Заключение

Процесс формирования прогнозной модели динамики интеграции онлайн-сообществ мобилизационного типа позволил полнее и объективнее понять, как устроена и функционирует эта сфера цифровых коммуникаций.

Сама прогнозная модель как продукт исследования является уникальной по двум причинам.

Во-первых, она сформирована индуктивным путем, исходя из данных длительного эмпирического наблюдения за поведением объекта. Максимально возможное следование процедурам, описанным в концепции grouded theory, позволяет предполагать, что позиция наблюдателей, их знания, научные интересы и предпочтения, личный опыт в минимальной степени повлияли как на фиксацию наблюдаемых фактов, так и на их категоризацию. Эта объективность частично подтверждается и высоким уровнем согласованности оценок экспертов-наблюдателей в процессе взвешивания факторов интеграции.

Во-вторых, эта модель является наиболее полной и комплексной, если сравнить ее с фрагментарными исследования онлайн-сообществ, описывающими какой-либо один конкретный аспект ее функционирования.

В-третьих, эта модель открыта для усовершенствования и самообновления. Теоретически следующим шагом в развитии модели может стать формирование самообучающейся системы, которая сможет описывать, анализировать и прогнозировать динамику интеграции в меняющихся внешних условиях (новые платформы, новые интерфейсы, новые законы и т.д.)

В*четвертых, эта модель представляет интерес в практическом отношении. Поскольку объектом исследования являлись сообщества мобилизационного типа, модель может применяться к анализу сообществ коммерческой и политической (типа «пабликов»), которые по сути создаются также для мобилизации участников на те или иные действия.

Однако, несмотря на то, что именно прогнозная модель является основным продуктом исследовательского проекта, в ходе его реализации были получены значимые научные результаты как методологического, так и теоретического порядка.

В частности, важным методологическим «инсайтом» стало предположение о взаимодополнительности двух парадигм в понимании природы и динамики онлайн-сообществ. К этим конкурирующим на сегодняшний день парадигмам относится сетевой подход, трактующий онлайн-коммуникации только как горизонтальные сетевые связи,  с одной стороны, и социально-групповой подход, рассматривающий сообщества через традиционные категории ролевых структур, групповой идентичности и механизмы вертикальной интеграции.

 Наше исследование показало, что онлайн-сообщества в своем развитии проявляют и свойства реальных социальных групп, и свойства сетей.  Преобладание свойств разной природы зависит и от стадии жизненного цикла группы, и от степени ее гибридности, и от внешних факторов. Соответственно, эти две принципиально разнородные методологические установки могут одинаково успешно применяться в анализе онлайн-сообществ мобилизационного типа.

Причем выбор подхода связан с характером исследовательских задач. Поскольку исследование показало, что две основные функции Интернет-сообществ, информационная и мобилизационная, связаны друг с другом не однозначно, а, при определенных значениях интеграции, могут конкурировать, то и в исследовании факторов эффективности сообществ важно определяться, какая функция нас больше интересует. Если в анализе онлайн-сообщества ставится задача оценки уровня и динамики интеграции по критериям информационного охвата и информационной эффективности, то предпочтительнее использовать именно сетевую парадигму, и пользоваться сетевыми метриками как наиболее удобными для анализа внутри этой задачи. Если же в исследовании стоит задача оценки мобилизационного потенциала, то требуется больше внимания уделять традиционным категориям социально-группового анализа.

Однако, если исследователю требуется рассматривать динамику интеграции онлайн-сообществ в целом, то оба эти подхода должны использоваться вместе, комплексно.

Также некоторые эмпирические выводы исследования факторов интеграции онлайн-сообществ дали основания для развития идеи «облегченной социальности», которая, в свою очередь, позволила объяснять снижение значимости в функционировании онлайн-сообществ таких традиционно выделяемых факторов, как сплоченность, доверие, ролевая структура, и повышение значимости факторов культурно-символической природы – особенностей тематики, языка группы, трансляции ценностей и т.д.

Помимо методологических и методических инноваций, реализация проекта также позволила развить теоретические представления о функционировании онлайн-сообществ. В частности, развитие идеи «гибридности» онлайн-сообществ позволила предложить новый принцип типологизации и для анализа типов динамики, и для анализа структуры и ре5сурсов лидерства в онлайн-сообществах, и для прогнозирования успешности реализации мобилизационной и информационной функции.

Указанные теоретические обобщения, тем не менее, несмотря на эмпирическую обоснованность в рамках тестируемой модели, не могут пока рассматриваться в качестве целостной теории онлайн-сообществ мобилизационного типа. Это связано с определенными ограничениями в применимости самой модели. Эти ограничения частично связаны с ограничениями и проблемами применения всего арсенала методов сбора и анализа данных, о чем мы упоминали в соответствующих разделах работы.

Однако наиболее существенные ограничения, не позволяющие рассматривать модель в качестве универсальной, применимой к любому сообществу такого типа, сводятся к двум обстоятельствам.

Во-первых, модель является довольно громоздкой с точки зрения одновременного использования разных методов сбора данных. В ситуации с «большими данными» это неудобство проявляет себя в трудностях синхронизации измерений, трудностях доступа к значимым данным (в конкретных социальных сетях, в частности), трудностях их хранения и вторичной обработки. Представляется, что это ограничение преодолимо через создание самообучающихся аналитических систем, позволяющих автоматизировать и синхронизировать все процессы.

Второе обстоятельство связано с особенностями Интернет платформ для формирования сообществ мобилизационного типа. Поскольку вся модель построена на наблюдении за поведением сообществ в формате групп в социальных сетях, обладающими формальными признаками идентичности, фиксированным членством, довольно трудно экстраполировать выделенные и взвешенные факторы динамики этих групп на иные типы мобилизационных сообществ, особенно формирующихся на других онлайн-ресурсах, помимо социальных сетей. Уже сегодня прогнозные тренды показывают ослабевание интеграции во всех наблюдаемых сообществах, что вполне может объясняться падением популярности «старых» социальных сетей «ВКонтакте» и «Facebook», переходом пользователей в иные сети типа «Instagram» или «TicToc». Каким образом складываются сообщества мобилизационного типа в этих сетях, либо в иных, не-сетевых, форматах взаимодействия («Telegram», например), насколько выделенные показатели могут быть использованы для анализа сообществ в этих иных форматах – это пока вопросы, требующие дополнительных исследований и тестирования.

Однако упомянутые ограничения, на наш взгляд, не снижают эвристической и практической ценности предлагаемой модели, поскольку в ней наиболее важны именно методология и методика измерения и анализа процессов, происходящих в онлайн-сообществах. А отдельные детали – показатели, шкалы, способы измерения, могут быть в перспективе развиваться и обновляться с помощью более совершенных технологий – самообучающихся систем.

Приложения

Приложение 1. Результаты индуктивной и дедуктивной категоризации (первичная модель)