Часть 1. Построение эмпирической модели интеграции онлайн-сообществ мобилизационного типа. Методология и инструменты
(Организация наблюдения – Принципы кодирования – Формирование понятийного аппарата – Выделенные признаки интеграции – Проблемы и ограничения подхода grounded theory)
С методологической точки зрения онлайн-сообщества имеют двойственную природу. С одной стороны – это социальные общности, которые не могут не проявлять минимальных признаков любого другого сообщества – таких, как наличие связей между участниками, идентичности в какой-то форме и т.д. С другой стороны, онлайн-сообщества формируются по сетевым механизмам, во всяком случае, само участие в них возможно только благодаря присутствию в тех или иных сетях.
Именно поэтому в изучении онлайн-сообществ параллельно осуществляется два взаимодополняющих принципа. Один из них связан с теориями сообществ и малых социальных групп и, соответственно, большое значение уделяет ценностным, нормативным, ролевым и организационным характеристикам онлайн-сообществ[1]. Второй характеризуется широким применением методов сетевого анализа и направлен на изучение структурных особенностей сообществ в качестве сетей – однородности, плотности, открытости/замкнутости и т.д.[2].
Оба эти подхода по сути являются экстраполяцией уже имеющихся теоретических знаний на изучение относительно нового объекта. При этом исследователи, работающие в обеих методологических рамках, признают, что онлайн-сообщества являются особенным объектом, обладающим собственной природой и спецификой поведения и развития. Иначе говоря, чисто дедуктивная логика исследования обнаруживает высокие риски упустить некие важные характеристики интеграции в онлайн-сообществах, не увидеть каких-то существенных особенностей этой интеграции.
Именно поэтому для построения эмпирической модели интеграции онлайн-сообществ была выбрана индуктивная логика, логика перехода от частных наблюдаемых проявлений этой интеграции к обобщениям и построениям понятийного аппарата.
В наибольшей степени из имеющихся исследовательских методов этой индуктивной логике соответствует «grounded theory» подход, который в русскоязычных источниках принято переводить как принцип «обоснованной теории», хотя существуют и альтернативные переводы, такие, например, как «выращенная теория», «восхождение к теории», «приземленная теория», «укорененная теория»[3]. При том, что дискуссия относительно возможности практически осуществить этот подход и построить теорию «с чистого лица» до сих пор продолжается, особенно в среде методологов[4], использование тех или иных элементов «grounded theory», а также следование основному посылу – индуктивной логике, стало уже достаточно привычным как в зарубежных, так и в российских социальных исследованиях.
Сущность данного подхода состоит в том, что концепты и гипотезы вырабатываются как результат непосредственного наблюдения, фиксации и накопления фактов по мере поиска общих и особенных характеристик протекания социальных процессов. Формирующиеся при этом предположения о существенных признаках и их связях затем валидизируются с помощью набора определенных процедур. Важным для нашего исследования такие принципы, как принцип «открытости исследователя» ко всему, что происходит с объектом, внимание к деталям, продолжение наблюдения и возвращение к данным до тех пор, пока не наступает полное «насыщение» теории.
Технически использование методологии «grounded theory»[5] [Страусс, Корбин 1998] на первом этапе исследования осуществлялось через сплошное наблюдение поведения пользователей 12 сообществ в социальных сетях «ВКонтакте» и «Фейсбук» (8 – в «ВКонтакте» и 4 – в «Фейсбуке»). Для построения модели интеграции онлайн-сообществ мобилизационного типа отбирались именно группы, предполагающие в качестве основного или промежуточного результата общения совершение неких согласованных практических действий в «оффлайне».
Выбор групп происходил по критериям достижения максимального разнообразия по количественному составу, географическому охвату, тематике. В частности, в выборку входили группы, ориентированные на общероссийское, региональное и локальное представительство. По тематике были отобраны следующие виды групп:
– группы, связанные узко-прагматическими темами и задачами на уровне региона или места жительства («Жители Тимирязевского района», «Поборы в школах РТ»),
– группы, отстаивающие права профессиональных групп на общероссийском уровне («Профсоюз медработников “Действие”, «Профсоюз “Университетская солидарность”),
– группы, защищающие права сексуальных меньшинств на международном уровне («Альянс гетеросексуалов и ЛГБТ за равноправие»),
– группы, продвигающие инновационные способы социального поведения («Зеленый паровоз»),
– группы, объединенные общим хобби или профессиональными проектами («Лига Ижевского Свояка», «Библиотеки – пространства развития»),
– группы, образующиеся вокруг благотворительных проектов локального и межрегионального масштаба («Лыжи мечты в Ижевске», «Все вместе (благотворительный фонд)»,
– группы, сложившиеся по поводу решения общих профессионально-экспертных задач («Пражский клуб» – сообщество адвокатов»).
Все группы имеют статус открытых.
Сбор данных осуществлялся методом включенного скрытого наблюдения. Включенность в ситуацию коммуникации осуществлялась через вступление наблюдателя в наблюдаемую группу. Но сама позиция наблюдателя ограничивалась пассивным участием, то есть наблюдатели сами не публиковали материалы, не комментировали высказывания, не ставили «лайки». Позиция скрытого наблюдения, без просьбы разрешить проведение исследования и без получения согласия администраторов групп, хотя и вызывает возражения ряда исследователей[6], для целей исследования была выбрана в качестве предпочтительной, так как минимизировала риски изменения поведения участников в случае их информированности о том, что за ними наблюдают. В данном случае мы исходили из аргументации сторонников скрытых наблюдений в онлайн-сообществах, полагающих, что участники открытых сообществ по определению действуют в публичном пространстве, отдавая себе отчет, что информация об их действиях доступна любому читателю, в том числе – не входящему в данное сообщество[7] .
В задачи наблюдения входило ознакомление со всеми процессами и событиями (incidents), происходящими с сообществами на ежедневной основе: всеми публикациями, комментариями, обсуждениями, реагированием участником на события, количественными изменениями, происходящими в группах – увеличением или уменьшением количества участников и т.д. Поскольку наблюдение в силу выбранной методологии не предполагало наличия формализованного инструментария, аналитики-наблюдатели фиксировали все события, которые происходили в группах и выделяли те события, которые, по мнению наблюдателя, фактически или гипотетически меняли уровень или содержание интеграции, поскольку основным (исходным) исследовательским вопросом является вопрос о том, как осуществляется и изменяется интеграция в виртуальных сообществах. Под интеграцией подразумевался максимально простой факт связи людей между собой в пределах группы. Результаты фиксировались в дневниках наблюдений по каждой из изучаемых групп (см. пример записей на Рис.1)
Рисунок 1. Образец записи в дневнике наблюдений (Группа «Профсоюз медработников «Действие»)
В соответствии с выбранной методологией наблюдения велись одновременно четырьмя независимыми исследователями, обладающими достаточным уровнем теоретической чувствительности (sensitivity), определяемым предшествующим профессиональным и исследовательским опытом. Таким образом, процедура открытого кодирования (1-й месяц наблюдения) предполагала постоянное проведение двойных операций сравнения: сравнений событий, фиксируемых одним исследователем, между собой, а также сравнение событий, зафиксированных и описанных разными исследователями. Это сравнение «впечатлений» осуществлялось посредством ознакомление каждого наблюдателя с результатами наблюдения других исследователей, с еженедельным совместным обсуждением событий и обстоятельств, совпадающих с какими-то изменениями в группах. Именно процедуры обсуждения позволили выделить в качестве признаков динамики интеграции такие неочевидные факторы, как внутри-групповые конфликты, различия в использовании отечественного и иностранного контента, наличия особенной лексики, разницу в степени эмоциональности контента.
На этапе осевого кодирования (2-й месяц наблюдения) были обозначены основные связи между выявляемыми событиями, контекстом, возможными каузальными связями и свойствами изучаемых сообществ. В частности, были сформированы представления о наличии внешних факторов динамики (например, о резонансных событиях общего характера и событиях в поле интересов сообщества) и внутренних факторов (таких, как частота постов, количество комментариев, упоминание через ссылку участников и др.), выделены значимые на взгляд наблюдателя количественные признаки, выдвинуты предположения о возможном влиянии на динамику тематики группы, социально-демографических характеристик участников и т.д..
На момент перехода к избирательному кодированию в дневниках и заметках наблюдателей была уже сформирована обширная понятийная сетка, описывающая процессы интеграции с позиции всех появившихся за два месяца наблюдения событий, значений контекста, возможных причин события, эмпирически доступных проявлений события. На данном этапе происходила первичная (один раз в неделю) количественная обработка основных событий и процессов в группе, были выделены такие категории анализа, как «количественные показатели динамики», «значимые события», «значимые факторы». Всего в описании было выделено более, чем 80 признаков, пригодных к построению системы иерархических связей после процедуры отбора. Эти категории анализа обозначают фактические качественные и количественные проявления интеграции (изменение объема сообщества, темпы роста/снижения численности, количество лайков под публикацией, количество постов в обсуждениях и количество участников обсуждений, доля активных участников, количество репостов, количество просмотров, эмоциональность обсуждений, солидарные реакции на просьбы и т.д.), свойства группы и участников в качестве контекстуальных признаков, возможные причины событий (внешние и внутренние предшествующие события, специальные усилия лидеров группы и т.д.). На этапе избирательного кодирования также происходила работа по совмещению понятийного аппарата, выработанного для описания динамики общения в группах с понятийным аппаратом, принятым в социологии для описания групповых и сетевых взаимодействий.
Именно процедуры сопоставления понятийного аппарата, «выросшего» из наблюдения, с классическим понятийным аппаратом, показал те теоретические «зазоры», на которые группе исследователей необходимо было обратить особое внимание, поскольку именно такие несовпадения потенциально могли иметь особую эвристическую значимость для определения специфики интеграции онлайн-сообществ по сравнению с традиционными сообществами. В целом это сопоставление показало, что множество признаков, выявленных и категорированных исследователями, совпадает с привычными категориями для исследования общностей лишь частично. С одной стороны, не все категории онлайновых действий пока получили свои «понятийные ярлыки» (например, такие признаки, как «использование тегов и хештегов», «использование эмодзи», использование иронии, отношение группы к «оффтопу» и т.д.). Это несовпадение, абсолютно предсказуемое в контексте реализуемой методологии, является поводом для дополнительного внимательного изучения этих феноменов и их роли в интеграции. С другой стороны, не весь понятийный аппарат теории сообществ оказался востребованным в процедурах категоризации. Например, понятия социально-групповых статусов и ролей (за исключением лидерских) оказались практически не востребованными в описании процессов интеграции. Понятия норм и правил в процессе наблюдения за динамикой взаимодействия также не получили эмпирических оснований в описаниях ежедневных процессов, хотя разово были обозначены на основных страничках сообществ.
Такого рода несоответствия послужили основанием для формирования некоторых теоретических гипотез относительно специфики интеграции в подобных онлайн-сообществах. С другой стороны, эти несоответствия обозначили ограничения в применении подхода «обоснованной теории» к изучению динамики онлайн-сообществ, во всяком случае – в том варианте наблюдения, который применялся в исследовании.
Эти сложности и ограничения в целом можно разделить на три группы
Первая группа сложностей связана с ограничением самой методологии, которую многие ее критики обозначают как ее внутреннее имманентное противоречие. Это противоречие состоит в том, что, категориально обобщая признаки наблюдаемых процессов, исследователь не может не использовать уже сложившийся понятийный аппарат, традиционно «привязанный» к выбранной предметной области.
Например, следуя индуктивным путем и обозначая количество лайков понятием «солидарной эмоциональной поддержки», количество откликов на просьбы – «уровнем активного отклика», наблюдатели не могли найти другой категории для обобщения этих признаков, кроме как категории «сплоченности». При том, что «сплоченность» как социологическая категория имеет собственную историю изучения и смыслового наполнения, не сводима только к выделенным эмпирическим признакам[8], индуктивная логика потребовала обозначить выделенные признаки именно как признаки сплоченности, но при этом добавить в интерпретацию сплоченности также и сетевые характеристики, которые не были выявлены в процессе наблюдения, но отмечаются исследователями как необходимые составляющие онлайн-интеграции, такие, как, например, плотность дружеской сети[9], выходная степень узла и другие сетевые метрики.
В результате признак сплоченности оказался состоящим из четырех аспектов, каждый из которых включал также по нескольку эмпирических признаков (см. табл.1), особенности лидерства – из шести аспектов, мобилизационный потенциал – из трёх.
Таблица 1. Признак сплоченности как результат индуктивной и дедуктивной категоризации
| уровень сплоченности 1 – солидарная эмоциональная поддержка материалов | среднее количество лайков на один пост |
| медианное количество лайков | |
| количество лайков в нижней и верхней децили | |
| доля лайков по отношению к числу участников | |
| доля взаимных лайков в комментариях | |
| доля участников, лайкающих все посты сообщества | |
| уровень сплоченности 2 – устойчивость связей участников | доля участников группы, находящихся во взаимной дружбе |
| доля участников группы, сохранивших своё участие в течение месяца | |
| уровень сплоченности 3 – уровень отклика на просьбы (о репосте, о сборе денег, об участии в мероприятии и т.д.) | количество репостов в ответ на просьбу о любых онлайн действиях |
| уровень сплоченности 4 – плотность дружеских связей между участниками | плотность сети (сетевой анализ) |
| выходная степень узла (out-degree) | |
| показатель глобального коэффициента кластеризации одномодального графа участников |
Поскольку сразу несколько категорий оказались в модели не результатом наблюдения, а экстраполяции уже сложившихся теорий и обобщений, окончательный перечень признаков интеграционной динамики оказался несколько расширенным по сравнению со списком, сформированным в ходе наблюдения (см.Приложение 1). Именно категории, выведенные дедуктивным путем, оказались наиболее сложными для операционализации (в таблице в Приложении1 можно заметить знаки вопроса, обращенные к команде наблюдателей, означающие, что либо необходимо найти в материалах групп соответствующие эмпирически фиксируемые признаки, либо отказаться в последующем от использования этих категорий.
И именно этот расширенный список стал основой для следующего этапа, на котором происходила оценка значимости факторов. Те факторы, которые либо не получили понятийного обозначения, либо, наоборот, остались на уровне абстрактных понятий, не подкрепленных эмпирическими проявлениями, не вошли в оценочный список.
Вторая группа сложностей связана с использованием нереактивной методики сбора данных. Поскольку отсутствует возможность задавать вопросы и получать на них ответы, многие аспекты жизни сообщества остаются скрытыми. Это касается и тех вопросов, которые возникают у наблюдателей в качестве естественных и очевидных – например, таких, как «были ли знакомы те или иные участники между собой до того, как стали общаться в группе», «знакомы ли они лично между собой сейчас», «каковы реальные заслуги популярных авторов, какова их оффлайн – репутация и социальный статус», «есть ли финансовая заинтересованность у администраторов и авторов, когда они продвигают какое-то мероприятие» и т.д.).
Но это касается и вопросов, которые вообще не возникли. В некоторых случаях наблюдатели, будучи осведомленными об отдельных участниках и лидерах из других, помимо материалов группы, источников, давали комментарии, которые из прямого наблюдения возникнуть не могли. Например, когда в одной из групп происходила бурная дискуссия на тему целесообразности участия в конкретной акции, невидимой подоплекой дискуссии являлось выдвижение двух участниц на выборы в местные органы власти от разных партий. Соответственно, дискуссия на самом деле оказалась отголоском предвыборной борьбы, хотя из материалов обсуждения этого не было видно. Как соотносятся между собой видимая и невидимая части этого «айсберга», который мы рассматриваем в качестве онлайн-интеграции конкретных сообществ, в каждой из изучаемых групп – установить невозможно без применения иных методов сбора данных.
С уверенностью можно констатировать, что за пределами наблюдения остаются такие потенциально значимые процессы, как финансовое обеспечение деятельности сообщества (если оно существует), возможные политические или коммерческие интересы авторов (комментаторов), личные отношения участников (если они существуют). Эти невидимые факторы могут быть условно разделены на два типа – «оффлайновые» влияния и «онлайновые». Последние предполагают наличие онлайн-взаимодействий между участниками вне группы (личная переписка, опыт коммуникации в других сообществах и т.д.). Отчасти они выявляются посредством сетевого анализа, через выявление «клик», через оценку модулярности сети и т.д.
Что же касается «оффлайновых» невидимых факторов, то на данный момент сложно предположить, какими методами они могут быть оценены. Отчасти это могут быть опросные методы. Но для проведения формализованных опросов необходимо уже иметь достаточно полный набор гипотез относительно наличия этих факторов и способов их влияния. И это требует выхода за границы использованного подхода.
Третья группа проблем – проблемы формализации извлекаемых признаков. Интуитивная категоризация уже на стадии избирательного кодирования представляет трудность при фиксации наличия или отсутствия признака, не говоря уж о присвоении возможных значений (шкалировании). К таким слабо формализуемым признакам относится большинство качественных признаков – использование юмора, эмоциональность высказываний, наличие конфликта, наличие инструкции или призыва к действию и т.д. С этой проблемой исследователи сталкиваются как при обсуждении системы показателей, так и при планировании количественного этапа исследования. В нашем случае большинство подобных показателей были формализованы лишь после первого количественного этапа сбора данных, но также не полностью.
Более подробно о сложностях квантификации и шкалирования будет изложено в следующем разделе монографии. Но в контексте обсуждения ограничения использования «grounded theory» важно подчеркнуть, что опыт работы со слабо формализуемыми признаками показывает, что уже на этапе открытого кодирования следует учитывать потенциальные сложности квантификации. В связи с этим особое внимание необходимо уделять рефлексии и командному обсуждению таких «интуитивно» выделяемых признаков с особым вниманием к тому, как исследователь «для себя» определяет выраженность этих признаков – юмора, эмоций, призывов и т.д.
В целом процедуры, использованные на первом этапе, с учетом приведенных выше ограничений, позволили сформировать достаточно объемный перечень признаков, описывающих интеграцию сообществ мобилизационного типа на наблюдаемой выборке, а также признаков, описывающих динамику интеграцию. Таким образом, согласованное описание интеграции, включающее, в том числе, и признаки, выделяемые в единичных случаях, стали основанием для проведения следующей процедуры – формирования иерархической модели интеграции для последующей оценки динамики интеграции в конкретных сообществах.
[1] См., например: Бондаренко С.В. Социальная структура виртуальных сетевых сообществ. Ростов-на-Дону. Издательство Ростовского государственного университета – 2004. 320 с.
[2] Kozinetz R.V. Netnography: Understanding Networked Communication Society//Chapter for The SAGE Handbook of Social Media Research Methods/ed. by Anabel Quan-Haase and Luke Sloan. 2015
[3] Забаев И. В. Логика анализа данных в обоснованной теории (grounded theory): версия Б. Глезера //Социология: методология, методы и математическое моделирование (Социология: 4М), 2011. №. 32. С. 125
[4] Там же
[5] Strauss A., Corbin J. Basics of Qualitative Research. Technics and Procedures for Developing Grounded Theory. SAGE Publications, Inc, 1998. 312 p.
[6] Beneito-Montagut R. Ethnography goes online: towards a user-centred methodology to
research interpersonal communication on the internet//Qualitative Research. 2011. № 11. P. 716–735.
[7] Mann C., Stewart F. Internet Communication and Qualitative Research. L.: Sage, 2000. P. 258.
[8] Ярская-Смирнова Е. Р., Ярская В. Н.Социальная сплоченность: направления теоретической дискуссии и перспективы социальной политики // Журнал социологии и социальной антропологии. 2014. Т. 17. № 4. С. 41-61.
[9] Печенкин В. В., Ярская-смирнова Е. Р. Сетевые подходы в анализе социальной сплочённости // Вестник СГТУ. 2014. №1 (77). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/setevye-podhody-v-analize-sotsialnoy-splochyonnosti (дата обращения: 08.12.2021).