Диссертация (1145099), страница 70
Текст из файла (страница 70)
В этом случае, чтобыстроить модели поведения социальных акторов, нет необходимости выводить социальныедействия из переменных другого уровня, например, из демографических характеристик,достаточно выявлять связи между самими действиями. Например, поведение потребителейстановитсявозможнымпредсказыватьненаоснованиивыявлениясвязеймеждуперсональными характеристиками покупателей и их покупками, а на основании поискакорреляций между самими покупками.Демографическиепеременныетрадиционноявляютсяосновойформированиярепрезентативных выборок. Условием репрезентативности, как возможности распространениявыводов о выборочной совокупности, на генеральную совокупность, является соответствиеструктурыраспределениясовокупности.демографическихпеременныхввыборкеигенеральнойНа каком основании формировать выборку и как будет достигаться еерепрезентативностьвотсутствиедостоверныхданныхосоциально-демографическиххарактеристиках? Чтобы ответить на этот вопрос, надо посмотреть, что обычно репрезентируетрепрезентативная выборка? Почему именно демографические переменные кладутся в основу ееформирования? Как вообще строятся обобщения и генерализации в социологии? В основегенерализациинаоснованиидемографическихпеременныхлежитдопущениеобопределяющем влиянии этих переменных на модели поведения и предпочтения, которые ипредставляют основной интерес для социологов.
Господствующее в социологии представлениеорепрезентативностиподемографическимпеременным,привязанокклассическимстатистическим моделям, в которых демографические переменные по умолчанию трактуются,как независимые переменные, влияющие на особенности поведения. Считается, например, чтопол и возраст обусловливают определенные типы социальных действий и поведения. Вомногих случаях это действительно так. Но возникает вопрос, всегда ли поведение человекадолжно быть увязано с определенными демографическими характеристиками, как того требуетклассический путь социологического рассуждения, когда социальные группы выделяются наоснове общности номинальных характеристик? Что может представлять репрезентативнаявыборка кроме социально-демографических характеристик генеральной совокупности?Один из возможных ответов предлагает постдемография – способ изучения персональныхданных в социальных сетях, в особенности, изучение того, как формируются профили262пользователей.
Основанием формирования социальной группы служит профиль, который несводится к набору социально-демографических характеристик. При изучении профилейпользователей объектами интереса выступают не традиционные демографические переменные– раса, этничность, возраст, доход, образование и пр., а, например, вкусы и предпочтенияпользователей в различных сферах (Rogers, 2009b). В условиях, когда социальнодемографические характеристики перестают рассматриваться в качестве основного способаорганизации социальных данных, правомерно говорить о репрезентации не индивидов, амоделей поведения, зон внимания, категориальных структур и тематик обсуждения.Такая трактовка репрезентативности имеет основания не только в развитии цифровыхсредств, но и в явлении, получившем название постдемографического консьюмеризма (Mason etal., 2015). Постдемографический консьюмеризм заключается в том, что коммерчески успешныепродукты пересекают изначально заданные демографические рамки, а потребители ломаютсложившиеся демографические стереотипы, становятся более эклектичными в своихпотребительских практиках, более свободно, чем прежде, конструируют собственныеидентичности, в результате чего, модели потребления становится все сложнее связать сопределенными социо-демографическими маркерами, такими как возраст, пол, местопроживания, доход.
Безусловно, зависимости, основанные на демографических переменных,по-прежнему могут быть обнаружены, но становится все труднее предсказать потребительскоеповедениеисключительнонаихоснове,вследствиечегосегментациярынкаподемографическим характеристикам уступает место сегментации по моделям поведения.Постдемографический консьюмеризм маркирует сдвиг в самоидентификации от осознания себячленом узкого сообщества к более вариативной идентичности, что связывают, в частности, сразвитием цифровых средств и сред, ведущим к расширению информационного пространства,доступного отдельному потребителю. По мере того, как потребители получают более широкийдоступ к информации, продуктам и услугам, их интересы и предпочтения становятся все болееразнообразными.В отличие от классической демографии, использующейся с точки зрения био-политики(управления телесностью), постдемография может использоваться с точки зрения инфополитики (управление предпочтениями пользователей через рекомендацию им определеннойинформации) (Rogers,рекомендательных2009a:системв24), что,Интернете,в частности, используется прикогданаоснованиипостроениипредыдущихзапросовпользователя, ему рекомендуются ресурсы, которые могут его заинтересовать.
Исследованиепрофилей пользователей социальных сетей, основанное на постдемографическом подходе,продуктивно с точки зрения предсказания возможных моделей поведения. Например,263исследование профилей пользователей сервиса Elfriendo (http://www.elfriendo.com), в котором спомощью специального программного обеспечения анализировались предпочтения в музыке,телевизионных шоу, книгах и другие интересы, выяснило, что пользователи, которыедобавляли в «друзья» Барака Обаму, радикально расходились в предпочтениях с теми, ктодобавлял в «друзья» Джона МакКейна (Rogers, 2009: 26), что позволяет говорить овозможности применения постдемографического подхода к интерпретации цифровых данных вэлекторальных исследованиях.В рамках постдемографического подхода, социальные действия объясняются недемографическими характеристиками или институциональным контекстом, а предыдущимидействиями и выборами.
Подобный «плоскостной» анализ позволяет выяснить, как потокиинформации, проходящие по сетям, формируют устойчивые паттерны предпочтений исоциальных ролей, а также предсказывать возможные модели поведения не на основеинформации о поле, возрасте, образовательном уровне, доходе, а на выявлении текущихпаттернов поведения.Таким образом, переосмысление теории под влиянием цифровых данных с учетомимперативов перформативной эпистемической матрицы подразумевает отказ от иерархическоймодели социальной реальности и адаптацию «плоской» онтологии, концептуализирующейсоциум как совокупность сетей, и моделирующей новый тип социального актора –постдемографического актора. Структуры больше не рассматриваются ни как ограничениедействий, ни как их результат,противопоставление действий и структур снимается впредставлении реальности как сети и процесса.§.6.4. Координаты трансформации исследовательских методовСледствием распространения цифровых данных становится переосмысление общейлогикиисследования.Преимущественнодедуктивныйпутьисследованиязаменяетсяпреимущественно индуктивным, когда общие свойства и зависимости выводятся изслабоструктурированных данных.
Дедукция необходима в тех областях, где доступ кэмпирическим данным затруднен и функция теории состоит в построении моделей, что даетвозможность структурированного сбора данных посредством структурированных методов.Разработка больших абстрактных теорий, которые имеют довольно опосредованную связь ссоциальной реальностью, оправдана в условиях ограниченного доступа к эмпирическимданным. Чем дороже эксперимент, тем более затеоретизирована область исследований,например, такой высоко теоретической областью является квантовая физика, так какэксперименты в этой сфере слишком дороги (Anderson 2008). Сбор первичных данных264составляет самую затратную часть и в социологических исследованиях.
С точки зрениядедуктивной исследовательской логики, функция теории состоит в том, чтобы структурировать,направить, сделать более эффективным сбор данных, теория служит основанием дляформулировки гипотез, которые сужают область поиска данных, требуемых для исследованияконкретнойпроблемы,позволяютвестиегоцеленаправленно.Приизобилиинеструктурированных данных отпадает необходимость в изощренных теориях, направляющихсбор данных, но появляется необходимость в изощренных методах, дающих возможностьвывестизакономерностиизданныхивтеоретическихмоделях,позволяющихинтерпретировать выявленные закономерности.Традиционныесоциологическиеметодынаправленынаизвлечениеданныхвсоответствии с определенной структурой, которая задается анкетой, гайдом интервью илидругими методическими инструментами.
Цифровые данные как правило, упорядочиваются впроцессе анализа. В начале поиска исследователям не обязательно жестко формулироватьисследовательские вопросы, на которые они хотят найти ответы, так как сами вопросы частотоже вырастают из имеющихся данных. Данный подход вроде бы напоминает мягкий дизайнкачественных исследований, но в отличие от последнего, в случае цифровых данных речьможет идти не только об осмыслении и интерпретации данных, но о переборе возможныхкомбинаций с использованием разного рода математических методов. Таким образом, методыматематической обработки данных выходят на первый план в рамках индуктивнойисследовательской стратегии.
Этот процесс можно назвать «гибридизацией исследовательскихметодов»: развитие средств обработки больших массивов данных ведет к тому, что социологамбольше не надо выбирать между объемом и глубиной – между глубокими данными,описывающими ограниченное число объектов и поверхностными данными, собранными набольших выборках, что устраняет необходимость различения качественных и количественныхметодов. Противопоставление качественной и количественной стратегий исследования и дажеснятие этого противопоставления через идею смешивания методов, теряет свою актуальность.Противопоставление «глубоких качественных» и «поверхностных количественных» данныхбольше не актуально, поскольку изменяется масштаб социальных данных (Manovich, 2012).Потенциал использования цифровых данных состоит в возможности построения точныхтраекторий, обобщений и детальных описаний на основе изучения текстов, ссылок иизображений, полученных от множества людей – то есть обобщения качественных данных вколичественноммоделирования,масштабе.которыйПримерпозволяетподобноговыделятьметодадаетосновныетемыметодвтематическогобольшихмассивахнеструктурированных данных, подобно тому, как это делается в рамках ручного качественного265анализа.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
