Сетевые подходы в анализе социальной сплочённости

УДК 316.35

В.В. Печeнкин, Е.Р. Ярская-Смирнова СЕТЕВЫЕ ПОДХОДЫ В АНАЛИЗЕ СОЦИАЛЬНОЙ СПЛОЧЁННОСТИ

В статье изложены результаты эмпирического анализа структурных особенностей функционирования виртуальных сообществ в социальных сетях, который основан на использовании различных методологических подходов к исследованию. Представлено описание микс стратегии, способа совместного использования стратегий качественного и количественного исследования. Источником данных для анализа социальной сплоченности виртуальных сообществ являются социальные сети ВКонтакте.

Социальная сплоченность, социальная сеть, метрические характеристики сети, количественный и качественный подходы

V.V. Pechenkin, E.R. Jarskaja-Smirnova NETWORK APPROACHES TO THE SOCIAL COHESION ANALYSIS

This paper describes the results of the analysis relating various methodological approaches to the study of virtual communities in the structural features of social networks. The authors describe means for sharing the strategies for qualitative and quantitative approaches. The data source for the analysis of social cohesion in virtual communities is the social network vkontakte.

Social cohesion, social network, network metric characteristics, quantitative and qualitative approaches

Использование различных стратегий при проведении эмпирического исследования в социологии является распространенным приемом в тех случаях, когда исследуемая проблема имеет комплексный характер. Такая практика одновременного применения количественных и качественных подходов свидетельствует о разнообразии научного инструментария, возможности привлечения междисциплинарных исследовательских групп, которые раскрывают различные аспекты проблемной области наиболее адекватными методами. Широкое использование этих подходов свидетельствует об актуальности данной постановки вопроса.

Исследовательские вопросы

Проводя такого типа исследование, мы должны ответить на ряд исследовательских вопросов по поводу оправданности ее применения, использования данных разного типа - количественных и качественных [1]. Перечислим эти вопросы.

1. Собираются ли данные различного типа синхронно или диахронно?

2. Существует ли зависимость одного исследования от другого, существует ли влияние одного подхода на выбор инструментария другого?

3. Какова функция микс стратегии исследования в триангуляции результатов, получения объяснений различного уровня?

4. На каком этапе исследования происходит разделение стратегий по используемым подходам? На этапе проектирования концепции, полевого этапа, анализа данных, интерпретации?

5. Существует ли только один источник данных, или данные формируются из различных источников?

В предлагаемой статье мы ответим на эти вопросы, исходя из опыта использования микс стратегии эмпирического исследования при реализации проекта по исследованию социальной сплоченности виртуальных групп, действующих в социальной сети ВКонтакте (ВК). Вопросы определения социальной сплоченности в нашем исследовательском контексте раскрываются в публикациях [2, 3], здесь мы остановимся на проблемных моментах, которые возникают при одновременном использовании и качественной и количественной методологий, согласовании и синхронизации их результатов. Привлекательна точка зрения, которая предполагает возможность совмещения различных по своей

природе подходов, при этом их выбор определяется не сложностью и размерностью объекта исследования, а применимостью соответствующих объяснительных моделей [4]. В нашу задачу входит анализ соотношения используемых стратегий, определение приоритетности и последовательности их использования, особенностей применения в конкретном проекте.

Сегодня одним из популярных методологических концептов, лежащих в основе социологического исследования, является социальная сеть, для которой разработана разнообразная база эмпирических подходов. В условиях современного информационного мира доминирующие функции и социальные процессы все больше оказываются организованными по сетевому принципу. Сети являются естественным обобщением системы социального взаимодействия в обществе, а виртуальные сообщества на основе социальных сетей в Internet все глубже проникают в повседневную жизнь [5, 6]. В этой среде социальная сплоченность становится естественным качеством, которое позволяет сообществам, группам устойчиво функционировать на протяжении длительного времени.

Анализ структуры и системы отношений

Анализ социальных сетей, который основывается на исследовании определенного набора вычисляемых параметров, позволяет выявить их структурные характеристики. Результаты исследований подтверждают тезис о том, что структура общения в сетевых сообществах близка по своим параметрам к сетям реального повседневного взаимодействия по сходным отношениям. Это позволяет использовать наработанные социологические конструкции - социальная сплоченность, социальный капитал, социальное доверие в исследовании структуры сетевого взаимодействия онлайн. Для определения параметров сетей на базе количественного исследования привлекаются стандартные метрические характеристики [7-9]. В контексте нашего исследования мы обращаемся к их ограниченному набору. Перечислим их.

Размер сети: количество узлов в сети участника - количество акторов, которые принадлежат сети, взаимодействуют по некоторым отношениям. Средняя степень: усредненное значение степеней (количество соседей в социальной сети) всех вершин в сообществе. Степени вершин являются одним из оснований классификации акторов по положению на шкале «Центральный - Периферийный». Количество связных компонент - количество различных подсетей, которые не соединены друг с другом посредством связей между членами. Мы используем характеристики статистического распределения степеней вершин в группе: среднее, медиана, мода, стандартное отклонение, квартили. Эти и некоторые другие характеристики сообществ в выбранных социальных сетях привлекаются нами для раскрытия их структурных особенностей.

Соединение стратегий

Говоря о качественном исследовании, мы не противопоставляем его подходу, основанному на математических вычислениях и анализе визуализации математических объектов, а говорим о необходимости дополнительного исследования групп в социальных сетях, получения ответов на вопросы «Почему?», «С какой целью?», «Зачем?». Мы согласны с критикой определения качественных подходов через отрицание процедуры формальных вычислений (статистических, логических, графовых), соотнесения границ между качественным и количественным подходами с конкретными направлениями научного анализа [10]. Качественная часть нашего исследования базируется на серии экспертных интервью с администраторами, лидерами социальных сетей и материалах фокус группы с активными пользователями и модераторами групп в виртуальных сообществах. Раздел исследования виртуальных сетевых сообществ в Интернет пространстве, проведенного в русле качественной методологии, ориентируется на раскрытие нескольких тематических блоков: причины создания и развития социальных сетей, этапы становления и развития виртуальной группы; понятие сильной, авторитетной и сплоченной группы; влияние социальных сетей на реальное поведение участников; групповые роли.

В настоящее время существует широкое разнообразие методологических подходов к проведению эмпирического социологического исследования. Важным является вопрос по поводу валидности результатов, их сопоставимости при использовании различных подходов.

Функция смешивания стратегий исследования позволяет анализировать различные уровни социального устройства сети. Если в случае количественного анализа с использованием традиционных подходов методологии анализа социальных сетей, модель объяснения затрагивает, как правило, макроуровень системного взаимодействия, то при использовании качественного подхода мы получаем информацию мезо и микроуровня. Стратегии проведения качественного и количественного анали-

за распределены по времени и отношению соподчиненности на этапе проектирования дизайна всего исследования. Это обстоятельство позволяет формировать выборочную совокупность экспертов на основании информации об их статусе, полученной с помощью формальной процедуры непосредственно в социальной сети (рис. 1).

Качественная методология

Причина создания группы, процесс формирования

Исследовательские вопросы

Количественная методология

Авторитет группы, доверие к ее членам,лидерам

Сплоченность, доверие как характеристики системы взаимоотношений группы

Методы увеличения сплоченности как системы отношений

<

Набор качественных данных

Структура в терминах центральности, кластеризации, модулярности, структурной эквивалентности

Сплоченность, доверие как структурные характеристики

Связность, достижимость, срединность

Рис. 1. Исследовательские вопросы, которые ставятся при использовании качественной и количественной методологий изучения социальных сетей

В качестве основной задачи мы рассматриваем раскрытие характеристик социальной сплоченности сообществ, которые функционируют в социальных сетях. В нашем случае это социальная сеть ВКонтакте.

Принципы формирования эмпирических данных

Акторы сети ВКонтакте могут взаимодействовать следующими способами: подписаться на чтение записей другого актора, сделать репост записи на личную страницу, поставить лайк сообщению другого актора, отметив его как понравившееся. Мы используем только первый вид взаимодействия, учитывая, что подписка может быть односторонней (один актор подписан на чтение новостей другого) и двусторонней (эквивалентно статусу «дружба» между двумя акторами). Данные в нашем количественном исследовании были собраны в мае-июне 2014 года с помощью специально разработанного приложения, использующего API этой социальной сети.

Нами отобрано девять групп, которые удовлетворяют критериям численности не менее 10 тысяч членов и тематической направленности деятельности группы на важные социальные проблемы (волонтерство, материнство, детство, благотворительность). Число участников в отобранных группах - от 15 до 35 тысяч. После предварительной обработки мы удалили из массивов данных, описывающих систему взаимоотношений тех, кто не взаимодействует с другими участниками группы. Этот случай возможен, если актор включен в группу, но его активность находится за ее пределами. Персональная информация не входила в массив данных, каждый актор представлен уникальным идентификатором и связями с другими по отношению дружбы или подписки.

На этапе формирования количественного набора данных проявились проблемные аспекты следующего свойства. Получение данных с использованием интерфейса социальной сети не позволяет определить правдоподобность полученной информации. Использование ухищрений, приводящих к искусственному повышению статуса, может нарушить целостность данных и требует тонкого анализа динамики событий. Так, одной из стратегий повышения статусных характеристик является формальное увеличение количества друзей, которое может быть достигнуто с помощью массовых рассылок.

Второй особенностью полученных данных было то, что большое количество акторов в социальных сетях не имело связей с остальными участниками группы по фиксируемым отношениям. Они

регистрировались в сети, присоединялись к группе, но не устанавливали взаимоотношений с другими акторами (дружба, подписка).

Интерпретация полученных количественных параметров сетей, их визуального изображения позволяют делать дополнительные выводы о плотности взаимодействия, которая может трактоваться как сплоченность группы.

Описание алгоритма формирования набора количественных данных и перехода к списку респондентов на этапе проведения качественного исследования

Опишем алгоритм формирования наборов данных по отобранным группам социальной сети. Для формирования набора данных необходимо выполнить следующие шаги.

— Получить список всех участников анализируемых групп, используя прикладной интерфейс социальной сети ВК.

— Для каждого отобранного в список участника получить списки друзей, подписчиков и собственных подписок.

— Удалить из списков акторов, которые не состоят в исследуемой группе или не имеют связей с остальными участниками.

— Преобразовать полученные данные в формат, позволяющий загрузить их в специализированные программы количественного или визуального анализа (MS Excel, SPSS, Gephi).

— Сформировать списки респондентов для проведения интервью, основываясь на их принадлежности к определенному региону и статусных характеристиках в сети (количестве друзей, центральности).

Для дальнейшего формирования набора эмпирических данных уже на этапе проведения качественного исследования мы используем последовательную стратегию проведения полевого этапа. На первом этапе проводился анализ данных количественного характера, были получены математические характеристики выбранных групп в социальной сети, входящих в группы акторов. На втором этапе, учитывая информацию о конкретных акторах, их статусных позициях в сети, проведена серия интервью и фокус группа для получения данных качественного типа.

В проведении качественного этапа исследования мы используем несколько вариантов построения выборки, которые показывают необходимость формирования системы стимулов для привлечения респондентов. На роль респондентов приглашаются лишь те, кто являются членами отобранных групп, акторами, имеющими высокие параметры активности и статусности: количество друзей, количество подписчиков, количество лайков от других участников группы.

При формировании качественного набора данных возникали следующие проблемные аспекты. У членов групп в виртуальном пространстве оказалась низка мотивация к участию в качестве респондента. Эта сложность была частично снята с использованием системы бонусов. При попытке рассылки предложения участвовать в интервью оно воспринималось большинством акторов либо как спам, либо как предложение, имеющее скрытый смысл, неизвестный актору. По этой причине подавляющее большинство предложений такого рода было отвергнуто.

Первоначальный план предполагал использование системы видеосвязи для проведения интервью и фокус группы. Но на такое интервью согласился лишь один респондент. Следующим вариантом привлечения респондентов было сужение потенциальной исходной совокупности акторов до пределов города (в нашем случае - города Саратова). Этот вариант удалось реализовать, обеспечив необходимую численность экспертов.

Сделаем важное замечание об этике исследований, связанной с необходимостью использовать данные анонимно, без привязки к конкретным акторам. По этой причине в наших данных, соответствующих группам социальной сети, отсутствует персональная информация, каждый актор представлен уникальным номером. Мы не используем также реальные названия групп социальной сети, заменяя их псевдонимами.

С точки зрения приоритета в использовании данных можно сделать заключение о том, что количественные данные в нашем проекте являлись источником информации о статусных характеристиках акторов в сети. Эта информация использовалась при формировании выборочной совокупности экспертов на этапе сбора качественных дынных. Таким образом, мы имели два источника данных в нашем исследовании. Первый - структурированный числовой набор, описывающий сетевую структуру группы в социальной сети. Второй - индивидуализированные данные, полученные с помощью системы интервью с экспертами и фокус группы.

Подведем некоторые итоги

Для комплексного анализа структурных характеристик сообществ в социальных сетях необходимо использовать смешанную стратегию выбора подходов к исследованию. Качественная и коли-

чественная стратегии позволяют в этом случае получить многоуровневую объяснительную модель для исследования параметров социальной сплоченности сообществ, функционирующих в социальных сетях. При таком подходе необходимо на уровне разработки концепции исследования определить последовательность применения стратегий, приоритетность полученных данных, охарактеризовать источники их получения. В нашем случае количественный набор данных предопределял процедуру формирования выборочной совокупности экспертов на втором этапе.

Важно учитывать комплементарность различных подходов, получать результаты анализа, которые позволят дополнить, проиллюстрировать, разъяснить результаты одного метода в контексте результатов другого. В нашем случае можно говорить о макроструктурных особенностях всей сети, которые объясняются основными интересами, субъективными ощущениями сплочённости группы. Еще одним проявлением комплементарности является использование результатов одного метода структурного анализа для более адекватной концепции применения качественного этапа, улучшения его результатов за счет сужения круга потенциальных участников - респондентов, владеющих важной для исследователя информацией. Используя последовательную стратегию, мы получили возможность расширить диапазон проблемных вопросов, касающихся причин создания сообществ, наличия географических зависимостей в работе онлайн групп, механизмов формирования их социальной сплоченности.

Статья подготовлена при поддержке РФФИ, проект «Социальная сплоченность в российском обществе: состояние, измерение, модель» № 14-06-00242.

ЛИТЕРАТУРА

1. Alan Bryman. Integrating quantitative and qualitative research: how is it done? // Qualitative Research 2006; 6; 97-113. URL: http://qrj.sagepub.eom/cgi/content/refs/6/1/97

2. Ярская В., Ярская-Смирнова Е. Социальная сплоченность: выбор идеологии и механизма реализации // Интеллигенция и идеалы российского общества. Сб. статей по материалам XI международной теоретико-методологической конференции. М.: РГГУ, 2010. С. 150-159.

3. Печенкин В.В., Алешина М.А. Социальная сплоченность как элемент формирования новой социальной политики // Инновационная деятельность. 2013. № 4. с. 133-143.

4. Татарова Г.Г. Качественные методы в структуре методологии анализа данных // Социология: 4М, 2001, №14. С.33-52.

5. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура / Пер. с англ. под науч. ред. О. И. Шкаратана. М.: ГУ ВШЭ, 2000.

6. Становление общества сетевых структур // Новая постиндустриальная волна на Западе. Антология. под ред. В.Л. Иноземцева. М., 1999. С. 494-505

7. Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии: учеб. пособие / Под ред. Г.С. Ба-тыгина. М.: Издательский дом «Новый учебник», 2004. 248 с.; http://www.nir.ru/sj/sj/sj99-grado.html

8. Mislove A.,Marcon M.,Gummadi K. Druschel P., Bhattacharjee B. Measurement and analysis of online social networks // Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, 2007. Pages 29-42.

9. Tasos Spiliotopoulos, Ian Oakley.Understanding motivations for facebook use: usage metrics, network structure, and privacy // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, рр. 3287-3296, 2013 http://tasos-spiliotopoulos.com/publications_assets/CHI13-Spiliotopoulos-FacebookMotivations .pdf

10. Шанин Т. Методология двойной рефлексивности в исследованиях современной российской деревни // Социологический журнал. 1998. № 3/4. С. 101-116.

Печенкин Виталий Владимирович -

кандидат физико-математических наук, доктор социологических наук, профессор кафедры «Социология, социальная антропология и социальная работа» Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А.

Ярская-Смирнова Елена Ростиславовна -

доктор социологических наук, профессор кафедры «Общая социология», Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Pechenkin Vitaly -

Dr. Sc., Professor

Department of Sociology, Social Anthropology and Social Work,

Yuri Gagarin State Technical University of Saratov

Jarskaia -Smirnova Elena

Dr. Sc., Professor Department of General Sociology, National Research University Higher School of Economics

Статья поступила в редакцию 17.10.14, принята к опубликованию 25.12.14