CC BY
67
УДК 004.946+316.472.4-053.6 Кучукян Артем Владиславович
аспирант кафедры социологии Северо-Кавказского федерального университета
ВОЗМОЖНОСТИ МЕТОДОЛОГИИ СЕТЕВОГО АНАЛИЗА В ИССЛЕДОВАНИИ ВИРТУАЛЬНЫХ МОЛОДЕЖНЫХ СООБЩЕСТВ
https://doi.org/10.24158/tipor.2017.4.4 Kuchukyan Artem Vladislavovich
PhD student, Sociology Department, North Caucasus Federal University
THE OPPORTUNITIES OF NETWORK ANALYSIS METHODOLOGY IN THE STUDY OF VIRTUAL YOUTH COMMUNITIES
Аннотация:
В статье рассматриваются теоретические и методологические подходы зарубежных социологов, психологов и экономистов к анализу виртуальных молодежных сетевых сообществ в современной социологической науке. Раскрывается содержание понятия «методология сетевого анализа». Определяются актуальность и возможности использования сетевого анализа в социологической науке.
Ключевые слова:
сетевое сообщество, виртуальное молодежное сетевое сообщество, сетевой анализ, методология сетевого анализа, социальная сеть, социологическое исследование.
Summary:
This article discusses the theoretical and methodological approaches of foreign sociologists, psychologists and economists to the analysis of virtual youth online communities in contemporary social science. The study reveals the concept of "network analysis methodology". It defines relevance and opportunities of using network analysis in social science.
Keywords:
online community, virtual youth online community, network analysis, network analysis methodology, social network, social research.
Анализ социальных сетей как специализированный методологический подход в настоящее время применяется в таких отраслях научного знания, как биология, статистика и социология. Анализ социальных сетей является одним из разделов теории социальных сетей. Данный подход представляет большой интерес для исследователей в области социальных наук. Социальные сети оказывали и продолжают оказывать значительное влияние на социальные сообщества на протяжении долгого времени. В течение последнего десятилетия основной научный интерес социологов, психологов, математиков и специалистов компьютерных наук сосредоточен вокруг виртуальных социальных сетей в силу очевидного влияния интернета и коммуникационных технологий на социальное взаимодействие в современном обществе.
Долгое время исследования были посвящены анализу офлайн-сетей или же простых виртуальных сетевых образований. Современные специалисты в области физики и компьютерных наук стали «законодателями исследовательской моды» в области изучения сложных виртуальных сетей, состоящих из нескольких отдельных социальных сетевых образований.
Методология сетевого анализа является одним из наиболее удачных научных подходов для концептуализации социальных взаимодействий и отношений различных групп населения, в том числе современной молодежи [1]. Не касаясь виртуального аспекта, можно утверждать, что социальные сети определяются как межличностные условия, которые составляют индивиды и их отношения с другими людьми [2, р. 164]. Структуру сети составляют акторы и субъекты их взаимодействия [3]. Социальные сети концептуализируются и описываются специфическими характеристиками соединений, такими как близость, частота контактов, плотность, промежуточность и др. [4].
Исследование различных социальных сетей предоставляет важную информацию о социальных отношениях, формах и способах социальных взаимодействий, а также данные о способах социальной поддержки, типичных для каждой конкретной сети. Последнее обстоятельство является наиболее ценным при изучении протестной активности современной молодежи.
Непосредственно методология анализа социальных сетей стала известной в общественных науках около ста лет назад. В наиболее общем виде она представляет собой набор узлов, объединенных диадическими связями. Узлы или участники могут состоять из любого типа объектов, от отдельных лиц до организаций или стран. Связи в социальных сетях обычно концептуализируются как социальные отношения или взаимодействия. В сетевом анализе принципиальное значение имеет положение о том, что набор связей, которые связывают узлы, не является независимым. Связи в социальной сети соединены между собой таким образом, что узлы оказывают косвенное влияние друг на друга. Пути, которые соединяют узлы в сети, формируют структуру, в которой каждый узел занимает определенное положение. Основной принцип методологии
сетевого анализа состоит в том, что позиция узла в структуре помогает определить возможности и ограничения, с которыми он может столкнуться при взаимодействии в данной сети.
В обзоре литературы по социальным сетям С. Боргатти и П. Фостер попытались обобщить все множество подходов к пониманию данного феномена [5]. Исследователи описывают все многообразие подходов в соответствии с двумя осями: объяснительные цели (социальная однородность или вариативность исполнения) и механизмы объяснения (сетевой контент или структуры).
Американские социологи попытались объяснить ценность социальных сетей, изучая контент, который в них продуцируется. Контент относится к ресурсам, доступным в самой сети. Структура относится к идентифицируемым шаблонам узлов и связей в сети.
Некоторые исследователи утверждают, что характер контента (например, наличие доступных ресурсов в сети) определяет ценность данной сети [6]. Фактический контент, которым обмениваются участники виртуальной структуры, создает сеть отношений сотрудничества, которые порождают нормы, доверие, общую цель и координацию, то есть социальный капитал. Например, обмен подарками может способствовать развитию социального капитала в организации или сети [7, р. 317].
Различные типы контента дифференцируются по характеру перемещений в сетях. В контексте социальных сетей сетевой контент - это цифровой контент, продуцируемый пользователями, предоставляющий информацию, влияние или социальную поддержку. Цифровой контент передается по сетям иначе, чем другие типы контента. Физический объект, перемещающийся по сети, занимает только одно место за один раз, тогда как с цифровыми ресурсами можно осуществлять операции копирования, манипулирования, агрегирования и поиска. Хотя цифровое содержимое соответствует методологии сетевого анализа, его отличительные характеристики могут означать, что для исследований социальных сетей требуются специализированные подходы и теории с адаптацией к традиционным сетевым исследованиям.
Другие исследователи противопоставляют контентный подход к изучению социальных сетей сосредоточению внимания на особенностях структуры или топологии сети, таких как обилие структурных дыр, которые могут быть основным источником преимуществ в сети.
Сетевая методология предлагает исследователям широкий набор метрик для описания сетевых структур [8]. Поскольку связи представляют собой отношения или взаимодействия, их достаточно трудно наблюдать и количественно оценивать в традиционных социальных сетях. Платформы для социальных сетей формализуют отношения или взаимодействия между узлами, представляя их в структуре данных, работающей на компьютеризированной платформе. Эта формализация обеспечивает реляционные возможности социальных сетей, которых нет в офлайновых сетевых структурах, включая простоту визуализации и анализа виртуальных соединений. Однако формализм платформ социальных сетей также ограничивает реляционные возможности, например количество оттенков, которые люди могут отнести к виртуальным статусам, таким как «друг» или «последователь».
Если люди ограничиваются установлением аналогичных формальных связей с множеством других, включая доверенных лиц, случайных знакомых и членов их семей, в своих социальных сетях, платформа унифицирует все эти реляционные связи как эквивалентные (например, друзья, контакты). Таким образом, в то время как традиционная методология сетевого анализа говорит о том, что означает связь, но испытывает трудности с получением этих социальных данных и их объективным измерением, виртуальные социальные сети могут объективно оценивать связи через их цифровые следы, но недостаточно эффективны в описании социального контекста и детерминант взаимодействий.
Для современной социологической науки большое значение имеет рассмотрение влияния социальных сетей как на индивидуальные отношения между отдельными индивидами, так и на формирование у социальных групп подростков и молодежи различных паттернов протестного поведения в реальной и виртуальной жизни.
П. Виссер и Р. Мирабиле в своих исследованиях изучали влияние социальных сетей людей на межличностные отношения и влияние на данные отношения однородных (похожих) и гетерогенных (разнородных) факторов [9]. Ученые провели четыре исследования, чтобы определить, повлияло ли отношение членов социальной сети на отношение к конкретным людям, а также установили силу устойчивости подобных отношений. В частности, было обнаружено, что в однородных (пропорционально конгруэнтных) сетях мнение одних участников сети о других было подкреплено личными взаимодействиями с участниками сети, разделявшими их ценности и взгляды.
П. Виссер и Р. Мирабиле протестировали ряд потенциальных медиаторов, чтобы объяснить взаимосвязь между членами конкретной социальной сети и силой социальных связей в ней. Они обнаружили, что амбивалентность отношений явилась детерминантой, которая наилучшим образом характеризовала различия между двумя типами сетей. А именно для гетерогенных социальных сетей амбивалентные взаимодействия участников являются более типичными, чем для однородных. Кроме того, люди в гетерогенных социальных сетях склонялись к изменению своих взглядов и установок, когда сталкивались с сообщениями в СМИ, противоречащими их
личным убеждениям. В то же время участники однородных социальных сетей, которые испытывали меньшую амбивалентность и имели более определенные отношения, чаще могли противостоять внешнему влиянию, в том числе со стороны СМИ.
Учитывая интересные и неоднозначные выводы, полученные П. Виссером и Р. Мирабиле, полагаем, что для исследования виртуальных молодежных сетевых сообществ необходимо исследовать влияние гетерогенных и гомогенных молодежных социальных сетей на протестную активность их участников. По нашему мнению, исследование влияния социальных сетей на взаимодействия между их участниками в определенных условиях внешней среды, например активного развертывания протестных действий в офлайне, также является важным приращением теоретико-прикладного знания для современной российской социологической науки.
Основной вектор внимания в рамках методологии сетевого анализа должен быть сосредоточен на нескольких параметрах взаимодействия участников молодежных виртуальных объединений, а именно:
1) характер социальных отношений между участниками сети,
2) качество социальных отношений,
3) характеристика интенсивности взаимодействий в сети (сила связи),
4) характеристика амбивалентности участников сети.
Проанализировав зарубежные исследования, построенные на методологии сетевого анализа, можно также констатировать, что специфика и тематическая направленность различных виртуальных сообществ также имеют значение в исследовании их влияния на характер и структуру коммуникации внутри сети, динамику социального капитала и многое другое.
Ссылки:
1. Гапич А.Э. Роль социальных медиа и виртуальных коммуникаций в распространении молодежного протеста // Теория и практика общественного развития. 2015. № 12. С. 224-226.
2. Haines V.A., Beggs J.J., Hurlbert J. Contextualizing health outcomes: do effects of network structure differ for women and men? // Sex Roles. 2008. Vol. 59, no. 3. P. 164-175.
3. Evolution of social networks / ed. by P. Doreian, F.N. Stokman. Amsterdam, 1997.
4. Scott J. Social network analysis: a handbook. 3rd ed. L., 2013.
5. Borgatti S.P., Foster P.C. The network paradigm in organizational research: a review and typology // Journal of Management. 2003. Vol. 29, no. 6. December. P. 991-1013.
6. Lin N. Social networks and status attainment // Annual Review of Sociology. 1999. Vol. 25. P. 467-487.
7. Dolfsma W., Eijk R. van der, Jolink A. On a source of social capital: gift exchange // Journal of Business Ethics. 2009. Vol. 89, no. 3. October. P. 315-329.
8. Scott J. Op. cit.
9. Visser P.S., Mirabile R.R. Attitudes in the social context: the impact of social network composition on individual-level attitude strength // Journal of Personality and Social Psychology. 2004. Vol. 87, no. 6. December. P. 779-795.
