ТЕОРИЯ, ИСТОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ
DOI: 10.14515/monitoring.2015.2.03 УДК 316:004.738.5
А.М. Долгоруков ИНТЕРНЕТ И БУДУЩЕЕ СОЦИОЛОГИИ
ИНТЕРНЕТ И БУДУЩЕЕ СОЦИОЛОГИИ INTERNET AND PROSPECTS OF SOCIOLOGY
ДОЛГОРУКОВ Александр Михайлович, кандидат философских наук, ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории
информационно-образовательных технологий социологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, руководитель магистерской программы «Социальный Дизайн» МГГУ им. М.А. Шолохова. E-mail:
dolgorukov.am@gmail.com
Аннотация. Интернет и новая аналитика данных бросают вызов общепринятой в социологии эпистемологии. В настоящей работе оценена степень, до которой они порождают изменения парадигмы в социологии. Обсуждаются возможности и ограничения двух направлений социологии, связанных с анализом социальных сетей: «анализ социальных сетей» и «реляционная социология. Обосновывает, что с появлением Интернет в повестке дня социологии появилось несколько тем, обсуждение которых актуально для ее развития: анализ социальных сетей; большие данные; переосмысление методологии сбора и производства данных; изменившаяся природа объекта социологии.
Основные выводы статьи заключаются в следующем. On-line-пространство - со своего зарождения и до настоящего времени -является ризомаморфным социальным образованием без сложившихся структур (социальных форм); без институционально оформленной иерархии; с сильными и частыми новыми семиотическими потоками; с новой, не известной нам, топологией. Для понимания и прогнозирования динамики сложных социальных систем любого уровня мы должны изучать и выдвигать правдоподобные гипотезы по трем основаниям: «человек», «культура», «структуры». Изучение социальных сетей в Интернет может и должно опираться на эти три фундаментальные категории.
DOLGORUKOV Alexander Mikhailovich, Candidate of Philosophy; Leading Researcher, Laboratory for Information and Educational Technologies, Lomonosov Moscow State University; head of the Social Design Masters Program, Moscow State University for the Humanities. E-mail: dolgorukov.am@gmail.com
Abstract. This article examines how the Internet and new data analytics challenges established epistemologies.
Opportunities and limitations of two different sociologic approaches related to the social network analysis - "social network analysis" and "relational sociology" - are considered by the author.
With the emergence of the Internet several new topics have been put on the sociological agenda: social network analysis, big data; rethinking the methodology of data collection and production; changing nature of the object of sociology.
The basic conclusions are as follows. The online space, from its origins until now, has been an amorphous social phenomenon without existing structures (social forms), without institutional hierarchy but with strong and frequent new semiotic streams, with a topology not yet known to us.
Credible hypotheses including such categories as "human", "culture", "structures" should be proposed to understand and forecast the evolution of the complicated social systems. Sociologists will get rid of the naturalistic absolutization of such categories as "space", "time", "social structures". New practices and social technologies will be introduced to better understand and predict things, events and meanings.
The semiotics will take strong positions in
МОНИТОРИНГ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ S (126) МАРТ-АПРЕЛЬ S015
Социологи «освободятся» от неявной натуралистической абсолютизации таких категорий, как: «пространство», «время», «социальные структуры». Появятся новые практики и социальные технологии, позволяющие понимать, прогнозировать и конструировать динамику вещей, событий и смыслов, имеющих место в своеобразном социальном катамаране - «online- ofline-пространстве».
В социологических исследованиях семиотика займет прочные позиции, имея дело со всеми наблюдаемыми социокультурными
феноменами (системы близости, мифы, мода, паттерны поведения и т.п.), помогая учёным сделать очевидной «логику», а также скрытую и явную повестку дня изучаемых социальных практик, и, тем самым, обеспечить «код дос тупа» к повседневности.
sociological studies; it will deal with the observed socio-cultural phenomena (system of proximity, myths, fashion, behavior patterns) providing researchers with an "access code" to the everyday life.
Ключевые слова: социологическая теория, сетевой подход, социальные сети, сетевой анализ, структурный сетевой анализ, реляционная социология, спонтанный гипертекст, семиосфера, семиотические потоки, большие данные, объект социологии, онтология, динамическая метафора
Keywords: sociological theory, network approach, social networks, network analysis, structural network analysis, relational sociology, spontaneous hypertext, semiosphere, semiotic streams, big data, object of sociology, ontology, dynamic metaphor
Проблемное поле
Сотни тысяч людей выходят каждый день в Интернет и совершают рутинные, относительно необдуманные действия, порождая новые коммуникативные практики. Нет сложившихся структур, которые можно было бы изучать формализованными методиками. Основная форма жизни — спонтанный гипертекст, представляющий собой подвижную и плохо предсказуемую семиосферу без выраженной иерархии. «С возникновением Интернета время от времени наряду с институционально оформленными значениями и смыслами в социальных и профессиональных сетях возникают новые неожиданные семиотические потоки. Эти семиотические потоки:
- смещают старые и создают новые смыслы;
- создают новые идентичности;
- обесценивают доступ к некоторым источникам информации;
- создают новые социальные неравенства;
- порождают и закрывают возможности» [Долгоруков, 2013].
С появлением Интернета в повестке дня социологии появилось несколько актуальных тем обсуждения:
- анализ социальных сетей;
33 _
- большие данные;
- переосмысление методологии сбора и производства данных;
- изменившаяся природа объекта социологии.
Замедленная реакция российских социологов на возникшую повестку дня объяснима, но не имеет оправдания, если мы хотим участвовать в разделении труда на рынке производства социологических знаний.
Дискуссия
Экспансия информации — один из наиболее важных факторов повседневности и ближайшего будущего общества с Интернет-инфраструктурой, существенно увеличившей и сделавшей мутным для специалистов информационный поток. Более двух десятилетий предпринимаются попытки интенсивного исследования Интернета, в том числе с использованием возможностей самой Сети.
Стали востребованы отдельные социологические теории (например, теория социальных сетей), что оказало решающее влияние на включение в анализ социологических данных таких математических методов, как теория графов, матричная алгебра, иные разделы дискретной математики. Позже развитие компьютеров и сетевых технологий, а также создание программ для обработки и визуализации данных позволили: а) анализировать большие объемы информации (Big Data); б) качественно-количественно анализировать данные динамического гипертекста (текст, фото, аудио, видео), выгружаемого в виде единого массива и обрабатываемого с помощью специализированного софта (например, MAXQDA и др.).
«Повышенное внимание к Интернет-ресурсам вызвано совокупностью причин. Во-первых, Интернет предоставляет уникальную среду для изучения социального поведения, в которой вычислительные системы и информационные технологии являются как средством извлечения знаний, так и средством создания и воспроизводства социального контекста. Во-вторых, современное общество характеризуется тенденцией переноса коммуникации на информационную платформу, создавая через социальные сети, тематические форумы и интернет-месседжеры альтернативу реальному общению. Вместе с тем коммуникация в онлайн-среде (online) сопряжена с такими особенностями, не присущими общению в офлайн (offline), как анонимность и независимость от физических ограничений (географических, языковых, временных)» [Долгоруков, 2013 (б)].
Успехи телекоммуникаций требуют от социологов понимания того, как сосуществуют друг с другом реальный и виртуальный миры.
Основные утверждения приведенной выше цитаты хранят в себе подводные камни и противоречия современного социологического дискурса.
Изучение социального поведения
Становление сетевого анализа как самостоятельного направления в социологии связывают с Х. Уайтом (специалистом в области теоретической физики и социологии) и его учениками (Ф. Боначич, М. Грановеттер, Р. Брейгер, Б. Уэллман, К. Фишер и др.) [Boorman, 1976; Taylor et al., 2014]. Одно из направлений критики структурного сетевого анализа
34 _
относилось к понятию человеческой деятельности. Критика сводилась к тому, что сторонники данного направления не различают действие и поведение, поэтому не могут создать модель человеческой деятельности. В результате изучается только поведение, тогда как для понимания событий в сети и их прогнозирования надо изучать деятельность [Mizruchi, 1994]. Установки и поведение зависят от оснований, которые от самих людей (за редким исключением) скрыты и поэтому имеют слабую связь с мнениями, высказываемыми об установках и возможном поведении.
Понимание человеком мира, в котором он живет, существенно зависит от того, чему в этом мире он присваивает онтологический статус. В целом онтологизация мира держится на трех китах. К простодушному «что есть, то и доказано», институционально оформившись, наука добавила «что доказано, то и есть».
Однако в мире культуры (социальном мире) человеку свойственна логика: «что имеет значение, то и есть» [Брудный, 1998]. В офлайн-пространстве (с его иерархией и монополией институтов на дозирование онтологических допущений), а также стабильными социальными группами (статусами и ролями) и умеренной социальной мобильностью, «значения и смыслы» находятся под контролем. Этого не скажешь об онлайн-пространстве [Долгоруков, 2013].
Поэтому в репрезентации социальных сетей в Интернете важно (и вместе с тем очень сложно!) различить поведение и действие. Следствия:
1 Это делает пока малоэффективным применение количественных методов на больших массивах данных. Эти методы имеют смысл там, где объекты обследования обладают некоторыми качествами, например, имеют устойчивые границы (физические, временные, смысловые), обладают устоявшимися структурами внутри себя, упорядочены иерархически и т.п.
2 Время эффективного использования количественных методов на больших выборках придет в том случае, когда будут созданы и проверены содержательные социологические теории, объясняющие: а) как связаны системы и подсистемы маркеров, которые мы способны фиксировать в динамичном гипертексте, с событиями, действиями и вытекающими из этих событий и действий социально значимыми ситуациями; б) как зарождаются новые смыслы (семиотические потоки); в) какие инвариантные (устойчивые) связи и отношения могут быть экстраполированы на большие массивы данных.
«...Информационные технологии как средством извлечения знаний... и... воспроизводства социального контекста»
В рамках структурного анализа сетей возникли многочисленные исследовательские группы, которые просеивали огромные массивы данных в сетях Интернет в надежде обнаружить латентные структуры. При этом само по себе объединение акторов в сеть не являлось основным интересом — анализ социальных сетей фокусировался на изучении глубинных структур, детерминирующих содержание отношений в сетях.
В подлинных социальных сетях, где люди вступают в личностно окрашенные контакты, часто разделяют базовые ценности и находятся в близких или сопоставимых социокультурных контекстах, глубинных латентных структур не откроешь. Поэтому привычное для социологов понятие социальной сети стало постепенно размываться и приобретать новый смысл (или обессмысливаться?) — заговорили о миллионах людей, объединившихся в социальные сети.
35 _
Начиналось все это с восторженных ожиданий и обещаний. «Для комментаторов, таких как Крис Андерсон... Большие Данные, новый анализ данных и ансамблиевые подходы сигнализируют о новой эре производства знаний, характерной для конца теории... Андерсон (2008) утверждает, что «поток данных делает научный подход устаревшим; что отношения и паттерны, содержащиеся в больших данных, производят значения и принципиальное знание о сложных феноменах» [Kitchin, 2014: 12].
Научная рефлексия и реальные исследования указывали на иные оценки результатов и последствий от производства больших данных. «Что означает для простого человека с улицы изобилие данных, и быстрое увеличение методов производства этих данных?.. Проект стремится лучше осознать специфику и непредвиденные обстоятельства, которые возникают в ситуации, когда данные производятся и используются одновременно» [Taylor et al., 2014: 3]. Предпринята попытка понять, могут ли в принципе данные «появляться из ниоткуда и быть не предназначенными ни для кого конкретно», как транслировалось в дискурсе адептов данного направления.
Ответ был ожидаемым — «нет»! «Имея возможность наблюдать, как данные о [автомобильном] движении материализуются в измерениях, графах, разночтениях и т.д., мы видели, как встают вопросы об их легитимности и предназначении в индивидуальном и общественном употреблении. Кроме того, такой материал вызывал напряженное отношение к нормам публичности и гражданской жизни... Довольно витиеватый путь, в котором данные становятся проблемой и в то же время частью отношений между дорогой и местными жителями» [Taylor et al., 2014: 8].
Подобные исследования и более широкий социологический дискурс (не связанный непосредственно со структурным подходом) показывают, на наш взгляд, уязвимость этих установок. Тем более очевидна необоснованность редукции собственно социальной сети до предельно формализованного конструкта — структуры сети, представленной, например, в виде графа.
Сам Х. Уайт, видимо, осознал слабость подобной теоретической установки и пытался освободиться от такого узкого взгляда. В любом случае, в последнее десятилетие прошлого века критическая рефлексия нарастала и оформилась в виде реляционного направления в социологии [Мальцева, 2014]. Работы Эмирбайера и Гудвина оформили данное направление [Emirbayer, 1997; Emirbayer, Goodwin, 1994].
Сторонники новой волны анализа сетей надеялись уйти от примитивизации идеи социальной сети, сводившей ее к структурным отношениям. Задача оказалась непосильной, сказалось тяжелое наследие социологии ХХ века. Нужно было выбирать между структурным анализом, который уже выглядел неэффективным и культурой, которую социологи все еще упоминали в качестве узаконенного способа репрезентации объекта исследований. Этот небогатый выбор естественно привел к культуре.
Новое направление старалось воплотить в себе идеи структурного сетевого анализа и исследований культуры, основанных на понимании и интерпретациях [Emirbayer, Goodwin, 1994].
Ниже мы постараемся показать, что данная попытка, хотя и привела к более богатым репрезентациям социальных сетей, все же не имела решения.
Для решения подобных задач нужна динамическая метафора социальности. Для построения динамической модели нужна другая онтология. Сведение объекта социологии к
36 _
двум способам его репрезентации (структура либо действие, как правило, склеенное с культурой), не позволяют применить динамическую метафору.
Перенос коммуникации на информационную платформу как альтернативу реальному общению
С позиции семиотики, реальный мир может быть представлен в виде сложным образом организованной семиосферы (Ю.М. Лотман). Семиосфера - сложное образование вложенных в друг друга семиотических подсистем. Примерами таких подсистем могут служить научная практика с ее ценностями, нормами, дискурсом, способами означивания (от искусственных языков до предметных областей со своей системой терминов); искусство; молодежные субкультуры и т.д. Границы этих подсистем плохо определяемы, пересекаются и к тому же подвижны.
Каждая зрелая подсистема семиосферы обладает качествами, помогающими ей сохранять относительную автономность и развиваться во взаимодействии с другими подсистемами. Каждая подсистема обладает набором кодов, благодаря которым она проводит границу между тем, что относится к ней самой и всем остальным. Эти наборы кодов позволяют подсистемам совершать транспонирование с языка другой подсистемы на свой язык того, что считается необходимым.
Для того, чтобы понимать происходящее в любой подсистеме семиосферы, социолог должен обладать кодами доступа к ним.
Очевидно, что с возникновением социальных онлайн-сетей многие социальные коды не работают и нужны новые исследования, позволяющие создавать объяснительные модели происходящего, а не просто описывать структурные особенности сетей в Интернете.
Социальные сети в Интернете представляют собой молодую и мало изученную подсистему семиосферы.
Коммуникация в онлайн-среде — это анонимность и независимость от физических ограничений (географических, языковых, временных), а также гибридные коммуникативные средства («язык-речь»). Интернет-пространство сегодня представляет собой ризомаморфное образование [Долгоруков, 2013] и изучение его в качестве относительно устойчивой структуры отношений (наподобие офлайн-пространства) является занятием малоэффективным.
Любая социальная сеть это — совокупность «узлов», которые, подсоединяясь к каналам коммуникации, удерживают смыслы социальной жизни, порождая через это: действия, события и ситуации.
Сети динамичны и никогда не остаются теми же самыми с течением времени.
Время от времени, пока сеть функционирует, наряду с институционально оформленными узлами сети и потоками информации, по привычным каналам возникают новые неожиданные семиотические потоки. Они порождают движение идей, денег, людей, упаковочных материалов и т.п. [Долгоруков, 2012; Долгоруков, 2013].
При этом в обычных социальных сетях (офлайн-сетях) новые семиотические потоки возникают крайне редко. В то время как семиотические потоки в Интернет текучи, непредсказуемы, случаются часто и часто недолговечны они: а) лишены пунктов отправления и назначения; б) их плотность растет и падает мгновенно; в) размывают власть существующих
37 _
узлов сети; г) делают идентичности мобильными и непрочными, позволяя экспериментировать с ролями в деле реконструкции себя [Plant, 1997].
Сообщества, функционирующие в социальных сетях, создают социальные поля, существенно и непредсказуемо отличающиеся от социальных общностей, реально существующих и изучаемых офлайн-социологией [Долгоруков, 2012]. Отличие, как минимум, в следующем:
- Мобильными становятся идентичности насельников киберполей.
- Неустойчивы и плохо определимы границы таких сообществ.
Считается, что в социальных сетях объединены сотни тысяч участников, но такие сети не поддаются изучению, поскольку не являются подлинными [Kadushin, 2012; Долгоруков, 2012].
Таким образом, мы можем утверждать, что:
1 Онлайн-пространство, со своего зарождения и до настоящего времени, является ризомаморфным социальным образованием без сложившихся структур (социальных форм), без институционально оформленной иерархии, с сильными и частыми новыми семиотическими потоками; с новой, не известной нам, топологией;
2 Для понимания, построения объяснительных моделей и прогнозирования событий, происходящих в сложном (амбивалентном) социуме — взаимодействии офлайн- и онлайн-общностей нужно вернуться к новой онтологии;
3 Для понимания и прогнозирования динамики сложных социальных систем любого уровня мы должны изучать и выдвигать правдоподобные гипотезы по трем основаниям: человек, культура, структуры [Долгоруков, 2012(б)]. Остановимся на них подробнее.
Человек
Для понимания социальных систем надо уйти от усредненного (политкорректного) представления о человеке и признать, что существуют люди, способные совершать действия, и таких людей мало. Людей проактивных, которые собственно породили Интернет всего несколько десятков [Кастельс, 2000], а тех, кто пользуется его возможностями, «не приходя в сознание», — миллионы. Установки миллионов реактивны, а не проактивны. Мы должны изучить и ввести в теоретический обиход эти различия. Мы должны различать поведение миллионов и действия отдельных людей и сплоченных социальных групп.
В среде представителей структурного подхода в социологии можно выделить несколько основополагающих принципов, которые, как минимум, сомнительны в свете этого различения.
Рассмотрим два из них.
1 Поскольку структуры социальных отношений доминируют по сравнению с персональными характеристиками участников этих отношений, причинами социальных явлений скорее всего будут структуры. Поэтому и статистические
38 _
группировки индивидов должны осуществляться исходя из сходства их структурного положения, а не по принадлежности к какой-либо категории, выделенной на основе социально-демографических характеристик ^еИтап, 1983; Воогтап, 1976].
2 С этим принципом можно согласиться с одной оговоркой — это касается массового поведения. Но не массы определяют смысли и новые семиотические потоки. Это делают проактивные люди. Именно смыслы и действия, совершаемые этими немногими, создают предпосылки к вероятным исходам будущих событий. Строго говоря, мы можем указать этапы эволюции сложных социальных систем, на которых структуры довлеют над действиями, но это лишь часть жизненных циклов системы. И, если система задерживается на этом этапе достаточно долго, она погибает [Долгоруков, 2012 (б)].
3 В сетевом анализе нормы поведения и доступ к ресурсам рассматриваются как эффекты, вытекающие из структурного положения индивида.
Структурная сетевая теория не имеет ответа, почему определенные группы людей придерживаются тех или иных норм, поскольку самые важные из них вытекают из структуры ценностей, а не наличных структур [Долгоруков, 2012].
С появлением интернет-пространства, оказывающего влияние на повседневность, мы наблюдаем рождение нового типа онлайн-общностей. В отношении категории человек, новизна, видимо, состоит в появлении новых видов приписанных и достигнутых статусов в интернет-сообществах. В офлайн-сообществах, к примеру, близкие отношения, устойчивая социальная иерархия и соответствующие паттерны поведения; наборы ценностей и культурных символов и т.д. — все это приобретается преимущественно благодаря общности территории и социального времени — приписанный статус. Тогда как достигнутый статус — это скорее личные достижения, часто связанные с эмансипацией от приписанного статуса.
Но что такое «территория» и «социальное время» в онлайн-сообществах? Ответа нет и нет исследований.
Ответы на эти вопросы позволят определить понятия «приписанный онлайн-статус», «достигнутый онлайн-статус», «онлайн-проактивность», «онлайн-реактивность».
Операционально определив эти и другие понятия, можно содержательно описать новые типы онлайн-акторов, их статусы (роли) в сети, степень и особенности влияния, источники власти, ценностные системы, паттерны, типичные значимые действия. Без этого рисовать графы, в узлах которых находятся акторы, обладающие плотными (слабыми) связями, на наш взгляд - праздное занятие.
Структуры
Новое в структурно-функциональном срезе онлайн-сообществ обнаруживается в ином качестве социального морфогенеза — кристаллизации новых (более гибких и видимо менее долговечных) структур.
Структуры интересны только в том случае, если акторы, составляющие узлы сети, проактивны и занимают определенные онлайн-статусы, например, статусы «привратников в сетевых популяциях». Социологи могут внятно рассказывать о ценностях, паттернах и прагматических установках этих акторов.
39 _
Более важными, вероятно, окажутся сложные (латентные) узлы, состоящие из пар и некоторых типов троек, а также сплоченных групп (клик) акторов. Они заполняют пространство между онлайн-общностями (размер которых по разным оценкам колеблется от 50 до 600 человек), составляя специфический иерархический уровень в сетевой популяции. Можно обосновать предположение, что именно такие узлы определяют скрытую повестку дня в сети Интернет. Для фиксации прошлых событий в графах нужно изучать сильные связи, тогда как для прогнозирования важны слабые связи и понимание причин, благодаря которым слабые связи неожиданно становятся сильными.
Еще более важны структуры, поражающиеся новыми семиотическими потоками. Например, в настоящее время новый семиотический поток («идея навигации») создает новые узлы (SCOPUS, к примеру) и порождает новые структуры, ломая национальные научные практики [Долгоруков, 2013].
По нашим наблюдения, которые пока не могут считаться репрезентативными, структуры интернет-сетей более гибки и, видимо, менее долговечными. ^личественные методы анализа сетевых структур на больших массивах данных, скорее, вводят в заблуждение, нежели дают ответ на вопрос о природе сетевых социальных образований.
Структурная социология не ставит перед собой задачи, названные выше, но редуцирует объект до аналитического конструкта. А релятивистская социология пытается удержаться в привычном для социологии ХХ века стереотипе — репрезентации объекта социологии с помощью двух категорий: структура и культура. Из такой онтологии вытекают свои проблемы.
^льтура
Что мы знаем о культуре интернет-общностей? Более десятилетия назад ^стельс, в частности, отмечал некоторую эклектичность и вместе с тем неоформленность культуры Интернета, выделяя основные субкультуры ^астельс, 2000: 53]. ^льтура хакеров (общедоступность любого программного продукта — «copyleft» вместо «copyright»; призыв вместе совершенствовать Linux через Интернет, развитие технологий интерактивной обработки данных — World Wide Web и т.п.), по выражению ^стельса, «конкретизировала меритократию». Возник мощный семиотический поток: «только хакеры могут судить хакеров»; «только умение разработать... технологию (безотносительно к мотивации), чтобы затем использовать ее вместе с остальным сообществом, считается здесь ценностью.» ^астельс, 2000: 79-80].
Наблюдения М. ^стельса, очевидно, устарели. K чему привела неустойчивость и динамика культурных процессов за последнее десятилетие? Почему сегодня хакерами называют все чаще взломщиков ресурса? Не доминирует ли теперь именно эта культура, сильно «обмелев и уже начав покрываться тиной»? А может быть, это всего лишь «макдональдизация» взамен «французских ресторанчиков», присущих субкультуре первых (истинных) хакеров? Без исследований культуры онлайн-сетей, мы не сможем прогнозировать события в социуме.
«В поздних работах Уайт пришел к пониманию того, что взаимоотношения между сетевыми структурами, культурой и деятельностью должны быть переосмыслены. Результатом такого переосмысления стал синтез сетевого анализа с культурным подходом. В предложенной Уайтом модели, фокус рассмотрения социальных сетей сместился с объективистского взгляда, рассматривавшего эмпирически обозримые отношения, к
40 _
реляционному, для которого исследование смыслов было в той же степени важным» [Мальцев, 2014: 7]. Эта цитата — скорее аванс, выданный Уайту, нежели констатация фактов.
Один из существенных признаков интернет-культуры, вызревающий у нас на глазах, позволяет говорить о номадическом культурном типе. Люди опять становятся кочевниками: мобильные идентичности, случайные связи в сети, прозрачные границы сообществ, ролевая вседозволенность, эксперименты по конструированию и деконструкции себя и т.д., — все это приводит к созданию нового мира, а не описанию старого с помощью средств Интернета. Реальные социальные трансформации в ближайшее время можно ожидать не от Интернета, но от мобильного Интернета.
Мы должны понимать, что офлайн-культура пластична, она изменяется под воздействием нарождающейся культуры интернет-пространства. Но как?
Нужна концепция динамического сценария эволюции интернет-сообщества как социальной системы, в которой нет необходимости делать непродуктивный выбор между изучением: структур, человека или ее культуры, редуцируя сложное целое до одной или двух подсистем.
С появлением интернет-сетей предстоит учиться управлять не территориями, закованными в национальные границы, а семиотическими потоками через понимание и прогнозирование повестки дня, возникающей в этих потоках.
Как исследовать человека, структуры и культуру?
Понимание повседневности человеком наряду с онтологическим фактором, о котором сказано выше, сильно зависит от: а) контекста (структурного и культурного); б) повседневного диалога, который ведет человек; в) от языка, который постоянно «переодевает его мысли». Ответ, в частности, лежит в е-этнометодологической перспективе, связанной с социальными сетями в Интернете [Долгоруков, 2012; Francis, Hester, 2004].
Выводы
Факторы, которые изменят социологию в ближайшее десятилетие:
1 Трансформация природы социологических данных, способов их сбора, обработки и генерации определит в ближайшее десятилетие изменения в методологии и методах работы социологов. Социологи будут меньше изучать, но больше понимать, конструировать и интерпретировать социальность.
2 Социологи освободятся от неявной натуралистической абсолютизации таких категорий, как пространство, время, социальные структуры. Появятся новые практики и социальные технологии, позволяющие понимать, прогнозировать и проектировать динамику вещей, событий и смыслов, имеющих место в своеобразном социальном катамаране — онлайн-офлайн-пространстве.
3 В социологических исследованиях семиотика займет прочные позиции, имея дело со всеми наблюдаемыми социокультурными феноменами (системы близости, мифы, мода, паттерны поведения и т.п.), помогая социологам сделать очевидной логику, а также скрытую и явную повестку дня изучаемых социальных практик, тем самым обеспечив код доступа к повседневности.
4 Будущее за социологическими теориями с новой онтологией и методами, способными обеспечить: а) прогнозирование и дизайн социальных систем в
41 _
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
качестве сложным образом взаимодействующих симбиозов (онлайн- и офлайн-пространств); б) сбор, генерацию и анализ данных на основе по-новому организованных наблюдений, а не опросных методик.
Литература
Boorman S. A., White H. C. Social structure from multiple networks. II. Role structures // American Journal of Sociology. 1976. Vol. 81, Nr 6. P. 1384-1446. Emirbayer M. Manifesto for a relational sociology //American Journal of Sociology. 1997. Vol. 103, Nr 2. P. 281-317.
Emirbayer M., Goodwin J. Network analysis : culture, and the problem of agency // American Journal of Sociology. 1994. Vol. 99, Nr 6. P. 1411-1454. Francis D., Hester S. An Invitation to Ethnomethodology. SAGE Publications, 2004. Kadushin Ch. Understanding Social Networks: theories, concepts and findings. Oxford University Press, 2012.
Kitchin R. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts// Big Data & Society. April-June 2014: 1-12.
Mizruchi M. S. Social network analysis: recent achievements and current controversies // Acta Sociologica. 1994. Vol. 37, Nr 4. P. 329-343. Plant S. Zeros and Ones. L.: Fourth Estate, 1997.
Taylor Alex S, Lindley Sian, Regan Tim and Sweeney David. Data and life on the street// Big Data & Society. July-September 2014: 1-7.
Wellman B. Network analysis: some basic principles // Sociological theory. 1983. Vol. 1. P. 155-200.
Брудный А.А. Психологическая герменевтика. М.: Лабиринт, 1998. Долгоруков А.М. Методы исследований в е-Этнометодологической перспективе // Материалы Второй Международной научно-практической конференции «Социальный компьютинг: основы, технологии развития, социально-гуманитарные эффекты» (ISC-13): Сборник статей и тезисов. Москва, 2013. Долгоруков А.М. Социальный дизайн: создание жизнеспособных систем. М., 2012 (6).
Долгоруков А.М. Ценносто-волевая структура человека как основа социальных
инноваций // Ценности и смыслы. 2012. № 2, с. 148-158.
Долгоруков А.М. е-Этнометодология — новая социологическая перспектива? //
Материалы Первой Международной научно-практической конференции
«Социальный компьютинг: основы, технологии развития, социально-гуманитарные
эффекты» (ISC-12): Сборник статей и тезисов. Москва, 2012.
Долгоруков А.М. е-Этнометодология: от social computing к «computable sociology //
Журнал «Социальный компьютинг». 2013. №2.
Долгоруков А.М. (в соавторстве). Predictor Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 3(26).
Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М., 2000. Мальцева Д.В. Реляционная социология: новый этап в развитии анализа социальных сетей или самостоятельное направление? // Мониторинг
Общественного Мнения// DOI: 10.14515/monitoring.2014.4.01УДК 316.77:004.738.52.
МОНИТОРИНГ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ 2 (1261 МАРТ-АПРЕЛЬ 2015