CC BY
48
Сфера услуг
УДК 316.35 СТАРИКОВ ИЛЬЯ ГЕННАДИЕВИЧ
научный сотрудник, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при президенте РФ, Центр региональных исследований и урбанистики,
e-mail: il8@bk.ru
СОЦИАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ В СЕТЯХ ГОРОДСКИХ НЕКОММЕРЧЕСКИХ ПРОЕКТОВ: СЕТЕВОЙ АНАЛИЗ АУДИТОРИЙ ГРУПП ГОРОДСКИХ ПРОЕКТОВ В СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ «ВКОНТАКТЕ»
Аннотация. Информационные технологии, в частности Интернет и социальные сети, помогают некоммерческим проектам осуществлять деятельность и коммуникацию с потенциальными участниками и целевой аудиторией более эффективно и оперативно. С помощью методов анализа социальных сетей (Social network analysis) и на основе данных о подписчиках групп некоммерческих городских проектов в социальной сети «ВКонтакте» автор изучает особенности распределения социального капитала между городскими проектами в городе Томске. Целью проделанного исследования было выявление и интерпретация взаимосвязи между характеристиками городских некоммерческих проектов и их социальным капиталом. Рассматриваемая автором сеть групп городских проектов отражает пересечения подписчиков между парами групп. Оценка уровня социального капитала, соответствующего той или иной группе, рассматривается через пересечения аудиторий разных групп в сети. Основным результатом проведенного исследования является выявленная взаимосвязь между направлением деятельности организации и оценкой социального капитала. Используя концепции теории социальных медиа и исследований виртуальных сообществ, автор рассматривает положение групп городских проектов в сети как отражение уровня взаимодействия между проектами в офлайн -среде. В этом ключе полученные результаты могут быть экстраполированы на офлайн -деятельность некоммерческих проектов. Таким образом, социальный капитал, которым обладают активистские городские проекты, неравномерно распределен между проектами в зависимости от направления их деятельности. Результаты данной работы могут быть использованы при оценке эффективности деятельности городских проектов и НКО, а также при выявлении наиболее важных некоммерческих проектов с точки зрения вовлечения жителей города в активистскую деятельность.
Ключевые слова: городская среда, активизм, социальный капитал, социальная сеть, social network analysis, ВКонтакте.
STARIKOVILYA GENNADIEVICH
Research Associate, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration Under the President of the Russian Federation, Center of Regional Research and Urban Studies,
e-mail: il8@bk.ru
THE SOCIAL CAPITAL IN NETWORKS OF CITY NON-COMMERCIAL PROJECTS: THE NETWORK ANALYSIS OF AUDIENCES OF GROUPS OF CITY PROJECTS IN VKONTAKTE SOCIAL NETWORK
Abstract. Information technologies, specifically the Internet and social networks assist noncommercial projects to follow through with their activity and communication with potential participants and the target audience at a more effective and faster level. With the help of methods of social network analysis and based on the data of subscribers of groups of non-commercial city projects in VKontakte social network, the author studies the typical features of spread of social capital between city projects in the city of Tomsk. The goal of the study performed was finding and interpreting the interconnection between the characteristics of city non-commercial projects and their social capital. The network of groups of city projects that the author discusses reflects the
intersection of subscribers between the pairs of groups. An evaluation of the level of social capital corresponding to different groups is discussed through the intersection of audiences of different groups online. The main result of the study performed is the discovered interconnection between the area of focus of the activity of the organization and the evaluation of the social capital. Using the concepts of the theory of social media and studies of virtual communities, the author discusses the position of groups of city projects online as a reflection of the level of interaction between the projects in the offline environment. In this respect, the results obtained may be extrapolated on the offline activity of non-commercial projects. Therefore, the social capital that activist city projects have is unequally distributed among projects depending on the area of focus of their activity. The results of this study may be used when evaluating the effectiveness of the activity of city projects and NGOs, as well as when finding the most important non-commercial projects from the point of view of involving city residents into activism.
Keywords: city environment, activism, social capital, a social network, social network analysis, VKontakte.
Теоретические основания работы
В социологии, урбанистики и других связанных дисциплинах дискуссия о роли горожан в развитии городов зародилась еще в прошлом веке (Анри Лефевр «Право на город», Джейн Джэйкобс «Смерть и жизнь больших американских городов») [Джекобс 2011; Lefebvre 1996], но продолжает быть не менее актуальной и в XXI веке. Сегодня уже не вызывает возражений идея о том, что активные горожане формируют собственное представление о городской среде и готовы совершать конкретные действия для воплощения этих идей.
Использование информационных технологий позволяет некоммерческим проектам и локальным городским сообществам быстрее и эффективнее привлекать новых сторонников, распространять информацию о себе, активнее обсуждать проблемы и находить своевременные решения. Важную роль в данных процессах играют сервисы социальных сетей, и в частности специальные страницы организаций или проектов, созданные в социальных сетях («группы», «публичные страницы», «сообщества»).
В результате деятельности в виртуальном пространстве для некоммерческих проектов новым ресурсом становится количество подписчиков. Большое количество подписчиков и их активное поведение на страницах групп проектов в социальных сетях позволяет создавать символический капитал, повышать лояльность потенциальных участников, привлекать новых участников, консолидировать активистов, координировать действия, а также собирать обратную связь.
Согласно последним исследованиям в области влияния Интернета на повседневную жизнь горожан и функционирования организаций, виртуальные взаимодействия не просто оказывают значимое влияние на социальные процессы в офлайн-среде, но и становятся ее частью. [Cavanagh 2009]. Ученые, исследующие проблемы представления городской жизни в медиа-пространстве, считают, что не существует отдельно офлайн городской среды от ее проявлений в онлайн. [Crang et al. 2007]. (Wellman et al. 2002; Rheingold 1993; Павлов 2015; Рыков и др. 2016, 2015; Voskresenskiy et al. 2015; Walker 2011; Li 2013).
Таким образом, популярность группы в виртуальной среде и выраженный в количестве подписчиков интерес пользователей к деятельности городского проекта служит, с одной стороны, индикатором нацеленности лидеров проекта на взаимодействие с представителями местного сообщества. С другой — может косвенно отражать одну из возможных сторон офлайн — успешность проекта — лояльность аудитории или доверие как вид социального капитала, согласно Р. Патнэму [Патнэм 1996: 141].
Интересующие нас виртуальные сообщества городских проектов имеют специфические характеристики аудиторий1. Согласно идеям Парка и Зиммеля о специфики городской жизни
1 Аудитория — в теории социальных медиа совокупность индивидов, потребляющих контент определенного поставщика информации. Здесь социальные медиа мы понимаем как интернет-ресурсы, представляющие собой сообщества пользователей, взаимодействующих друг с другом при помощи обмена информационными сообщениями (в виде текстового, аудио-, фото- и видеоконтента), самостоятельно формирующих весь контент ресурса и объединенных общим интересом к ресурсу или виду контента, составляющему основу их взаимодействия [Нетология:Глосарий].
и согласно развившим эти идеи Вирту, в городах образуется множество групп интересов, сообществ и социальных стратификаций. Таким образом, формируется переплетенная структура городских сообществ, при которой «различные интересы делают индивида членом сильно различающихся групп, каждая из которых может претендовать лишь на одну какую-то сторону его личности» [Wirth 1996: 101].
Такая разветвленность позволяет, с одной стороны, индивидам аккумулировать информацию из разных сообществ, с другой стороны — делиться этой информацией с другими подписчиками группы. С точки зрения концепции силы «слабых связей» (Грановеттера), развитие коммуникационных технологий позволяет индивидам создавать и поддерживать большее количество «слабых связей», что способствует накоплению социального капитала [Putnam 2000; Granovetter 1973]. В контексте нашего исследования это означает, что группы, подписчики которых состоят в группах большого количества других активистских проектов, обладают более высоким социальным капиталом. Как следствие —имеют больше возможностей для достижения своих целей.
По Патнэму выделяются два вида социального капитала: «сплачивающему группу» (bonding) и «наводящему мосты» (bridging social capital). «Сплачивающий» капитал характеризует сообщества с сильными внутренними связями и особыми отношениями взаимообмена, «капитал, наводящий мосты» является «космополитическим», соединяя участников разных сообществ и расширяя сферу взаимного обмена [Putnam 2000]. Таким образом, оба вида социального капитала определяются через сетевые характеристики взаимодействия между представителями различных групп. Далее в статье будет описан подход к изучению социального капитала некоммерческих проектов через сетевые структуры их аудиторий.
Методология и выборка
Объектом нашего исследования мы определяем виртуальные сообщества городских проектов. В эмпирических исследованиях социальных процессов в Интернете виртуальные сообщества понимаются как множество пользователей, находящихся в компьютерно-опосредованном взаимодействии и имеющих общие интересы, связанные с вопросами активистской некоммерческой деятельностью в городе. В нашем исследовании общие интересы пользователей опера-ционализируются как подписка на ограниченное число открытых локально-опосредованных страниц городских проектов в социальной сети «ВКонтакте» («групп», «пабликов»2).
В ходе исследования использовались данные со страниц виртуальных групповых интегра-ций Томска в социальной сети «ВКонтакте» («группы», «паблики»). Социальная сеть «ВКонтакте» была выбрана как наиболее популярная социальная сеть среди российских пользователей Интернета [Brand Analytics 2017].
Для проведения исследования мы использовали целевую выборку. При формировании выборки использовались формальные и содержательные критерии.
Формальные критерии:
1. Открытый тип группы в социальной сети «ВКонтакте».
2. Тип групповых объединений — «группы» или «паблики».
3. Указание на территориальную принадлежность группы к городу исследования (в нашем случае Томску)3.
4. Наличие публикаций в 2017 году. Иначе группы считались недействующими.
5. Численность групп составляет от 40 человек до 6 000 человек.
Содержательные критерии
Выборка формировалась в первую очередь за счет групп организаций и проектов, цели которых связаны с развитием городской среды, благоустройством города, поддержкой общегородских или соседских сообществ. В ходе проведенных в Томске экспертных интервью выяснилось, что проекты и НКО, которые проводят мероприятия и реализуют проекты в сфере развития городской среды, по своим основным целям и направлениям деятельности могут сильно различаться. Так, центр «Грани» предлагает следующую типологию «городских» проектов (по материалам исследования центра «Грани» «Неполитический активизм»): проблемы детей и
2 Публичных страниц.
3 На основе данных поля «локации» в блоке основной информации группы, а также на основе описания группы или контента.
родителей в городе, изменение городских территорий, краеведение и градозащита, благотворительность, помощь уязвимым группам, зоозащита, права малоресурсных групп, настройка городской среды, создание инфраструктурных интернет-платформ, творческие сообщества [Грани 2012]. Поиск проектов и организаций для формирования выборки осуществлялся по данным направлениям.
Исследовательские вопросы, поставленные в данной статье, решаются с использованием данных, полученных в результате ранее проведенного исследования, посвященного изучению стратегий выживания городских активистских проектов.
Данные
Для формирования выборки городских сообществ и НКО, работающих в сфере развития городской среды, мы использовали экспертные интервью с активистами в Томске, экспертные базы данных городских сообществ4, данные из «Карты городских сообществ» («Центра прикладной урбанистики») [ЦПУ «Томск»], открытые данные (grants.oprf.ru, clearspending.ru).
Для каждой общественной организации и проекта в составленном списке мы искали страницы групповых объединений на сайте социальной сети «ВКонтакте» и формировали автоматические запросы для получения списка их подписчиков. На этом этапе использовались API VK и язык программирования R. Социальная сеть «Вконтакте» предоставляет доступ к данным сайта через открытый API [VKontakte Open API]. Это означает, что с помощью специальных запросов-команд в адресной строке браузера любой желающий может получить доступ к информации из базы данных социальной сети. Для обработки полученной информации мы использовали язык программирования R. Визуализация графа виртуальных сообществ и его анализ осуществлялся в программе Gephi и также в языке программирования R (библиотека igraph).
В результате обработки и преобразования данных о подписчиках групп была составлена сеть (граф) пересечений аудиторий групп. Вершинами полученного ориентированного5 графа выступают страницы групп, зарегистрированные в сервисе «ВКонтакте», связями между вершинами графа являются общие участники групп. Наличие общих участников означает наличие связи между двумя группами. При этом связи имеют мощности (веса), которые рассчитываются по следующей формуле:
* „ D мС4 П В]
где — мера сходства аудитории группы А с аудиториеи группы а, — количе-
ство общих пользователей для групп А и В, — количество подписчиков группы А.
Таким образом, между каждой парой групп, имеющих общих подписчиков, существует связь определенной мощности: чем больше общих подписчиков у групп, тем связи между ними сильнее. Однако логично предположить, что до некоторого уровня пересечения между группами являются малозначительными.
В нашем анализе мы не учитывали связи, имеющие вес менее 0,05 (5 %)6, такую меру сходства мы считали незначимой и равной 0.
Результаты
Полученная сеть пересечений аудиторий виртуальных сообществ в городе Томске, участвующих в исследовании, состоит из 64 вершин и 706 ребер. Уникальных пользователей в сети — 83 468.
4 Составленные экспертами списки и базы данных городских активистов.
5 Ориентированным называют тот граф, связи в котором имеют направление. То есть пара вершин А и Б могут иметь как связь «от А к Б», так и связь «от Б к А», которые не будут равны друг другу.
6 Такой порог пересечений аудиторий двух групп был выбран эмпирически.
Таблица 1
Общие показатели сети пересечений аудиторий групп городских проектов в «ВКонтакте»
Значения для исследуемого графа Значения для случайного графа (64 узла, 706 связи)
Средний размер группы 1355.42 --
Density 0,175 0,175
Average Degree 22,06 22,06
Average Weighted Degree 1,166 --
Diameter 7 4
Average Path length 2,57 1,653
Average Clustering Coefficient 0,385 0,18
Общие статистики по сети показывают, что сеть пересечений аудиторий городских некоммерческих проектов обладает, c одной стороны, высокой плотностью (Density = 0.2), но при этом исследуемая сеть, вероятно, обладает кластерной структурой. Показатель Average Clustering Coefficient для рассматриваемого графа равен 0,39 при том, что средний коэффициент кластеризации для случайного ориентированного графа соответствующего размера
(количество узлов) и связанности (количество связей) составляет примерно 0,18 (таблица 1).
-
~ V
Рис. 1. Граф виртуальных сообществ города Томска. Размер узлов соответствует показателю Betweenness Centrality. Цвета узлов соответствуют значениям переменной Physic environment: черный — «да» или «скорее, да», серый — «скорее, нет» или «нет».
При анализе сетевой структуры одними из важнейших показателей являются меры центральности, которые отражают: важность того или иного узла в устойчивости структуры сети, соединения разных ее частей и влияние, оказываемое центральным узлом на других участников сети.
В методах анализа социальных сетей (SNA) существуют метрики, которые можно соотнести с разными видами социального капитала по Патнэму: взвешенная мощность узла (Weighted Degree), промежуточная центральность (Betweenness centrality).
Взвешенная мощность рассчитывается как сумма весов всех связей узла и отражает степень пересечения аудитории данной группы с аудиториями других групп.
Промежуточная центральность рассчитывается исходя из вероятности нахождения узла на пути между любыми двумя другими узлами сети. Лидеры в значениях Betweenness Centrality обеспечивают связь между более замкнутыми группами узлов (сообществами) (Wasserman, Faust 1994).
Данные меры центральностей можно интерпретировать как показатели, соответствующие видам социального капитала по Патнэму: «сплачивающему группу» (bonding) и «наводящему мосты» (bridging social capital). С этой точки зрения Взвешенная мощность будет соответствовать сплачивающему капиталу, а промежуточная центральность — наводящему мосты.
С целью выявления факторов, оказывающих влияние на социальный капитал проекта или НКО, выраженный через центральное положение в сети аудиторий городских проектов, мы применяли процедуру регрессионного анализа. Данная процедура была выбрана вследствие того, что она позволяет учитывать изолированное влияние каждого фактора, а также позволяет получить коэффициенты регрессии, которые отражают величину влияния фактора.
Взвешенная мощность (Weighted Degree)
В ходе проведенного анализа было выявлено, что такие направления деятельности, как преобразование физической среды города, волонтерское направления и протестные проекты, значимо влияют на уровень показателя Weighted Degree (таблица 2). Также статистический значимый эффект оказывают на такие показатели, как количество подписчиков в группе проекта (размер группы) и наличие опыта получения гранта организацией7.
Таблица 2
Факторы, оказывающие влияние на показатель Weighted Degree (регрессионная модель)8
Estimate Std. Error Sig.
Intercept 0.256 0.205 0.2178
Преобразование физической городской среды 0.71 0.232 0.0033**
Размер группы 0.0002 0.00007 0.0032**
Получение грантов -1.087 0.342 0.0024**
Протест -1.217 0.482 0.0145*
Волонтеры 0.849 0.387 0.0325*
Уровни значимости: '**' - p < 0.01, '*' - p < 0.05. Переменная «Размер группы» — количество подписчиков. Adj. R-squared: 0.2976, p-value < 0.001.
Таким образом, наиболее важными в сети с точки зрения суммарной мощности узла являются группы сообществ, относящихся к категории волонтерских движений, а также организации, занимающиеся развитием городской физической среды. Лидеры по данному критерию — это те организации, которые можно признать наиболее популярными среди подписчиков других групп виртуальных сообществ. С большой вероятностью подобные проекты являются наиболее влиятельными и активными в городе.
7 Значимость фактора получения грантов является важным при анализе уровня социального капитала. Однако описание влияния данного фактора выходит за рамки данной статьи.
8 Состав предикторов был отобран в ходе выявления оптимальной модели на основе Критерия Акаике (AIC) и уровня нормированного R2.
Промежуточная центральность (Betweenness Сеп^аШу)
Анализ факторов, оказывающих влияние на промежуточное положение групп в сети пересечений аудиторий городских проектов, выявил следующие значимые показатели: размер группы, преобразование физической городской среды, активность группы9. Также на уровне значимости 0.1 на Промежуточную центральность оказывают влияние такие показатели, как претесная деятельности и развлекательное направление длительности проекта (таблица 3).
Таблица 3
Факторы, оказывающие влияние на показатель Betweenness Сеп^аШу (регрессионная модель)10
Estimate Std. Error Sig.
Intercept 4.121 1.429 0.0062 **
Активная группа -2.982 1.321 0.0292 *
Размер группы 0.0006 0.0002 0.0051 **
Преобразование физической городской среды 1.679 0.656 0.0141 *
Протестные -1.957 1.113 0.0858 .
Волонтеры 1.174 0.927 0.2121
Велодвижения 1.836 1.289 0.1616
Развлекательные 1.266 0.751 0.0993 .
Уровни значимости: '**' — p < 0.01, '*' — p < 0.05, '.' — p < 0.1. Переменная «Размер группы» — количество подписчиков. Adj. R-squared: 0.2582, p-value < 0.01.
Лидеры в значениях Betweenness Centrality обеспечивают связь между более замкнутыми группами узлов (тематическими сообществами), например, фотографами, творческими группами и другими сообществами в городе.
На основе показателей центральности мы можем выделить те группы, которые являются центральными узлами в построенной сети и во многом определяют ее структуру. Так, проекты, связанные с волонтерскими проектами, и проекты, направленные на преобразование городской физической среды, можно признать в среднем наиболее популярными проектами среди пользователей, данные которых были использованы для построения сети. Также проекты этих направлений выполняют связывающую функцию в сети городских проектов, то есть это проекты, которые соединяют тематические аудитории, таким образом существенно повышая плотность сети и скорость распространения информации.
При этом на основе общих показателей сетевой структуры групп городских проектов есть основания полагать, что существуют локальные группы-лидеры для аудиторий с определенным профилем интересов, что характерно для кластерной сетевой структуры.
Выводы
Анализ пресечения аудиторий групп городских проектов в социальной сети «ВКонтакте» показал, что характеристики рассматриваемых проектов влияют на популярность групп проектов и состав их аудитории (с точки зрения пресечения данной аудитории с другими аудиториями сети). Согласно теории социального капитала, мы можем интерпретировать полученные результаты как взаимосвязь направления деятельности некоммерческого проекта и его уровня социального капитала в виртуальной среде.
В Томске важными с точки зрения объединения подписчиков, интересующихся низовым актинизмом, являются группы, нацеленные на преобразование физической городской среды, и волонтерские проекты.
9 Наличие регулярных постов в течение 2017 года.
10 Состав предикторов был отобран в ходе выявления оптимальной модели на основе Критерия Акаике (А1С) и уровня нормированного R2.
Проекты, которые, вероятно, обладают высоким уровнем соединяющего (наводящего мосты) социального капитала (по Патнэму), являются также проектами, которые действуют в сферах развития городской среды, благоустройства, освящения проблем, связанных с данной тематикой, а также волонтерские проекты. Таким образом, аудиторию групп проектов, нацеленных на изменение физической городской среды в Томске, и аудиторию волонтерских проектов можно считать наиболее активными среди аудиторий неправительственных проектов в Томске. Участники соответствующих групп в социальной сети «ВКонтакте» также состоят в большинстве других групп низовых активистских проектов, действующих в разных направлениях. Что позволяет данным проектам аккумулировать большое количество разнообразной информации, таким образом повышать уровень социального капитала проектов.
Литература
1. Джекобс Дж. Смерть и жизнь больших американских городов / Пер. с англ. М.: Новое издательство, 2011. — 460 с.
2. Нетология. Глосарий [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://netology.ru/glossariy/socialnye-media (дата обращения: 24.10.2017), свободный. — Загл. с экрана.
3. Павлов А. Локальные городские сообщества в социальных сетях: между «соседской» и «гражданской» коммуникацией// Лабиринт. Журнал социально-гуманитарных исследований. №5. —
2015. — С. 46-57
4. Патнэм Р. Чтобы демократия сработала. Гражданские традиции в современной Италии. М.: Ad Marginem. — 1996. — 287 с.
5. Российский неполитический активизм: Отчет о результатах исследования / Центр гражданского анализа и независимых исследований «ГРАНИ»; [исслед. кол.: Ксения Демакова и др... — Пермь: 2012 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://grany-center.org/sites/default/files/files/page/ otchet_aktivizm.pdf (дата обращения: 24.10.2017), свободный. — Загл. с экрана.
6. Рыков Ю., Кольцова О., Мейлахс П. Структура и функции онлайн-сообществ: сетевая картография вич-релевантных групп в социальной сети «ВКонтакте» // Социологические исследования. — № 8. —
2016. — С. 30-42
7. Рыков Ю. Сетевое неравенство и структура онлайн-сообществ // Журнал социологии и социальной антропологии. — 2015. — T.XVIII. — № 4 (81). — С.144-156.
8. Brand Analytics. Социальные сети в России, лето 2017: цифры и тренды [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://blog.br-analytics.ru/sotsialnye-seti-v-rossii-leto-2017-tsifry-i-trendy/ (дата обращения: 24.10.2017), свободный. — Загл. с экрана.
9. Центр прикладной урбанистики. База данных «Городских сообществ Томска» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://docs.google.com/spreadsheets/ d/1mSSR6HEDS9oOnDtwYj5ytU1vUmEeCWSz62I8BpeBppw/edit?usp=sharing (дата обращения: 24.05.2017), свободный. — Загл. с экрана.
10. Crang M., Crosbie T., & Graham S. Technology, time — space, and the remediation of neighbourhood life //Environment and Planning A, 2007. No. 39 (10). Р. 2405-2422.
11. Diani M. Social Movement Networks Virtual and Real // Information, Communication & Society. 2000. Т. 3. No. 3. P. 386-401.
12. Granovetter M. The Strength of Weak Ties // American Journal of Sociology. Volume 78. Issue 6. 1973. P. 1360-1380.
13. Kaplan A. M., Haenlein M. Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media // Business Horizons. 2010. Vol. 53. Issue 1. Р. 59-68.
14. Krinsky J., Crossley N. Social Movements and Social Networks: Introduction // Social Movement Studies. 2014. Т. 13. No. 1. P. 1-21.
15. Lefebvre H. Writings on cities (E. Kofman & E. Lebas, Trans., Eds.) Malden, MA: Blackwell Publishing, 1996. 260 p.
16. Li L., Li S. Becoming homeowners: The emergence and use of online neighborhood forums in transitional urban China //Habitat International. 2013. Vol. 38. Р. 232-239.
17. Putnam R. D. Bowling alone: The Collapse and Revival of American Community. New York: Simon & Schuster, 2000. 541 p.
18. Rheingold H. The Virtual Community: Homesteading on the Electronic Frontier.1993 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rheingold.com/vc/book/intro.html (дата обращения: 15.04.2015), свободный. — Загл. с экрана.
19. VKontakte. Open API [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://vk.com/dev/openapi (дата обращения: 24.10.2017), свободный. — Загл. с экрана.
20. Voskresenskiy V., Sukharev K., Musabirov I., Alexandrov D. Online Communication in Apartment Buildings //Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 8852. Р. 52-55.
21. Walker D. M. Networked Public Talk: Attention, Difference, and Imagination in Online Urban Forums. Ph.D., University of Michigan, 2011. 308p.
22. Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications (Structural Analysis in the Social Sciences) / Structural Analysis in the Social Sciences (Book 8). Cambridge University Press. 1994. 857 p.
23. Wellman B., Boase J., Chen W. The Networked Nature of Community: Online and Offline // IT&Society. Т.
1. No. 1. 2002. P. 151-165.
24. Wirth L. 'Urbanism as a way of life. In R. LeGates and F. Stout (eds.) The City Reader. London: Routledge, 1996. P. 97-189.
References:
1. Jacobs George. The death and life of great American cities Per. from English. Moscow: New publishing house, 2011. - 460 p.
2. Ontologies. Glossary [Electronic resource]. Access mode: https://netology.ru/glossariy/socialnye-media (circulation date: 24.10.2017), free. The title. from the screen.
3. Pavlov A. Local community goods in social networks: between "tands"and civil"communication //Labyrinth. Journal of social and humanitarian research. No. 5. - 2015. — S. 46-57
4. R Putnam. To democracy rabota. Evaluation of tradition in modern Italy. M.: Ad Marginem. - 1996. - 287p.
5. Russian nepal activism: a Report on the results of the studies / Center for civil analysis and nsc research FACES" [Isle. Col.: Xenia dem et al... - Perm: 2012 [Electronic resource]. Access mode: http://grany-center.org/sites/default/files/files/page/otchet_aktivizm.pdf (circulation date: 24.10.2017), free. The title. from the screen.
6. Rykov Yu., Koltcova O., Meilakhs P. Structure and functions of online communities: Steve Vik-cartography ofrelevant groups in the social network Vkontakte"// Sociological research. - No. 8. - 2016. - P. 30-42
7. Rykov Yu. Stevie nerves and structure of online communities / / Journal of sociology and social anthropology. - 2015. Vol XVIII. — No. 4 (81). — P. 144-156.
8. Brand Analytics. Social networks in Russia, summer 2017: figures and trends [Electronic resource]. Mode of access: http://blog.br-analytics.ru/sotsialnye-seti-v-rossii-leto-2017-tsifry-i-trendy/ (accessed: 24.10.2017), free. The title. from the screen.
9. The center for urban pride. Database non-Urban communities"[Electronic resource]. Mode of access: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mSSR6HEDS9oOnDtwYj5ytU1vUmEeCWSz62I8BpeBppw/edit? usp=sharing (date accessed: 24.05.2017), free. The title. from the screen.
10. Crang, M., T. Crosbie & S. Graham Technology, time — space, and the area of life // environment and planning a 2007,. No. 39 (10). R. 2405-2422.
11. Diani M. social networks movements virtual and real / / information, communication and society. 2000. Vol.3. No. 3. C. 386-401.
12. Granovetter M. the strength of weak ties //American journal of sociology. Volume 78. Question 6. 1973. P. 1360-1380.
13. Kaplan A. M., Haenlein M. users of the world unite! Problems and opportunities of social media // business horizons. 2010. Thom. 53. Issue 1. R. 59-68.
14. Krinsky, Y., Crossley, N. social movements and social networks: an Introduction //studies social movement. 2014. Vol.13. No. 1. P. 1-21.
15. Lefebvre, H. writings on cities (E. Kofman and E. lebas, TRANS., EDS.) Malden, MA: Blackwell Publishing, 1996. 260 p.
16. Li L., Li S. Becoming homeowners: the emergence and use of online forums in transitional urban China / / habitat international. 2013. Thom. 38. R. 232-239.
17. Only Putnam R. D. Bowling: the collapse and revival of American community. New York: Simon & Schuster, 2000. 541 p.
18. Rheingold N. the virtual community: homesteading on the electronic frontier.1993 [Electronic resource]. Access mode: http://www.rheingold.com/vc/book/intro.html (circulation date: 15.04.2015), free. The title. from the screen.
19. Vkontakte. Public API [Electronic resource]. Access mode: https://vk.com/dev/openapi (circulation date: 24.10.2017), free. The title. from the screen.
20. Voskresensky V., Sukharev K., Musabirov I., Aleksandrov D. online communication in apartment buildings // lecture notes in computer science. 2015. Thom. 8852. R. 52-55.
21. Walker D. M. public Network to talk: attention, difference, and imagination in online urban forums. PhD at the University of Michigan, 2011. 308 p.
22. Wasserman S., Faust K. social network Analysis: methods and applications (Structural analysis in the social Sciences) / Structural analysis in the social Sciences (book 8). Cambridge University Press. 1994. 857 pages.
23. B. Wellman, J. Boase. Chen V. network nature of community: online and offline // and companies. Vol.1. No. 1. 2002. C. 151-165.
24. Wirth L. Urbanism as a way of life. In R. Legates and F. stout (EDS.) The City Reader. London: Routledge, 1996. P. 97-189.
