. 7);
Рис. 7. К определению степени вершины: актер «1» наиболее влиятелен (обладает наибольшим количеством связей в сети), актер «6» наименее
влиятелен
- определение среднего расстояния как меры близости актеров друг к другу (т.е., за сколько в среднем шагов один член сети может связаться с другим). Центральным по данному показателю будет считаться тот актер, для которого расстояние до остальных вершин минимально. Поскольку путь от центральных узлов к остальным является наиболее простым, они имеют большую вероятность получения информации, циркулирующей в сети, а значит, могут контролировать распространение этой информации.
- определение степени промежуточности. Промежуточность (посредничество) -это степень включенности объекта в маршруты связи между другими участниками сети.
По мнению Ж. Лейв и Э. Венгер (1991) студенты и преподаватели, использующие социальные сети в формальном или неформальном педагогическом контексте, должны рассматриваться как объекты, формирующие сеть социальных взаимоотношений, отображающую перемещение потоков информационных ресурсов между ними. Таким образом, изучение структуры социальной сети имеет важное значение, поскольку позволяет сделать выводы о характере взаимодействий актеров, а также дает возможность выявления наиболее влиятельных специалистов (аналитиков, экспертов), и неформальных связей между руководящими кадрами, сотрудниками, студентами и др.
Кроме того, анализ графического представления сетей служит источником для формирования гипотез о правилах функционирования сетей и синергетических эффектах: поскольку актеры взаимодействуют некогерентно (не все соединения имеют равную силу), следовательно, многие из них будут весьма «слабыми». Узлы, потерявшие актуальность и ценность, будут постепенно исчезать (аналогично
666
процессам исчезновения неустойчивых связей между нейронами в головном мозге), что особенно актуально для сети Twitter. С целью количественного анализа и прогнозирования некоторых процессов рядом ученых предпринимались попытки изучить «семантическое поле», полученное из сообщений пользователя социальной сети. В качестве примеров следует назвать прогнозы по суммам кассовых сборов от проката кинокартин [82], по результатам региональных выборов [83], по влиянию погоды на настроение и др.
На сегодняшний день разработано большое число программных приложений анализа социальных сетей, предназначенных для представления структуры сетей в виде графа. Кратко рассмотрим некоторые из них.
MentionMapp (http://apps.asterisq.com/mentionmap) - веб-сервис, предназначенный для flash-визуализации графа связей между пользователями сети Twitter, которые используют одни и те же хеш-теги в потоке твит-сообщений, при этом число упоминаний влияет на силу связей - толщину линий (рис. 8).
Рис. 8. Граф связей автора статьи (сервис MentionMapp)
NodeXL (http://nodexl.codeplex.com) - плагин для работы с Microsoft Excel, позволяет импортировать, обрабатывать данные и графически представлять сложные социальные структуры в сетях Twitter, Flickr, YouTube, Facebook. NodeXL численно отображает ключевые параметры сети: кластеры (группы) пользователей, ранги узлов, плотность графа.
Twiangulate (http://twiangulate.com) - веб-сервис предназначен для сравнения групп последователей Twitter. Предлагает несколько вариантов визуализации результатов - в виде графа социальных связей или в виде таблицы. При построении графа разными цветами отражаются «односторонняя» и «взаимная» дружба. В качестве примера на рис. 9 приведен направленный граф социальных связей. Сервис оценивает «авторитетность» отдельных акаунтов или нескольких выбранных пользователей (эта информация представляется диаграммой Эйлера-Венна). Авторитетность пользователя определяется соотношением количества фолловеров / фолловингов и количества твитов / ретвитов. Пользователи с более высоким
667
авторитетом будут иметь существенно более высокую входную степень по сравнению с выходной, т.е. их будут знать значительно больше участников, чем они знают сами.
Рис. 9. Направленный (ориентированный) граф социальных связей: стрелками показаны односторонние и двусторонние связи между участниками (сервис
twiangulate)
InMaps (http://inmaps.linkedinlabs.com) - сервис, предназначенный для интерактивного представления социального графа сети LinkedIn. Граф позволяет пользователю просмотреть, на какие группы делятся его профессиональные связи, как связаны его деловые контакты между собой. Среди дополнительных функций -возможность находить людей с наиболее сильными связями, представляющих своего рода центры деловой активности.
TouchGraph (http://www.facebook.com/apps/application.php?id=3267890192) -веб-приложение, позволяющее просмотреть граф социальных связей пользователя в сети Facebook.
Существуют и другие средства автоматического анализа социальных связей, среди них: Визуализация друзей ВКонтакте (http://www.yasiv.com/vk), SNAP (http://snap.stanford.edu), NetworkX (http://networkx.github.io), NetMiner (http://www.netminer.com/index.php), ORA (http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/ora), Cytoscape (http://www.cytoscape.org) и т.п. В качестве примера на рис. 10 представлен граф коммуникаций автора статьи в социальной сети Facebook, построенный сервисом Yasiv.
668
Рис. 10. Визуализация структуры персональной сети аккаунта автора статьи в социальной сети Facebook - 224 узла (http://www.yasiv.com/facebook)
Таким образом, граф сети позволяет выявить экспертов в конкретной предметной области, а в рамках открытого онлайн курса провести анализ структуры персональной сети того или иного учащегося, что поможет преподавателю (тьютору) оценить степень его вовлеченности в процесс налаживания взаимоотношений с другими учащимися. Полученная информация также может быть полезной для выделения наиболее эффективных путей привлечения новой целевой аудитории и направлений реорганизации (модернизации) курса.
Выводы
Группа ученых из нескольких американских университетов и Института управления знаниями IBM [84], изучая проблему создания знаний и обмена ими в социальных сетях, выявила, что взаимоотношения с другими людьми - это ключевой компонент информационной среды человека. Круг профессионального общения -важнейший фактор, который влияет на уровень профессиональной компетентности [85].
Использование программных приложений анализа структуры социальных сетей в педагогической практике открывает новые возможности для вовлечения студентов и преподавателей в совместные открытые сетевые исследования [87]. Заметим, что влияние структуры социальной сети можно изучать на 3-х уровнях: уровне расположения актеров в сети (индивидуальном уровне), уровне отношения актеров в сети (уровне связей) и уровне общей структуры сети (уровне сети).
По мнению ряда исследователей в скором времени следует ожидать дальнейшее расширение сферы образовательных приложений в социальных сетях, что обусловлено интеграцией жизни большого количества людей с социальными сетями. Так, например, в 2010 г. Лондонская школа бизнеса и финансов стала инициатором введения онлайн образования с помощью сети «Facebook». В текущем 2013 г. университет Анхальта (Германия) открыл новую магистерскую программу «Онлайн-коммуникации», учащиеся по которой будут изучать социальные сети
669
Facebook и Twitter. Разработчик учебного плана, доктор наук Хендрик Зенд, заметил: «Больше всего внимания мы уделяем практике... Социальные сети - основная часть программы .Мы здесь никого не учим, как зарегистрироваться в twitter. Речь идет о более значительных процессах. Студенты должны понять, как успешно связывать и применять средства онлайн-информации в политике и экономике». Основной идеей новых курсов является подготовка «нового поколения управленцев» [86]. Таким образом, особое значение приобретают вопросы проектирования и внедрения таких электронных образовательных ресурсов, которые бы позволили готовить специалистов, способных к инновационному управлению изменениями. Социальная сеть содержит в себе колоссальный потенциал в организации коллективной работы распределенной группы, по сути, позволяет выстраивать экспертную сеть, закладывая тем самым основы долгосрочной проектной деятельности, мобильного, коллективного и непрерывного обучения.
Следует отметить, что еще в 2010/2011 и 2011/2012 учебных годах базовые вопросы модернизации педагогического процесса в учебных заведениях с применением ИКТ (в частности, особенности использования сетевых сред, социальных сетей и Интернет-сервисов в профессиональной деятельности современного педагога) были включены автором статьи в программу учебной дисциплины «Компьютерные технологии в науке и образовании», читаемой для студентов Луганской государственной академии культуры и искусств, обучающихся по программе магистерской подготовки. Эти и другие вопросы были отражены в авторском учебном пособии «Основы использования информационно-компьютерных технологий в современной высшей школе» [43].
Ведущие ВУЗы мира поддерживают и развивают эти направления. В сфере онлайн обучения активно развиваются платформы edX, Udacity, Coursera, Class2Go, Venture Lab, FutureLearn и др. [88, 89]. В Стэндфордском университете существует должность проректора по онлайн обучению. В Киевском национальном университете имени Т. Шевченко с сентября 2013 г. открыт проект по реализации массовых открытых онлайн-курсов - «Открытый университет» (http://online.knu.ua).
Одним из перспективных практических направлений в развитии социальных сетей является организация виртуальных лабораторий по генерации и актуализации знаний, виртуальных центров экспертизы проектов e-learning. Важным направлением дальнейших исследований является мониторинг графа персональной учебной сети учащегося, его теоретическое моделирование, анализ предпосылок формирования и механизмов развития. В связи с этим актуальной задачей является разработка алгоритмов, сочетающих методы анализа и визуализации, предназначенных для улучшения понимания структуры и динамики эволюции сети.
Литература
1. Кремень В. Г. 1нформацшне середовище - криза культури чи нове буття? // Вища освгга Украши. - 2010. - №1 (36). - С. 20-33.
2. Qualman E. Socialnomics: How Social Media Transforms the Way We Live and Do Business. - 2-nd Edition, 2012. - P. 316.
3. Антонова О. С., Колосюк А. А. Роль социальных сетей в системе образования // Финансовая система Украины: проблемы и перспективы развития в условиях трансформации социально-экономических отношений: материалы междунар. научно-практ. конф. (Севастополь, 16-18 мая 2013). - Севастополь: Д1АП1, 2013. -С. 211-213.
4. Манако А. Ф., Синица К. М. Электронные научно-образовательные пространства и перспективы их развития в контексте поддержки массовости и непрерывности // Управляющие системы и машины. - 2012. - №4. - С. 83-92.
670
5. Манако А. Ф., Синица Е. М. К вопросу о развитии современных учебных сред // Proc. 1-st International Conference (Kyev, 22-23 November 2006). - K.: Изд-во Академпериодика. - 2006. - P. 86-97.
6. Застело А. О. Психолопчне забезпечення екологiчностi освгтньо! взаемодп в просторi дистанцiйноi освгти : дис. канд. псих. наук. - Запорiжжя, 2012. - 223 с.
7. Манако А. Ф., Манако В. В. Електронне навчання i навчальнi об’екти. - К.: Кажан плюс, 2003. - 334 с.
8. Манако А. Ф. КТ в обучении: взгляд сквозь призму трансформаций // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). -
2012. - Т. 15. - № 3. - С. 392-413.
9. Кадемгя М. Ю. Сощальш сервюи веб 2.0 в освггнш дгяльносп [Электронный ресурс] // Матерiали методолопчного семшару кафедри шформацшних технологiй в освт 2010-2011 р. Вшницького державного педагогiчного унiверситету iменi Михайла Коцюбинського. - Режим доступа: http://ito.vspu.net/SAIT/inst_kaf/kafedru/matem_fizuka_tex_osv/WWW/metod_semina r/2008/kademiya/kademiya_2010-2011.htm (дата обращения 17.07.2013).
10. Патаракин Е. Д. Социальные сервисы Веб 2.0 в помощь учителю: уч. -метод. пос. -2-е изд. - М.: Интуит.ру, 2007. - 64 с.
11. Винник В. Д.Социальные сети как феномен организации общества: сущность и подходы к использованию и мониторингу // Философия науки. - 2012. - №4 (55).
- С. 110-126.
12. Патаракин Е. Д. Педагогический дизайн социальной сети Scratch // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). -
2013. - Т.16. - № 2. - С. 505-528.
13. Садыгова Т. С. Социально-психологические функции социальных сетей // Вектор науки ТГУ. - 2012. - №3 (10). - С. 192-194.
14. Социальные медиа в обучении с применением ИКТ : аналит. записка, март 2011 / Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании. - М. : ИИТО, 2011. - 12 с. URL: http://iite.unesco.org/pics/publications/ru/files/3214685.pdf (дата обращения 17.07.2013).
15. Губанов Д. А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д. А. Губанов, Д. А. Новиков, А. Г. Чхартишвили. - М.: Изд-во физико-математической литературы, 2010. - 228 с.
16. Данич В. Н., Бельченко А. А. Этимология и развитие понятия «социальная сеть» // Науковi вюп Далiвського ушверситету. 2011. - №2. URL: http://dspace.snu.edu.ua:8080/jspui/bitstream/123456789/822/1/Данич.pdf (дата обращения 17.07.2013).
17. Зиммель Г. Избранное. Т.2. Созерцание жизни. - М.: Юрист, 1996. - 607 с.
18. Морено Я. Л. Социометрия: Экспериментальный метод и наука об обществе. -М.: Академический Проект, 2004. - 320 с.
19. Фюенко Т. Дослщження сощальних 1нтернет-мереж у працях зарубiжних вчених у 1930-2000 рр.: комушкативний вимiр // Проблеми та перспективи розвитку науки на початку третього тисячолгття у крашах СНД: матерiали I Мiжнародноi науково-практично! штернет-конференцп (Переяслав-Хмельницький, 26-28 лютого 2012 р.). - Переяслав-Хмельницький, 2012. - С. 260-262.
20. Barnes J. A. Class and committees in a Norwegian Island Parish // Human Relations. -1954. V. 7. - P. 39-58. URL: http://pierremerckle.fr/wp-content/uploads/2012/03/Barnes.pdf (дата обращения 17.07.2013).
21. Erdos P., Renyi A. On the evolution of random graphs // Publ. Math. Inst. Hungar.
Acad. Sci. - 1960. V. 5. - P. 17-61.
22. Люди знакомы между собой в среднем через 4,74 рукопожатия. - URL: http://ria.ru/science/20111122/495222495-print.html (дата обращения: 22.07.13).
671
23. Чернш М. М. Особливосп використання соцiальних мереж у процесi навчання шляхом активiзацil навчальних i комушкативних навичок студентiв й учнiв // 1нформацшш технологи i засоби навчання. - 2012. - №4 (30). URL: http://archive.nbuv.gov.ua/e-joumals/ITZN/2012_4/694-2236-1-ED.pdf (дата обращения 17.07.2013).
24. Newman M. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. - 784 p.
25. Granovetter M. The Strength of Weak Ties // American Journal of Sociology. - 1973.
V. 78. - № 6. - Р. 1360-1380.
26. Стрельников А. Н. Социальные сети: механизмы работы и пути развития. URL: http://www.rae.ru/forum2011/153/1796 (дата обращения 17.07.20l3).
27. Burt R. Structural holes: the social structure of competition. - Harvard University Press, 1995. - 315 р.
28. Жуликов С. Е., Жуликова О. В. Современные подходы к анализу социальных сетей // Гаудеамус: психолого-педагогический журнал. - 2012. - №2 (20). - С. 200-202.
29. Watts D. J., Strogatz S. H. Collective dynamics of «small-world» networks // Nature. -1998, June. Vol. 393. - P. 440-442.
30. Barabasi A. L., Reka A. Emergence of scaling in random networks // Science. - 1999, October. Vol 286. - P. 509-512.
31. Кастельс М. Становление общества сетевых структур // Новая постиндустриальная волна на Западе. Антология. - М.: Academia, 1999. - С. 494505.
32. Обухов К. Н. Сеть как социальная структура: модель сетевой коммуникации в теории М. Кастельса // Вестник Удмуртского университета. - 2008. - Вып. 1. - С. 107-110.
33. Кастельс М. Галактика Интернет: Размышления об Интернете, бизнесе и обществе. Екатеринбург: У-Фактория, 2004 - 328 с.
34. Нестеренко Г. О., Тишкова О. В. Сучасш сощальш мережi як шструмент неформально! освпи // Плея: науковий вюник. - 2011. - Вип. 49. URL: http://archive.nbuv.gov.ua/portal/Soc_Gum/Gileya/2011_49/Gileya49/F37_doc.pdf (дата обращения: 22.07.13).
35. Lave J., Wenger E. Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation. - London : Cambridge University Press, 1991. - P. 29-43.
36. Сазанов В. М. Социальные сети как новая общественная сфера. Системный анализ и прогноз. - М.: Лаборатория СВМ, 2010. - 180 с.
37. Семенов Н. А. Социальные сети, перспективы развития и способы монетизации. Часть 1 [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://habrahabr.ru/company/SECL_GROUP/blog/22811 (дата обращения: 22.07.13).
38. Дистанционное обучение вашего ребенка (материалы для родителей) / Сост. З.Ю. Смирнова. - СПб.: ГОУ ДПО ЦПКС СПб «Региональный центр оценки качества образования и информационных технологий», 2010. - 57 с. URL: http://window. edu. ru/resource/940/78940/files/rcokoit1020.pdf (дата обращения:
22.07.13).
39. Дюлiчева Ю. Ю. Перспективи використання сощальних мереж у навчальному процеа [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://repository.crimea.edu/jspui/bitstream/123456789/3788/1/Dyulicheva_Kirovograd. pdf (дата обращения: 22.07.13).
40. Brady K. P., Holcomb L. B., Smith B. V. The Use of Social Networking Sites in Higher Educational Settings: A Case Study of the E-learniing Benefits of Ning in Education // Journal of Interactive Online Learning. - 2010. Vol.9. - №.2. - P. 151-170.
41. Sophia Learning [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.sophia.org (дата обращения: 22.07.13).
672
42. Воронин О. С. Основи використання шформацшно-комп’ютерних технологш в сучаснш вищш школи навч. поабник. - Луганськ: Видавництво Луганського державного шституту культури i мистецтв, 2011. - 156 с.
43. Facebook [Электронный ресурс] // Википедия: свободная энциклопедия. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Facebook (дата обращения: 23.07.13).
44. Lucas G. Edutopia’s role in education [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.edutopia.org/word-from-george-lucas-edutopias-role-in-education (дата обращения: 23.07.13).
45. ВКонтакте. Популярная российская социальная сеть [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://lenta.ru/lib/14204723 (дата обращения: 23.07.13).
46. ВКонтакте [Электронный ресурс] // Википедия: свободная энциклопедия. -Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/ВКонтакте (дата обращения: 23.07.13).
47. Фещенко А. В. Социальные сети в образовании: анализ опыта и перспективы развития // Гуманитарная информатика: междисциплинарный сборник статей [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://huminf.tsu.ru/jurnal/files/vol7/feschenko.pdf (дата обращения: 23.07.13).
48. Bush M., Mott J. The Transformation of Learning with Technology Learner-Centricity, Content and Tool Malleability, and Network Effects [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.jonmott.com/blog/wp-content/uploads/2009/05/et-bushmott.pdf (дата обращения: 10.01.14).
49. Воронкин А. С. Философия психолого-дидактических концепций обучения в информационном обществе // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. - Пятигорск, 2012. - № 1. - С. 55-65.
50. Masters K. A Brief Guide To Understanding MOOCs [Электронный ресурс] // The Internet Journal of Medical Education. - 2011. Vol. 1, № 2. - Режим доступа: http://archive.ispub.com/journal/the-internetjoumal-of-medical-education/volume-1-number-2/a-brief-guide-to-understanding-moocs.html#sthash.j39lJ4sw.dpbs (дата обращения: 16.09.13).
51. Кухаренко В. Н. Массовый открытый дистанционный курс [Электронный ресурс] // Оптимальные коммуникации. - Режим доступа: http://jarki.ru/wpress/2012/04/17/3026 (дата обращения: 16.09.13).
52. Social learning // Innovative learning: сайт. - URL: http://innovativelearning.com/teaching/social_learning.html (дата обращения:
23.07.13) .
53. Light R. J. Making the most of college: students speak their minds. - Cambridge: Harvard University Press, 2001. - 242 p.
54. Воронин О. С. «Хмарш» обчислення як основа формування персональних навчальних середовищ // FOSS Lviv: збiрник наукових праць II мiжнар. науково-прак. конф. (Львiв, 26-28 квггня). - Львiв, 2012. - С. 143-146.
55. Воронин О. С. Персональш навчальш мережi в системi дистанщйно! освгги // Новi шформащйш технологи в освт для втх: навчальш середовища (New Information Technologies in Education for All, ITEA-2011): збiрник праць VI мiжнар. конф. (Кт'в, 22-23 листопада). - Кшв, 2011. - С. 202-208.
56. Schneider D. K. Personal learning environment // EduTechWiki. URL: http://edutechwiki.unige.ch/en/Personal_leaming_environment (дата обращения:
22.07.13) .
57. Малышева Н. А. Роль социальных сетей в модели дистанционного обучения студентов художественных специальностей [Электронный ресурс] // Политематический сетевой электронный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2013. - № 86 (02). - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2013/02/pdf/02.pdf (дата обращения: 23.07.13).
58. Бобкова И. А. Роль социальных сетей в развитии общества знаний [Электронный ресурс] // Математика. Компьютер. Образование: тезисы XV-ой международной
673
конференции. - 2008. - Режим доступа:
http://www.mce.su/rus/archive/mce15/sect1032/doc16626 (дата обращения: 23.07.13).
59. Internet world stat // International website. - URL: www.internetworldstats.com (дата обращения: 22.07.13).
60. Рейтинг социальных сетей - 2012 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mysety.com/other/Reyting_sotsialnih_setey_-_2012_god.html (дата обращения:
22.07.13) .
61. В социальных сетях зарегистрировано 30 млн украинских аккаунтов [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ain.ua/2012/09/21/96039 (дата обращения: 22.07.13).
62. Сколько человек зарегистрировано ВКонтакте // Информационный портал [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.bolshoyvopros.ru/questions/121676-skolko-chelovek-zaregistrirovano-vkontakte.html (дата обращения: 22.07.13).
63. Статистика украинских пользователей в соцсетях от «Яндекс» // Информационностатистический блог. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.blog-problem.net/interesno-znat/statistika-ukrainskih-polzovatelej-v-socsetyah-ot-yandeks.html (дата обращения: 22.07.13).
64. The Facebook Classroom: 25 Facebook Apps That Are Perfect for Online Education. -URL: http://www.collegedegree.com/library/college-life/15-facebook-apps-perfect-for-online-education (дата обращения: 22.07.13).
65. Ступников П. В., Абабкова М. Ю. Анализ зарубежного опыта и перспективы использования социальных сетей в образовании // XLI Неделя науки СПбГПУ: материалы научно-практической конференции c международным участием (Санкт-Петербург, 3-8 декабря 2012 г.). - СПб, 2012. - С. 29-30. URL: http://week-science.spbstu.ru/conf2012/about/proceedings/13-IIEP.pdf (дата обращения: 22.07.13).
66. 50 Reasonsto Invite Facebook Into Your Classroom. - [Електронний ресурс]. - URL: http://www.onlinecollege.org/2011/07/18/50-reasons-to-invite-facebook-into-your-classroom (дата обращения: 22.07.13).
67. Палш С. В. Сощальт мереж1 як зааб комушкаци електронного навчання // Управлшня розвитком складних систем. - 2013. - № 13. - C 152-156. URL: http://urss.knuba.edu.ua/files/zbirnyk-13/152-156.pdf (дата обращения: 22.07.13).
68. Жилавская И. В. Медиаобразовательный проект «Интернет-журналистика для глухих детей»: из опыта реализации // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). - 2013. - Т.16. - № 2. - С. 595-603.
69. Андриенко Е. В. Социальная психология - М.: Академия, 1999.
70. Воронин О. С. Конективiзм i масовi вдарит дистанцшш курси // Теор1я та методика електронного навчання. - 2013. - Вип. IV. - С. 30-39.
71. Г. Рейнгольд. Умная толпа: новая социальная революция. - М.: ФАИР ПРЕСС, 2006. - 416 с.
72. Briscoe B., Odlyzko A., Tilly В. Metcalfe's Law is Wrong // IEEE Spectrum. - 2006. -Vol. 43. - №. 7. - Р. 34-39. - URL:
http://spectrum.ieee.org/computing/networks/metcalfes-law-is-wrong (дата обращения:
29.08.13) .
73. Бреер В. В. Стохастические модели социальных сетей // Управление большими системами. - 2009. - Вып.27. - С. 169-204.
74. Прохоров А., Ларичев Н. Компьютерная визуализация социальных сетей // КомпьютерПресс. - URL: http://www.compress.ru/article.aspx?id=16593 (дата обращения: 22.07.13).
75. Левин И., Коренблит М., Талис В. Изучение динамики социальных сетей на основе моделирования в среде NodeXL-Excel // Problems of education in the 21st century. -2013. Vol. 54. - P. 125-137. URL: http://www.tau.ac.il/~ilia1/publications/analit125-137levin_vol54.pdf (дата обращения: 1.09.13).
674
76. Чураков А. Н. Анализ социальных сетей // СоцИс. - 2001. - №1. - С. 109-121.
77. Батура Т. В. Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестник НГУ. -
2012. - Т. 10. - Вып. 4. - С. 13-28. URL:
http://lib.nsu.ru:8080/jspui/bitstream/nsu/250/1/02.pdf (дата обращения: 24.07.13).
78. Воронкин А. С. Практические основы аналитического исследования персональной учебной среды в открытом онлайн курсе // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). - 2013. - Т. 16. - № 4. - (в печати).
79. Wellman B., Wortley S. Different strokes from different folks: community ties and social support // American Journal of Sociology. - 1990. - Vol. 96. - №3. - P. 558-588.
80. Демив О. Б. Розвиток та основш напрямки мережевого анал1зу // Методолопя, теор!я та практика соцюлопчного анал1зу сучасного сустльства: Зб1рник наукових праць. - 2003. - С. 161-166. URL: http://sociology-lnu.org.ua/resursy.files/Demkiv_stattja_5.htm (дата обращения: 24.07.13).
81. Инструменты расследования. Анализ социальных сетей [Электронный ресурс] // Безопасность: информационное обозрение. - Режим доступа: http://www.securityinfowatch.ru/view.php?section=articles&item=3
82. Двас Н. Twitter предскажет кассовые сборы фильмов [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://iscience.ru/2010/04/06/twitter-pomozhet-predskazat-kassovye-sbory-filmov (дата обращения: 10.01.14).
83. O’Connor B. From tweets to polls: Linking text sentiment to public opinion time series [Электронный ресурс] / B. O’Connor, R. Balasubramanyan, B. Routledge, N. Smith // Proceedings of the 6th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM’10). - Washington, DC, 2010. - Режим доступа:
http://brenocon.com/oconnor_balasubramanyan_routledge_smith.icwsm2010.tweets_to _polls.pdf (дата обращения: 10.01.14).
84. Cross R. Knowing what we know: supporting knowledge creating and sharing in social networks / R. Cross, A. Parker, L. Prusak, S.P. Borgatti // Organizational Dynamics. -2001. Vol. 30. № 2. - Р. 100-120.
85. Дубова Н. Социальная сеть знаний // Открытые системы. - 2005. № 12. URL: http://www.osp.ru/os/2005/12/380634 (дата обращения: 1.09.13).
86. Патаракин Е. Д., Катков Ю. В. Использование викиграмм для поддержки совместной сетевой деятельности // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). - 2012. - Т.15. - № 2. - С. 536-552.
87. Немецкий университет ввел курсы по социальным сетям [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://korrespondent.net/business/career/1540494-nemeckij-universitet-vvel-kursy-po-socialnym-setyam (дата обращения: 1.09.13).
88. Воронин О. С. Масштабш проекти з реалiзацii глобально! вщкрито! освггньо! парадигми [Электронный ресурс] // 1нформацшш технологи в освт: особиспсть, освггнш проспр, методолопя навчання, освггш ресурси : матерiали науково-практично! конференцп (Запорiжжя, 1-26 квгтня 2013 р.). - Запорiжжя, 2013. -Режим доступа: http://tdo.at.ua/publ/distance_education/osvita/1-1-0-42 (дата обращения: 1.09.13).
89. Воронкин А. С. Организация дистанционного обучения в сетевом сообществе // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). -
2013. - Т. 16. - № 1. - С. 627-646.
675
