CC BY
69
ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 18. СОЦИОЛОГИЯ И ПОЛИТОЛОГИЯ. 2022. Т. 28. № 1
DOI: 10.24290/1029-3736-2022-28-1-126-144
ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВОЙ СОЦИОЛОГИИ*
В.Л. Шульц, докт. философ. наук, проф., член-корр. Российской Академии Наук, директор Центра исследования проблем безопасности РАН, ул. Гарибальди, д. 21б, г. Москва, Российская Федерация, 117335**
A.A. Гребенюк, докт. экономич. наук, зам. директора по научной работе Высшей школы современных социальных наук МГУ имени М.В. Ломоносова, Ленинские горы, д. 1, стр. 13, г. Москва, Российская Федерация, 119991***
И.С. Ашманов, канд. технич. наук, Президент АО "Крибрум", ул. Верейская, 29, стр.134, г. Москва, Российская Федерация, 121357****
Данная статья посвящена теоретико-методологическим проблемам концептуализации новой отрасли социологического знания — цифровой социологии. Перенос различных аспектов жизнедеятельности человека в виртуальное пространство (в социальные сети и новые медиа) сформировал перед классическими общественными науками ряд вызовов, с которыми не приходилось сталкиваться прежде. Главным из них является оценка воздействия социальных процессов, протекающих в виртуальном пространстве, на окружающую нас реальность. Сегодня явления, зарождающиеся в интернете, все с большей интенсивностью вторгаются в наш "физический" мир, формируется так называемая "реальная виртуальность". Вместе с тем немаловажным аспектом является и обратное воздействие на виртуальный мир процессов, протекающих в социальной реальности.
Ответом на виртуализацию общественной жизни стало появление новой отрасли социологической науки — цифровой социологии. Зародившись в середине нулевых годов, она активно развивается: уточняется проблемное поле, конкретизируется ее предмет, расширяется методический инструментарий. Вместе с тем, проявляются и проблемы, "узкиеместа", требующие осмысления и их научного преодоления.
В рамках данной статьи рассмотрены процессы виртуализации общественной жизни, сущность и особенности аккаунта электронной социальной сети, сформировано авторское определение цифровой социологии, охарактеризован методический инструментарий и определены преимущества и вызовы цифровой социологии.
* Исследование выполнено в рамках деятельности Междисциплинарной научно-образовательной школы Московского университета "Математические методы анализа сложных систем".
** Шульц Владимир Леопольдович, e-mail: cona01@yandex.ru
*** Гребенюк Александр Александрович, e-mail: gaa-mma@mail.ru
**** Ашманов Игорь Станиславович, e-mail: igor@ashmanov.com
Ключевые слова: цифровая социология, виртуальная реальность, реальная виртуальность, социальные сети, аккаунт.
THEORETICAL AND METHODOLOGICAL PROBLEMS OF DIGITAL SOCIOLOGY
Schultz Vladimir L., Doctor of Philosophy, Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Director of Center for Security Studies of the Russian Academy of Sciences, Garibaldi street, 21b, Moscow, Russian Federation, 117335, e-mail: cona01@yandex.ru
Grebenyuk Alexander A., Doctor of Economics, Deputy Director for Research, Higher School of Modern Social Sciences, Lomonosov Moscow State University, Leninskie gory, 1, bldg. 13, Moscow, Russian Federation, 119991, e-mail: gaa-mma@mail.ru
Ashmanov Igor S., PhD, President of "Kribrum", Vereiskaya street, 29, bldg.134, Moscow, Russian Federation, 121357, e-mail: igor@ashmanov.com
This article is devoted to the theoretical and methodological problems of conceptualizing a new branch of sociological knowledge — digital sociology. The transfer of various aspects of human life to the virtual space (to social networks and new media) has created a number of challenges for the classical social sciences that have never been faced before. The main one is the assessment of the impact of social processes taking place in virtual space on the reality around us. Today, the phenomena emerging on the Internet are invading our "physical" world with increasing intensity, the so-called "real virtuality" is being formed. At the same time, an important aspect is the reverse effect on the virtual world of the processes taking place in social reality.
The response to the virtualization of social life was the emergence of a new branch of sociological science — digital sociology. Having originated in the mid-2000s, it is actively developing: the problem field is being clarified, its subject is being concretized, and the methodological toolkit is expanding. At the same time, there are also problems, "bottlenecks" that require comprehension and scientific overcoming.
Within the framework of this scientific article, the processes of virtualization of public life, the essence and features of an electronic social network account are considered, the author's definition of digital sociology is formed, the methodological toolkit is characterized, and the advantages and challenges of digital sociology are identified.
Key words: digital sociology, virtual reality, real virtuality, social networks, account.
Предпосылки появления цифровой социологии
Лавинообразный переход общества в электронно-цифровую стадию развития1 кардинальным образом трансформирует окружа -ющую нас социальную реальность. Стремительно меняются формы и содержание таких веками незыблемых категорий, как "общение",
1 Осипов Г.В. Социологическая наука в условиях становления цифровой цивилизации. СПб., 2016.
сс » сс ■>■> сс ■>■> 2 т"» "
труд , собственность , деньги и др. В этой связи перед социологией как наукой, так и отраслью практической деятельности встает задача своевременной фиксации новых социальных тенденций, выявления закономерностей происходящих трансформаций, определения последствий протекающих процессов. Как и все наше общество, социальное знание переживает ряд кризисов, сталкивается с различными вызовами. Его современное развитие происходит под воздействием двух отчасти синонимичных, но качественно разных процессов, которые необходимо четко разделять.
Первый процесс — повсеместная цифровизация общества, под которой мы понимаем стремительное внедрение 1Т-технологий в различные сферы жизнедеятельности социума: экономику, систему государственного управления, правоохранительную деятельность и т.д. Сегодня посредством цифровых технологий мы все больше взаимодействуем с окружающим нас миром. Колоссальный рост количества цифровых сервисов, глобальное распространение электронных экосистем привели к накоплению массивов "больших данных", представляющих интерес для социологов3. Данные массивы формируются на основе агрегации так называемых "цифровых следов" — хранящейся в электронных базах информации о совершенных человеком посредством использования цифровых устройств действиях. В данном контексте "цифровой след" — статистически зафиксированная активность человека в цифровом пространстве. Банковские операции и покупки посредством банковских карт, информация транспортных авиа, железнодорожных, автомобильных компаний, данные сотовых операторов, активность в интернете, геоданные навигаторов и других вРБ-устройств формируют цифровой профиль человека.
Исходя из подходов авторов, цифровой профиль — массив объективной информации ("цифровых следов") о деятельности человека, полученный в результате использования различных цифровых технологий и пригодный для дальнейшего анализа. Сделаем дополнительный акцент: цифровой профиль содержит статистическую информацию (статистические признаки), присущую конкретному индивиду и характеризующую его объективные социальные действия в реальной жизни: покупки, поездки, получение документов, поисковые запросы и многое другое.
2 Гребенюк А.А. Потребность российской экономики в иностранных трудовых ресурсах в условиях внедрения новых технологий // Экономика региона. 2020. Т. 16. № 2. С. 507-521.
3 Ницевич В.Ф. Цифровая социология: теоретико-методологические истоки и основания // Цифровая социология/Digital Sociology. 2018. № 1. С. 18-28.
Сегодня "большие данные" собираются повсеместно. Органы государственной власти, торговые сети, телекоммуникационные и транспортные компании и многие другие ведут постоянную работу по накоплению и анализу наших "цифровых следов". Основная цель — выявление закономерностей на основе анализа "больших данных". Ввиду того, что большие массивы информации не могут быть обработаны человеком, их анализ происходит в автоматическом режиме с использованием алгоритмов искусственного интеллекта (нейронных сетей).
В настоящее время "большие данные" содержат колоссальные объемы социальной информации. Они используются различными общественными науками: экономикой, социальной статистикой, социологией, политологией, социальной психологией, антропологией и др. По сути цифровизация создает дополнительные гигантские массивы данных о человеке и обществе, которые могут быть обработаны с использованием существующих математико-статистических методов различными направлениями и научными школами социального знания.
Второй процесс — виртуализация социальных процессов, обу-
словленная появлением и стремительным развитием компьютерных социальных сетей и социальных медиа, а также "переносом" в них различных видов, аспектов, частей социального взаимодействия4. На сегодняшний момент совокупная численность (количество) пользователей глобальных социальных сетей составляет несколько миллиардов. Только ежемесячная аудитория пользователей социальной сети Facebook составляет более 2 миллиардов. Схожие показатели демонстрирует и видеохостинг Youtube. Социальная сеть Instagram насчитывает более 1 миллиарда ежемесячных пользователей. Каждая из российских социальных сетей ВКонтакте и Одноклассники имеет более 70 млн ежемесячных пользователей5.
В отличие от процессов цифровизации, в которых, по сути, происходит "оцифровывание" реальной, объективной деятельности человека и социальных институтов, виртуализация создает искусственный мир, параллельную реальность, в которой находится профиль человека, представленный его страницей, аккаунтом, профилем в социальной сети. Следует сделать важный акцент — в виртуальном пространстве, под которым нами понимается искусственная цифровая среда взаимодействия индивидуумов (например, пространство электронной социальной сети), присутствует не
4 Bainbridge W. The social structure of online communities // The Social Structure of Online Communities (Structural Analysis in the Social Sciences, pp. I-Ii). Cambridge, 2020.
5 Данные компании АО "Крибрум".
человек, не его личность. Социальное взаимодействие между людьми происходит посредством использования аккаунта.
Аккаунт также оставляет "цифровой след", однако, этот след формируется деятельностью человека в социальной сети (не в реальном мире), и содержит субъективные оценки, мнения, потребляемый и производимый контент. "Большие данные" аккаунтов коренным образом отличаются от данных цифрового профиля, так как поведение аккаунта в социальной сети не тождественно поведению его владельца в физическом мире. Порой это поведение диаметрально противоположно.
Сущность и особенности аккаунта
электронной социальной сети
Виртуальная реальность в настоящее время является искусственной социальной средой взаимодействия аккаунтов (электронных профилей, суррогатов человеческой личности, "аватаров"), которые представляют собой учетные записи человека в социальной сети, определенные виртуальные страницы, цифровые пространства. Количество аккаунтов в социальных сетях не равно количеству конкретных пользователей. Так, у одного человека может быть несколько (иногда несколько десятков) аккаунтов. Также одним акка-унтом могут управлять несколько пользователей. Часть аккаунтов — это странички организаций, фирм, органов государственной власти.
Также среди аккаунтов могут быть профили, которые ведутся посредством ботов — специализированных программ, выполняющих автоматически и/или по прописанному алгоритму определенные действия через аккаунты. Социальная активность аккаунта также формирует "большие данные", аккумулирующие информацию, которую пользователь указывает в своем профиле, так называемая "паспортичка аккаунта", а также информацию о его социальной активности в сети: лайки, репосты, комментарии, просмотры и т.д.
Следующий очень важный аспект исследования аккаунтов заключается в том, что поведение человека в социальной сети и физическом мире может коренным образом отличаться. Относительная анонимность пользователя позволяет ему совершать действия, высказывать отношение, делать оценки, которые он не допустил бы в физическом мире. С одной стороны, это дает возможность социологам и психологам получать информацию, недоступную классическим методам сбора. Например, человек может не высказывать в реальной жизни политических предпочтений, не ходить на митинги и выборы, но, исходя из его активности в сети (потребляемой информации, членства в социальных группах, подписки на аккаунты политических деятелей и его субъективные оценки кон-
тента, посредством "лайков"), можно получить четкую картину его политической ориентации. Важную роль в данном процессе играет социально-психологическая фильтрация индивидом потребляемого информационного потока, основанная на личных оценках, на субъективности восприятия.
Также функционал современных социальных сетей позволяет создавать виртуальную (сетевую) идентичность6. В таком случае она становится желаемым образом субъекта, ее создающего, обладая такими свойствами и приоритетами, которые недоступны "физической" личности, например, принадлежность к определенной сетевой субкультуре (или нескольким), чрезмерное стремление к конструированию образа в сети, присваивание несуществующих инструментальных компетенций и др.7 В таком случае аккаунт нельзя сопоставлять с личностью его владельца. Более того, может наблюдаться определенный дуализм позиционирования человека в сети. Например, создаваемый аккаунтом контент может формировать образ добропорядочного семьянина без вредных привычек, а потребляемый будет четко свидетельствовать о стремительной маргинализации личности. По сути аккаунт одновременно является продуцированием того, кем пользователь хочет быть, и тем, кто он на самом деле. При этом исследователи не застрахованы от того, что в реальности его социальная роль имеет еще одну, третью ипостась.
Реальная виртуальность
Сегодня можно с уверенностью утверждать, что виртуальная реальность взаимодействия индивидов и социальных групп окончательно сформировалась, и процессы, происходящие в ней, стали оказывать существенную, а иногда и определяющую роль в развитии явлений физического мира. По сути, электронные социальные сети и медиа становятся глобальным "каркасом" системы координации социальных связей и отношений на глобальном уровне8, 9.
6 Готская И.БЖучков В.М. Современные трактовки понятий "сетевая личность" и "виртуальная личность" // Письма в Эмиссия.Оффлайн. 2018. № 2. С. 2584.
7 Лучинкина А.И. Личность в информационном пространстве: анализ проблемы // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. Серия: Педагогика. Психология. 2015. № 2. С. 13-18.
8 Осипов Г.В. Социальные науки и образование в условиях становления элект-ронно-цифровой цивилизации // Социальные науки и образование в условиях становления электронно-цифровой цивилизации. Научно-практическая конференция. М.; СПб., 2020. C. 12-18.
9 Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю., Синяков А.В. Стратегии использования социальных сетей в современной России: результаты многомерного шкалирования // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2016. № 1. С. 283-296.
На вопрос о том, является ли интернет виртуальной реальностью, ответил испанский социолог М. Кастельс. Он разделял сетевое общество на "пространство мест" и "пространство потоков", предпочтение он отдавал "пространству потоков" и говорил, что именно этим характеризуется сетевое общество. Они организуют пространство вокруг себя, объединяя локации, регионы, страны, континенты, которые "оказываются интегрированными в международные сети, связывающие воедино самые динамичные секторы". Современный период времени господства технологий М. Кастельс называл "географической разъединенностью", при которой уже не реальность будет влиять на виртуальность, а виртуальность — на реальность. Поэтому сети являются не виртуальной реальностью, а реальной виртуальностью. Они будут формировать и поддерживать новую морфологию, т.е. структуру общества10.
Схожие идеи высказывал американский культуролог и философ Г. Дженкинс. Он говорил о трансмедийном сторителлинге и трансмедийных технологиях. Сущностью этих понятий являются расширение повседневной реальности посредством интернет-коммуникаций и размывание понятий между реальностью и виртуальностью. Причина этого — множество каналов получения информа -ции. Г. Дженкинс обращает внимание в первую очередь на появление у человека нового культурного опыта, который позволяет каждому из пользователей стать уникальным автором, транслирующим свой опыт в интернете. На многие аспекты Дженкинс обратил внимание с развитием микроблогинга и социальных сетей, он говорил, что в современной культуре обычные пользователи становятся такими же активными, как ранее властные элиты, информация становится общедоступна, а культура и информация становятся более демокра-тичными11.
Ярким примером воздействия виртуальных процессов на реальный мир является функционирование сетевых социальных движе-ний12. Остановимся на социальном движении #МеТоо. Появившись в 2006 г., оно по-настоящему прозвучало в 2017 г. Движение было создано с целью обратить внимание на проблему домогательств и сексуального насилия. В Америке на следующий день после того, как актриса Алисса Милано опубликовала твит, в котором призывала поделиться своим опытом сексуального насилия или домога-
10 Castells M. The information age: economy, society and culture. Vol. 1. The Rise of the Network Society. Blackwell, 2000.
11 Jenkins H., Shresthova S., Gamber-Thompson L., Kligler-Vilenchik N. By any media necessary: the new youth activism, connected youth and digital futures. N.Y., 2016.
12 Castells M. Op. cit.
тельств, было опубликовано почти 700 тысяч постов, содержащих хештег #MeToo. В целом, данный хештег был использован в 14 млн твитах, не учитывая число постов в Facebook, Instagram и других социальных сетях13.
В 2018 г. газета "The Times" включила организатора этого социального движения Тарану Берк в свой ежегодный список наиболее влиятельных людей14. В июне 2019 г. ООН приняла новую конвенцию о борьбе с насилием и домогательствами на рабочих местах, которая была инициирована участниками движения #MeToo. Конвенция впервые устанавливает определение насилия и домогательства в сфере труда. Перед нами яркий пример воздействия явления, зародившегося в сети, на политические процессы реального мира. При этом это воздействие глобально, в разной форме и с разной результативностью, но оно проявлялось повсеместно.
В России (российском интернете) можно привести пример сетевого социального движения в поддержку Ивана Голунова15. Социальные медиа в короткие сроки распространили информацию о событиях, связанных с Иваном Голуновым, сформировали социальные группы, обозначили направления социальной активности в реальном мире.
Сетевые группы и социальные движения формируют структуру информационного потребления индивидов, так как именно в них фильтруется контент, именно они формируют рекомендации. Например, как правило, в политических группах социальных сетей происходит, помимо публикации постов и комментариев, размещение видео- и фото-контента, ссылки на похожие ресурсы. По сути, происходит конструирование информационной картины. В результате происходит "компартментализация"16, т.е. распадение, разбиение сети на смысловые "капсулы", пребывая в которых пользователь может иметь искаженную картину окружающего мира, верить
13 #MeToo: one year later. URL: https://www.bloomberg.com/graphics/2018-me-too-anniversary/ (accessed: 20.05.2019); Les Moonves Makes No. 700 On The #MeToo Index (And Jeff Fager Is 701) // Forbes. URL: https://www.forbes.com/sites/daviate-min/2018/09/12/les-moonves-makes-700-lessons-learned-as-number-accused-of-metoo-sexual-harassment-mounts/#25ec29843d83 (accessed: 20.05.2019).
14 Time выбрал 100 самых влиятельных людей // РБК. 2018. 20.04. URL: https://www.rbc.ru/society/20/04/2018/5ad9c7f89a794728d7058d12 (дата обращения: 20.05.2019).
15 Голунов Иван Валентинович — российский журналист, против которого в июне 2019 г. было выдвинуто ложное обвинение в попытке сбыта наркотиков. После широкого общественного резонанса дело было прекращено через пять дней.
16 Ашманов И.С. Большие данные социальных сетей и цифровая социология // Социальные науки и образование в условиях становления электронно-цифровой цивилизации. Научно-практическая конференция. М.; СПб., 2020. C. 95-124.
в теорию плоской Земли, во вред вакцинации, в теорию мирового заговора, иметь крайние (как строго положительные, так и строго отрицательные) оценки происходящих в окружающем его мире процессах. В данных смысловых капсулах происходит "эмоциональное заражение", результат семантической однородности контента и большого количества его повторов. Естественно, сформированные в сети установки, индивид переносит и в реальный мир.
Цифровая социология
Формируемые в виртуальном пространстве социальных сетей гигантские массивы данных о жизнедеятельности конкретного человека, о социальных группах, об общественных процессах в целом, дали толчок появлению новой отрасли социологической науки — цифровой социологии.
Впервые термин "цифровая социология" (digital sociology) появился в конце "нулевых" годов в трудах западных ученых-социологов Р. Уинн17, Р. Нил18, Д. Лаптон19, Ню Маррес20 и др. В тот период конкретизация объекта и предмета данной отрасли социологии не представлялась возможной. Бурное развитие интернета приводило к появлению новых источников получения информации, формированию уникальных социальных явлений и механизмов взаимодействия людей в сети. В определенный момент предмет цифровой социологии включал в себя практически все теоретические и эмпирические аспекты взаимодействия человека с цифровым миром: от подходов к созданию электронного профиля и управления группами в социальных сетях до проведения социологических опросов в сети, бесконтактной социологии21 и анализа "больших данных" цифровых следов. В результате предмет цифровой социологии к настоящему времени в полной мере не конкретизирован, его границы искусственно увеличены, что приводит к потере специфики, "пересечению" с другими отраслями социального знания.
В этой связи в данной работе сделана попытка конкретизировать предметное поле цифровой социологии. Согласно позиции авторов, оно в первую очередь включает в себя разнообразные аспекты
17 Wynn J. Digital sociology: emergent technologies in the field and the classroom // Sociological Forum. 2009. Vol. 24. Iss. 2. P. 448-456. doi:10.1111/j.1573-7861.2009.01109/
18 Neal R. Expanding sentience: introducing digital sociology. N.Y., 2010.
19 Lupton D. Digital sociology. N.Y., 2015.
20 Marres N. The redistribution of methods: on intervention in digital social research, broadly conceived // The Sociological Review. 2012. Vol. 60. Iss. 1_suppl. P. 139-165.
21 Крыштановская O.B. Бесконтактная социология: новые формы исследований в цифровую эпоху // Цифровая социология/Digital Sociology. 2018. N 1. P. 4-8. https://doi.org/10.26425/2658-347X-2018-1-4-8
и СС )> сс »
взаимодействия человек—человек , человек—социальная группа , "социальная группа—социальная группа" в виртуальном пространстве социальных сетей и медиа. Изучение "ландшафта" социальных сетей, динамики его структуры также является важным направлением цифровой социологии, позволяющим индикатировать появление новых социальных групп и оценивать количественные и качественные параметры существующих. Особое внимание цифровая социология должна уделять анализу развития общественных процессов в виртуальном пространстве, например, появлению социально-политических движений в сети. В контексте предложенного нами подхода в работе представлено авторское определение цифровой социологии:
Цифровая социология — отрасль социологического знания, изучающая законы и закономерности взаимовлияния социальных процессов, протекающих в виртуальной реальности и физическом мире.
Под социальными процессами в виртуальной реальности понимаются явления, детерминированные сетевой активностью личности, межличностным и групповым взаимодействием в сети. Многие из этих процессов имеют основания в реальном мире, определяются им. Вместе с тем, одним из главных исследовательских направлений цифровой социологии является анализ влияния процессов, протекающих в виртуальном мире (прежде всего в электронных социальных сетях), на социально-политические процессы в физическом мире.
Как уже было отмечено выше, благодаря повсеместному процессу виртуализации появилась возможность получения дополнительных данных о человеке посредством анализа его электронного профиля с помощью целого ряда методологических подходов. Уже сегодня цифровая социология имеет уникальный междисциплинарный набор методов, которые значительно расширяют исследовательский потенциал современного социолога. В первую очередь необходимо упомянуть о методах прикладной лингвистики, социальной психологии, которые необходимы для "профайлинга" конкретного аккаунта и определения психоэмоционального состояния различных социальных групп. Отдельного внимания заслуживают методы работы с "большими данными" сетевой активности личности, метод изучения графов связи, статистические методы, методы распознавания изображений и видео, размещенных на странице пользователя. Все это говорит о междисциплинарном характере цифровой социологии.
Сегодня распространение в практике цифровой социологии получают и специальные социологические методы. Например, на-
блюдение, в том числе по выборочной совокупности аккаунтов, социальный эксперимент, биографический метод, метод парных сравнений, метод идеальных типов и т.д.
Источники первичных данных в цифровой социологии
Цифровая социология работает с "большими данными", которые формируются в виртуальном пространстве и агрегируют количественные и качественные признаки активности электронного профиля. Собственно, аккаунт является носителем первичной информации, подлежащей сбору, хранению и последующему анализу22. Этот источник информации дает нам возможность собирать следующие данные:
1. Демографический блок: пол, возраст, семейное положение, наличие детей, места временного пребывания и постоянного проживания, состояние здоровья и болезни и др., этнос.
2. Социально-политический блок: образование, политические взгляды, хобби и интересы, отношение к религии и вероисповедание, половая ориентация, окружение, схожее поведение, паттерны медиапотребления, лидеры мнений, любимые СМИ и группы в социальных сетях, наличие оружия, отношение к его использованию и др.
3. Экономический блок: уровень жизни, уровень и структура потребления, наличие/отсутствие работы, кредитов, денежных накоплений и др.
4. Внешность пользователя и окружающая обстановка: носит ли очки, бороду, длинные волосы, посещаемые места (курорты, отели, пляжи, точки общепита, фитнес, офис, совещания и т.д.), типы и бренды одежды и др.
Однако использование электронного профиля в качестве единицы учета и анализа имеет определенные трудности. Как показывает практика, персональные страницы социальных сетей (аккаунты) обычно имеют неполную информацию, т.е. пользователь вносит только часть данных, не заполняя полностью все позиции профиля. Например, графа "образование" заполнена только у 10% аккаунтов (рис.).
Вместе с тем междисциплинарный характер цифровой социологии, о котором упоминалось выше, позволяет получать информацию об аккаунте, используя анализ его активности в социальной сети. Под активностью понимается текстовая, фото- и видеоинформация, которую генерирует и потребляет пользователь. В практике
22 Pond P. Complexity, digital media and post truth politics. Parkville, 2020.
100 90 90
Источник: Данные компании "Крибрум".
Рис. Внесение пользователями своих данных на персональную страницу в социальных сетях, %
цифровой социологии использование данной информации получило название обогащение профиля23. Чем больше контента аккаунт потребляет и создает, тем более глубокий анализ может быть выполнен. В первую очередь из потребляемой и генерируемой пользователем текстовой информации можно получать данные, которые могли быть указаны в профиле, но по каким-то причинам не внесены. К ним можно отнести пол пользователя, места его проживания и рождения, профессия, образование и др.
Особый интерес представляют данные, которые не могут быть указаны в профиле (отсутствует возможность внесения) или те, которые пользователь сознательно скрывает. Эту информацию можно получить при анализе потребляемого или генерируемого контента, например, политические взгляды пользователя. Из контента мы можем узнать о музыкальных, кинематографических, литературных, спортивных, политических и многих других интересах. Можно получить данные о психоэмоциональном состоянии пользователя посредством анализа тональности его сообщений, использовании в них мата и брани. Также при определении "мишени" негатива (родственники, друзья, противоположный пол, коллеги, руководство и др.) можно делать вывод об его отношениях в семье, на работе, в социальном круге. Яркий пример — деструктивные группы: радикальные религиозные и политические сообщества, секты, "группы
23 Ашманов И.С. Указ. соч. С. 95-124.
смерти", группы "АУЕ"24 с большой точностью определяются по лек -сике и символике, их пользователи и модераторы довольно легко вычисляются.
При использовании тех или иных психометрических моделей оценки личности можно определять психотип пользователя. Однако, эти модели, как и сам метод психометрии нуждаются в более детальной проработке и проверке валидности в рамках психологического знания. Вместе с тем, развитие этого направления позволит значительно расширить аналитический функционал цифровой социологии.
Еще одним важным показателем является управляемость пользователя, под которой можно понимать восприимчивость к "фейкам", склонность переходить по ссылкам "желтых заголовков", участие в массовых опросах, тестах и "флешмобах", разнообразных интернет-марафонах, которые могут представлять реальную угрозу жизни и здоровью человека (например, марафоны "групп смерти"). Анализ грамотности и сложности речи позволяет определить уровень владения родным и иностранными языками, что может стать косвенной оценкой образованности человека.
Таблица 1
Обогащение профиля по фото и видео
№ Параметр Признаки
1 Антропометрия и внешность Возраст, пол, цвет/длина волос, растительность на лице, макияж, степень обнаженности и др.
2 Здоровье Зрение (носит ли очки), состояние кожи, худоба/полнота, палка/костыли и др.
3 Одежда Старая/новая, стили (эмо, рокер, хипстер и т.д.), бренды, цвета, стиль и виды обуви и др.
4 Круг общения Члены семьи, пожилые родители, коллеги, друзья
5 Уровень жизни Марка и модель автомобиля, квартира, загородный дом, часы, гаджеты и др.
6 Привычки Потребление табака и алкоголя, занятия спортом, животные, питание и др.
7 Места Театры, библиотеки, ночные клубы, рестораны, музеи, курорты и др.
Также посредством анализа окружения пользователя (подпи -сок, подписчиков, друзей и т.д.) можно определять круг его общения, уровень развития его социального капитала, образование, сфе-
24 Запрещены на территории России.
ру деятельности, политические взгляды и многое другое. По данным о времени пребывания в социальной сети, об объемах потребляемого контента, о другой активности аккаунта можно делать выводы как о бюджете свободного времени пользователя, так и о наличии у него цифровой зависимости25.
Существует возможность анализировать не только тексты. Появление и быстрое развитие технологии анализа изображений с использованием глубоких нейронных сетей позволяет на фотографиях и видео в социальных сетях распознать практически все объекты, которые присутствуют на снимке, включая количество и возраст людей, домашних животных, любые виды холодного и огнестрельного оружия, марки автомобилей и часов, бренды одежды, любые надписи, отели или рестораны, элементы ландшафта, достопримечательности и т.д.
Как мы видим, анализ социальных сетей и медиа посредством комплекса методов цифровой социологии позволяет значительно расширить аналитические возможности социолога. В условиях современного кризиса эмпирической социологии данный инструмент позволяет помимо оценки развития общественных процессов в виртуальном мире обогатить данные классических исследований о явлениях реального мира.
Преимущества и вызовы цифровой социологии
Методический инструментарий цифровой социологии открывает целый ряд новых возможностей как для проведения эмпирических социологических исследований в виртуальном мире, так и для оценки последствий развития виртуальных процессов для социальной реальности. Вместе с тем, существует и ряд вызовов, которые ограничивают эти возможности. В первую очередь остановимся на возможностях:
1. Проведение исследований в динамике. Исследование поведения аккаунтов в сети при условии развернутых аппаратных средств (поисковых систем, серверной базы и т.д.) и наличии соответствующих методик анализа можно достаточно просто проводить в ежедневном режиме, строить ежедневные динамические ряды, что является крайне сложным и очень дорогим инструментом при социологических опросах.
2. Изучение событий уже прошедших временных периодов. Разберем это преимущество на примере деятельности компании "Крибрум", российского лидера в данной отрасли. Компания про-
25 Курчатов A.B. Четвертая мировая война. Будущее уже рядом. СПб., 2019.
водит мониторинг всех видов социальных медиа, включая более 450 миллионов аккаунтов в социальных сетях, более 22 тысяч интернет-СМИ, более 140 миллионов сообщений в сутки. Начиная с 2011 г. "Крибрум" в режиме реального времени полностью выкачивает данные российского сегмента социальных медиа (посты, лайки, комментарии и т.д.). В результате существует возможность проанализировать ситуацию в социальных сетях на любой день, начиная с 2014 г. Подобный анализ невозможен в рамках классического социального знания26.
3. Больший охват респондентов через аккаунты социальных сетей. В отличие от классических социологических исследований, в которых всероссийские выборки включают порядка 1600 респондентов, посредством анализа социальных сетей существует возможность изучения многомиллионных групп. Более того, с методологической точки зрения при наличии достаточных аппаратных мощностей не существует значительного отличия исследования полутора тысяч аккаунтов от полутора миллионов. Также определенные социальные группы представлены в социальных сетях практически на 80-100%. Так, в социальных медиа присутствуют практически все футбольные болельщики, зоозащитники, молодые мамы, проживающие в городах, представители целого ряда политических течений. Эти группы можно изучать практически с точностью до аккаунта, т.е. с высокой степенью дискретности. Иными словами, есть возможность знать что-либо о них не только в целом, как о представителях общественной группы, но еще и про каждого члена группы в отдельности. Изучение этих больших социальных данных дает возможность проводить, например, маркетинговые исследования в "масштабе 1:1", с точностью до аккаунта покупателя.
4. Исследование поведения аккаунтов. Цифровая социология позволяет изучать не ответы на вопросы, а поведение аккаунтов. Это в значительно степени отличает ее от классической эмпирической социологии. Преимущество этого подхода заключается в том, что в условиях преобладания в общественном мнении "социальных стереотипов", "социально-ожидаемого поведения", "усталости от опросов" именно оценка поведения может являться источником достоверной информации. Наблюдаемое несоответствие ответов респондентов их действительным оценкам, дальнейшим действиям является серьезным методологическим ограничением. Качественный социологический метод включенного наблюдения может решать данную проблему только по отношению к небольшим социаль-
26 Данные компании АО "Крибрум".
ным группам и совершено не подходит при анализе многотысячных общностей, масштабных социальных процессов. Исходя из этого, развитие цифровой социологии позволит получать все большую информацию именно о поведении пользователя социальной сети, различных групп вне зависимости от их численности.
Вместе с тем, для использования в практической деятельности перечисленных выше преимуществ цифровой социологии необходимо преодолеть ряд вызовов:
1. Несмотря на бурный рост исследований виртуального пространства, цифровая социология, как отрасль социологической науки, находится в стадии становления. Одним из главных вызовов является разработка теоретико-методологических основ оценки воздействия социальных процессов, протекающих в электронных сетях, на социальную реальность. В данном направлении наблюдается недостаток концептуальных исследований, описывающих соотношение конкретного виртуального и реального процесса, устанавливающих "поправочные коэффициенты переноса" воздействия какого-либо явления из сетевого пространства в реальный мир. Решения этих научных проблем будут определяющими в развитии теории цифровой социологии.
2. Еще одним важным вызовом цифровой социологии является соотнесение аккаунта и личности пользователя, а именно — насколько допустим перенос выявленных закономерностей в поведении аккаунта на поведение человека в реальном мире? Если мы допускаем, что аккаунт — это психолого-"цифровой портрет личности", то необходимо определить, чьей кисти он принадлежит? Пабло Пикассо, Энди Уорхола или Питера Пауля Рубенса? Эта аллегория довольно точно отображает данный исследовательский вопрос. Сегодня соответствующие научные изыскания активно ведутся, в том числе и в России. Их результаты позволят добиться большей точности в настраивании методического инструментария цифровой социологии.
3. Приведенные выше вызовы говорят о том, что анализ больших данных пользователей также имеет свои ограничения, поэтому он должен сочетаться с постановкой правильных гипотез, а также с верификацией полученных выводов традиционными качественными и количественными социологическими методами в реальном мире. Сегодня наблюдается определенный компетентностный разрыв. 1Т-компании обладают инструментами сбора и анализа данных социальных медиа, социологические центры имеют навыки анализа социальных, экономических и политических процессов, могут интерпретировать данные. Объединение этих подходов даст мощный импульс развитию цифровой социологии.
Выводы
Сегодня социальные процессы, протекающие в виртуальных средах (электронных социальных сетях и медиа), оказывают все большее влияние на социальную реальность. Деятельность сетевых движений, онлайн-групп, сетевых лидеров общественного мнения проникает в реальный мир и, имея сильный результирующий характер, формирует "реальную виртуальность". Последствия этого разнообразны, могут иметь негативный характер и нуждаются в постоянном анализе и мониторинге.
Ответом современного социального знания на происходящие изменения является появление цифровой социологии — отрасли теоретической и практической деятельности, главной задачей которой является изучение последствий развития общественных процессов в виртуальном пространстве для человека и общества в целом. Цифровая социология имеет междисциплинарный характер, базируется на методологических подходах социологии, психологии, политологии, антропологии, а также прорывных достижениях информационно-телекоммуникационной сферы.
Методический инструментарий цифровой социологии позволяет исследовать как конкретных пользователей, так и многомиллионные социальные группы в сети. При этом относительно просто проводить непрерывные исследования, а также существует возможность изучать социально-экономические и политические процессы на определенный момент времени в прошлом.
Цифровая социология дает социологу целый комплекс новых методик анализа виртуального пространства. Дальнейшее развитие IT-индустрии будет приводить к появлению все новых первичных данных и подходов к их анализу. Вместе с тем, перед цифровой социологией стоит целый комплекс задач, в первую очередь, теоретико-методологического характера, которые необходимо решить для ее дальнейшего успешного развития.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Ашманов И.С. Большие данные социальных сетей и цифровая социология // Социальные науки и образование в условиях становления электронно-цифровой цивилизации. Научно-практическая конференция. М.; СПб., 2020. C. 95-124.
Бродовская E.B., Домбровская А.Ю., Синяков A.B. Стратегии использования социальных сетей в современной России: результаты многомерного шкалирования // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2016. № 1. С. 283-296.
Готская И.БЖучков B.М. Современные трактовки понятий "сетевая личность" и "виртуальная личность" // Письма в Эмиссия.Оффлайн. 2018. № 2.
Гребенюк А.А. Потребность российской экономики в иностранных трудовых ресурсах в условиях внедрения новых технологий // Экономика региона. 2020. Т. 16. № 2. С. 507-521.
Крыштановская О.В. Бесконтактная социология: новые формы исследований в цифровую эпоху// Цифровая социология/Digital Sociology. 2018. № 1. С. 4-8.
Курчатов А.В. Четвертая мировая война. Будущее уже рядом. СПб., 2019.
Лучинкина А.И. Личность в информационном пространстве: анализ проблемы // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. Серия: Педагогика. Психология. 2015. № 2. С. 13-18.
Ницевич В.Ф. Цифровая социология: теоретико-методологические истоки и основания // Цифровая социология/Digital Sociology. 2018. № 1. С. 18-28.
Осипов Г.В. Социологическая наука в условиях становления цифровой цивилизации. СПб., 2016.
Осипов Г.В. Социальные науки и образование в условиях становления электронно-цифровой цивилизации // Социальные науки и образование в условиях становления электронно-цифровой цивилизации. Научно-практическая конференция. М.; СПб., 2020. C. 12-18.
REFERENCES
Ashmanov I.S. Bol'shie dannye social'nyh setej i cifrovaja sociologija // V sbornike: Social'nye nauki i obrazovanie v uslovijah stanovlenija jelektronno-cifrovoj civilizacii. Nauchno-prakticheskaja konferencija. M.; SPb., 2020. C. 95-124 (in Russian).
Bainbridge W. The social structure of online communities // The Social Structure of Online Communities (Structural Analysis in the Social Sciences, pp. I-Ii). Cambridge, 2020.
Brodovskaya Ye. V., Dombrovskaya A. Yu., Sinyakov A. V. Strategii ispol'zovaniya sotsial'nykh setey v sovremennoy Rossii: rezul'taty mnogomernogo shkalirovaniya // Monitoring obshchestvennogo mneniya: Ekonomicheskiye i sotsial'nyye peremeny. 2016. N 1. S. 283-296 (in Russian).
Castells M. Networks of outrage and hope: social movements in the Internet age. Cambridge, 2015.
Castells M. The information age: economy, society and culture. Vol. 1. The rise of the Network society. Blackwell, 2000.
Grebenjuk A.A. Potrebnost' rossijskoj jekonomiki v inostrannyh trudovyh resursah v uslovijah vnedrenija novyh tehnologij // Jekonomika regiona. 2020. T. 16. N 2. S. 507-521 (in Russian).
Gotskaya I.B., Zhuchkov V.M. Sovremennyye traktovki ponyatiy "setevaya lichnost'" i "virtual'naya lichnost'" // Pis'ma v Emissiya.Offlayn. 2018. N 2 (in Russian).
Jenkins H., Shresthova S., Gamber-Thompson L., Kligler-Vilenchik N. By any media necessary: the new youth activism, connected youth and digital futures. N.Y., 2016.
Kryshtanovskaya O. Contactless sociology: new forms of research in a digital age // Digital Sociology. 2018. N 1. S. 4-8 (in Russian).
KurpatovA.V. Chetvertaja mirovaja vojna. Budushhee uzhe rjadom. SPb., 2019 (in Russian).
Luchinkina A.I. Lichnost' v informatsionnom prostranstve: analiz problemy // Uchenyye zapiski Krymskogo inzhenerno-pedagogicheskogo universiteta. Seriya: Pedagogika. Psikhologiya. 2015. N 2. S. 13-18 (in Russian).
Lupton D. Digital sociology. N.Y., 2015.
Lupton D. Digital sociology: an introduction. Department of sociology and Social Policy. Sydney, 2012.
Marres N. The redistribution of methods: on intervention in digital social research, broadly conceived // The Sociological Review. 2012. Vol. 60. Iss. 1_suppl. P. 139-165.
Neal R. Expanding sentience: introducing digital sociology. N.Y., 2010.
Nitsevich V. Digital sociology: theoretical and methodological origins and bases // Digital Sociology. 2018. N 1. S. 18-28 (in Russian).
Osipov G. V. Sociologicheskaja nauka v uslovijah stanovlenija cifrovoj civilizacii. SPb., 2016 (in Russian).
Osipov G. V. Social'nye nauki i obrazovanie v uslovijah stanovlenija jelektronno-cifrovoj civilizacii // Social'nye nauki i obrazovanie v uslovijah stanovlenija jelektronno-cifrovoj civilizacii. Nauchno-prakticheskaja konferencija. M.; SPb., 2020. S. 12-18 (in Russian).
Pond P. Complexity, digital media and post truth politics. Parkville, 2020.
Wynn J. Digital sociology: emergent technologies in the field and the classroom // Sociological Forum. 2009. Vol. 24. Iss. 2. P. 448-456. doi:10.1111 /j.1573-7861.2009.01109
