Диссертация (1137013), страница 13
Текст из файла (страница 13)
2010).Авторы исследования предложили типологию дискуссионных сетей,основанную на двух измерениях: ширина дискуссии (число привлеченныхучастников и число всех оставленных комментариев) и глубина дискуссии(мера, основанная на длине веток, т.е. числе комментариев в цепочкеответов). Путем комбинации различной ширины и глубины дискуссийполучается 4 типа сетей (см.
Рис. 1.1).В результате исследования оказалось, что политические темы(наряду с темами «Apple» и гражданских прав в Интернете) создаютдискуссионные сети в среднем с более широкими и глубокимиструктурами, показывая значительное отличие от других тем (см. Рис. 1.2).Тема компьютерного оборудования («hardware») привлекает к своимпостам больше пользователей, чем средний пост по выборке, но эти67пользователи не так много взаимодействуют друг с другом, поэтомуданные дискуссии сводятся к прикреплению комментариев к изначальномупосту. Тема про разработчиков программного обеспечения, напротив,привлекает меньшее число участников, которые чаще взаимодействуютмежду собой в рамках обсуждения, т.е.
инициирует глубокие дискуссии.Наконец, темы об играх, создают наиболее узкие и поверхностные сети,несмотря на большое число постов по теме всего.Рисунок 1.1. «Типы дискуссионных сетей в соответствии с шириной иглубиной взаимодействий» (воспроизведено по Gonzalez-Bailon и др., 2010.С. 236.)68Рисунок 1.2. «Пространственное распределение центроидов постов длявсех тем» (воспроизведено по Gonzalez-Bailon и др., 2010. С.
240.)Другая статья того же коллектива авторов дополнила данноеисследование анализом пересечения пользовательского состава междувсеми темами, подкрепив тем самым оригинальный результат о том, чтоименно тема общения, а не характеристики пользователей, определяютконкретный тип сетей (Kaltenbrunner и др. 2009). Различные сетивзаимодействия формируются даже тогда, когда участвуют одни и те жепользователи, и наоборот, одни и те же паттерны взаимодействиявозникают даже тогда, когда разные пользователи принимают участие.Пользователи могут не избирательно участвовать в любых темах, однакоони следуют различным сценариям взаимодействия в зависимости отконтекста и темы.Наконец, наиболее свежим из важнейших исследований по даннойтеме является опубликованный доклад Марка Смита и коллег из PewInternet & American Life Project (Smith и др. 2014), посвященный изучениюдискуссионных тематических сетей в сервисе микроблогинга «Twitter».Смитрассматривает,какиепаттернысвязанностииструктурыинформационного потока существуют в этом социальном медиа.
Егоисследовательские вопросы сформулированы так: каков диапазон сетевых69структур, которые естественным путем формируются в социальных медиа?Какие сетевые метрики могут быть использованы для эффективнойкатегоризации коммуникационных сетей социальных медиа по полезнымтипам?Авторыдокладапредлагаютготовуюметодикуанализаиклассификации дискуссионных сетей - последовательное приложениеметрик и категоризацию по дихотомическим типам. Они использоваличетыре базовых понятия и соответствующие меры из сетевого анализа дляклассификации сетей в социальных медиа. Плотность, модулярность идоляизолятовиспользовалисьпользователейицентрализациииспользовалсядлявыраженностидляоценкикластеровоценкивстепенисвязанностисети;коэффициентиерархичностисетииинформационного обмена.
Плотность также может отражать стабильностьгруппы и, возможно, доверие между участниками; модулярность позволяетразличать между разделенными и объединенными структурами. Врезультате исследования было выявлено шесть типов сетевой структурыдля Твиттера, объединенныхв пары: (1) поляризованная и (2)консолидированная толпа, (3) фрагментированные и (4) кластерныесообщества, централизованные (5) сети вещания и (6) сети поддержки (см.Рис.
1.3.)70Рисунок 1.3. «Шесть типов сетей социальных медиа» (воспроизведено поSmith и др., 2014. C. 8.)НаиболееважнымрезультатомисследованияСмитасталоустановление взаимосвязи между структурными типами дискуссионныхсетей с одной стороны и целями и темами коммуникации - с другой.
Так,71«поляризованная толпа» часто встречается в обсуждении политическихвопросов и обусловлена разбиением участников на два лагеря, связанных сих партийными предпочтениями в случае США. «Консолидированнаятолпа» ассоциируется с более широким спектром тем - профессиональныевопросы, конференции, хобби и другие темы, способные интегрироватьучастников. Фрагментированные сообщества, также именуемые «брэндсообщества», связаны с темами, привлекающими огромное общественноевнимание, такие как бренды, знаменитости или крупные события, которыезаставляют людей упоминать эти объекты, но не коммуницировать друг сдругом. Сети вещания формируются вокруг аккаунтов СМИ илипубличных организаций, а сети поддержки связаны с клиентскойподдержкой (вопрос - ответ), например, в сфере услуг или средипотребителей продукции электронных компаний.Исходя из дизайна исследования Смита мы можем заключить, чтоструктура онлайн сообществ анализируется и оценивается с точки зрениядвух основных характеристик: сетевой сплоченности и иерархичности.Еще в одной работе, посвященной сетям в Твиттере, Чои и Парк(Choi, Park 2015) показали, что онлайн сообщества, заинтересованные вобсуждении социально-политических тем, имеют более плотную сетевуюструктуру, в то время как сообщества, основанные на межличностноминтересе, имеют более высокую долю реципрокных связей среди своихучастников.
Кроме того, Чои и Парк выявили, что группы дляинформационного доступа имеют более выраженную структуру лидерстваи большую зависимость от одного пользователя по сравнению с группамидля обмена информацией.Итак, рассмотренные эмпирические исследования Л. Адамик, С.Гонзалез-Бэилон и М. Смита показали, что пользователи следуютразличным паттернам выстраивания социальных связей в онлайн-группахв зависимости от различных контекстов, таких как тематика или цельсообщества, что приводит к формированию различных сетевых структур.72Однако мы можем выделить ряд существенных ограничений, относящихсяк предметной области рассмотренных работ.
Во-первых, в данныхисследованиях анализируются только сети коммуникации, и авторыоставляют за пределами внимания другие качественно отличные формыонлайн взаимодействия и отношений, возможные на сайтах социальныхмедиа, например – связи «дружбы» или подписки («follow»), которыемогут быть индикаторами или разновидностью социального капитала. Вовторых, на наш взгляд, не уделяется достаточно внимания проблемесоциальной дифференциации в онлайн сообществах, оценке ее глубины исравнениюонлайн-группсточкизренияразныхформтакойдифференциации, например, по интенсивности участия пользователей илихарактеру распределения социальных связей (виртуального социальногокапитала).Далеенеобходимообратитьсяктемеклассификациивиртуальных сообществ, чтобы определиться с выбором основных типовсообществ для эмпирического исследования.73Глава II.
Типы виртуальных сообществ2.1. Классификации виртуальных сообществВ отношении виртуальных сообществ в литературе существуетцелый ряд классификаций, в основе которых лежат различные принципы икритерии. Например, в качестве таковых могут выступать цели сообществаи мотивы участия (Розина 2009); основные функции и технология вебсервиса(Kollock,Smith1999);соотношениепроизводящихипотребляющих контент участников (Hansen и др.
2010); тематика общенияи взаимодействия; степень сопряжения с оффлайн пространством (Garcia идр. 2009). Интересна типология, предложенная Козинецем, которыйразличает сообщества по двум параметрам: силе заинтересованности вопределенной теме и плотности отношений между пользователями(Kozinets 2010, см. Рис. 2.1).Рисунок 2.1.
Матрица типов онлайн сообществ (воспроизведена поKozinets, 2010. С. 35)Розина И. Н., ссылаясь на монографию С. Бэрнеса (Barnes 2003),суммирует (Розина 2009: 392), что в зависимости от целей объединениявыделяют следующие типы виртуальных сообществ: «свободного доступав компьютерные сети (FreeNets, Fido); локальные сетевые (community74network); пользователей MOO/MUD; поддержки (support communities);зрительские, создаваемые почитателями (audience community); медиа,формируемыесоздателямивеб-сайтовмедиа-индустрии(mediacommunities) и кольца веб-сайтов (Web rings), формируемые дляоблегчения поиска информации и обмена информационными ресурсами.Представляютинтерессообщества,формируемыепоинтересам(community of interest), члены которых обмениваются мнениями по поводусобытий, на которые они не оказывают непосредственного влияния, исообщества практики (community of practice), члены которых вовлечены всовместную деятельность и используют онлайн коммуникацию для обменазнаниями».
В ракурсе изучения институтов общества и социальнойдифференциации в онлайн-группах актуально использовать различениевиртуальных сообществ по сферам общественной жизни, т.е. по целям илисоциальным функциям, которые они реализуют.Бэйм для объяснения вариативности эмерджентных аспектов онлайнсообществ рассматривает ряд факторов, которые влияют на их социальнуюорганизацию (Baym 2013). К этим факторам относятся: 1) внешниеконтексты (культурная и языковая среда, тематика общения); 2)техническая инфраструктура; 3) темпоральная структура; 4) целисообщества; и 5) состав участников (их количество и социальнодемографические характеристики). Данные факторы нельзя назватьпредикторами, они являются скорее условиями формирования структурысоциальных связей онлайн сообществ.В дальнейшем многие исследователи высказывались в поддержкутезиса о том, что цели сообществ являются определяющими длясоциальной организации сообществ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
