Диссертация (1137013), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Бондаренко приводитпример такой «стратификационной линейки»: системные администраторы(администраторы сервера), администратор сетевых новостей, модераторыфорума, модераторы подфорумов, пользователи. Он дает описание каждойиз «страт» (причем наиболее детальное - страты модераторов) и делаетвывод о том, что критерии социальной стратификации и сами«стратификационные линейки» в наибольшей степени зависят отсистемы ценностей конкретного сообщества: «Стратификация внутри56виртуальныхсетевыхсообществ имеетконцептуальныйхарактер»(Бондаренко, 2004, С.
145). Тем самым он релятивизирует собственнуюидею об универсальной информационной стратификации виртуальныхсообществ. Более того, приведенный выше пример «стратификационнойлинейки» свидетельствует о том, что модель социальной стратификации,предложенная Бондаренко, поддерживает скорее информационный ресурси сообщество управляемое извне, нежели чем виртуальное сообщество какнезависимую и самоорганизующуюся социальную общность. Поэтому еговыводы применимы лишь к ограниченному кругу виртуальных сообществ.Тем не менее, мы согласны с тем, что конкретные формы социальнойдифференциации зависят от целей виртуальных сообществ.Добавим, что российский исследователь виртуальных сообществ А.Б. Скуратов обращает внимание на то, что страта «пользователи»подвергается дополнительной стратификации по признаку активности иделится на активных и пассивных пользователей (Скуратов, 2010, С.
206).Пассивные пользователи либо слабо, либо никак не проявляют себя вкоммуникации, а лишь наблюдают за ней, за что получили свое название ванглоязычной литературе – «lurkers», которое буквально переводится как«подглядывающие».Бондаренко полагает, что продвижение по социальной лестницевиртуальных сообществ зависит от личных качеств индивида, поэтому ввиртуальных сообществах основными аргументами, определяющим статусучастника, являются знания и навыки (Бондаренко, 2004, С. 136). Он такжеделает оговорку, что основным аргументом лидерства скорее выступаетспособность индивида оказывать на участников сообщества социальноевлияние, но как раз в процессе обмена знаниями и навыками.Следовательно, по мнению Бондаренко, все-таки объем знаний и навыков ключевой ресурс.
Также, Бондаренко упоминает группу Интернетпользователей,именуемых«е-влиятельнми»(e-fluentials),которыеявляются своего рода «лидерами мнений» в виртуальном пространстве.57Это эксперты, которые проводят в Интернете больше времени, посещаютбольше веб-ресурсов и имеют более широкий круг социальных контактов,чемсреднестатистический пользователь. Отсюда можно заключить,помимо знаний и навыков другим важным фактором может являтьсявеличина сети социальных связей.В качестве еще одной иллюстрации применения традиционногостратификационногоподходакисследованиюсоциальнойдифференциации в виртуальных сообществах приведем работу ЭлизабетРейд, посвященную сообществу участников многопользовательских миров(MUDs) - текстовых компьютерных игр (Reid 1999). Данные онлайнсистемы по определению предполагают ранжирование пользователейигроков, выраженное в статусной иерархии.
Иерархия основана наконтроле пользовательских возможностей (пользовательской власти) поманипулированию элементами виртуальной среды. На вершине иерархиинаходятся «Боги» (в терминологии Рейд) - это те, кто администрируютпрограммное обеспечение конкретного мира, имеют доступ к системнымфайлам. За ними следуют «Маги» («Wizard»), которые наделяютсяполномочиями со стороны «Богов» администрировать игровую вселенную.Далее следуют привилегированные и обычные пользователи, статускоторых зависит от их достижений и опыта в данном мире. Наконец, внизустатусной иерархии находятся посетители многопользовательских миров.Рейд показывает, что статусы пользователей определяют различный объемтехнической, административной и социальной власти и полномочий поуправлению многопользовательским миром (от способности обмениватьсясообщениями и взаимодействовать с объектами мира до контроля надпрограммным обеспечением) и зависят от различных систем и жанровMUDs.
В приключенческих MUDs социальный порядок основан наиерархии силы персонажа пользователя, а в социальных MUDs - наиерархии популярности (Reid 1999: 131). Анализ системы статусов,проведенный Рейд, еще раз подтверждает важный тезис о том, что58пользовательская дифференциация в виртуальных сообществах зависит отцелей сообществ.Итак, из приведенного обзора видно, что применение традиционныхстратификационных подходов к изучению социальной дифференциации ввиртуальныхсообществахзачастуюограниваетсяисследованиемформальных статусных систем пользователей и оставляет за пределамивнимания данные о фактическом поведении и взаимодействии участниковвиртуальных сообществ.
В условиях исследования сообществ на сайтахсоциальных сетей данный подход является малопродуктивным, т.к.онлайн-группы не оснащены развернутой статусной системой участников.В лучшем случае можно выделить малочисленную группу модераторов(нередко эта информация бывает скрытой), но это является поверхностными недостаточным для исследования глубоких различий в пользовательскойструктуре сообществ, особенно крупных по численности.
Однако,традиционные подходы к изучению стратификации (в частности,ресурсный и веберовский подходы) не обязательно должны бытьограничены исследованием формальных статусных систем пользователей,а могут быть теоретической рамкой для интерпретации более детальныхэмпирических данных, дифференцирующих пользователей на основанииих фактического поведения, например активности или популярности,которые отсылают к таким специфическим ресурсам как внимание,репутация и социальный капитал.
Для измерения силы проявления этихразличийможетбытьиспользовантрадиционныйстатистическийпоказатель - индекс Джини.В конце раздела о применении традиционных подходов к социальнойстратификациивисследованиивиртуальныхсообществаостаетсянапомнить, что рассмотрение пользовательской дифференциации ввиртуальном сообществе как формы социальной стратификации требуетдополнительных условий, т.к. не установлено, как различия пользователейвлияют на их жизненные шансы. Именно поэтому мы испытываем59настороженноеотношениекнекритическомуиспользованиютрадиционных теорий социальной стратификации, и полагаем, чтокорректнее рассматривать эти различия именно как дифференциацию.1.3.3. Исследования структуры виртуальных сообществ методоманализа социальных сетейВ социальных исследованиях существует давняя традиция изученияконкуренции и распределения власти в сетевых структурах (см. напр.,Cook и др.
1983; Bonacich 1987). По мнению Сандры Гонзалез-Бэилон(Gonzalez-Bailonметод2008)анализасоциальныхсетейсталиспользоваться для изучения того, как социальные взаимодействия напрактике приводят к асимметрии и неравномерному распределению властиили репутации в более горизонтальных общностях, т.е. при отсутствииинституционально закрепленной иерархии (см.
напр., исследование ДжоФримана феминистского движения, Freeman 1972). Исходная интуициясетевого анализа (не как чистого инструмента, а применительно ксоциальному исследованию) заключается в том, что влиятельные акторызанимают наиболее нецентральные позиции в сети (O'Neil 2009: 54) (илинаоборот, позиция в сети может служить источником власти). Такимобразом,методматематическуюструктурыанализатеориювиртуальныхсоциальныхграфов,сетей,открываетсообществкакопирающийсяперспективусетиотношенийнаизучениямеждуучастниками (см., напр. Garton и др.
1997). Аналитически, сетевой анализпредоставляетстрогоформализованныйподходкэмпирическомуизучению социальной структуры как сетевых связей. По мнениюнекоторыхисследователей,сетевойподходявляетсянаиболеераспространенным для изучения социальной дифференциации в Интернетисследованиях (Levina 2014).Сетевой подход к исследованию структуры социальных связей вгруппах и сообществах восходит к социометрии Морено, который изучал60отношения симпатии, антипатии и признания с помощью построениясоциограмм (Морено 2001). Использование этого подхода применительноквиртуальнымсообществамвосходиткупоминавшейсяреконцептуализации понятия реального сообщества, осуществленной Б.Веллманом. Анализируя современные городские сообщества в СевернойАмерике,Веллманпосчитал,чтосообществовысвободилосьотпространственной зависимости и может наблюдаться в качестве сетиконкретных отношений (Wellman и др.
1979). Он показывает, что свободноструктурированныеперсональныесетисделаливозможнымсуществование множественных, плотно спаянных общинных отношенийсо специализированными связями. Следуя подходу сетевого анализа,исследователи новых медиа полагают, что онлайн сообщества имеютпохожие структурные характеристики.В историографическом обзоре Эллисон Каванах (Cavanagh 2009)пишет, что в исследованиях онлайн сообществ произошел сдвиг впонимании и операционализации социальности от ее трактовки каккультурного порядка (социальных смыслов, норм, идентичностей) кструктурному пониманию социальности как связям, удерживающимсообщество.Данныйконцептуальныйсдвигсопровождалсяметодологическим сдвигом от этнографического подхода к применениюметода анализа социальных сетей для исследованиясолидарности.Юан(Yuanтакже2013)отмечает,виртуальнойчторастущаяпопулярность сетевого анализа привнесла в исследования онлайнсообществ столь необходимую новую терминологию, которая позволяетабстрагироваться от культурного контекста онлайн сообществ приизучении их сплоченности и солидарности.
Она пишет, что сетевой подходрассматривает сообщества сквозь призму таких терминов как «сетеваяплотность»,«множественность»Haythornthwaite2002;Wellmanи«реципрокность»1999),что(см.позволилонапр.,сменитьметафорическое понимание социальной вовлеченности на практичный61инструмент для исследования паттернов отношений среди участниковсоциальных сетей.Актуальностьиспользованияметодовсетевогоанализависследованиях онлайн сообществ подтверждает большое число работ вотраслевых дисциплинах, например, по социологии здоровья и медицины(см. напр., Cobb и др.
2010; Himelboim и др. 2013; Chomutare и др. 2013;Gruzd и др. 2013), которых исследуются, как структурные характеристикитематических онлайн сообществ связаны с различными эффектамисоциального поведения пользователей, в онлайн- и офлайн-плоскостях.ИсследованиеКоббиколлегпоказало,чтосети«дружбы»икоммуникации в онлайн сообществе отказа от курения соответствуютмодели «ядро – периферия», и более высокая центральность членовсообществ связана с их отказом от курения (Cobb и др.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
