Диссертация (1147891), страница 25
Текст из файла (страница 25)
Черты лица вспоминались респондентами немного легче фотографии – 0,37.Ни одна из переменных, касающихся форм когнитивного образа, не далазначимых корреляций с числом друзей или регулярных контактов. Однакопредставляется, что такой результат не свидетельствует об отсутствии значимогофактора, влияющего на запоминание контактеров в процессе взаимодействия.Возможно, что разработанная методика не учитывала, как именно могутфункционировать ассоциации, связанные с участниками сетевых взаимодействийонлайн. С другой стороны, не следует поспешно отклонять вывод о том, чтоименно имя приходит на ум, когда мы вспоминаем партнеров по взаимодействию.И, уже, при затруднении с припоминанием имени, память находит иныеидентифицирующие признаки ассоциативного ряда.Определение верхней границы равновесия для онлайн –взаимодействийОстается нерешенным важный вопрос, раз уж предполагается, что ответыреспондентов могут быть завышены, как определить реально существующиепороговые значения для взаимодействия и общения в онлайн-сетях? Аналоговыеисследования предлагают опираться на метод «верхнего ограничивающего»предела, предложенного Т.
М. Блакберном 380 . В этом случае рассчитываетсярегрессия путем разбивки зависимой переменной на классы от 6 до 16 (методгруппировки). Каждый набор данных дает «B» коэффициент наклона угларегрессии. По среднему значению можно определить ограничения для самыхвысоких наблюдений.380При этом изымаются низкие значения наблюдений 381 .Blackburn, T.M., Lawton, J.H., Perry, J.N. A method of estimating the slope of upper bounds of plots of body size andabundance in natural animal assemblages.
Oikos, 65, 1992, pp.107–112.381Wilson D.R., Bitton P.P., Podos J., Mennill D.J.Uneven Sampling and the Analysis of Vocal Performance Constraints.The American Naturalist, vol. 183(2), Feb. 2014, pp.214-28.118Исходя из этого, в полученных в результате опроса данных, наблюденияпеременных попеременно группировались от 7 до16 интервалов (см.
Таблица 4).Для каждого интервала были получены максимальные значения парнойпеременной.Прежде всего, зависимая переменная была разбита на интервалы. Получивмаксимум значений для каждого интервала, были построены модели линейнойрегрессии для переменных:«сколько человек участвуют в регулярнойпереписке»; «перечислите самых значимых друзей»; «число друзей, которыхпомните в ленте»; «на сколько страниц заходите регулярно»;«интересны вновостной ленте» (см. Приложение Таблица 4).Дополнительные моделирегрессии учитывали уже не максимальные значения интервалов, а средние.Из таблицы видно (см.
Приложение Таблица 4), что все модели,построенные для максимальных значений, являются статистически значимыми(P<0,05), за исключением «число друзей, которых помните в ленте». Из моделей,построенных для средних значений, все являются статистически значимыми. Длятех моделей, в которых график прямой (b коэффициент) положительный, границуверхнего лимита определить трудно.И хотя значимая модель с отрицательным наклоном прямой может говоритьо наличие порога равновесия между онлайн - общением и числом онлайнконтактов, слишком большой разброс значений может свидетельствовать о том,чтореспонденты«завысили»своивозможностионлайн-общения.Представляется также, что наличие в модели слишком низких значений влияет нарезультат. Положительный наклон прямой для некоторых моделей говорит о том,что разброс среди максимальных значений даже при применении метода отборапо-прежнему велик.
Таким образом, граница «верхнего порога» общения должнарасполагаться скорее несколько ниже уровня наивысших значений наблюдений,чем выше 90% наблюдений дисперсии.Интуитивно понятно, что «завышенные» значениявкупе с низкимизначениями ответов, могут влиять на угол наклона прямой регрессии.Статистически значимые модели была получена для зависимых переменных при119отборе наблюдений меньше определенного порога. В результате были полученыследующие «пороговые значения»: см. Приложение, Таблица 5.Таким образом, представляется, что реальный лимит когнитивной сетирасполагается ниже отметки в 90 человек для сетей контактов из 110-162 человек.Увеличение сети контактов снижает возможности по удержанию в памятикогнитивной сети. Конечно, используемый уровень отбора максимальныхзначений в этом случае является произвольным.
По-прежнему сомнительно,чтобы респондент мог воспроизвести по памяти из ленты друзей 92 человека.Возможно также, что если 110-162 человек онлайн-сети составляют те, когореспондент хорошо знает лично, то он, следовательно, помнит большую частьсвоих контактеров. Так, некоторые информанты (не вошли в выборку) в личнойбеседе сообщали, что лично встречались со всеми 700 друзьями из их онлайнсети. Сомнительно, чтобы все 700 человек можно было вспомнить одномоментно,но для небольших сетей удерживать в памяти большинство контактеров вполнереально.Отметим также, что данный метод оперирует максимальными значениями,тогда как большая часть значений располагается ниже верхнего лимита.Представляется, что существует пороговое равновесие, по достижению которогоонлайн - общение лимитируется.При отборе наблюдений ниже определенного порога удалось получитьзначимые модели для следующих переменных (см.
Приложение, Таблица 4, 5).«На сколько страниц вы заходите регулярно» значимую модель дает 11,6 и 15,8регулярно посещаемых страниц для максимального размера сети по выборки. Дляпеременной «регулярная переписка» 17,4 задействованных в регулярнойпереписке при максимальном размере сети. Для переменных «сколько человекпомню в ленте» и «на сколько страниц захожу регулярно» более реалистичнойвыглядит максимальное число запоминаемых контактов 28 для 60 регулярныхзаходов.
Для переменной «сколько человек вам интересны» в качестве зависимойот переменной «число друзей» для максимального числа друзей 1255, дает 16-30человек, интересных в новостной ленте. Для переменных «перечислите самых120значимых друзей» и«число друзей в социальной сети»значимые моделисоответствуют 6-9 значимых, при максимальном размере сети. Для переменных«перечислите самых значимых друзей» и «сколько человек в регулярнойпереписке» в качестве независимой удалось получить значимую модель приотборе наблюдений меньше 10 (включительно).Таким образом, линия равновесия для верхнего предела по определениюимеет отрицательный наклон, это значит, что чем больше мы приближаемся кверхнему пределу онлайн - общения, тем меньше (до порога равновесия) у насдолжна быть сеть онлайн-контактов.
Превышение порога равновесия для общегочисла онлайн-контактов должно сужать круг активного онлайн - общения (допорога равновесия). Однако мы уже заметили, что более обширная сеть контактовтребует также более активной переписки и коррелирует с числом значимыхконтактеров (рис 14). При этом в рамках полученных моделей обширная сетьконтактов лимитирует число участников активной переписки до порога 15-17человек.
Таким образом, при достижении определенного порога общения,пользователь уже не в состоянии увеличивать число его участников. Точно такжерост онлайн-сети способствует росту значимых до порога в 6-9 человек. И хотя«число значимых» коррелирует с «регулярной перепиской» на уровне Пирсон R=0,496, р=0,01, верхний порог значимых при высоком уровне переписки можетбыть обнаружен (в рамках модели) в пределах 6 человек.Выводыпоопределениюграничныхвозможностейонлайн-взаимодействийТаким образом(Приложение, Таблица 4,5) можно выделить несколькофакторов, лимитирующих онлайн - взаимодействие.
При этом одни факторымогут способствовать повышению уровня взаимодействия, другие уменьшениюэтого уровня. Так, общий размер сети может ограничивать число запоминаемыхконтактеров, в то время как частое посещение страниц или общение, способствуетлучшему их запоминанию. Можно заключить, что не просто рост числа онлайнконтактов является лимитирующим фактором сам по себе, а то, каким образомсеть онлайн-контактов включена во взаимодействие.121Представляется, что факторы онлайн - общения (регулярная переписка,значимые другие, число интересных страниц, посещение страниц и когнитивныйобраз сети) могут лимитировать активную сеть онлайн -контактов (расширеннуюсеть), однако едва ли могут ограничить общий размер онлайн-сети.
Однакообратное может быть верно: увеличение числа онлайн-контактов скажется навозможностях онлайн - общения в пределах активной сети.Параграф 2. Объединяющие характеристики контактеров исоотношение онлайн и оффлайн сегментов индивидуальной сетиСуществование лимитирующего порога для сетевого взаимодействияпредполагает, что пользователи Сетевых Сайтов должны выработать стратегииотбора связей.
Представляется, что такие стратегии должны выражаться впредпочтительном присоединении (добавлении в «друзья») сетевых связейонлайн-сетей. Поскольку архитектура сайта vk.com позволяет достаточносвободно искать и добавлять контактеров, можно прогнозировать наличие двухкрайних позиций отбора связей: низкая толерантность к формированию онлайнсвязей и высокая толерантность к формированию онлайн-связей.Методика второго опроса "С кем и почему я дружу в Вконтакте?"Исходя из общей гипотезы (выбор связей определяетзанимаемаяиндивидами ниша), можно предположить, что выбор сегмента «интересов» вонлайн-пространстве определяет отбор связей.
Руководствуясь этим, былразработан опросник (см. Приложение Анкета 2), сочетавший открытые изакрытые вопросы. Кроме общего числа контактов, пользователи должны былиопределить уровень их регулярной переписки и перечислить начальные буквыимен самых значимых людей из социальной сети (онлайн и оффлан). Таким122образом проверялись результаты опроса по пороговым значениям (см.предыдущий параграф).В открытых вопросах пользователи должны были определить своюдеятельность, назвать характеристики незнакомца для добавления «в друзья»,назвать области увлечений в социальных сетях и реальной жизни, назватьобъединяющие мотивы со своими друзьями в социальных сетях и реальнойжизни.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
