Анализ социальной сети как социального института

ЧУРАКОВ Александр Николаевич — кандидат социологических наук, старший преподаватель кафедры социологии Московского государственного института международных отношений (Университета) МИД РФ.

Анализ социальных сетей (social network analysis) — активно развивающееся направление западной социологии. Интерес исследователей к этому направлению связан с тем, что оно предоставляет новый набор объяснительных моделей и аналитических инструментальных средств, которые находятся вне рамок обычных количественных методов. При этом в данной области накоплен богатый математический аппарат, позволяющий строить весьма сложные модели социальных взаимодействий, описывающие практически любые социальные системы.

Сеть социальных взаимодействий состоит из совокупности социальных акторов и набора связей между ними. В качестве социальных акторов могут выступать индивиды, социальные группы, организации, города, страны. Под связями понимаются не только коммуникационные взаимодействия между акторами, но и связи по обмену различными ресурсами и деятельностью, включая конфликтные отношения. Полученная сеть взаимодействий может быть проанализирована различными методами теории графов, теории информации, математической статистики.

Анализ социальных сетей используется для исследования и моделирования информационных потоков в сетях, прогнозирования путей развития социальных ситуаций, объяснения специфики исполнения социальных ролей (в том числе и в гендерных исследованиях), анализа процессов социального обмена, изучения структуры социальных организаций и взаимодействий между ними, решения задач социометрии, экономической социологии, социологии массовых коммуникаций и Интернета, истории, политики и международных отношений.

Специфика анализа социальных сетей. Весьма часто при проведении исследований классификация объектов по их наблюдаемым характеристикам либо не приводит к содержательному результату (все объекты попадают в одну группу), либо не позволяет выявить причины возникновения в будущем определенной структуры взаимодействий объектов. Анализ социальных сетей позволяет определить различия в сетевом статусе акторов и выявить группы тесно взаимодействующих акторов, что дает возможность находить структурные свойства последних, прогнозировать их поведение, классифицировать акторов по выполняемым ими функциям.

В отличие от классических методов анализа, которые исследуют индивидуальные свойства объектов, основные цели анализа социальных сетей – это исследование взаимодействий между социальными объектами (акторами) и выявление условий возникновения этих взаимодействий. Также «сетевой подход исследует образцы связей между индивидами, организациями или институтами для того, чтобы выявить, как социальные структуры возникают на основе взаимодействий субъектов и влияют на эти взаимодействия» [1]. Отсюда следует, что анализ социальных сетей не может быть использован для исследования структуры связей между некоторыми признаками, например, возрастом, расой и профессией, а применяется для анализа структуры взаимодействий социальных субъектов и общностей. Таким образом, анализ социальной сети должен начинаться с изучения социальных взаимодействий акторов и создания схемы этих взаимодействий. Только после этого можно анализировать связь между структурными позициями акторов и их индивидуальными свойствами.

В современной западной литературе по социальным сетям в качестве отправной точки данного направления указывается социометрия Дж. Морено. В то же время понятие «сети социальных взаимодействий» встречается еще у Питирима Сорокина. Однако он рассматривал системы взаимодействия как «сложную совокупность координат, определяющих его [индивида — А.Ч.] социальное положение» [2, с. 33], в то время как в анализе социальных сетей исследуется структура взаимодействий индивида с другими индивидами и социальными общностями.

Отметим существенное различие между классической социометрией и анализом социальных сетей. В социометрии используются различные индексы отношения к определенному индивиду со стороны других индивидов, как правило, основанные на суммировании числа выборов данного индивида. В то же время известен факт, что для конкретного человека положительная оценка его действий со стороны близкого ему индивида имеет существенно более высокую значимость, чем ряд отрицательных оценок сторонних индивидов. В силу этого социометрические оценки степени социальной изоляции индивида могут искажать реальность, поскольку сам факт отрицательной оценки оказывает влияние на структуру группы. Аналогично индивиды с одинаковым социометрическим статусом могут иметь принципиально различные структуры социальных взаимодействий. Например, отвергаемые группой индивиды могут занять изолированную структурную позицию, отражающую их маргинальный социальный статус. Однако, эта позиция определяется на основе анализа взаимоотношений всех членов социальной группы, а не суммирования положительных и отрицательных выборов данных индивидов. Таким образом маргинал в терминологии теории социальных сетей — это индивид, не взаимодействующий с другими членами группы, в то время как маргинал в социометрии — это индивид, не имеющий положительных выборов, что, однако, не исключает взаимодействия с ним.

Направления исследований социальных сетей. В настоящее время в анализе социальных сетей выделяются четыре направления: структурное, ресурсное, нормативное и динамическое [3].

Структурный подход акцентирует внимание на геометрической форме сети и интенсивности взаимодействий (весе ребер). Все акторы рассматриваются как вершины графа, которые влияют на конфигурацию ребер и других акторов сети. Особое внимание уделяется взаимному расположению вершин, центральности, транзитивности (см. ниже) взаимодействий. Для интерпретации результатов в данном случае используются структурные теории и теории сетевого обмена [4-7].

Ресурсный подход рассматривает возможности акторов по привлечению индивидуальных и сетевых ресурсов для достижения определенных целей и дифференцирует акторов, находящихся в идентичных структурных позициях социальной сети, по их ресурсам. В качестве индивидуальных ресурсов могут выступать знания, престиж, богатство, раса, пол. Под сетевыми ресурсами понимаются влияние, статус, информация, капитал [8, 9].

Нормативное направление изучает уровень доверия между акторами, а также нормы, правила и санкции, которые влияют на поведение акторов в социальной сети и процессы их взаимодействий. В этом случае анализируются социальные роли, которые связаны с данным ребром сети, например, отношения руководителя и подчиненного, дружеские или родственные связи. Комбинация индивидуальных и сетевых ресурсов актора с нормами и правилами, действующими в данной социальной сети, образует его «сетевой капитал». В упрощенном виде «сетевой капитал» можно рассматривать как сумму некоторых преимуществ, которые актор может получить в произвольный момент времени для достижения некоторой цели [10-12].

Динамический подход — новое направление в изучении социальных сетей, акцентирующее внимание на изменениях в сетевой структуре с течением времени [13, 14]. Основными исследовательскими вопросами в рамках данного подхода являются следующие: в силу каких причин исчезают и появляются ребра сети? Как сеть изменяет свою структуру при внешних воздействиях? Существуют ли какие-либо стационарные конфигурации социальной сети?

Сбор данных. Существуют две различные стратегии сбора данных для анализа социальных сетей. Первая направлена на получение данных о взаимодействиях всех акторов сети, например, всех компаний на рынке информационных систем. В этом случае возникает проблема определения границ сети: если существует сторонний актор, интенсивно взаимодействующий с представителями данной сети, необходимо определить, являются ли эти взаимодействия существенными для структуры сети, и, если это так, то указанный актор должен быть включен в состав анализируемой социальной сети. В то же время ее границы могут задаваться границами исследуемой социальной общности, например, социальная сеть может содержать информацию о взаимодействиях землевладельцев только в пределах данного района страны, при этом их внешние связи не будут рассматриваться. Вторая стратегия может быть названа «актороцентрической» и заключается в сборе данных обо всех взаимодействиях, в которые включен определенный актор. Эта стратегия особенно часто используется при построении социальной сети по результатам опроса респондентов. В этом случае мы можем получить полную информацию о взаимодействиях респондента за определенный промежуток времени и, сравнивая структуры этих взаимодействий, выявить их зависимость от характеристик актора и внешних воздействий. С целью анализа устойчивости и валидности структур получаемых социальных сетей был проведен ряд исследований, направленных на выявление изменения абсолютного размера сети, состава акторов и их рейтингов с течением времени. В результате было установлено, что эти характеристики в среднем устойчивы на 70-95% [15].

Социальные сети могут быть разделены на сети с однотипными и разнотипными акторами. Стандартная и наиболее часто используемая модель социальной сети предполагает идентичность свойств акторов как вершин некоторого графа. В этом случае каждая вершина может быть связана входящими и выходящими ребрами с любыми другими вершинами данного графа, например, вершинами могут быть страны мира, а ребра будут соответствовать торговым отношениям между странами. Социальные сети с разнотипными акторами применяются для анализа структуры некоторых коллективов, например, членства бизнесменов в загородных клубах или борцов за женскую эмансипацию в различных женских организациях. Данная модель может быть использована и для исследования более размытых коллективов, например, посетителей вечеринок или зрителей на спортивных состязаниях. В ней социальная сеть содержит вершины двух типов, соответствующих акторам и коллективам или событиям, и ребра связывают вершины с различными типами. При этом две вершины одного типа не могут быть непосредственно связаны ребром, и путь между ними должен проходить через вершину другого типа. Таким образом, предприниматель, одновременно являющийся членом двух загородных клубов, связывает данные клубы, и клуб, членами которого являются два бизнесмена, связывает этих индивидов [1].

Основные определения. Определим социальную сеть как набор из g социальных акторов и r социальных отношений, показывающих как акторы взаимодействуют друг с другом. Обозначим множество акторов как

N=, а множество социальных отношений как R=. Определим дихотомическое социальное отношение  как множество упорядоченных пар номеров акторов вида (i, j), где на первом месте стоит номер вершины, из которой выходит данное ребро, а на втором месте — номер вершины, в которую входит это ребро. Более наглядно такую пару можно обозначить как ij. Социальное отношение может быть как направленным (независимо друг от друга могут существовать ребра ij и ji), так и ненаправленным (одно ненаправленное ребро соединяет акторов i и j). При этом ребра могут иметь различные веса, показывающие силу взаимодействия. Каждое социальное отношение представляется матрицей связности X размера g  g, в которой элемент

В рассматриваемом случае мы имеем r социальных отношений ₁. _r. Обозначим соответствующие им матрицы связности как X₁. X_r. Можно рассматривать пересечение _m _n отношений _m и _n, задаваемое матрицей X_m X_n:

Определим направленный путь длины d из вершины i в вершину j как набор вершин , такой что . Самый короткий путь из вершины i в вершину j будем называть дистанцией или расстоянием между этими вершинами и обозначим его длину как . Величина расстояния не определена, если не существует пути между данными вершинами. Будем называть граф, в котором некоторые расстояния не определены, несвязным графом или графом, состоящим из нескольких компонентов.

Для каждого социального отношения рассматриваются большой набор статистик. Укажем лишь наиболее часто используемые из них.

Входную степень вершины D_in(i) =

Выходную степень вершины D_out(i) =

Число ребер L =

Число симметричных (взаимных) диад, т.е. диад, где одновременно существуют ребра ij и ji: M =

Число выходных звезд размера 2: .

Число входных звезд размера 2: .

Число смешанных звезд размера 2: .

Число циклических триад, т.е. таких троек ребер, что ij, jk, ki: .

Число транзитивных триад: .

Число не транзитивных триад: .

Вводится также ряд статистик, описывающих гомогенные эффекты — число путей длины k; среднее расстояние (близость); минимальное число ребер, удаление которых разбивает граф на несколько частей (связность); и индивидуальные свойства акторов — среднее расстояние от вершины i до остальных вершин; число путей, включающих вершину i (промежуточность).

Если акторы разбиты на несколько блоков, то определим индикаторную переменную

Тогда интенсивность взаимодействия блоков r и s: [1].

Основные методы анализа социальных сетей — методы теории графов, в частности, направленные графы и представляющие их матрицы, применяемые для изучения структурных взаимосвязей актора; методы нахождения локальных свойств субъектов, например, центральности, престижа, положения, принадлежности к некоторым подгруппам; методы определения эквивалентности акторов, включая их структурную эквивалентность; блоковые модели и ролевые алгебры; анализ диад и триад; вероятностные модели, включая модели марковских процессов. Далее мы рассмотрим вышеперечисленные методы и приведем примеры содержательных результатов, полученных с их помощью.

Графовые модели. Данный класс моделей может быть разделен на три типа:

Стохастические блоковые модели, задаваемые матрицей X размера k  k, где k — число блоков акторов. Элемент x_ij  [0;1] показывает плотность связей между акторами, принадлежащими к блоку i, и акторами, принадлежащими к блоку j. При этом граф не содержит дополнительных ребер и вершин, соответствующих связям акторов внутри одного блока.

Вероятностные графовые модели, задаваемые матрицей X размера k  k, где k — число акторов. Элемент x_ij  [0;1] показывает вероятность взаимодействия актора i и актора j в течение определенного периода времени.

Обычные графовые модели, задаваемые матрицей связности X размера k  k со свойствами, указанными выше.

Для анализа графовых моделей социальных сетей помимо вышеуказанных коэффициентов используется коэффициент плотности  — отношение числа ребер в анализируемом графе к числу ребер в полном графе с тем же числом вершин (полный граф — это граф в котором все вершины соединены между собой) [1].

Графовые модели социальных сетей используются для моделирования экономических и коммуникационных связей индивидов, анализа процессов распространения информации, нахождения различных неформальных объединений и связанных подгрупп, на которые можно разбить общую сеть социальных взаимодействий. Например, В. Баскенсом разработана теоретическая модель отношений, основанных на доверии, между продавцами и покупателями на рынке информационных продуктов, учитывающая эффекты управления и обучения. В данной модели различаются два типа взаимодействий: 1) повторяющееся взаимодействие между теми же акторами и 2) общественные сети, которые действуют как информационные каналы и связи между продавцом и покупателем, дающие информацию об отношениях продавца с другими покупателями [11, 12, 16]. Эмпирическая проверка созданной графовой модели проводилась с помощью опроса продавцов и покупателей на рынке информационных продуктов. При этом использовались три меры длины пути в графе: географическое расстояние, плотность графа и информированность покупателя о других продавцах данного продукта. Также учитывалась сложность продукта, его цена и важность для покупателя. В результате был эмпирически подтвержден наблюдаемый на модели эффект, состоящий в том, что чем больше покупателей продуктов у данного продавца знает респондент, тем более сложный контракт он будет заключать с ним, т.е. тем ниже будет уровень доверия респондента к данному продавцу [16].

Анализ центральности и других локальных свойств. Существует несколько подходов для определения центральности акторов. Во-первых, центральные акторы соответствуют тем вершинам сети, которые имеют наибольшее число ребер, т.е. имеют наибольшую степень. Во-вторых, центральная вершина — это вершина, для которой расстояние до остальных вершин сети минимально. В силу этого путь от центральных акторов к другим акторам является наиболее простым, первые имеют большую вероятность получить информацию, циркулирующую в сети, и контролировать распространение этой информации. Третья мера центральности — промежуточность или степень включенности данного актора в маршруты между другими акторами. В этом случае центральным считается актор, который может контролировать наибольшее число путей в социальной сети как между отдельными акторами, так и между их группами [1].

Например, семейство Медичи было актором с наибольшей степенью в сети брачных отношений флорентийской элиты начала XV века. Оно могло контролировать наибольшее количество путей в данном графе. Это позволяет выявить причины, по которым представители этого семейства заняли в дальнейшем доминирующее положение во Флоренции [17]. В то же время, если мы будем рассматривать такие характеристики семей флорентийской элиты, как богатство, древность рода и состояния, политический статус, ближайшее окружение, мы не обнаружим существенных различий между семейством Медичи и остальными олигархами. Этот пример показывает перспективность использования анализа социальных сетей для углубленного понимания социальных процессов и явлений.

При анализе реальных социальных взаимодействий часто наблюдается ситуация доминирования одного актора над другим, например, актор А может давать распоряжения актору Б, а Б не может отдавать приказы А, а уполномочен лишь передавать ему некоторую информацию. Моделью этой ситуации будет ориентированный граф с ребрами двух различных типов, соответствующими отношениям иерархии и передачи информации. Ориентированный граф возникает также при анализе известности акторов в сети. В этом случае для определения центральных вершин необходимо рассматривать входную и выходную степень каждой вершины. Акторы с более высоким статусом будут иметь существенно более высокую входную степень по сравнению с выходной, т.е. их будут знать значительно больше акторов, чем они знают сами.

Для анализа степени центральности различных акторов используется индекс центральности вершины x_i в связном графе G, имеющем одну ось симметрии: , где — сумма расстояний от вершины x_i до остальных вершин, — общая сумма дистанций в графе G [18].

Для сравнения графов по степени их центральности вводится индекс центральности графа G: . В [18] доказано, что выполняется условие , в силу которого C(G) можно нормировать и записать в виде . Коэффициент (G) = 0 в случае абсолютно не центрального графа (например, замкнутого цикла) и (G) = 1 для центрального графа (звезды).

Важными характеристиками сети социальных взаимодействий являются сбалансированность и транзитивность. Сбалансированность — это отсутствие ситуаций типа «позитивное взаимодействие (дружба, партнерство) между А и Б, а также между А и В, но негативное взаимодействие (вражда, соперничество) между Б и В». Утверждается, что сбалансированные сети психологически более комфортабельны для акторов и более устойчивы по сравнению с несбалансированными [19]. Транзитивность — это выполнение условий вида «если есть взаимодействие между А и Б, а также между Б и В, то имеет место взаимодействие между А и В». Данные характеристики описывают локальные связи акторов и часто используются при анализе диад и триад.

Сила структурной позиции актора. Основным показателем, который определяет различия в ресурсах акторов, является сила структурной позиции актора. В теории сетевого обмена для измерения данной характеристики вводится индекс силы актора i: , где — число непересекающихся путей длины k, проходящих через вершину i. Сила актора i по сравнению с j есть [3].

Анализ силы структурных позиций является весьма эффективным методом построения моделей, объясняющих различия в результатах деятельности акторов, например, заработной платы работников или прибыли компаний от продажи некоторого товара, особенно в случае малого числа наблюдений.

Анализ связанных подгрупп. Связанные подгруппы характеризуются наличием большого числа связей между входящими в них акторами и существенно меньшим числом связей со сторонними акторами. Анализ таких подгрупп позволяет изучать устойчивость социальных структур. Простейший случай связанной группы — это клика или группа акторов, где каждый связан с каждым, и в данную группу не могут быть включены другие акторы, поскольку они не имеют связей со всеми членами клики. Таким образом клика — это максимальный полный подграф данного графа. Если анализировать процессы распространения информации в графах, то можно дать другое определение связанной группы, как множества акторов, где путь между двумя любыми акторами не содержит более одной промежуточной вершины. В результате информация от одного актора к другому в связанной группе передается с минимальными искажениями. Связанные группы также могут быть выделены с помощью многомерного шкалирования или факторного анализа матрицы связей графа.

Для анализа устойчивости групповой структуры во времени используется следующая техника. Вначале строится трехмерная матрица, в которой строки представляют оценки взаимодействий данного актора со всеми другими акторами, данные ими; столбцы являются собственными оценками взаимодействий актора; по оси Z располагаются периоды времени. Далее может быть построен график, показывающий изменения структуры подгрупп с течением времени. После этого применяется корреспондентский анализ для описания зависимостей между строками и столбцами данной матрицы. В результате можно визуализировать изменения статуса индивида на фоне изменений статусов подгрупп [19].

Структурная эквивалентность акторов. Этот подход является определенной противоположностью исследованию связанных групп. Акторы эквивалентны, когда они занимают одинаковые позиции в социальной структуре, т.е. когда эквивалентны структура и тип взаимодействий данных акторов с другими, при этом эквивалентные акторы не должны взаимодействовать друг с другом. Например, клиенты продавца некоторого товара будут иметь очень мало или вообще не будут иметь связей между собой (вследствие этого они не будут связанной группой), но все они будут связаны с продавцом, т.е. структура их взаимодействий будет эквивалентна. В качестве меры эквивалентности может выступать плотность связей со структурными подгруппами акторов [1].

Наряду со структурной эквивалентностью используется регулярная эквивалентность акторов. В этом случае акторы эквивалентны, когда они одинаковым образом взаимодействуют с акторами одного типа. Например, двое детей могут быть регулярно эквивалентны, так как они являются лидерами в играх в школьном классе, но они могут принадлежать к разным подгруппам или кликам.

Методы определения структурной эквивалентности позволяют анализировать графы с несколькими типами ребер. Например, в случае сети социальных взаимодействий стран мира в качестве этих взаимодействий могут выступать торговля, дипломатические контакты, войны, членство в международных организациях и блоках. Графы, отвечающие каждому типу взаимодействий, могут значительно отличаться, но все вместе они представляют целостную структуру взаимодействий стран мира, из которой можно вывести показатели силы, влияния, уровня развития и экономической мощи данного государства.

Для определения структурной эквивалентности двух акторов необходимо сравнить структуру их взаимодействий с другими акторами, т.е. нужно сравнить соответствующие столбцы в матрице связей графа. Это может быть осуществлено с помощью вычисления расстояния между этими векторами (например, по метрике Евклида или Чебышева) или коэффициентов связи (например, корреляции Пирсона). Для направленных графов необходимо учитывать входящие и выходящие ребра, с этой целью одновременно рассматриваются две соответствующие матрицы. Если имеются различные типы взаимодействий между акторами, то строятся матрицы связей графа для каждого типа взаимодействий, а затем эти матрицы составляются по вертикали, т.е. записываются одна под другой. После этого можно сравнивать столбцы полученной матрицы с помощью различных мер расстояния и коэффициентов связи, получая оценку структурной эквивалентности акторов по всему набору их взаимодействий.

На следующем этапе в матрицах для каждого типа связей переставляются столбцы таким образом, чтобы сгруппировать те их них, которые соответствуют структурно эквивалентным акторам. В результате матрица разбивается на структурные блоки, в каждом из которых вычисляется плотность. Далее строится новая матрица связей между найденными структурными блоками, например, по следующему правилу: если плотность связей между двумя блоками выше, чем средняя плотность связей в первоначальной матрице, то соответствующий элемент новой матрицы равен 1, в противоположном случае он равен 0. Такие матрицы называются блоковыми моделями и являются средством построения ролевых алгебр.

источник

СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ КАК СРЕДСТВО СОЦИАЛИЗАЦИИ

Никонова Виктория Евгеньевна

студент 1 курса магистратуры, кафедра психологии и социальной работы ГАГУ, РФ, г. Горно-Алтайск

Таскина Ирина Анатольевна

научный руководитель, канд. психол. наук, доцент ГАГУ, РФ, г. Горно-Алтайск

Актуальность данной проблемы обуславливается тем, что развитие технологий Web 2.0 привели к бурному развитию социальных сетей и веб-сервисов, втянув в себя весь мир. Наиболее частыми пользователями являются, конечно же, молодые люди. Социальные сети сегодня позиционируются как инновационный фактор социализации развивающейся личности.

Социализация «это ни что иное, как процесс вхождения индивида в социальную среду, усвоение им социальных влияний, приобщения к системе социальных связей».

«Социальные сети (интернет) – это «сетевые услуги, которые позволяют частным лицам строить общественные или полуобщественные профили в пределах ограничений наложенных системой, определять список других пользователей, с которыми они могут сообщаться и делиться информацией, просматривать и связывать их список контактов с другими, созданными пользователями внутри системы» [1]».

Мы провели небольшой опрос среди подростков, который состоял из одного вопроса: «Сколько времени вы проводите в социальных сетях?». Выборка исследования составила 100 человек, из них 54 девочки и 46 мальчиков. Мы получили следующие результаты:

1. все свободное время – 61 %;
2. несколько часов в день – 39 %.

«Сегодня существует немало точек зрения на перспективы развития социальных сетей, и эти перспективы зависят от целевой аудитории, на которую они ориентированы. Без сомнения наиболее активной частью в плане использования социальных сетей является молодежь (составляющая еще и значительную часть пользователей Интернета), которая рассматривается как активная социальная сила, всегда и везде несущая с собой инновации: информационные, коммуникативные и другие, а сайты социальных сетей становятся своего рода их проводниками в постоянно трансформирующемся обществе [2]».

Главной проблемой является то, что социализация подростков в большей мере проходит в социальных сетях, нежели как раньше в кругу общения реальных людей. Положительно ли влияет на личность такое замещение?

Ведущей деятельностью подросткового возраста является эмоционально-личностное общение со сверстниками. С 12 лет родители отходят на задний план, фокус внимания смещается на сверстников.

Подростковый возраст является сензитивным для приобретения социальных навыков, установок, мотивов, ценностей, убеждений и идей. Просто нельзя представить, что подросток не имеет на что-то своего собственного мнения, не умеет о себе заявить. В сетях подростки между собой обмениваются своими мыслями, идеями. Так называемые «статусы» буквально кишат разными высказываниями. Это вошло в моду, подростки скрыто соперничают на тему своих «статусов», «выкладывая» постоянно что-то новое.

Таким образом, они не проявляют себя в чем-то в жизни, им не нужно добиваться социального статуса какими-то реальными способами, им достаточно написать «пост», выложить фотографию, и все «Я-звезда». Популярность и красота мерится так называемыми «лайками» (оценочная система сервиса Вконтакте). То есть социальные сети сами по себе – это оценочное пространство, которое предполагает, что там будут оценивать. А если в жизни человека социальные сети занимают очень значимое место, то теперь все силы человека будут направлены на то, чтобы добиться этой виртуальной оценки. Формирование самооценки происходит не в жизни, а в сети. В итоге получается виртуальная самооценка. А в будущем, например, при поступление в высшее учебное заведение, на работу значимым критерием выбора будет реальная оценка, реальные возможности и способности человека, а не виртуальные. Следовательно, социальные связи у такого человека будут нарушены. Самовыражение в сети – это иллюзорное самовыражение.

Свобода в пубертатный период развития ребенка ключевая ценность, а специфика интернета создаёт абсолютные условия свободы выбора той или иной информации. «Запретная информация» становится доступной. Так, например, различные видеоролики и группы с девиантным содержанием, открытое и безнаказуемое высмеивание отдельных участников социальной сети, ради развлечения, у них за спиной. Возможности Интернета красочно и наглядно с беспрецедентной откровенностью позволяют оказывать мощное влияние на эмоциональную сферу подростка. Приемы предоставления информации, анонимность, правила участия в сети, – инструментарий психологической поддержки участия подростка в виртуальном общении, а «вбрасывание» в сеть эмоционально окрашенных текстов – средство сохранения контекста разговора и его направленности. Сеть как средство виртуального общения не имеет ни направленности, ни контекста разговора. Они задаются людьми. Направленность может быть различной в том числе и асоциальной. Эмоциональный фон, сопровождающий тексты, относящийся к тому или иному типу девиантного поведения, способствует ускорению обращения речемыслительных образов девиаций (отклонений от нормы) в опыт.

В спонтанно развивающихся социальных сетях традиционные агенты социализации заменяются посетителями этих социальных сетей. Каждый посетитель становится агентом социальной сети.

Острое чувство одиночества – одно из наиболее ярких переживаний подростка. А социальные сети дают ребенку возможность почувствовать, что у него много друзей. Это тот возраст, когда ребенок ищет ответ на вопрос «Кто я?» Ответ на этот вопрос, безусловно, ему помогают найти социальные сети. В интернете он может ощущать себя частью группы. Ребенок примеряет на себя чужие роли, присоединяется к разным группам, которых, например, ВКонтакте полно. Ведь если в обычной жизни у подростка ограниченное количество ролей, которые можно примерить, то в виртуальности эти возможности расширяются до бесконечности. С одной стороны, это развивает креативность подростков, опыт групповой творческой деятельности. С другой стороны негативные контексты, в которых она совершенствуется, формируют девиантную направленность креативной активности. Молодые люди сами создают свой виртуальный социум, виртуальные сообщества, в которых действуют лишь ими же придуманные законы. Но в реальной жизни этих законов зачастую ведь нет!

Социальные сети формируют иллюзию коммуникативного и интерактивного пространства, при этом мы не можем игнорировать тот факт, что через данный механизм идет ретрансляция норм, правил и ценностей.

Подросток в социальных сетях очень часто перенимает ложные ценности и убеждения. Часто пропагандируется нездоровый образ жизни, асоциальное поведение. Курить, пить как самый заядлый алкоголик, не учиться, ходить в ночные клубы, – вот какие позывы там часто можешь увидеть. Он отождествляет себя с этим, думая, что это правильно.

Школа часто пропагандируется не как социальный институт, а как место для развлечений, куда подростки приходят пообщаться. В социальных сетях активно высмеивают учителей и школьное образование. Оскорбление личности учителя, негативная оценка его деятельности – все это можно найти в подростковых группах социальных сетей.

У подростков возникает зависимость от социальных сетей (все свободное время проводят 61 % опрошенных, 39 % – несколько часов в день – 39 %). Ведь в них можно почувствовать себя «звездой», найти друзей по интересам, новых людей. Виртуальное общение можно прекратить, когда захочешь. То есть не хочешь ты отвечать – просто закрой страничку. Это избегание социальных контактов, конфликтов, проблем, противоречий. Ведь в реальности так «не закроешь страничку». Отсюда возникает неумение правильно выстраивать социальные контакты.

Если не злоупотреблять социальными сетями, то в них можно найти и плюсы. Во-первых, это интересы подростка. В социальных сетях он может найти любимую музыку, кино, книги. Также подростку очень важно принадлежать к какой-либо группе, важно, чтобы его интересы разделяли (если, конечно, это социально приемлемые интересы). Во-вторых, это социальная активность. Подросток может не только потреблять, но и сам организовывать то или иное движение в социальных сетях: создавать группы, реализовывать свои проекты, увлекая за собой других. В-третьих, это самообразование. Подростки могут через те же группы учиться чему-либо. Например, группы английского языка, в которых выкладывается грамматика и различные тексты для перевода. Таким образом, ребенок может повторить или выучить новое.

Подведя итог, можно сказать, что социализация через социальные сети приобретает как позитивные, так и негативные факторы. К сожалению, на сегодняшний момент больше негативной, так как растет тенденция к зависимости от социальных сетей, возникает иллюзия общения. На наш взгляд, современное психолого-педагогическое сообщество должно перестать игнорировать социальные сети, а рассматривать их как адекватный фактор социализации, через потенциал которого можно осуществлять процесс управления становлением личности. Ведь поколение, которое сейчас растет – это наше будущее, будущее нашей страны.

источник

Цель работы: выявить и обосновать роль интерне­та на социализацию личности. Основные методы рабо­ты: формально-логический, системный, обобщения. Ис­пользованы принципы историзма, объективности и кон-текстуальности. Научная новизна работы заключается в обосновании положения о том, что интернет влияет на социализацию личности и привносит в этот процесс как позитивные моменты, так и негативные. Интернет вы­полняет функции присущие традиционным социальным ин­ститутам, и в тоже время выполняет уникальные: интегративную и коммуникативную функции. Особенностями социализации в сети интернет является стихийность и неуправляемость этого процесса, а соответственно усво­ение индивидом норм и ценностей принятых в данном ин­тернет-сообществе, а не в реальном окружении личности. Процесс социализации в интернет становится более инди­видуальной и направленной на самореализацию, зачастую минуя такие агенты социализации как семью и коллектив. Основной вывод: благодаря Интернету личность намного быстрее и эффективнее социализируется в современном обществе и осваивает нормы, ценности и модели поведе­ния присущие ее окружению. Результаты работы пред­ставляют интерес для специалистов в области социоло­гии и культурологии.

Ключевые слова: социализация личности; социальный институт; интернет-коммуникация.

A work objective: to draw out and to explain a role of the Internet in a modern personality social growth. The basic methods: aristotalian, systematic, generalization methods.

Historism, objectivity and contextuality principles have been used. The academic novelty of the work lies in the expla­nation of a declaration that the Internet influences on a modern personality socialization both positively and negatively.

The Internet has functions peculiar for the traditional so­cial institutions and at the same time performs unique integra-tive and communicative functions.

Special traits of a socialization in the Internet are spon­taneity and uncontrollability of the process and as a con­sequence a digestion by a man of norms and values of a certain web community, rather than of a real environment.

The process of a socialization in the Internet becomes more individual andfocused on a self-fulfillment, avoiding often such agents of socialization as a family or a collective.

The main conclusion: thanks to the Internet a personality socializes in a modern society and masters its behavioral norms and values much more faster and effectively. These results can be interesting for social scientists and culture experts.

Keywords: socialization of a personality; social institu­tion; Internet communication.

Суть социализации состоит в том, что общество стремится воспроизвести себя как целостность и для этого формирует каждого своего члена в соответствии с накопленными в ходе исторического развития моральными, нравственными, эстетическими, интеллектуальными и т.д. идеалами.

Осуществляется этот процесс в различные периоды жизни че­ловека в различных средах — семейно-бытовой, учебной, досуговой, трудовой и других значимых областях социальной практики. Важная роль на всех этапах социализации принадлежит людям, с которыми общается личность, а также социальным институ­там, в рамках которых осуществляется приобщение человека к ценностям и нормам социума. Факторы, которые оказывают не­посредственное влияние на процесс социализации традиционно называют агентами социализации. Их состав и степень влияния на разных этапах жизни человека определяются многими обстоя­тельствами. На этапе детства и в подростковом возрасте ведущая роль всегда принадлежала родителям и близким родственникам, на этапе отрочества и юности значительную роль в социализации начинают играть учителя, друзья, другие представители ближай­шего окружения. Далее, по мере расширения социальных комму­никаций личности, овладения ею новыми социальными ролями в качестве агентов социализации заметную роль начинают играть супруг или супруга, коллеги по работе, другие референтные лич­ности. Соответственно меняется и роль каждого из социальных институтов, в рамках которых осуществляется социализация. Если в начале жизни человека это семья, то затем она уступает ведущую роль в процессе социализации школе, вузу, а те, в свою очередь — трудовому коллективу, досуговой общности и т.д. Си­стема агентов социализации складывалась на протяжении мно­гих веков и до недавнего времени оставалась практически неиз­менной.

Однако в конце прошлого века возник и весьма динамично получил развитие такой принципиально новый социальный институт как Интернет. Основаниями для подхода к анализу роли Интернета в процессе социализации именно как социального ин­ститута выступают следующие аргументы.

Интернет отвечает одному из важнейших критериев социального института — это удовлетворение устойчивой социальной потребности за счет реальных функций, которые он выполняет. Эти функции весьма многообразны — среди них ведущей является коммуникативная, через которую реализуются и другие функции, такие как содействие упрочению социальных отношений за счет трансляции во все слои общества информационных моделей по­ведения и деятельности в экономической, политической, культурной и иных сферах.

Как и другие, традиционные социальные институты, Интер­нет воздействует на личность, социальную группу, общество в целом, формирует сходное поведение людей в конкретных типо­вых ситуациях, открывает возможности для согласования между членами социума интересов и потребностей, корректировки способов удовлетворения этих потребностей. Тем самым объективно Интернет, как и другие социальные институты, обеспечивает ста­бильность общественной системы как целостного образования.

Для любого социального института на определенной стадии его зрелости важным является внешнее, организационное оформ­ление. На сегодня в структуре Интернет можно выделить:

а) ISOC, Internet Society. Это организация, определяющая направления развития Интернета и формы содействия глобальному информационному обмену на основе Всемирной сети. В рамках ISOC действуют IAB (Internet Architecture Board), который отвечает за техническое руководство и ориентацию Интернета, а также утверждает правила, по которым каждому компьютеру присваиваются уникальные адреса в сети;

б) консорциум WWW, координирующий деятельность различных исследовательских учреждений, по совершенствованию технологий World Wide Web;

в) организации, регистрирующие доменные имена в каждой стране;

г) национальные отдельные компьютерные сети, входящие в состав Интернета;

д) провайдеры Интернета — юридические лица, обеспечивающие доступ пользователей к сети Интернета;

е) пользователи Интернет. Следует отметить, что эта система характеризуется имперсональностью. Иными словами, социальные отношения в ней не зависят прямо от личностей, ступающих в эти отношения.

Наконец, Интернет, как социальный институт, имеет традиционные для других институтов прагматические, инструменталь­ные функции. В то же время он обладает еще одной — уникаль­ной — функцией, которую можно обозначить как интеграционная.

Эта функция реализуется в целом ряде аспектов, таких как:

а) содействие прогрессу. Интернет сам как инновация и благодаря ему и другие инновации активно входят в жизнь человека и общества. Интернет не только распространяет инновации, но и активно готовит сознание различных слоев и групп населения к предстоящим изменениям, не только снимая защитный барьер перед переменами, который имеется в сознании, но и формирует желание приблизить эти инновации;

б) воздействие на интеграцию общества. Интернет обладает огромными ресурсами в деле трансляции на различные аудитории текстов культуры, моделей поведения. Тем самым в обществе возникает основа для повышения его солидарности на основе единых ценностей и норм;

в) содействие преодолению социальной дифференциации, за счет создания собственного социального мира, в котором основными стратообразующими критериями начинают выступать интересы тех или иных людей, на основе которых интегрируются старые и молодые, богатые и бедные, представители различных этносов и т.д.;

г) социализация. Этот аспект заслуживает более подробного анализа.

В силу природы данного феномена особую роль в социали­зации играют ее условия, т.е. та социальная и культурная среда в рамках которой человек начинает себя идентифицировать с той или иной социальной группой и с обществом в целом.

По данным телекоммуникационной организации International Telecommunications Union (ITU) в феврале этого года количе­ство пользователей Интернет в мире перевалило за два милли­арда человек. Теперь каждый третий житель планеты выходит в Интернет. О темпах развития этой коммуникационной системы говорит, например, то, что еще в 2000 году число пользователей не превышало 250 миллионов. В конце 2009 года пользовались интернетом 1,86 миллиарда человек. На февраль 2011 года число пользователей стало 2,1 миллиарда [19].

Благодаря обширным ресурсам для удовлетворения индиви­дуальных потребностей, Интернет-среда проникла в повседнев­ную жизнь общества, вовлекла в свой контекст огромное количе­ство людей самого разного возраста, особенности подростков и молодежи. По имеющимся данным, из числа суточной аудитории Рунета в возрасте 10-16 лет 38% проводят онлайн больше 4 часов, 28% уделяют этому занятию 2-4 часа, 24% опрошенных достаточ­но 1-2 часа, на отдыхе на даче время онлайн проводят 52% юных интернетчиков [20].

Совершенно очевиден факт формирования в сетевом пространстве уникальных с точки зрения классических институциональных моделей бытовых практик, унифицированных и име­ющих довольно четкую структуру. Данные нормы и правила «дисциплинируют» общественные отношения в рамках среды, ограничивают и минимизируют случаи девиантного поведения.

Таким образом, наблюдается оформленная устойчивая организа­ция совместной деятельности людей, направленная на удовлетво­рение социальных потребностей.

Можно выделить присущие среде Интернет как институту и агенту социализации признаки:

наличие ролевой системы, в которую включаются нормы и статусы;

совокупность обычаев, традиций и правил поведения;

формальная и неформальная организация;

совокупность норм и учреждений, регулирующих данную сферу общественных отношений;

наличие обособленного комплекса социальных действий [8, с. 137].

Наблюдения показывают, что человек за счет Интернет-коммуникаций многократно расширяет систему социальных связей, находит референтов, которые в его непосредственном окружении не представлены, может реализовать ряд социальных ролей, ко­торые в реальности он «проиграть» не может и т. д. Более того, безграничность Интернет-среды обусловливает постоянное ощущение личностью неполноты своего социального опыта, понима­ние нереализованности своих потенциалов и порождает соответ­ствующее желание более полно и эффективно войти в эти кон­такты, среды, овладеть ресурсами. Тем самым Интернет можно рассматривать как источник и среду социализации личности на протяжении всей жизни. Вопрос этот изучен пока недостаточно, но можно попытаться обозначить специфику социализации в сре­де Интернет.

Прежде всего, отметим опосредованный характер влияния на социализацию ее агентов. Если традиционно содержание, харак­тер, темпы и другие параметры социализации определялись исключительно наличной средой (семья, школа и т.д.), то Интернет принес в социализацию принципиально новый момент — опос­редованную социальность. Агенты социализации присутствуют в виде виртуальной реальности, которая порой начинает конкури­ровать (и выигрывать) у реальных агентов социализации.

Второй момент состоит в том, что если традиционно процесс социализации носил целенаправленный и регулируемый харак­тер, то социализация в Интернет-пространстве носит в основном стихийный характер. Личность сама выбирает варианты своего существования в Сети, сама находит (или ее находят) референ­тов, сама определяет объемы и способы существования в Интер­нет-сообществе. Это порождает ряд дефектов социализации.

Третье. Интернет-коммуникации не только заменяют традиционные формы, в которых происходила столетиями социализа­ция (общение, игра, обучение и т.д.), но и ограничивают эти виды деятельности в реальной жизни. Человек предпочитает общаться не лично, а с помощью Интернет-почты, играет в интернет-игры. Более того, он начинает искать в Интернет-пространстве воз­можности удовлетворить потребности в социальных отношени­ях (в т.ч. любви, дружбе, признании). В итоге возникает разрыв с культурной традицией, формируется личность нового типа.

В-четвертых, необходимо отметить, что происходит практически полная деформация самого процесса социализации. Лич­ность в Интернет-пространстве начинает усваивать нормы, цели, ценности, правила, принятые не том конкретном обществе, в ко­тором она живет, а в том или ином сетевом сообществе, где доми­нируют нормы и ценности, не имеющие прочных историко-культурных корней, не связанных с бытием данного социума, с его ценностями. Несовпадение сетевых норм и ценностей с ценностными основания конкретного общества может привести в итоге к конфликту между личностью, усвоившей «сетевую культуру» с тем обществом, в котором она живет.

В последние годы в публикациях все чаще встречается тер­мин «киберсоциализация» [14], под которой предлагается по­нимать «процесс качественных изменений структуры личности, происходящий в результате социализации человека в киберпространстве виртуальной социализирующей Интернет-среды, то есть в процессе использования его ресурсов и коммуникации с виртуальными агентами социализации, встречающимися чело­веку в глобальной сети Интернет (в первую очередь, в процессе переписки по e-mail, на форумах, в чатах (имеется в виду IRC (Internet Relay Chat), блогах, интернет-пейджерах, телеконферен­циях и online-играх)» [14].

В рамках традиционных социальных институтов социа­лизация осуществлялась в процессе коммуникации личности с окружением (родители, учителя, коллеги). При этом количество персонифицированных агентов социализации было относитель­но невелико в силу чисто физических (время и место) ограни­чений возможности контактировать с представителями социума. Иными словами, человек в одно и то же время и в одном и том же месте может общаться с относительно малым количеством людей. Принципиально иным образом дело обстоит в ситуации интернет-коммуникации. Здесь в режиме реального времени лич­ность может вступать в практически неограниченное количество коммуникаций за счет использования таких технологий как чаты, блоги и пр. Хронотоп киберпространства обладает особыми уникальными чертами. Здесь нет необходимости перемещаться в пространстве для поиска партнеров по общению, что позволяет иметь контакты с людьми, находящимися практически в любых уголках планеты. В Интернете возникает возможность (за счет анонимности общения) менять пол, возраст, социальный статус и тем самым «примерять» на себя различные социальные роли, не подвергаясь риску потерпеть неудачу. В целом в интернет-среду возникают невиданные прежде возможности создания виртуаль­ной личности и экспериментирование с идентичностью. Благо­даря Интернету личность намного быстрее и эффективнее интериоризирует знания о существующих в социуме и его отдельных стратах нормах, ценностях, моделях поведения.

Как представляется, мы находимся на том этапе, когда есть возможность не только изучать влияние Интернета на социализацию, но и прогнозировать и пытаться наметить пути управления этим процессом. Меры могут быть разные, от законодательного ограничения некоторых аспектов пользования Интернет до фор­мирования позитивных жизненных установок и шире — культуры пользования Интернет.

Андреев Ю.П. Категория «социальный институт». М.:

источник

диссертации на соискание ученой степени

кандидата социологических наук

Диссертация выполнена в секторе социологии знания Института социологии Российской академии наук

доктор социологических наук,

кандидат социологических наук

Экономический факультет
Новосибирского государственного
университета

Защита состоится «_____» ______________ 2001 г. в ______ часов на заседании Диссертационного совета Д.002.011.01 в Институте социологии РАН Москва, /35, строение 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института социологии РАН.

Автореферат разослан «____» _____________ 2001 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета

доктор социологических наук

Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена необходимостью разработки специализированного методического инструментария для регистрации и анализа сетевых переменных. Теоретическое описание структурных трансформаций связано с новыми концептуальными подходами к изучению взаимодействий между корпоративными и индивидуальными социальными акторами. В совокупности эти взаимодействия образуют социальный капитал, являющийся необходимым условием мобилизации коллективных ресурсов в современных обществах. Возрастание роли сетевых коммуникаций, в том числе неинституциональных обменов и неформальных солидарностей, актуализирует сети как социальную реальность. В переходных социальных структурах, где институциональные формы обмена и доверия разрушены либо не сформировались, обращение социального капитала осуществляется в обход нормативных систем, а иногда вопреки им, порождая «теневые» формы солидарностей. Таким образом, социальные сети компенсируют нормативный вакуум и способствуют стабилизационных регуляторов в социальных системах. Методический инструментарий исследования сетей имеет важное значение прежде всего для изучения форм социальной дезорганизации, трансформации и аномии, когда регулятивная функция институтов заменяется сетевой регуляцией.

Актуальность диссертационного исследования обусловлена также о тсутствием теоретико-методологического обоснования понятия «социальная сеть», предполагающего выделение структурных единиц сетевого анализа и правил преобразования информации. Решение этой проблемы является условием формализации процедуры анализа данны х, используемых в качестве эмпирической базы исследования сетей. Разработка концептуального аппарата и процедур регистрации, представления и интерпретации социальных сетей позволяет открыть новые возможности в методологии социологических исследований, в частности, преодолеть некоторые ограничения описательных статистических методов.

Состояние разработки проблемы

Изучение сетей в социальных науках имеет сравнительно короткую историю. С одной стороны, это объясняется относительной новизной самого понятия, с другой — технологичностью расчета сетей, связанную с применением специализированных программных средств. В то же время становление социальной теории связано с проблематизацией структурных связей в классической социологической традиции. М ногие, на первый взгляд, разнородные, исследования в социологии, антропологии, социальной психологии, теории коммуникации, психологии, географии и политической науке основаны на постулате несводимости структурных описаний к индивидуальному действию. В этом отношении теория сетей тесно связана с реалистской методологией социального исследования и структурализмом как общей методологией гуманитарных наук. В последние десятилетия концепция структуры реинтерпретируется в терминах социальных сетей, социального капитала и универсальных семиотических систем.

Междисциплинарная теория социальных сетей развита в работах Л. Фримана, Д. Ноука, П. Марсдена, С. Вассермана, Б. Веллмана, С. Берковица и других исследователей. Эвристичность сетевой концепции объясняется прежде всего ее широкой эмпирической применимостью, дающей выход на междисциплинарные теоретические обобщения. Особое значение для теории сетей имеет возможность использования математического аппарата теории графов, расширенной и адаптированной для решения широкого круга социологических задач. Графы — наиболее удобная форма представления «структуры». Особым направлением сетевого анализа являются нейронные сети, предназначенные для изучения когнитивных процессов и преобразования структур при переходе из одной семиотической системы в другую.

В начальный период разработки концепции сетевого анализа представления о сетях имели преимущественно метафорический и интуитивный характер, но впоследствии они были реинтерпретированы в терминах линейной алгебры, теории графов и теории вероятностей. Математические подходы значительно обогатили структуралистскую методологию. Язык описания структурных феноменов стал более точным и инвариантным, что облегчило включение социологических понятий в общее концептуальное ядро точных дисциплин, появилась возможность широкого применения математических и компьютерных алгоритмов. В то же время за пределами рассмотрения нередко остается содержательная социологическая экспликация сетевых взаимодействий.

В последние годы для изучения социальных структур активно применяют статистические (регрессионные) модели, которые изначально были разработаны для решения других задач. Посредством регрессионных моделей объясняется поведение объекта без точного определения, какая их часть восприняла изменения и отреагировала на них. Структура объекта обычно задается априори или выявляется по косвенным признакам. Важной проблемой социологических и экономических исследований является также динамическое описание объекта. Обычно эта проблема решается с помощью анализа временных рядов. Сетевой анализ позволяет представить временные изменения подструктур в виде последовательности дискретных состояний и использовать для решения данного круга задач теорию автоматов. Универсальность сетевых подходов проявляется в том, что они позволяют рассмотреть исследуемый объект (например, домохозяйство или социальный институт) с междисциплинарной точки зрения. В сетевых терминах, у одного объекта (или подструктуры объекта) может быть множество атрибутов, которые могут описываться как включенные в различные институциональные контексты. Тем самым открывается возможность установления «размытых» солидарностей, трансформирующих социальные институты. Власть, иерархия, дифференциация, интеграция, стратификация, конфликт и многие другие концепты социологической теории могут быть интерпретированы в терминах сетевого подхода.

Социальная сеть как способ организации социального знания требует особого методологического подхода, отличного от традиционных методов анализа социологической информации. Этот подход требует интерпретации понятия «социальная структура» в терминах сети. В диссертации определен круг теоретических и методических проблем, которые могут быть решены с помощью сетевого анализа. Эти проблемы обусловлены трансформацией социальных институтов современных обществ в систему коммуникативных взаимодействий, границы которых конституируются не внешними ограничениями, а внутренними функциональными связями. В стабильных (традиционных) социальных структурах сетевые взаимодействия совпадают по своему объему (совокупности акторов) с институциональными границами, а в «размытых солидарностях» институциональная организация сообществ не консистентна их коммуникативной организации. Данный процесс, обозначенный в современной социологии как процесс «сетевизации» (М. Кастельс) обусловливает позиционный конфликт между институтами и сетями. Например, интенсивные экономические обмены в негосударственной сфере обусловливают дисфункциональность патерналистской экономической политики и государственного контроля в целом ( Д. Грановеттер) ; интенсивные коммуникации в научном сообществе обнаруживают дисфункциональность таких форм научной организации, как «учреждение», «школа» и «тема» (Г. Коллинз, Б. Латур). При этом количество сетей, в которые включен актор, определяется напряженностью позиционного конфликта между институтом и сетью или (при исследовании цитатных коммуникаций) неконсистентностью «кругов чтения» и цитатной речи требованиям дисциплинарного канона. Предполагается, что во всех случаях. сетевые определения позволяют операционализировать понятие закрытых и открытых сообществ. Таким образом, тезис о неконсистентности институциональной и сетевой форм социальной организации может быть положен в основу объяснительной модели в различных областях социологии. Предложенные в диссертации три приложения сетевого анализа являются иллюстрациями данного тезиса.

Целью диссертационного исследования является обобщение опыта теоретических и прикладных исследований в области анализа сетей; построение концептуальной схемы сети как инварианта социального факта, объясняющего структурные взаимодействия между индивидуальными и корпоративными акторами; разработка типовой процедурной схемы сетевого анализа для решения прикладных задач в различных областях социологии.

1. Анализ концепции социального капитала как способа мобилизации ресурсов сети, в частности, информационного ресурса, обеспечивающего эффективные действия актора в диффузной среде трансформирующихся систем;

2. Определение основных видов социальных сетей, методологических принципов их построения, источников сетевых данных, особенностей сетевых выборок, типичных сетевых задач, индикаторов сетевых характеристик: «размер сети», «сетевая плотность», «централь» и «централизация», «ранг сети» и т. п.

3. Разработка сетевой модели обмена частными трансфертами между домохозяйствами на основе четырех видов ресурсов, которыми обмениваются домохозяйства: деньги, труд, продукты и вещи, информация. Исследование неформальных обменов между домохозяйствами проведено под руководством .

4. Разработка процедуры сетевого представления текстовой информации для изучения внеинституциональной коммуникации в научном сообществе;

5. Разработка «нейронной сети» для когнитивного анализа опросного инструмента на материале видеозаписей интервью, а также вербальных реплик, которыми обмениваются интервьюер и респондент.

Теоретико-методологическая основа диссертационного исследования

Диссертация основана на теоретических принципах, сформулированных в теории обмена (Дж. Хоманс, П. Блау), теории социального капитала (Дж. Коулмен, Г. Беккер), методических разработках сетевых моделей, выполненных С. Вассерманом, Б. Веллманом, Д. Грановеттером.

Научная новизна диссертационного исследования

1. Разработан концептуальный аппарат и методические процедуры сетевого анализа в социологических исследованиях. На основе обобщения мирового опыта доказано, что изучение структурных взаимодействий в различных областях социальной жизни может быть методически реализовано на основе сетевых моделей, отражающих процессы обмена материальными и символическими ресурсами между индивидуальными и корпоративными акторами.

2. В диссертации показано, что с етевой анализ позволяет описать процессы взаимодействия между социальными акторами, обменивающимися разными типами ресурсов или «потоков» (капиталом, информацией, технологиями, изображениями, звуками и символами). Для каждого социологического концепта («актор», «ресурс», «обмен» и т. п.) может быть установлено математическое выражение в терминах теории графов (вершина, ребро и т. п.). Сетевой подход позволяет решать широкий круг социологических задач, различающихся по виду носителя информации и единицам анализа. Универсальная схема сетевого анализа включает четыре этапа: (1) выявление структурной компоненты из первичной социологической информации; (2) построение сети; (3) расчет индикаторов сетевых моделей; (4). анализ полученных результатов. Представление социологических данных в виде сетей позволяет также создать новые, вторичные, переменные.

3. Д оказано, что с етевой анализ позволяет генерализировать модели структурного взаимодействия между «социальными единицами» различного уровня и установить инварианты коммуникации между индивидуальными акторами (межличностное взаимодействие), коллективами, организациями (корпоративными акторами), текстовыми единицами, событиями, ситуациями. Сеть позволяет оперировать данными на микро — и макроуровнях, обеспечивает преемственность этих данных и объединяет описания свойств индивидуальных единиц с описаниями интегральных и глобальных свойств объекта. В диссертации разработана процедура сетевого анализа, позволяющая зафиксировать и представить в матричном виде неявные взаимодействия и коммуникации в различных типах сообществ, где одни и те же единицы взаимодействия могут выступать в качестве акторов различных сетей.

4. Методические применения сетевой модели продемонстрированы на материале обмена частными трансфертами между домохозяйствами; связей в научном сообществе и когнитивного анализа диалога между интервьюером и респондентом. В последнем случае предложена процедура построения «нейронной сети» как системы преобразования вербальных реакций в смысловые единицы. Диссертантом показано, как «нейронное» представление процесса вербальной и экстралингвистической коммуникации позволяет дискретизировать и выявить основные каналы сети.

Практическая значимость диссертационного исследования . Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при построении математических моделей и компьютерных программ для решения прикладных социологических проблем: анализа текстовых массивов, социально-экономических обменов, коммуникативных процессов. Результаты работы могут быть также использованы в преподавании методологии социологических исследований.

Апробация. Основные положения и выводы диссертационного исследования обсуждались на методологическом семинаре сектора социологии знания Института социологии РАН, российских и международных научных конференциях, опубликованы в научной печати, в том числе «Социологическом журнале» (1999, №1/2; 2001, № 1), журнале «Социологические исследования» (2001, № 1), других российских и зарубежных научных изданиях. На основе диссертационной работы в течение трех лет читается учебный курс «Сетевые измерения в социологии» для магистрантов факультета социальных и гуманитарных наук Российского университета дружбы народов.

Диссертационное исследование выполнено при поддержке следующих научных фондов:

1. INTAS : грант «Неформальная экономика городских и сельских домохозяйств», 1998 год;

2. EERC : грант «Иерархическая модель перераспределения ресурсов в межсемейном обмене», 1999 год;

3. МОНФ: грант по программе «Молодые преподаватели России: междисциплинарная перспектива», 2000 год;

4. EERC : грант на осуществление проекта «Мотивы предоставления трансфертов в межсемейном обмене», 2000 год.

5. «The restructuring of intellectual elites, social sciences, and transitional developments in Russian post-communist discourse», Swiss National Science Foundation, 2000‑2001 годы .

6. Национальный фонд подготовки кадров РФ: Российский университет дружбы народов; грант на подготовку инновационного учебного курса и учебного пособия «Сетевые измерения в социологии», годы.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Во введении обоснованы актуальность и практическая значимость диссертационной работы, описано состояние разработки проблемы, определены цели и задачи исследования.

В первой главе «Формирование сетевых подходов в социологии» рассматривается история развития сетевых представлении в теоретической социологии и прикладных исследованиях.

Элементы сетевого анализа впервые были сформулированы в классической социологии. «Формальный» подход к исследованию социальных отношений был сформулирован в социологии Г. Зиммеля. Зиммелевская идея «социации» ( Vergesellschaftung ) непосредственно связана с исследованием «подчиненных» структур социальных отношений и преемственностью этой «подчиненности» от микро — до макроуровня. Структурный подход в теоретической социологии развит в функционалистской теории. Дюркгейма о «социальной морфологии» также является предшественницей сетевого подхода: морфологический анализ означает «порядок, природу, размер, и взаимодействие» частей социального целого.

Сети были проблематизированы при антропологическом изучении «структур» традиционных обществ. А. Радклифф-Браун разрабатывал методы анализа родственных связей, выделяя доминирующую линию влияния в социальной структуре. Функциональный анализ предполагал также установление «искажений» в функционировании сообществ. Впоследствии концепции А. Рэдклифф-Брауна, М. Мосса и Б. Малиновского получили развитие в работе С. Нэйдела «Теория социальной структуры», в которой проведено четкое разделение «структуры» и «функции», что является важной предпосылкой современного сетевого анализа. Основной задачей сетевого анализа стало изучение особых конфигураций взаимоотношений между акторами, выполняющими функционально установленные роли.

«Сетевизация» объекта исследования в эмпирических исследованиях была связана с решением проблемы разграничения структурных и аналитических переменных. Впервые проблема структурных переменных была поставлена П. Лазарсфельдом в статье «Анализ отношений между переменными» [1] . Рассматривая системные описания сообществ, Лазарсфельд определил специфический тип «коллективных» переменных, а также переменных для корпоративных акторов. Таким образом была реализована дискретизация объекта исследования: разложение его на уровни системных описаний. Такого рода дискретизация позволяет описать преобразование индивидуальных переменных в «коллективные» описания и определить соотношение атрибутов при переходе от одного уровня анализа к другому — более глобальному. Работа Лазарсфельда дала возможность представить сообществ как объект социологического исследования в виде многоуровневых взаимодействий.

Параллельно с работой Лазарсфельда прикладные аспекты сетевого анализа были развиты в социометрических исследованиях, которые реализуют один из важнейших видов сети — структуру межличностных отношений. Д. Морено предложил простую процедуру представления процессов «притяжения» и «отталкивания» членов группы [2] . Им были сформулированы концептуальные составляющие современного сетевого анализа: карта отношений между акторами (в терминах теории графов — матрица смежностей), визуализация этих карт в пространстве (собственно построение графа) как способ представления структуры отношений. Последующие теоретические разработки проводились в заданном Морено направлении, ограниченном «сетевизацией» отношений между отдельными индивидами.

В эмпирических исследованиях социальной структуры сформировалась концепция инвариантности сетевых структур как моделей, несводимых к переменным индивидуального уровня. А. Бейвлас, а затем Х. Левитт изучали влияние различных типов структур на взаимодействие в группах. Предполагалось, что инвариантные модели коммуникации по-разному влияют на выполнение задач членами группы. Сетевая структура в экспериментах Левитта обеспечивалась искусственным выделением подгрупп, в которых сообщения могли передаваться только через определенные позиции. Тем самым были установлены направления или «потоки» групповой коммуникации. В исследовании Бейвласа предложено понятие «централь». Когда коммуникации осуществляются через центрального актора, наблюдается более качественное и быстрое выполнение групповых задач, чем при диффузной коммуникации. Более отчетливый вид приняла и сама концепция социальной сети. Под сетью понималась уже совокупность позиций , а не индивидов, и результирующая модель отношений между позициями была представлена как тип структуры. Важным достижением сетевой теории стало также представление о связях между позициями сети как потоках ресурсов. Это позволило совместить процедурные разработки сетей с теорией обменов. Таким образом, сеть включает три компонента: (1) совокупность позиций; (2) связи-отношения; (3) потоки ресурсов.

Понятия теории «баланса» и «равновесия» в когнитивных процессах были развиты Ф. Хайдером [3] . По Хайдеру, индивид ( P ) стремится сбалансировать восприятие объекта ( X ) соотносясь с другим индивидом ( O ). X (+) x P (-) x O (+)=(-) — состояние неравновесное, которое может быть изменено переменой знака одной из связей на (+) или (-). Если в сети достигается суммарный (+), то отношения определяются как сбалансированные. Логику Хайдера для анализа межличностных взаимодействий применил Т. Ньюкомб [4] . Благодаря работам Хайдера и Ньюкомба было получено формальное представление связей в межиндивидуальных сетях. Попытка связать теорию линейных графов с социальными сетями открыла возможность построения математических моделей сетевых взаимодействий в социальной психологии и прикладных исследованиях. В середине 1950-х годов Д. Картрайт и Ф. Харари использовали ориентированные графы для исследования баланса в группах, состоящих более чем из трех индивидов.

Включение теории графов в модели баланса способствовало математическому представлению социальных отношений и комплексных социальных структур. Логика графов соответствует сущности сетевого подхода: взаимосвязи могут включаться в комплексные сети, интегрирующие различные виды ресурсов. В 1970-е годы использование математических подходов и компьютерных алгоритмов ускорило развитие концепции социальных сетей, и обогатило ее рядом новых понятий.

Д. Ноук, Дж. Куклински предложили различать атрибуты сетевых акторов и отношения в сети [5] . Отношения акторов конституируются сетью и, в отличие от атрибутов, не могут быть измерены посредством агрегации свойств сетевых акторов. Свойства отношений могут быть измерены несколькими переменными, прежде всего интенсивностью и направленностью. Интенсивность измеряется как объем передаваемого ресурса или частота трансакций, а направленность характеризует перемещение ресурсов. Отдельной характеристикой ориентированных графов является взаимность, которая отражает односторонность или двусторонность потока. Внутри одной и той же совокупности элементов можно построить различные типы сетей, например, неформальные, семантические, статусные и т. п. Поскольку количество связей между единицами достаточно велико, возникает проблема определения релевантных (значимых) подгрупп в сетевом пространстве. В целом, сетевые структуры могут анализироваться на уровне центральных акторов, уровне подгрупп с повышенной сетевой плотностью (клик) и общесетевом уровне. Уровень «центральных» акторов предполагает их сравнение в рамках сети. «Клики» характеризуются более интенсивными внутренним обменом. Общесетевой системный уровень описывается доминированием и связностью (connectedness). Доминирование — это отклонение от равномерного распределения связей между «центрами» и «кликами». В системе, характеризующейся высокой степенью доминирования, большинство связей будут соединять «центры» и «клики». Комбинация доминирования и коммуникативности позволяет установить четыре типа сетевых структур (рис. 1). Высокая доминантность и высокая коммуникативность присущи «спутниковой» структуре, где ресурсы перемещаются от центра к периферии.

Рис.1. Типы сетевых структур

В системе с высокой связанностью и низкой доминантностью общее число связей распределено относительно равномерно таким образом, что потоки направлены от одного фрагмента системы к другому. Эта структура хорошо моделирует гипертекстовую коммуникацию, где не предусматривается контроля центра над периферией [6] . Система с низкой коммуникативностью и низкой доминантностью присуща диффузным, слабоинтегрированным популяциям. Система с низкой коммуникативностью и высокой доминантностью сосредоточивает связи в определенных ареалах сообщества и обозначает его декомпозицию. Такого рода «идеальные типы» сетей позволяют типологизировать различные виды коммуникации.

Использование концепции сети в теоретической социологии 1990-х годов в значительной степени стимулировано работой М. Кастельса [7] , рассмотревшего сетевые эффекты глобализации и предложившего понятие сетевого пространства, основными компонтентами которого являются ресурсы, которыми обменивается акторы сети, а местоположение акторов определяется удаленностью от центров перераспределения ресурсов. Тем самым базовой метафорой социальности становится пространство обменов и структурной трансформации, определяющееся устойчивыми потоками ресурсов (в том числе информационных), на которые «нанизываются» социальные акторы. Важнейшим компонентом социальной сети Кастельс считает пространственную организацию доминирующих «элит», осуществляющих управленческие функции. По Кастельсу, функциональное взаимодействие микро — и макросетей определяет социальную организацию современных обществ.

Во второй главе «Социальный капитал и теория обмена» рассмотрены концепции «социального капитала», представленные в работах Д. Коулмена, Г. Беккера, Д. Кокса, П. Бурдье. Показано, что формирование стабильных социальных структур и наиболее эффективных способов капитализации ресурсов обусловлено возможностями сетевых взаимодействий: социальный капитал определяется не столько объемом имеющихся ресурсов, сколько возможностями мобилизации сети. Особое значение при изучении социального капитала приобретают источники нематериального (или немонетарного) влияния и власти. Таким образом, сокращается дистанция между социологическим и экономическим подходами в решении общественных проблем, точнее, происходит активная «социологизация» экономической теории, что характерно, например, для работ Гэри Беккера [8] . Функцию «социального капитала» можно определить в терминах ресурсов, которые могут быть использованы акторами для реализации их интересов. Концепция социального капитала дает возможность подсчитать результаты на уровне индивидуальных акторов и одновременно осуществить микро‑макропереходы без детализации структур. Предполагается, что определяющую роль в структуре социального капитала имеет информационный ресурс, обеспечивающий эффективные действия индивида в нечеткой среде трансформирующихся систем. Накопление и мобилизация социального капитала требуют сбалансированных инвестиций и экономических и культурных ресурсов, каждый из которых имеет собственную динамику, однако их универсальной основой является рациональный выбор [9] . По сравнению с экономическим обменом обмен социальный характеризуется меньшей прозрачностью и большей неопределенностью. Следуя Дж. Коулмену, можно выделить следующие источники социального капитала: эффективные нормы и санкции; аккумулирование внешних обязательств, соответствующее взаимным ожиданиям; богатство как базовая социальная ценность; поддержка социальной интеграции и групповых ритуалов.

В рамках теории социального капитала изучаются преимущественно эгоцентрические сети. Элементом, или ядром такой сети является донор (реципиент), к которому (или от которого) поступают различные виды ресурсов. Одной из наиболее сильных версий сетевой теории в социологических исследованиях является концепция, предложенная Р. Эмерсоном и К. Кук [10] . Основной целью анализа является в данном случае установление правил расчета оптимальности обменов. Этот подход контрастирует с традиционными обменными теориями, в фокусе внимания которых находится мотивация обменных отношений. В модели Эмерсона‑Кук вопрос о субъективной мотивации обменов превращается во второстепенный, поскольку, каковы бы ни были индивидуальные мотивы, сеть может сохранять равновесие только при условии их суммарной структурной эквивалентности. Если индивид вошел в сеть, его обмен вознаграждениями с другими индивидами приобретает самостоятельное значение. Даже в несбалансированном обмене взаимодействия стремятся к равновесию, при этом «операции балансирования» могут осуществляться последовательно или параллельно индивидуальным обменам. В теории сетевых обменов социальная структура интерпретируется как конфигурация обмена ценностями (материальными, информационными, символическими) между индивидуальными или корпоративными акторами [11] .

В третьей главе «Современные подходы к измерению сетевых данных» рассмотрены основные методологические проблемы построения социальных сетей, а также концептуальный аппарат сетевого анализа. Социальные сети подразделяются на два типа в зависимости от способа регистрации исходных данных. Если связать все элементы закрытой популяции, мы получим так называемую «полную» сеть, если же имеется информация о связях индивидов, можно говорить о построении «эгоцентрической» сети. Сетевые данные могут быть получены путем преобразования текстовой информации, результатов массовых обследований и экспериментов. Ограничений для эмпирических массивов сетевой анализ не предусматривает.

Основная проблема сетевого анализа связана с ответом на вопрос, насколько «реальны» измеряемые связи. Большая часть разработок в данной области основывается на измерении индивидуальных связей и их последующем суммировании. В сетевых исследованиях отчетливо прослеживается структуралистская методология, где сети рассматриваются как внешние вынуждающие действия, контролирующие и (или) ограничивающие действия индивидуального актора. Открытым остается вопрос о взаимоотношении между концепциями и измерениями: то ли исследователь получает точные изображения социальных связей и с их помощью воссоздает сеть, или индикаторы, показывающие положение актора в сети помогают достроить связи? Что приоритетно – позиции акторов (как индивидуальных, так и корпоративных) или структурные свойства сетей? Если целью исследования является описание, тогда наиболее важной представляется точность измерений. Индикаторы сети должны показывать не только «социальный каркас», но и устойчивые параметры поведения сетевых акторов.

На индивидуальном уровне можно объяснить различия в поведении акторов через их социальные позиции или их изменения. «Эгоцентрические» или «персонифицированныесети формируются путем суммирования связей каждого актора. Этот метод называется также «методом звезд». По сути, в нем создается локальная сеть для каждого актора. Она позволяет репрезентировать образцы социального окружения отдельных элементов сети и совместим со статистическими методами анализа данных. Как для полных, так и для эгоцентрических сетевых данных важное значение имеет выбор элементов сети. При выборе элементов сети учитываются следующие ограничительные стратегии: «реальные» подходы, основанные на субъективном восприятии акторов; 2) номинальные подходы, при которых сетевые концепты конструируются исследователем; 3) процедурная тактика определения границ сети, которая особенно важна для эгоцентрической сети [12] .

Особый круг задач связан с построением сетевых выборок. На «верхнем» уровне сетевого анализа элементы объединения акторов в сеть определяются исследователем, на основе теоретических предпосылок или практических соображений. Процедуры случайных выборок могут быть использованы для сбора данных эгоцентричных сетей и обобщения результатов о сетевом окружении элементов больших популяций. Использование таких данных предполагает учет внутрисетевых уровней анализа. Например, при обследованиях обменов кластеры внутри эгоцентричных сетей обычно смещены в сторону родственных связей.

В традиционных массивах социологической информации достаточно редко регистрируются структурные переменные. Поэтому реализация сетевых моделей достаточно трудоемка и предполагает разработку специального полевого инструмента, фиксирующего с той или иной надежностью признаки отношений, имеющие вид двуместных предикатов типа Rxy . Один из таких источников сетевых данных, основанный на регистрации опросных сведений об обменах между домохозяйствами, представлен в 4 главе диссертации. Более широкий круг источников сетевых данных содержится в текстовых массивах нарративного типа, в частности, в исторических документах и литературных произведениях, где можно создавать сетевые переменные на основе установления связей в «концептосфере» данного текста, например персоналиями, институтами, событиями или представлять в виде сети синтагматические структуры [13] . В современных информационных массивах имеется релевантная информация о трансакционных связях между фирмами, которая позволяет без специальных преобразований создавать сетевые модели. Такого рода данные использовались в исследовании прямых межорганизационных связей, например Б. Минца и В. Шварца или Р. Барта [14] . Наиболее релевантные источники сетевых данных содержатся в наукометрических исследованиях цитатной коммуникации. Сам институт цитирования является «естественной» социальной сетью, анализ которой стал исключительно важным направлением информатики и науковедения. Л. Ливероу, Д. Вайт и Г. Макканн разработали сетевую модель совместного цитирования как маркер тематической близости авторов и школ [15] . Другое применение сетевой модели научной коммуникации предложено диссертантом (глава 4) на материале биографических интервью российских социологов. В последние годы предпринимаются специальные проекты по сбору сетевых данных. Л. Веллер, Д. Корат и Р. Милардо создали архив дневников в записями контактов информаторов за определенный период времени, К. Хиггинс изучал внутриорганизационные сети по данным, собранным с помощью анализатора потока телефонных звонков. Можно предположить, что развитие систем компьютерного ассистирования в массовых опросах [16] позволит значительно расширить круг сетевых источников.

Размер сети — число прямых связей, включенных в индивидуальные объединения. Данный показатель используется при измерениях величины популяций. Размер сети устанавливается, как правило, на основе априорных допущений, однако он должен определяться на основе сравнительно постоянных связей за определенный период времени.

Сетевая плотность — общее количество связей между единицами сети (в социометрической матрице аналогом данного показателя является «сплоченность»).

Центральности и централизации — степень иерахизированности сетевых связей, обусловленная, в частности, коммуникационной активностью участников, возможностями контроля поведения и наличием непрямых связей.

Сила связи определяется как интенсивность связи в диадах, измеренная на основе их закрытости, частоты или длительности. Например, идеальными показателями силы связи являются продолжительность телефонных переговоров по сети или объем трансакций, но чаще всего для установления силы связи в социологии приходится пользоваться оценочными описаниями. Эмпирически измеренная сила связи позволяет сформировать некоторые неординарные предположения о реальном функционировании сообществ. Например, показано, что в современных обществах «слабые» по силе связи, но плотные дружеские сети более устойчивы, чем сети «родственные».

Ранг сети — длина общей многоступенчатой связи (маршрута), в которой один элемент сети связан с другими элементами. Ранг можно оценить как через размер сети, так и через ее плотность. М. Грановеттер, в частности, показал, что менее плотные сети имеют больший ранг.

В четвертой главе «Приложения анализа сетей в социологических исследованиях» излагаются решения трех экспериментальных задач: изучение обмена частными трансфертами между домохозяйствами; сетевое представление коммуникации в научном сообществе на основе биографических нарративов российских социологов, нейронные сети при изучении коммуникативных взаимодействий.

1. Построена сетевая модель обмена частными трансфертами между домохозяйствами, которые интерпретируются как «акторы» сетей. В качестве источника информации использован стандартный массив социологических данных. Сетевые переменные реконструированы из опросных данных. Определены следующие типы ресурсов, которыми обмениваются домохозяйства: (1) денежные; (2) труд; (3) продукты и вещи; (4) информация и связи. Для каждого вида ресурсов выделены следующие типы домохозяйств, участвующих в обмене: (1) донор (только отдает данный ресурс и ничего не получает); (2) реципиент (только получает данный ресурс и ничего не отдает); (3) обмен (и получает и отдает данный трансферт); (4) независимый (вообще не участвует в обмене данным ресурсом).

Рис. 2. Минимальное остовное дерево обмена между домохозяйствами

Содержательные результаты данной работы имеют важное значение для экономико-социологических исследований. В частности, показано, что денежные и продуктовые потоки являются наиболее устойчивыми в обменах между домохозяйствами. В денежно-продуктовом обмене участвуют следующие вершины сети: «Доноры денег», «Доноры продуктов», «Потребители денег», «Потребители продуктов», «Независимые по связям», «Обмен денег», «Обмен связями». Минимальное остовное дерево сети распадается на две части с двумя центрами: «Донор денег» является центром денежных и продуктовых потоков, «обмен связями» — центр трудовых и информационных потоков. Два этих центра связаны двойным потоком денег и связей (компромиссный вариант), который направлен от «доноров денег» к «обмену связями».

Если провести другую классификацию акторов и выделить квартили доходности, а затем построить сеть обмена информационными потоками, то можно увидеть, как самые богатые «замыкают» все информационные потоки на себя (рис. 3).

2. Приложение сетей для решения науковедческой задачи реализовано автором на материале биографических нарративов социологов [17] . Специфика данной задачи заключается в том, что в сеть преобразуется текстовая информация. Разработанный диссертантом методологический концепт сетевых «артефактов», позволяет вписать в сетевую картину «события» и тем самым значительно повысить информативность модели.

Артефактом («событием») может быть «институт», «методологический семинар», дружеские посиделки на кухне, конференция, совместное или индивидуальное исследование, любое событие, которое оказало воздействие на профессиональную биографию. Фактически, речь идет о введении в сетевую модель акторов второго порядка.

Диссертантом построено несколько типов сетей: сеть наиболее значимых связей и сеть взаимных связей. Сеть, построенная по принципу выделения взаимных связей, дает возможность применения таких свойств, как центральность и эквивалентность позиций акторов. Сетевое представление научных биографий позволяет значительно расширить информативность документальных источников в исторических исследованиях.

3. Сетевой анализ использован для решения задачи когнитивного анализа опросного инструмента. Процедура реализована на материале видеозаписей интервью, а также расшифрованных текстов, которыми обмениваются интервьюер и респондент. Специфика данного приложения заключатся в отсутствии «единицы исследования», интерпретируемой как актор сети. Поэтому сеть строится как система преобразований смысловых единиц. Аналогичные проблемы исследовались в этнометодологических «анализах разговора» (В. Сакс, Т. ван Дейк), но сетевая процедура вербальной коммуникации реализована впервые. В данном приложении социальные сети связаны с аппаратом «нейронных сетей», что, в свою очередь, соотносится с теориями искусственного интеллекта и распознавания образов. Сходство нейронных сетей с классическим сетевым анализом заключается в использовании принципа дискретности моделируемого объекта и связности модели. В последнем случае принципиальное значение имеет последовательность соединений вершин графа. Диссертантом показано, как сетевое представление процесса вербальной и экстралингвистической коммуникации позволяет дискретизировать и выявить основные каналы преобразования сообщения. В случае «нейронной сети» вершина представляет своего рода кибернетический «черный ящик» с одним или несколькими входами и выходами. Этот «ящик» является в данном случае единицей преобразования информации. При этом в одной системе объединяются разные вершины. Первый тип вершин — воспринимающие единицы, функция которых состоит в том, чтобы определить, присутствует ли в коммуникации данный признак. Второй тип вершин обеспечивает оценивание поступившей информации, отнесение ее к определенной категории. Построение связей осуществляется итеративно: при каждой итерации происходит «обучение» сети распознавать образ. Процесс обучения можно определить как «алгоритм» правильного оценивания параметров входного образа.

В заключении формулируются основные положения и выводы диссертационного исследования.

Социальная сеть интерпретируется как свойство сообщества, наблюдаемое с позиции индивидуального актора. Для построения сетевой модели требуется особая процедура подготовки структурных переменных, однако сеть может быть реализована прктически в любой системе с отношениями.

Сетевой анализ включает несколько последовательных этапов.

Первым этапом сетевого анализа является поиск адекватных способов структурирования массива, в том числе дискретизации предмета исследования. Необходимо установить два типа структурных единиц: акторы и связи. Вторым этапом является идентификация сетевых свойств и применяются собственно сетевые методы в комбинации с другими числовыми операциями. На третьем этапе построенная сеть интерпретируется и включается в другие структурные взаимодействия.

Основные положения и выводы исследования отражены в следующих публикациях диссертанта:

1. Социальные сети: обмен частными трансфертами. // Социологический журнал. 1999 №1/2. С. 156-163.

2. Теневое налогообложение в легальной экономике (по материалам исследования в Москве и Волгограде) // Конкуренция за налогоплательщика: Исследования по фискальной социологии / Московский общественный научный фонд. М., 2000. С. 49-58.

3. Метод генерализации гипотез на основе принципа транзитивности // Социологические исследования. 2001. № 1. С. 122-127.

4. Сетевой анализ как метод исследования современных трансформаций // Социально-экономическая трансформация в России: Научные доклады / Московский общественный научный фонд. М., 2001. С.43-76.

5. Сетевые взаимосвязи в профессиональном сообществе социологов: методика контент-аналитического исследования биографий // Социологический журнал. 2001. № 1. С. 156-163 (в соавторстве).

[1] Lazarsfeld P. Analyzing the relations between variables // On social research and its language. / R. Boudon. Chicago: The University of Chicago Press, 1993. [2] Moreno , J. L. Sociometry, experimental method and science of society. New York: Beacon House, 1951. [3] Heider F. The psychology of interpersonal relations. New York: John Wiley, 1958. [4] Newcomb T. An approach to the study of communicative acts // Psychological Review. 1953. Vol. 60. P. 393-404. [5] Knoke D., Kuklinski J. Network analysis. Beverly Hills: Sage, 1982. P . 9. [6] Гипертект как форма организации социального знания. Дисс. на соиск. уч. степени к. социол. н. / М.: Ин-т социологии РАН. 2001. [7] Castells M. The rise of the network society. Oxford Blaskwell Pablisher, 1996. [8] Becker G. Human capital. Chicago: The University of Chicago Press, 1992. [9] Теория рационального выбора / Дисс. на соиск. уч. степени к. социол. н. / М.: Ин-т социологии РАН. 1996. [10] Emerson R. Toward a theory of value in social exchange // Social exchange theory / K. Cook. Newbury Park, CA: Sage, 1987. [11] Cook K., Whitmeyer J. Two approaches to social structure: exchange theory and network analysis // Annual Review of Sociology. 1992. Vol. 18. P. 109-127. [12] Laumann E., Marsden P., Prensky D. The boundary specification problem in network analysis // Applied network analysis: A methodological introduction. Bewerly Hills: Sage, 1983. [13] Графическое представление стилистических структур и стилистическая диагностика. Киев: Наукова думка, 1981. [14] Burt R. Testing a structural theory of corporate cooptation: Inter-organizational directorate ties as a strategy for avoiding market constrains on profits // American Sociological Review. Vol. 45. P. 821-841. [15] White D., McCann H. Cites and fights: material entailment analysis of the eighteen-century chemical revolution // Social structures: a network approach. B. Wellman, S. Berkowitz. New York: Cambridge University Press, 1988. [16] Компьютерное ассистирование в массовых опросах: проблемно-ориентированный подход // Социологический журнал. 2001. № 2. [17] В качестве текстового массива использовалось издание: Российская социологи шестидесятых годов в воспоминаниях и документах / Ин-т социологии РАН; Отв. ред. ; Ред.-сост. . СПб.: Изд-во РХГИ, 1998.

источник