CC BY
82
УДК 316.472.4:316.454.2 Свищёва Анна Николаевна
аспирант кафедры современной социологии социологического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова
Манцева Елизавета Романовна
аспирант кафедры современной социологии социологического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова
ЗНАНИЕ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ФОРМИРОВАНИЕ ИДЕНТИЧНОСТИ ДЕПРИВИРОВАННЫХ
Аннотация:
В статье рассматриваются оптимистический и пессимистический взгляды на роль интернета в формировании коллективной идентичности. Предпринимается ее анализ с точки зрения производства коллективных знаний в разных типах интернет-сетей. Выделяются такие характеристики знания, как интерактивность, альтернативность, ненаучность, персонализированность, всеобщность. Далее раскрывается проблема формирования коллективной идентичности на основе такого теоретического направления, как анализ социальных сетей. В рамках данной теории осмыслены два подхода к формированию идентичности: реляционный и позиционный. С точки зрения первого подхода условием ее формирования является социально сплоченная группа людей, второго - одинаковое положение в сети. Компромиссным взглядом на конструирование коллективной идентичности является концепция категориальной сети, или катнет, Х. Уайта, соединяющая в себе культурный и структурный подходы. Сетевая модель формирования идентичности анализируется в рамках теории критической массы. Представлены основные характеристики сети и ее типы, обусловливающие распространение протестного поведения. Анализируются особенности сетевого и категориального построения идентичности в интернете. Приводится типология акторов, влияющих на формирование коллективной идентичности. Данные выводы иллюстрируются результатами исследования роли «Твиттера» в диффузии идентичности Occupy Wall Street, осуществленного М. Тремейном.
Ключевые слова:
относительная депривация, знание, коллективная идентичность, анализ социальных сетей, интернет, протест.
https://doi.org/10.24158/tipor.2018.3.6 Svishcheva Anna Nikolaevna PhD student,
Contemporary Sociology Subdepartment, Sociology Department, Lomonosov Moscow State University
Mantseva Elizaveta Romanovna
PhD student,
Contemporary Sociology Subdepartment, Sociology Department, Lomonosov Moscow State University
KNOWLEDGE IN SOCIAL NETWORKS: IDENTITY FORMATION OF DEPRIVED PEOPLE
Summary:
The study deals with the optimistic and pessimistic views on the role of the Internet in the collective identity formation. The analysis of its role is undertaken in terms of the collective knowledge production in different types of Internet networks. Such knowledge characteristics as interactivity, alternativeness, unscientific nature, personalization, and universality are highlighted. Furthermore, the problem of collective identity formation is considered on the basis of such theory as social networks analysis. Relational and positional approaches to the identity formation are reviewed within this theory. From the standpoint of the first approach, a socially cohesive group of people is the condition of its formation, from the perspective of the second approach, it is the same position in the network. A compromise definition of collective identity construction is the concept of categorical network or catnet of H. White which combines cultural and structural approaches. The network model of identity formation is analyzed within the critical mass theory. The main network characteristics and its types that affect protest behavior diffusion are considered. The features of network and categorical identity construction in the Internet are analyzed. The types of actors influencing the collective identity formation are presented. These findings are illustrated by a study of M. Tremayne on the role of Twitter in the Occupy Wall Street identity diffusion.
Keywords:
relative deprivation, knowledge, collective identity, social network analysis, Internet, protest.
С точки зрения исследования групповой относительной депривации, понимаемой как чувства несправедливости, возникающие в результате неблагоприятного сравнения индивидом положения своей референтной группы с положением других групп, одним из центральных вопросов является проблема формирования коллективной идентичности. Последняя может способствовать как переносу индивидуальной несправедливости на групповой уровень, так и формированию исключительно групповой несправедливости при отсутствии у индивида опыта индивидуальной.
Однако нас интересует не просто проблема формирования коллективной идентичности, но особенности ее конструирования в интернет-среде. Так, активное использование участниками
«арабской весны», «европейского лета» (испанское движение Indignados), «американской осени» (движение Occupy Wall Street) социальных сетей повысило внимание исследователей к их роли в формировании идентичности протестующих (мотивирующих ее приверженцев на участие, которое, в свою очередь, далее влияет на формирование коллективной идентичности). Появляется даже понятие «твиттерная революция». Активная дискуссия по данному вопросу в научной среде позволяет выделить две преобладающие точки зрения: оптимистическую и пессимистическую.
Например, приверженец первой позиции К. Ширки [1] указывает на больший доступ к информации и возможности ее обсуждения, координацию активистов вне официальных организаций как повышающие вероятность коллективного протеста. Согласно М. Кастельсу, горизонтальная и текучая форма сетей в интернете способствует автомизации от бюрократических структур, увеличению политического вовлечения снизу и трансформации социальных движений в сетевые [2]. Другой точки зрения придерживаются М. Дайани, М. Гладвелл [3], согласно которым недостаток сильных связей в интернете препятствует формированию коллективной идентичности, способствующей мобилизации ее приверженцев на участие в затратных действиях. Е. Морозов [4], в свою очередь, утверждает, что активность в интернете имеет нулевое политическое значение и в основном носит развлекательный характер, простой обмен сообщениями не способен противостоять авторитарным режимам, деятельность в интернете повышает риск ее государственного мониторинга и контроля.
Мы ориентируемся на средний подход, согласно которому те возможности, которые предоставляет интернет, могут как реализоваться, так и не реализоваться, что зависит от конкретных культурных условий, влияющих на структуру сетей и активность ее представителей. Для того чтобы понять, что нового по сравнению с офлайн-связями привносит интернет в формирование коллективной идентичности, предлагаем обратиться к теории анализа социальных сетей. Но сначала рассмотрим характеристики знания в интернете.
Характер знания в интернете
В конце 1990-х гг. французский мыслитель П. Леви отметил, что новым источником коллективного разума по праву является киберпространство, развивающееся и набирающее популярность с удивительной скоростью [5]. Действительно, сеть Интернет предоставляет обществу возможность взаимодействия людей с абсолютно разными интересами, жизненными позициями. Более того, в ней отсутствуют преграды для их общения. При этом знания во Всемирной паутине можно охарактеризовать как «общественные» по своей направленности, так как большинство из них доступно всем пользователям. Более того, знания Сети носят референтный характер, так как создаются заинтересованным сегментом общества, обсуждаются в нем, редактируются и передаются через различные каналы, такие как социальные сети, блоги, форумы, чаты и т. д. Но действительно ли все могут производить эти знания или влиять на их характер? Каковы функции данных знаний в современном обществе?
Первое, на что стоит обратить внимание, - онлайн-энциклопедия «Википедия». Если изначально она рассматривалась обществом как альтернативный источник дополнительных знаний и сведений, то в настоящее время огромное количество пользователей сети Интернет считают «Ви-кипедию» единственным и наиболее важным порталом для получения знаний по интересующим их актуальным вопросам. Примечательно, что вся информация данной энциклопедии не имеет коммерческой базы, т. е. пишется самими пользователями, обеспечивая нейтральность в освещении многих проблем. Часто те или иные сведения в «Википедии» создаются одновременно сразу несколькими авторами, имеющими схожую позицию по заданной проблеме, что позволяет в дальнейшем воспринимать итоговую информацию как продукт коллективной деятельности. Именно она отражает знания сразу нескольких членов общества, а то и различных социальных групп, при этом оставаясь открытой для изменений другими людьми, считающими это необходимым.
Иными популярными площадками для создания и передачи знания являются социальные сети «ВКонтакте», «Фейсбук», «Твиттер», а также блоги. Условно социальные сети по критерию содержащихся в них знаниях можно разделить на: 1) социальные сети, содержащие персональные взгляды, распространяемые среди друзей и подписчиков и приобретающие в процессе обработки, интерпретации или контекстуализации характер коллективных знаний; 2) социальные сети, содержащие свободно производимые заинтересованной аудиторией знания, выражающие ее общественное мнение.
К первому блоку относится блог, под которым понимается персональный вебсайт, обычно созданный и поддерживаемый одним человеком, содержащий заметки, новости, которые, как правило, разделены по рубрикам. Хотя он ведется в форме личного дневника, блог также доступен для комментариев другими пользователями интернета. Знания в блогах являются авторскими, персонализированными, так как создатель дневника пишет о своей жизни, взглядах на мир. Также к первому блоку можно отнести «Твиттер», так как пользователи данной сети пишут короткие сообщения в размере до 280 знаков. Смысл данной сети сводится к ведению новостной ленты пользователями интернета, что позволяет быстро делиться со своей аудиторией какими-либо значимыми событиями из жизни. Стоит заметить, что блогеры и пользователи социальных
сетей часто используют аудиовизуальные эффекты, такие как фотографии, музыка, презентации для усиления влияния на аудиторию, которая читает их заметки, и привлечения внимания общества к публикуемым высказываниям, знаниям, мнениям.
Ко второму блоку относятся знания, создаваемые и транслируемые в таких социальных сетях, как «ВКонтакте», «Фейсбук». Так как каждый человек стремится к самовыражению, то частой практикой является создание хештегов (#), которые представляют собой аналог гиперссылок, но не переносят человека с одного сайта на другой, а открывают ему все записи и профили участников социальной сети, которые соответствуют данному хештегу, т. е. запросу по какой-либо тематике. Следовательно, благодаря хештегам люди могут искать себе группы по интересам, находить единомышленников и т. д.
Отдельно стоит выделить такие каналы, как «Инстаграм», «Ютьюб», «Рутьюб», которые представляют собой пространство для публикации видеороликов, клипов и фильмов как официальных исполнителей, так и любителей. Данные каналы транслируют разные знания, начиная от решения бытовых проблем и заканчивая новыми научными открытиями и их объяснениями, в том числе взгляды на те проблемы, которые беспокоят общество. Все это порождает эффект присутствия человека в той среде, где был снят видеоролик (особенно если это прямой эфир с возможностью комментариев), а также нормативно обусловливает восприятие информации обществом, содействуя развитию оппозиционной среды, в которой свободно выражается собственная позиция.
Итак, каков же характер знаний, создаваемых и передаваемых на просторах Всемирной паутины? Во-первых, знания носят «интерактивный» характер: они создаются членами общества, обсуждаются, редактируются и передаются через различные каналы, такие как социальные сети, блоги, форумы и т. д. Во-вторых, в отличие от СМИ (телевидение, радио) в интернете получает преимущество в развитии оппозиционная среда, так как люди могут свободно выражать свои взгляды по множеству вопросов и распространять альтернативную информацию в пространстве разнообразных сетей. В-третьих, знания в интернете не имеют научного характера, следовательно, экспертами в различных областях являются те пользователи, которым общество оказало больше доверия, в том числе по причинам полезности и доказуемости их знаний на практике. В-четвертых, знания в интернете благодаря своей персонализированности и всеобщности являются инструментами стирания границ между людьми по всему миру, образуя единое информационное и коммуникативное пространство.
Анализ социальных сетей
Анализ социальных сетей как структуралистское направление в социологии начал активно развиваться в 1970-х гг. Объединяющей идеей выступало изучение реальных отношений индивидов и конкретных социальных структур за фасадом культурной видимости, так как теоретики структурного функционализма, описывая категориальные отношения как социальный факт и выдворяя культурное наполнение «за дверь», впускали его «в окно» в понятиях класса, ценностей, установок, пола, возраста. В центре внимания исследователей оказываются социальные сети индивида в качестве источника идентификационных референтных групп (понимаемых теоретиками референтных групп как результат интернализации индивидом норм и ценностей данной группы). В рамках анализа социальных сетей можно выделить два взгляда на условия их формирования: реляционный и позиционный.
Более ранним является первый подход, у истоков которого лежит еще социометрия Дж. Морено. В центре анализа данного подхода оказываются продолжительные, эмоционально интенсивные, взаимные отношения индивидов, формирующие относительно изолированную и социально сплоченную группу (или клику), способствующую развитию общей культуры и идентичности [6]. При этом механизмами ее формирования выступают баланс и транзитивность [7], посредством которых описывается тенденция близких индивидов усваивать схожие установки/поведение к третьей стороне. С точки зрения представителей данного подхода, всесторонний анализ характеристик простейшей группы-триады позволяет делать заключения о более крупных структурах. При этом разработанные специализированные программы позволяли осуществлять статистическую проверку гипотез даже на больших группах.
Более радикальным в структурном плане явился позиционный подход, с точки зрения которого разделение двумя или более акторами, необязательно связанными друг с другом, одинаковых отношений к третьей стороне (структурная эквивалентность или стрэк) приводит к одинаковому видению мира [8]. Примером могут выступать два ребенка, одинаково популярные среди одних и тех же детей на игровой площадке, или государства, имеющие одинаковые экономические отношения с другими государствами. При этом одного из наиболее радикальных взглядов на соотношение социальной сплоченности и структурной эквивалентности придерживался Р. Бёрт [9], согласно позиции которого общее видение мира может даже не сопровождаться осознанием друг друга и наличием межперсональной связи.
Менее строгим критерием структурной эквивалентности выступила категориальная сеть, или катнет, Х. Уайта [10], объединяющая индивидов с эквивалентным типом отношений (ролей)
необязательно к тем же самым акторам. Такое видение выходит за рамки только одной физической локальности и обладает, по нашему мнению, преимуществом, потому что структурно эквивалентные индивиды на персональном, локальном уровне могут не быть таковыми при рассмотрении в более широком контексте соотношения других идентичностей/групп: два ребенка, одинаково популярные среди одних и тех же детей, могут исполнять совершенно различные роли, что определяется только в контексте их соотношения.
Поскольку сеть, согласно Х. Уайту, определяется наличием или отсутствием конкретного типа отношений между индивидами, то должна существовать общая культура, которая и определила бы этот тип отношений четко и ясно. Таким образом, он предлагает средний путь между категориальным подходом и сетевым анализом - катнет, понимаемую как совокупность людей, объединенных какой-то общей категориальной концепцией (классом, ценностями, установками, местностью) и в то же время связанных некоторыми межперсональными отношениями, например участие индивидов в одном волонтерском движении со своей историей и названием. Из таких составляющих катнет вытекают, соответственно, два способа развития категориальной сети: собственно через сеть или через категорию.
Так, согласно Х. Уайту, когда плотность связей между подмножеством индивидов внутри определенной сети достигает некоторого порогового значения, данное подмножество начинает рассматриваться как имеющее идентичность. Расширяясь и пересекаясь с другими типами сетей, в которых формируются клики такого же типа отношений, оно начинает представлять собой сеть взаимосвязанных клик, отношения между которыми носят тот же характер. Членство в одной из клик с данным типом отношений, в свою очередь, позволяет индивиду не прослеживать обычно длинную цепь взаимосвязей с другими индивидами, но воспринимать некоторое внутреннее единство, что способствует и расширению клики, и при ее разрушении созданию отношений эквивалентного порядка. Однако особенности сетевого развития заключаются в том, что данные непрямые связи не осознаются в полной мере как формирующие отчетливый новый тип отношений со своими собственными определениями и содержанием, а также в ограниченности данного осознания количеством переходов между связями.
Данную функцию когнитивной организации мира, включая и сеть отношений, в которых мы укоренены, способна осуществить сеть категорий. Категории могут объединять непрямые связи гораздо дальше, так как имеют дело с потенциальной сетью отношений. При этом Х. Уайт рассматривает исключительно категории, осознаваемые индивидами. Однако сложностью является определение новых членов категории, так как обладание многими атрибутами может не быть наблюдаемым (как очевидно, что не любая женщина феминистка). Такие новые связи должны быть реализованы в отношениях между членами категории. Например, исследование ученых на одну тему формирует между ними категориальную связь, их же цитирование, чтение трудов друг друга, соавторство переводит данную связь на референтный уровень. Таким образом, категории могут не только действовать в рамках социальной структуры и ее визуализировать, но и через активность индивидов создавать новую структуру связей.
По мере институционализации категориального определения формируется рамка как система соотношения категорий, представляющая собой теорию определенной социальной группы относительно ее структуры и признанных абстрактных типов непрямых отношений со своими правами и обязанностями и эмоциональным качеством. Согласно теоретикам рамок коллективных действий [11; 12] (ключевые компоненты которых: определение «мы» и «они», компонент несправедливости и компонент действия, побуждающего на участие в движении), их производству способствует стратегическая деятельность лидеров движения. Мы предлагаем рассмотреть, как активность по производству составляющих рамок движения может производиться рядовыми пользователями интернета.
Но сначала обратимся к сетевой модели распространения инноваций в форме недовольства и протестного участия, приобретающих характер коллективных норм и таким образом способствующих формированию коллективной идентичности. Представители данного подхода, в отличие от исследователей нормативного давления в сети посредством баланса и транзитивности, обращаются к рассмотрению характеристик сети в целом, которая может быть представлена как совокупность структурно эквивалентных сегментов разной степени сплоченности, соединенных брокерами. Брокеров (вторая важнейшая концепция позиционного подхода) можно определить как структурно уникальных акторов, соединяющих несвязанные сетевые сегменты в одну систему. Теоретики данного подхода исходят из той же посылки, что и исследователи социальной сплоченности: для снижения неопределенности при распространении новой информации или практики (которые не могут быть оценены прямо, исходя из эмпирической реальности) индивиды ориентируются на поведение своей референтной группы, в которой вырабатываются коллективные нормы. Иными словами, индивиды не воспринимают информацию о предпочтении всего населения прямо, но судят о нем по своему референтному окружению, которое и обусловливает восприятие индивида. Например, в социальных сетях приобретает популярность сравнительная
таблица результатов самостоятельно проведенных опросов электоральных предпочтений и всероссийского опроса ВЦИОМ [13], кардинальные отличия которых вызывают большое возмущение среди оппозиционно настроенной молодежи. Однако опросы аудиторий оппозиционных радио, сайта или групп «ВКонтакте», объединяющих людей с общими взглядами, как раз и демонстрируют установки данной категории населения.
При изучении характеристик сети в целом теоретики данного подхода отталкивались прежде всего от концепций критической массы и силы слабых связей М. Грановеттера [14].
В основе первой концепции лежит понятие «порога» - внутренней мотивации, согласно которой индивид готов предпринять действие (или принять новую установку) только после присоединения к нему определенной доли его окружения [15] (может ранжироваться от 0 % (всегда, вне зависимости от окружения) до более 100 % (никогда, несмотря на окружение)). В системе критической массы участие некоторой доли населения с низким порогом может вызывать снежный ком активности, что зависит от их положения в структуре сети. Согласно Р. Гоулду [16], референтные группы влияют на индивида через нормы справедливости (стремление соответствовать усилию тех, с кем индивид себя идентифицирует) и соображения эффективности (желание избежать усилий, которые ни к чему не приведут). Данные нормы дополняют друг друга, так как влияние первых возрастает по мере роста вкладов референтного окружения, а влияние вторых изменяется криволинейно [17]. В связи с этим действие порога можно понимать как границу, за которой соображения эффективности и справедливости побуждают индивида к участию.
Уникальное положение брокеров, которое занимают, как правило, лидеры сети или акторы, находящиеся на ее периферии, обеспечивается, по М. Грановеттеру, их слабыми связями: не все слабые связи являются мостами, проводимыми брокерами, но все мосты являются слабыми связями. Данный тип связей в отличие от сильных, способствующих закрытию сети благодаря транзитивности, представляется, однако, сильным в структурном смысле: они соединяют различные группы, идентичности, обеспечивая связанность сети в целом и, таким образом, являясь источником новой информации, деятельности.
При этом в зависимости от «сложности заражения» (низкой мотивированности, затратности, непредсказуемости или недостаточной легитимности) критично не только наличие слабых связей-мостов, но и их количество, т. е. «ширина моста» [18], ведущего к данному индивиду и его кластеру (как, например, при пересечении кластеров). Она определяет верхнюю границу порога, в рамках которой диффузия возможна. Сами слабые связи могут соединять как группы в рамках одной идентичности (быть локальными, по выражению Д. Сэнтолы), так и осуществлять связь двух идентичностей в одну систему, которые таким образом могут стать структурно эквивалентными на более широком уровне.
Таким образом, на основе изучения характеристик сети (соотношение сильных и слабых связей, размер сети, наличие лидеров), а позже типов сетей («тесный мир» или современные города, «деревни» или клики, «лидер мнений», «иерархия») исследователи [19] делали выводы о возможности диффузии протестного поведения среди населения с разным уровнем мотивации (порога) и величиной отклонения от ее среднего значения.
Согласно данным исследованиям, модель распространения влияния в сети с лидером значительно отличается от других типов сети. Если такой лидер занимает брокерскую позицию и является источником инноваций, то наибольшее влияние достигается в разреженной сети, при минимальной взаимосвязи его последователей (так как в противном случае лидеры будут восприниматься скорее как внешние члены группы). Ключевыми структурными факторами в лидерстве мнений выступают единство мнений элиты и обширность их связей. В иерархичной же структуре, в свою очередь, оказывают влияние степень расширения иерархии и степень взаимосвязи индивидов на одном уровне. Если при отсутствии единогласия среди элиты повышение связанности может несколько повысить участие, то при их согласии данные факторы оказывают противоположное влияние. Так, например, при негативной мотивированности лидеров средний уровень расширения иерархии и высокая связанность индивидов на одном уровне приводят к образованию достаточно большой группы индивидов, в зависимости от мотивации которой уровень участия может кардинальным образом измениться. При положительной же мотивации элиты будет наблюдаться противоположная тенденция, за исключением более плоской (широкой) структуры иерархии, в которой больше элиты будет находиться в прямом контакте с нижним уровнем.
Если же брокеры занимают периферийное положение, то важную роль оказывает характер связанности и средний уровень мотивации. Если при сильной мотивированности повышение связанности всегда благоприятно для диффузии и приводит к «простому» заражению, то с низким уровнем мотивации ситуация обстоит иная. Согласно некоторым исследователям [20], повышение связанности брокеров благоприятно также при достаточно высокой дисперсии мотиваций при любом их среднем уровне, что повышает вероятность связи брокеров с высоко подверженными индивидами или кластерами индивидов. Низкий уровень дисперсии при недостаточной мотиви-
рованности, наоборот, лишь снизит участие: влияние тех, кого мотивировали несколько произвольных брокеров, будет преодолено дополнительной связью с немотивированными (за исключением сети с низким уровнем изначальной связанности - тогда некоторое ее повышение может быть благоприятным). При отсутствии в сети индивидов с низким порогом или группы таких индивидов определенные нормы могут получить распространение только при наличии сплоченного кластера брокеров, образующих широкий мост. Из вышесказанного также следует, что отношение скорости диффузии инновации с повышением связанности сети также неоднозначное: скорость возрастает лишь при сильной мотивированности и слабой дисперсии в данной сети. Таким образом, становится очевидным, что ни сам размер сети как таковой, ни ее связанность не достаточны для формирования единой нормы и идентичности: сеть и культурный фактор находятся в сложном взаимодействии друг с другом.
Если сравнивать сети «деревни» и «тесного мира», то увеличение количества слабых связей между кластерами более критично в первой, так как их отсутствие не приведет к достаточному распространению нормы даже в условиях высокой мотивированности. Особенности же строения сети «тесного мира», состоящей из тесно пересекающихся кластеров, образующих широкие мосты, а также длинных слабых связей, соединяющих удаленные кластеры, делают в целом (по совокупности возможных условий) данный тип сети наиболее эффективным при распространении инноваций (далее в порядке убывания эффективности: лидер мнений, деревня, иерархия).
Особенности формирования идентичности в интернете
Итак, рассмотрев особенности сетевого формирования идентичности, можно обратиться к изучению специфики ее категориального и сетевого построения в интернете. В настоящее время исследования в данной области находятся на этапе своего становления, тем не менее некоторые выводы могут быть сделаны.
Так, одно из критических высказываний об интернете сводилось к тому, что данный тип времяпрепровождения ослабляет существующие у индивида сильные связи. Б. Уэллман [21] высказывает противоположный тезис и подкрепляет его результатами исследования: общение в интернете усиливает сильные связи индивида и существенно расширяет его слабые связи (по результатам исследования начала века, не менее чем в три раза). Однако эффективность интернета, что соответствует подходу социальной сплоченности, данные исследователи видели лишь в организации совместного действия небольших локальных сообществ в несколько сотен человек, недостаточная связанность которых в реальности препятствовала совместной выработке норм и действий.
Однако особенность слабых связей в интернете состоит не только в их количестве, но и в качестве. Поверхностность слабых связей в повседневной жизни, как правило, препятствует распространению глубинных установок и видимости, например, протестного поведения: передачу получает более повседневная с данной точки зрения информация. Однако общение в социальных сетях, как мы уже говорили ранее, носит личный характер, люди делятся происходящим в своей жизни: своими впечатлениями, взглядами, достижениями, и все это в форме более категориально комплексной, глубже воздействующей информации, в том числе через фото, видео, символы. Например, теоретики критической массы исходным условием ставили тезис, что связанность брокеров подразумевает видимость их нормативного поведения, интернет не гарантирует, но значительно повышает видимость данной деятельности по сравнению с офлайн-связями.
Также, на основе результатов исследований [22], можно сделать вывод, что сети в интернете, как правило, представляют собой два типа: тесный мир и лидер мнений, наиболее эффективные типы сетей в распространении новых установок и норм поведения. Что касается первого типа, то, если вспомнить выводы теоретиков критической массы, повышение связанности сети посредством интернета усиливает две крайние позиции: повышает протестное участие сильно мотивированных и снижает участие членов сети, в которой мотивация низка (за исключением высокой дисперсии мотиваций или присутствия в сети широких мостов, что сами по себе референтные связи в интернете не гарантируют). При этом скорость распространения норм также снизится (за исключением сильно мотивированного сетевого сегмента) в связи с большим охватом референтной аудитории с разным уровнем мотивации. Что касается сети лидера мнений, то популярные в какой-либо области личности получают беспрецедентную возможность расширения своей сети влияния (при этом известность индивиды могут приобрести и исключительно виртуальным способом). Например, когда Э. Катчер поспорил с новостной сетью CNN, кто быстрее наберет миллион подписчиков, он выиграл. Как мы помним, размер сети в лидерстве мнений -ключевой фактор в распространении влияния.
Ранее мы упоминали только о сетевом брокерстве, однако два способа построения идентичности подразумевают и два способа брокерства (теоретики фреймов даже использовали специальный термин - «наведение мостов»). Чтобы понять, как они реализуются, рассмотрим типы связей (категориальных и сетевых), осуществляемые в интернете между индивидами.
Референтные сети в интернете могут быть представлены в форме взаимных сетей дружбы в «Фейсбуке», «Твиттере», «ВКонтакте», других блогах, односторонней подписки, ретвитов новостей других людей, ответов на их комментарии и личных сообщений, групповых диалогов (четыре последних типа связей необязательно осуществляются только между друзьями). Но в отличие от отношений в реальности интернет также предоставляет беспрецедентную возможность соединять людей со схожими идеями, интересами, взглядами, даже самыми узкими и специфическими, при минимальных усилиях последнего: например, через членство в группах в социальных сетях, через публикации сообщений в рамках одного хештега. Логика действия данных сетей различна: стратегия сохранения дружеских отношений при согласовании взглядов и, наоборот, сохранения данных взглядов индивидов и разрыва категориальных связей при их несоответствии.
В социальных сетях индивид организует вокруг себя гетерогенное пространство, соединяющее различные реальные группы (одноклассников, однокурсников, коллег, знакомых по каким-то событиям), а также множество самых разнообразных сообществ. При этом последние также оказываются тесно связаны общими членами групп: например, по результатам исследования политического пространства «ВКонтакте» С.И. Суслова [23], даже идеологически противоположные группы разделяют некоторый минимум общих участников. Чем более тесно пересекаются сети групп, тем более они устойчивы к блокировке с точки зрения воссоздания сети по сравнению с существующими мегагруппами, в которых сосредоточены все связи.
Само брокерство может как включать референтные группы индивида через ответы на комментарии друзей, ретвиты их публикаций и новостей виртуальных сообществ, так и охватывать более обширные категориальные связи: например, помещение в сообществе новостей других групп или публикация индивидом сообщения с несколькими хештегами - прекрасный способ осведомить две категории людей о существовании друг друга. При этом если брокерство индивида, находящегося в лидерской позиции, более культурно обусловлено и должно в некоторой степени отражать представления его последователей (в этом большее сходство данной сети с категориальной), то обычные индивиды свободнее в его осуществлении.
В целом в стратегии построения коллективной идентичности важную роль играют разные типы акторов. С. Гонсалез-Бэйлон с коллегами [24] отводит каждому свою функцию. Так называемые «влиятели» (лидеры социальных сетей), у которых соотношение подписчиков и получаемых сообщений намного превосходит среднее, эффективнее в распространении уже сформированной идеи среди своей референтной группы, сетевое распространение которой буквально «катапультируется». «Скрытые влиятели» (официальные странички, созданные активистами на определенную тему, или персональные аккаунты пользователей) - новый тип лидерства, предоставляемый интернетом, с обычным соотношением подписчиков и друзей, но получающих повышенное внимание со стороны других пользователей в связи с конкретной темой - помогают скорее очертить идентичность при помощи символов, лозунгов, мемов и соединить различные категориальные идеи. Их «мягкое лидерство», вытекающее из уникальной позиции, сочетается с недостаточным осознанием собственной роли и, соответственно, принятием на себя ответственности. Наконец, «широкие вещатели» (новостные группы) с большим соотношением подписчиков и публикаций могут быть эффективны в повышении видимости и значимости «скрытых влиятелей».
В заключение проиллюстрируем действие данных типов акторов на конкретных примерах. Так, М. Тремейн [25], изучая роль «Твиттера» в формировании идентичности Occupy Wall Street методом анализа социальных сетей, смог выявить ключевых акторов, способствовавших формированию и распространению идентичности недовольных. Так, Adbusters, организацией в интернете, которая сделала главный вклад в оформление рамки идентичности, основываясь на недовольстве людей финансово-экономическим кризисом, в единственной публикации был определен объект вины (Wall Street), проведена параллель c испанскими Indignados и египетским Тахриром, в том числе через совпадение формы организации протеста (символическое занятие места и назначение точной даты), и опубликован на страничке в «Твиттере» первый хештег #OccupyWallStreet.
Распространяясь среди подписчиков и друзей данных подписчиков, их количество удвоилось после публикации членом других протестных групп совместных хештегов, состоящих из призыва занять Уолл-стрит и названий данных групп: их упоминания мгновенно начали появляться у участников данных групп (в особенности группы «Наш день гнева», наиболее близко концептуально связанной). После публикации в «Твиттере» известным журналистом эмоционального сообщения с критикой экономической политики страны, его подписчики (84 000!) предложили другой хештег, который быстро получил распространение среди них, а также подписчиков (70 000) его друга-журналиста, который ранее также распространил данное сообщение. Эти сетевые сегменты (подписчики журналистов и приверженцы движения), возможно, так и остались бы неосведомленными о существовании друг друга, если бы не публикация обычного пользователя, учительницы химии в старшей школе, где она соединила два хештега в своем сообщении: количество твитов с ними достигло пика мгновенно.
Итак, в статье мы сосредоточились на рассмотрении специфики построения коллективной идентичности в интернете c точки зрения анализа социальных сетей, так как данная тема получает все большее развитие в западной социологии и приобретает популярность в отечественной науке [26]. Стоит подчеркнуть, что исследование данной узкой темы не исключает необходимости изучения учеными контекста, в котором те или иные идеи приобретают популярность. По скорости распространения протестных установок в предыдущем примере можно судить об исходной сильной мотивированности соответствующего сегмента людей. Также необходимо помнить, что для процесса построения идентичности недовольных необходимы отношения и события в реальном мире, которые и становятся предметом обсуждения в социальных сетях. По завершении данных событий или переключении общественного внимания на более значимые вопросы, если устойчивая коллективная идентичность не сформировалась к тому времени, она не перейдет в свою латентную форму существования в воспоминаниях активистов и не вызовет новых протестов.
Ссылки и примечания:
1. Shirky C. Here Comes Everybody: The Power of Organizing without Organizations. N. Y., 2008. 327 p.
2. Castells M. Communication Power. N. Y., 2009. 571 p.
3. Diani M. Social Movement Networks Virtual and Real // Information, Communication & Society. 2000. Vol. 3, no. 3. P. 386401. https://doi.org/10.1080/13691180051033333 ; Gladwell M. Small Change: Why the Revolution will not be Tweeted [Электронный ресурс] // The New Yorker. 2010. Oct. 4. URL: https://www.newyorker.com/magazine/2010/10/04/small-change-malcolm-gladwell (дата обращения: 12.03.2018).
4. Morozov E. The Net Delusion: The Dark Side of Internet Freedom. N. Y., 2011. 409 p.
5. Lévy P. L'intelligence collective. Pour une anthropologie du cyberspace. Paris, 1994. 252 p.
6. Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge (UK) ; N. Y., 1994. 825 p.
7. Heider F. The Psychology of Interpersonal Relations. N. Y., 1958. 322 p. ; Holland P.W., Leinhardt S. Transitivity in Structural Models of Small Groups // Comparative Group Studies. 1971. Vol. 2, no. 2. P. 107-124.
8. Burt R.S. Toward a Structural Theory of Action. Network Models of Social Structure, Perception, and Action. N. Y., 1982. 381 p. ; White H.C., Boorman S.A., Breiger R.L. Social Structure from Multiple Networks. I. Blockmodels of Roles and Positions // American Journal of Sociology. 1976. Vol. 81, no. 4. P. 730-780.
9. Burt R.S. Op. cit.
10. White H.C. Notes on the Constituents of Social Structure // Sociologica. 2008 [1965]. No. 1.
11. Klandermans B. The Social Psychology of Protest. Oxford, 1997. 257 p.
12. Теория фреймов или рамок коллективных действий - отдельное теоретическое направление 1980-1990-х гг., в котором предметом изучения выступили культурные рамки протестных движений.
13. Перемен требуют наши сердца [Электронный ресурс] // Хазин.ру. 2018. 22 февр. URL: https://khazin.ru/articles/141-obrashhenija-k-chitateljam/56828-peremen-trebujut-nashi-serdtsa (дата обращения: 22.02.2018).
14. Granovetter M.: 1) Threshold Models of Collective Behavior // American Journal of Sociology. 1978. Vol. 83, no. 6. P. 14201443 ; 2) The Strength of Weak Ties // Ibid. 1973. Vol. 78, no. 6. P. 1360-1380.
15. Непосредственно связанных с ним индивидов, поведение (или установки) которых наблюдается.
16. Gould R. Collective Action and Network Structure // American Sociological Review. 1993. Vol. 58, no. 2. P. 182-196.
17. Если общий вклад референтной группы высок, то дополнительные усилия будут рассматриваться индивидом как малоэффективные.
18. Centola D., Macy M. Complex Contagions and the Weakness of Long Ties // American Journal of Sociology. 2007. Vol. 113, no. 3. P. 702-734.
19. Centola D., Macy M. Op. cit. ; Gould R. Op. cit. ; Siegel D. Social Networks and Collective Action // American Journal of Political Science. 2009. Vol. 53, no. 1. P. 122-138.
20. ICTs, Social Connectivity, and Collective Action: A Cultural-Political Perspective / Hai-hua Hu, Wen-tian Cui, Jun Lin, Yan-jun Qian // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2014. Vol. 17, no. 2. https://doi.org/10.18564/jasss.2486 ; Siegel D. Op. cit.
21. The Social Affordances of the Internet for Networked Individualism / B. Wellman, et al. // Journal of Computer Mediated Communication. 2003. Vol. 8, no. 3. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2003.tb00216.x.
22. Hansen D.L., Shneiderman B., Smith M. Analyzing Social Media Networks with NodeXL. Burlington, 2011. 284 p. ; Pepe A., Gennaro C.D. Political Protest Italian-style: The Blogosphere and Mainstream Media in the Promotion and Coverage of Beppe Grillo's V-day [Электронный ресурс] // Peer-Reviewed Journal of the Internet. 2009. Vol. 14, no. 12. URL: http://www.firstmonday.org/article/view/2740/2406 (дата обращения: 13.03.2018).
23. Суслов С.И. Сетевые агенты политической интернет-коммуникации в русскоязычном онлайн-пространстве : дис. ... канд. социол. наук. СПб., 2017.
24. González-Bailón S. Broadcasters and Hidden Influentials in Online Protest Diffusion // American Behavioral Scientist. 2013. Vol. 57, no. 7. P. 943-965. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2017808.
25. Tremayne M. Anatomy of Protest in the Digital Era: A Network Analysis of Twitter and Occupy Wall Street // Social Networks and Social Movements: Contentious Connections / ed. by N. Crossley, J. Krinsky. N. Y., 2015. 177 p.
26. Добринская Д.Е. Социологическое осмысление интернета: теоретические подходы к исследованию сети // Вестник Московского университета. Серия 18. Социология и политология. 2016. № 22 (4). С. 43-64. http://dx.doi.org/10.24290/1029-3736-2016-22-4-43-64 ; Суслов С.И. Указ. соч.
References:
Burt, RS 1982, Toward a Structural Theory of Action. Network Models of Social Structure, Perception, and Action, New York, 381 p.
Castells, M 2009, Communication Power, New York, 571 p.
Centola, D & Macy, M 2007, 'Complex Contagions and the Weakness of Long Ties', American Journal of Sociology, vol. 113, no. 3, pp. 702-734. https://doi.org/10.1086/521848.
Diani, M 2000, 'Social Movement Networks Virtual and Real', Information, Communication & Society, vol. 3, no. 3, pp. 386401. https://doi.org/10.1080/13691180051033333.
Dobrinskaya, DE 2016, 'Sociological understanding of internet: theoretical approaches to the network analysis', Moscow State University Bulletin. Series 18. Sociology and Political Science, no. 22 (4), pp. 43-64. http://dx.doi.org/10.24290/1029-3736-2016-22-4-43-64.
Gladwell, M 2010, 'Small Change: Why the Revolution will not be Tweeted', The New Yorker, October 4, viewed 12 March 2018, <https://www.newyorker.com/magazine/2010/10/04/small-change-malcolm-gladwell>.
Gonzâlez-Bailôn, S 2013, 'Broadcasters and Hidden Influentials in Online Protest Diffusion', American Behavioral Scientist, vol. 57, no. 7, pp. 943-965. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2017808.
Gould, R 1993, 'Collective Action and Network Structure', American Sociological Review, vol. 58, no. 2, pp. 182-196. https://doi.org/10.2307/2095965.
Granovetter, M 1973, 'The Strength of Weak Ties', American Journal of Sociology, vol. 78, no. 6, pp. 1360-1380. https://doi.org/10.1086/225469.
Granovetter, M 1978, 'Threshold Models of Collective Behavior', American Journal of Sociology, vol. 83, no. 6, pp. 14201443. https://doi.org/10.1086/226707.
Hai-hua Hu, Wen-tian Cui, Jun Lin & Yan-jun Qian 2014, 'ICTs, Social Connectivity, and Collective Action: A Cultural-Political Perspective', Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 17, no. 2. https://doi.org/10.18564/jasss.2486.
Hansen, DL, Shneiderman, B & Smith, M 2011, Analyzing Social Media Networks with NodeXL, Burlington, 284 p.
Heider, F 1958, The Psychology of Interpersonal Relations, New York, 322 p.
Holland, PW & Leinhardt, S 1971, 'Transitivity in Structural Models of Small Groups', Comparative Group Studies, vol. 2, no. 2, pp. 107-124. https://doi.org/10.1177/104649647100200201.
Klandermans, B 1997, The Social Psychology of Protest, Oxford, 257 p.
Lévy, P 1994, L'intelligence collective. Pour une anthropologie du cyberspace, Paris, 252 p., (in French).
Morozov, E 2011, The Net Delusion: The Dark Side of Internet Freedom, New York, 409 p.
Pepe, A & Gennaro, CD 2009, 'Political Protest Italian-style: The Blogosphere and Mainstream Media in the Promotion and Coverage of Beppe Grillo's V-day', Peer-Reviewed Journal of the Internet, vol. 14, no. 12, viewed 13 March 2018, <http://www.firstmonday.org/article/view/2740/2406>.
Shirky, C 2008, Here Comes Everybody: The Power of Organizing without Organizations, New York, 327 p.
Siegel, D 2009, 'Social Networks and Collective Action', American Journal of Political Science, vol. 53, no. 1, pp. 122-138. https://doi.org/10.1111/j.1540-5907.2008.00361 .x.
Suslov, SI 2017, Network agents of political Internet communication in the Russian-language online space, PhD thesis, St. Petersburg, (in Russian).
Tremayne, M, Crossley, N & Krinsky, J (eds.) 2015, 'Anatomy of Protest in the Digital Era: A Network Analysis of Twitter and Occupy Wall Street', Social Networks and Social Movements: Contentious Connections, New York, 177 p.
Wasserman, S & Faust, K 1994, Social Network Analysis: Methods and Applications, Cambridge (UK), New York, 825 p. https://doi.org/10.1017/cbo9780511815478.
Wellman, B (et al.) 2003, 'The Social Affordances of the Internet for Networked Individualism', Journal of Computer Mediated Communication, vol. 8, no. 3. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2003.tb00216.x.
White, HC 2008 [1965], 'Notes on the Constituents of Social Structure', Sociologica, No. 1.
White, HC, Boorman, SA & Breiger, RL 1976, 'Social Structure from Multiple Networks. I. Blockmodels of Roles and Positions', American Journal of Sociology, vol. 81, no. 4, pp. 730-780. https://doi.org/10.1086/226141.
