ЦИФРОВЫЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ СЕТЕВОГО ПРОСТРАНСТВА ВЕДУЩИХ УНИВЕРСИТЕТОВ РОССИИ В ОБЛАСТИ SOCIAL SCIENCES & MANAGEMENT

Глобализация и цифровое общество

АЗАРОВ Артур Александрович — кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник центра политических исследований Финансового университета при Правительстве РФ

ДАВЫДОВА Мария Александровна — лаборант-исследователь центра политических исследований Финансового университета при Правительстве РФ

ЦИФРОВЫЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ СЕТЕВОГО ПРОСТРАНСТВА ВЕДУЩИХ УНИВЕРСИТЕТОВ РОССИИ В ОБЛАСТИ SOCIAL SCIENCES & MANAGEMENT

Аннотация. В статье представлены результаты прикладного исследования цифровых инфраструктур ведущих российских университетов в области Social Sciences & Management. Методика базируется на принципах социально-медийной аналитики и опирается на применение автоматизированных инструментов сбора и обработки открытых цифровых следов. В работе представлены результаты оценки цифровых инфраструктур вузов в рамках двух основных направлений: медийной и цифровой представленности.

Ключевые слова: социально-медийный анализ, российские вузы, цифровая инфраструктура, цифровое администрирование, финансовый университет

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета.

Введение. Цифровая инфраструктура университета - это широкий термин, под которым можно понимать как различные аспекты автоматизации и циф-ровизации бизнес-процессов университета, так и общую схему представленности вузов в различных социальных медиа и СМИ. Во втором случае этот термин неразрывно связан с понятием репрезентации бренда университета в цифровом пространстве и по своей сути близок к нему, что, в свою очередь, имеет непосредственное влияние на формирование имиджа вуза у абитуриентов, студентов и работодателей.

Для достижения понимания уровня развития цифровой инфраструктуры сетевого пространства необходимо проводить мониторинг характеристик онлайн-бренда университета, измерять эффективность вузовского медиа-имиджа.

Исследование специфики репрезентации бренда университета в цифровом пространстве производится методами социально-медийной аналитики. Построенные в результате подобных исследований модели социального поведения пользователей и модели распространения и охвата генерируемого вузом контента позволяют выявлять его отличительные особенности и осуществлять прогнозы развития цифровой инфраструктуры сетевого пространства на основе собранных данных, а затем отслеживать эффективность корректирующих воздействий, например в целях повышения лояльности бренду.

Целью данной статьи является рассмотрение и оценка цифровой инфраструктуры сетевого пространства топ-6 университетов России, вошедших в QS World University Rankings by Subject 2021 в области Social Sciences & Management, это Национальный исследовательский университет «Высшая

школа экономики» (НИУ ВШЭ), Московский государственный институт международных отношений (МГИМО), Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова (РЭУ им. Плеханова), Российский университет дружбы народов (РУДН), Финансовый университет при Правительстве РФ, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС).

Обзор и методология. Современные работы, посвященные теме исследования, представлены следующими направлениями. Это изучение цифровой среды ведущих университетов мира и России, которое реализовал коллектив авторов под руководством Е.В. Бродовской [Бродовская и др. 2019]; исследование воздействия информационно-коммуникационных технологий на систему образования [Гаржа, Рзун, Ирицян 2021]; трансформация профессиональной подготовки студентов в условиях цифровизации [Кондрахина, Южакова 2021]; изучение аспектов информатизации образования [Никулина, Стариченко 2018]; анализ ключевых направлений разработки плана маркетинга, в т.ч. информационных потоков [Березка 2017]; исследование социолингвистических характеристик развития цифровых технологий как основы для современной науки, промышленности, средств массовой информации [Бестаева 2020].

Наиболее развивающимся в рамках методов автоматизированного анализа цифрового контента является направление интеллектуального поиска маркеров, или Predictor Mining [Бродовская и др. 2017; Бродовская и др. 2020; Ахременко, Петров, Жеглов 2021]. В частности, к этому направлению исследований можно отнести анализ интернет-контента с целью выявления маркеров поведения пользователей, вовлеченных в социально-медийные потоки об университете, отношения к деятельности вуза, университетскому контенту в Сети и традиционных СМИ.

Социально-медийный анализ в зарубежных исследованиях более известен как социально-сетевой анализ и интеллектуальный анализ данных (Social Network Analysis and Mining). В рамках этой широкой отрасли исследований довольно распространено изучение пользовательских поведенческих отличий по их цифровым маркерам [Davidson et al. 2020]. Значимым направлением зарубежного социально-медийного анализа также являются исследования возможностей формирования коллективных идентичностей в онлайн-сетевой среде [Cedeno-Mieles et al. 2020].

Методика. Исследование специфики репрезентации бренда университета в цифровом пространстве производится методами социально-медийной аналитики, предполагающей изучение социального поведения пользователей и социального контекста цифрового контента средствами вычислительных систем. Были применены такие автоматизированные инструменты социально-медийной аналитики, как Медиалогия (датасет 300 тыс. сообщений) и LiveDune (6 крупнейших официальных аккаунтов рассматриваемых вузов).

Результаты. Конкуренция между высшими учебными заведениями за абитуриентов активно разворачивается каждый год в период приемной кампании. При этом в современной действительности к таким традиционным конкурентным преимуществам, как профессорско-преподавательский состав, содержательное наполнение программ, потенциальные возможности будущего трудоустройства, добавляется степень развития цифровой инфраструктуры вуза, его представленность в медиа, а также непосредственная узнаваемость.

Для изучения особенностей построения цифровых инфраструктур ведущих российских вузов в сфере Social Sciences & Management были отобраны шесть

Таблица 1

Позиции российских вузов в QS World University Rankings by Subject 2021: Social Sciences & Management 2021

Название учебного заведения Место в рейтинге

НИУ ВШЭ 48

МГИМО 201

РЭУ им. Плеханова 202

РУДН 273

Финансовый университет при Правительстве РФ 398

РАНХиГС 401-450

вузов в соответствии с предметным рейтингом QS World University Rankings by Subject 2021: Social Sciences & Management 20211(см. табл. 1).

В современной действительности репутационная составляющая оценки высших учебных заведений требует учета не только качества образования, но и уровня информационного присутствия в социально-медийном пространстве. В рамках этого актуальным представляется рассмотрение присутствия вузов в цифровом и медийном пространстве Российской Федерации.

В результате социально-медийного анализа представленности в СМИ ведущих российских вузов в области социальных наук и управления было выявлено, что однозначным лидером в коммуникации в традиционных СМИ является Высшая школа экономики (см. рис. 1). Показатели Высшей школы экономики могут объясняться сформированной лояльностью абитуриентов к университету, а также сильным брендом. Широкая представленность РАНХиГС во многом может быть связана с широкой сетью филиалов, которые активно развивают коммуникацию, в т.ч. через традиционные СМИ, что подтверждается данными упоминания по уровню СМИ. Важно отметить несколько тенденций: РАНХиГС и ВШЭ увеличили информационное присутствие в период приемной кампании, что потенциально направлено на увеличение числа

Рисунок 1. Динамика числа упоминаний университетов в традиционных СМИ

1 Social Sciences & Management. URL: https://www.topuniversities.com/university-rankings/ university-subject-rankings/2021/social-sciences-management (accessed 16.09.2021).

абитуриентов; медийная работа Финансового университета, МГИМО и РЭУ им. Плеханова направлена на обеспечение постоянного присутствия в медиа, но в период приемной кампании университеты не обеспечили рост медийного присутствия, что могло иметь отрицательный эффект для приемной кампании. Более проигрышные позиции демонстрирует РУДН, характеризуясь слабым информационным потоком.

В рамках исследования также анализировались крупнейшие по числу подписчиков официальные аккаунты вузов. Была рассмотрена только одна социальная сеть в силу того, что наблюдается высокая доля перетекания аудитории и дублирование контента. Для всех вузов наиболее крупными стали сообщества в социальной сети ВКонтакте.

На первом этапе был проведен анализ информационного потока и структурированности цифрового администрирования.

Лидером по качеству цифровой инфраструктуры можно признать РАНХиГС. Данный вуз наиболее равномерно формирует собственные информационные потоки, но при этом отмечается достаточно низкая публикационная активность, что может сказываться и на вовлеченности аудитории, и на востребованности данной площадки как источника информации.

Эффективность управления цифровыми потоками можно отметить и у Финансового университета, которому также удается выстраивать относительно равномерные информационные потоки и при этом стремиться к оптимальной публикационной активности, на которую рассчитана платформа. Нужно отметить противоречие между публикационной активностью ряда вузов (ВШЭ, МГИМО) и неравномерностью их информационных потоков, что говорит о достаточно неравномерном подходе к формированию повестки, а также несистемном подходе к формированию собственной новостной ленты.

Переходя к анализу количественных показателей активности сообществ анализируемых вузов, можно отметить, что с января 2021 г. по текущий момент наибольшую эффективность с позиции прироста аудитории показывает РАНХиГС, второе место занимает ВШЭ. Подобный прирост у РАНХиГС может быть связан с разветвленной сетью филиалов в регионах, которые позволяют существенно увеличивать число студентов, которые конвертируются в подписчиков основной официальной страницы. В рамках анализа информационного потока ВШЭ прирост обосновывается разветвленной системой направлений подготовки, а также сформированной лояльностью и привлекательностью для абитуриентов.

Несмотря на то что РУДН, Финансовый университет и РЭУ по приросту подписчиков не стали лидерами, они демонстрируют высокие показатели в контексте вовлеченности пользователей в активность сообщества, что свидетельствует об их заинтересованности, актуальности и релевантности выпускаемого контента для аудитории (см. табл. 2). Данные показатели расценивать как фактор эффективности и привлекательности конкретного вуза нельзя, но в то же время можно утверждать, что эффективная цифровая инфраструктура и администрирование становятся основанием для формирования его благоприятного образа у абитуриентов.

Заключение. В целом можно отметить следующие тенденции в формировании цифровых инфраструктур сетевого пространства ведущих российских вузов в сфере социальных наук и управления.

Во-первых, важной структурой внутреннего управления и администрирования становится медийная и цифровая инфраструктура вуза. Социально-медийное сопровождение становится не только инструментом информирования студентов и сотрудников, оно выступает как первичный показатель,

Таблица 2

Количественные характеристики вовлеченности в цифровые сообщества российских вузов

Показатель РАНХиГС НИУ ВШЭ Финансовый университет РУДН РЭУ МГИМО

Число подписчиков 66 218 92 792 57 498 55 110 52 981 40 236

Прирост числа подписчиков 6 557 6 056 4 121 2 728 2 009 1 949

Среднее число лайков 30 31 56 60 51 22

Среднее число комментариев 0 1 10 116 1 0

Среднее число репостов 14 21 35 16 21 9

Равномерность информационного потока 0,904 0,8175 0,633 0,6123 0,696 0,395

Частота размещения новостей 1,43 2,353 5,43 2,43 2,14 4,29

через который воспринимают вуз внешние акторы, в первую очередь абитуриенты.

Во-вторых, масштабное медийное присутствие становится важным инструментом воздействия на абитуриентов и их родителей.

В-третьих, масштабность аккаунтов в контексте числа подписчиков не определяет уровень вовлеченности пользователей в активность сообщества. При этом можно говорить о том, что подписчики официальных аккаунтов проявляют достаточно низкий уровень активности, что может быть связано со спецификой содержательного наполнения информационных потоков, а также с использованием социальных сетей как способа донесения информации.

В-четвертых, четко отмечается достаточно низкий уровень системного подхода к формированию контента. Нерегулярность в публикации контента, упор исключительно на информационную составляющую могут влиять на восприятие образа вуза, а также быть фактором, определяющим степень активности абитуриентов.

Список литературы

Ахременко А.С., Петров А.П.Ч., Жеглов С.А. 2021. Как информационно-коммуникационные технологии меняют тренды в моделировании политических процессов: к агентному подходу. - Политическая наука. № 1. С. 12-45.

Березка Н.Н. 2017. Планирование маркетинга вуза. - Современное коммуникативное пространство: анализ состояния и тенденции развития. Новосибирск: Изд-во НГПУ. С. 54-59.

Бестаева Е.В. 2020. Социолингвистический аспект развития современных цифровых технологий. Преимущества и риски. - Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. Т. 10. № 4. С. 80-84.

Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю., Карзубов Д.Н., Синяков А.В. 2017. Развитие методологии и методики интеллектуального поиска цифровых мар-

керов политических процессов в социальных медиа. - Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 5(141). С. 79-104.

Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю., Петрова Т.Э., Пырма Р.В., Азаров А.А. 2019. Цифровая среда ведущих университетов мира и РФ: результаты сравнительного анализа данных сайтов. - Высшее образование в России. № 12. С. 9-22.

Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю., Пырма Р.В., Азаров А.А. 2020. Информационные потоки о мигрантах и для мигрантов в социальных медиа России. — Информационное общество. № 6. С. 7-23.

Гаржа Н.А., Рзун И.Г., Ирицян Г.Э. 2021. Социальные сети как феномен виртуального обучения в условиях информационного общества. — Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. Т. 11. № 4. С. 125-132.

Кондрахина Н.Г., Южакова Н.Е. 2021. Цифровая трансформация иноязычного образования в оптике ключевых перспектив развития в современном обществе. — Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. Т. 11. № 4. С. 133-138.

Никулина Т.В., Стариченко Е.Б. 2018. Информатизация и цифровизация образования: понятия, технологии, управление. — Педагогическое образование в России. № 8. С. 107-113.

Cedeno-Mieles V., Hu Z., Ren Y, Saraf P., Self N. 2020. Networked Experiments and Modeling for Producing Collective Identity in a Group of Human Subjects Using an Iterative Abduction Framework. — Social Network Analysis and Mining. Vol. 10. Is. 1.

Davidson I., Gourru A., Velcin J., Wu Y. 2020. Behavioral Differences: Insights, Explanations and Comparisons of French and US Twitter Usage during Elections. —

Social Network Analysis and Mining. Vol. 10. Is. 1.

AZAROV Artur Aleksandrovich, Cand.Sci.

DAVYDOVA Mariya Aleksandrovna, Laboratory Researcher at the Center for Political Studies, Financial University under the Government of the Russian Federation

DIGITAL INFRASTRUCTURES OF THE NETWORK SPACE

OF THE LEADING RUSSIAN UNIVERSITIES

IN THE FIELD OF SOCIAL SCIENCES & MANAGEMENT

Abstract. The article presents the results of an applied study of digital infrastructures of leading Russian universities in the field of Social Sciences & Management. The methodology is based on the principles of social media analytics and relies on the use of automated tools for collecting and processing open digital traces. The paper presents the results of the evaluation of digital infrastructures of universities in the framework of two main areas: media and digital representation. Keywords: social media analysis, Russian universities, digital infrastructure, digital administration, financial university