CC BY
147
Ю.Г. Рыков
СЕТЕВОЕ НЕРАВЕНСТВО И СТРУКТУРА ОНЛАЙН-СООБЩЕСТВ*
В статье рассматривается структура виртуальных сообществ, существующих в онлайн социальной сети «ВКонтакте» (VK.com), в перспективе проблемы социального неравенства и темы «цифрового разрыва». Анализ структуры онлайн-групп, релевантных тематике ВИЧ/СПИД, показывает, что вопреки инфраструктурным факторам сетевого веб-сервиса и солидаризирующему (консолидирующему) императиву сообществ, иерархия участников выстраивается вокруг двух ключевых ресурсов — внимания и социального капитала. Эти ресурсы распределены крайне неравномерно, согласно степенному закону, что приводит к значительной дифференциации пользователей. Таким образом, социальное неравенство проявляется в онлайн-сообществах в форме сетевого неравенства. С точки зрения концепции «цифрового разрыва» сетевое неравенство может быть интерпретировано как третий, более глубокий уровень цифрового разрыва общества.
Ключевые слова: онлайн-сообщества, структура онлайн-сообществ, социальное неравенство, сетевое неравенство, «ВКонтакте», «VK.com», цифровой разрыв.
Структура онлайн-сообществ и социальное неравенство
Проблема социального неравенства в эпоху Интернета является оной из ключевых тем современной социологии и имеет наиболее долгую историю исследований внутри отраслевой дисциплины. Тем не менее в условиях динамичных общественных изменений начала XXI в. ряд фундаментальных вопросов в рамках этой темы, касающихся социальных эффектов распространения и использования Интернета и сервисов Web 2.0, остается открытым. Открытой научной проблемой становится и дискуссия о социальных структурах, которые формируются непосредственно в виртуальном пространстве современного Интернета и характеризуют отношения между пользователями различных веб-сервисов и между участниками онлайн-сообществ.
* Статья подготовлена при поддержке Российского научного фонда, проект № 14-18-00359 «Сетевые и потоковые структуры неравенства в современном российском обществе» (руководитель проф. Д.В. Иванов).
Рыков Юрий Георгиевич — младший научный сотрудник Лаборатории Интернет-исследований НИУ ВШЭ, аспирант факультета социологии НИУ ВШЭ (rykyur@gmail.com).
Rykov Yuri — junior research fellow, The Laboratory for Internet Studies; PhD student, Department of Sociology, National Research University Higher School of Economics (rykyur@ gmail.com).
Среди ведущих западных социологов (Кастельс 2004; Wellman 2002; Rainie 2012) распространены представления, согласно которым структура онлайн-со-обществ является сетевой по форме организации и взаимодействия участников. Эти исследователи рассматривают структуру онлайн-сообществ как часть глобального процесса социальных изменений, ключевой характеристикой которого является переход от территориальных сообществ и групп к сетям как основе социальности. В основе такой модели лежит концепция сетевого индивидуализма (Wellman 2001), подразумевающая, что в интернет-пространстве преобладают горизонтальные отношения, основанные на равенстве участников и свободе общения. Следствием распространения Интернета в рамках данной теории является сглаживание социального неравенства, а следствием сетевого индивидуализма — формирование эгалитарных онлайн-сообществ, сообществ без иерархии. В качестве примера, иллюстрирующего идею эгалитарного он-лайн-сообщества, часто приводят сообщества авторов Википедии, которые добровольно кооперируются друг с другом для написания и редактирования статей веб-энциклопедии (Fuchs 2008: 315; Rainie 2012: 201).
Существует альтернативная точка зрения, согласно которой в основе он-лайн-сообществ лежат социальная стратификация и иерархические отношения (Reid 1999; Бондаренко 2004; O'Neil 2009; Скуратов 2009; Рождественская 2014). Виртуальные элиты и структурные неравенства в онлайн-сообществах возникают в различных формах, среди которых, например, существование института модераторов и рейтинги популярности в зависимости от технических особенностей платформы или других факторов. Иллюстрацией и идеальным типом иерархичной структуры онлайн-сообщества является коллективный блог Leprosorium.ru, где происходит борьба за позицию главного модератора на еженедельных выборах (Рыков 2013).
Другая исследовательская перспектива, тесно связанная с изучением структуры сообществ, тема власти и влияния в интернет-пространстве. На уровне эмпирических данных тема изучения социального неравенства пересекается с темой исследований онлайн-лидерства, в которой уже получены определенные результаты (Hogan 2008; Huffaker 2010; Probst et al. 2013). Задачи исследования онлайн-лидерства связаны с выявлением влиятельных или доминирующих пользователей и объяснением их ведущей роли с помощью других характеристик онлайн-поведения. Результаты исследований данного направления также могут быть интерпретированы в ракурсе проблемы социального неравенства в онлайн-сообществах, так как феномен лидерства предполагает разделение участников на влиятельных и остальных. Таким образом, исследования и дискуссии о социальных структурах виртуального пространства вращаются вокруг концептуальных дихотомий: иерархия или сеть / неравенство или эгалитаризм. Исследователь новых медиа- и виртуальных сообществ Кристиан Фукс обращает внимание на отношения соперничества и сотрудничества, которые также характеризуют социальное пространство и структуру онлайн-сообществ (Fuchs 2008: 311).
Наконец, вопрос о структурах социального неравенства в онлайн-сообще-ствах может быть рассмотрен в рамках исследовательской традиции и концепции «цифрового разрыва» (digital divide), которую нельзя обойти вниманием
при изучении Интернета и социального неравенства. Согласно базовой идее концепции «цифрового разрыва», использование Интернета повышает шансы на жизненный успех и социальную мобильность пользователей, а значит, само по себе является ценным ресурсом, поэтому дифференциация населения на имеющих и не имеющих доступ к Интернету — дополнительный источник социального неравенства. Неравный доступ и вариативное использование Интернета связываются, в свою очередь, с влиянием индивидуальных (пол, возраст, этническая принадлежность, состояние здоровья) и социально-экономических (уровень доходов и образования, квалификация и занятость, место проживания) различий.
На современном этапе исследований (Van Dijk 2013) отмечается сдвиг параметров, определяющих извлечение выгоды, от материальных характеристик доступа к Интернету в сторону различий в его использовании, навыках и целях пользователей. Вместе с тем из поля зрения исследователей цифрового неравенства, открывающих все более глубокие уровни разрыва, ускользает обстоятельство дифференциации и стратификации пользователей внутри он-лайн-сообществ. Неравенство занимаемых в онлайн-сообществе позиций, неравномерное распределение авторитета и власти также влияют на возможности извлечения выгод и получения разного рода преимуществ. Таким образом, в ракурсе концепции цифрового неравенства данное обстоятельство может быть интерпретировано как более глубокий разрыв, связанный с виртуальным расслоением пользователей.
Научная проблема и объект исследования
Как мы убедились из обзора литературы, сообщества, представленные в интернет-пространстве, могут быть отнесены к одному из двух типов: как с явно выраженными структурами социального неравенства, так и эгалитарные, без явных признаков внутреннего расслоения. Одно из направлений дальнейшего развития научной дискуссии и исследований должно быть мотивировано вопросом о формах и природе этого неравенства, т.е. тех ресурсов, за которые конкурируют пользователи и вокруг которых выстраивается иерархия.
В современном пространстве Интернета доминирующее положение среди сервисов с точки зрения посещаемости и популярности у населения занимают платформы онлайн социальных сетей, в случае России это «ВКонтакте» и «Одноклассники» (ФОМ 2014). Тем не менее не столько популярность и массовый характер этих веб-сервисов имеют определяющее значение для выбора объекта исследования, сколько сама технология и сетевая инфраструктура этих платформ. Онлайн социальные сети (или сайты социальных сетей) — это веб-сервисы, в которых пользователи (1) имеют уникальные и идентифицируемые профили, содержание которых заполняется самим пользователем, другими пользователями или данными системы, (2) могут публично артикулировать свои социальные контакты (список «друзей»), (3) могут потреблять, производить или взаимодействовать с потоками контента, производимого другими пользователями сайта (Ellison et al 2013). Отсюда сайты социальных сетей по сравнению с более ранними видами социальных медиа, такими как форумы и блоги, являются контакто-центричными веб-сервисами, на базе которых
ожидается проявление именно сетевых и эгалитарных сообществ в наибольшей степени. Таким образом, нас интересует, в какой степени и в каких формах социальное неравенство проявляется в онлайн-сообществах, существующих на базе веб-сервисов социальных сетей? За какие именно социальные ресурсы участники конкурируют между собой?
Для понимания масштаба, в котором неравенство может проявляться в онлайн социальных структурах, мы решили проанализировать сообщества, изначально ориентированные на солидаризацию. Тем самым поставленная научная проблема обретает большую остроту. Правда ли, что конкуренция и борьба за ресурсы происходят в сообществах, изначально имеющих высокий потенциал солидаризации, которые должны объединять и консолидировать участников?
В качестве исследуемых объектов были взяты сообщества, относящиеся к тематике здоровья, а именно ВИЧ/СПИД. Интерес к данным сообществам продиктован не только их малой изученностью в российской действительности. Тема здоровья и болезни, в особенности такого серьезного заболевания как СПИД, тесно переплетена с проблемой социального неравенства, предполагающий стигматизацию и социальное исключение людей с таким диагнозом. В свою очередь, ВИЧ-инфицированные люди, находясь в условиях социального давления, обладают большим потенциалом для формирования внутренне солидарных сообществ, которые в условиях более широкого социального исключения должны их сплачивать и формировать эгалитарные и демократичные общности. Социальные медиа и интернет-сервисы Web 2.0 предоставляют широкие возможности для исключенных и дискриминируемых групп населения находить друг друга, общаться, формировать сообщества и осуществлять коллективные действия.
В статье для решения исследовательских вопросов мы обратимся к данным, полученным автором в ранее проведенном пилотном эмпирическом исследовании, сделаем вторичный эксплоративный анализ и дадим социологическую интерпретацию полученным результатам.
Взаимодействие пользователей и данные
Для изучения форм социального неравенства, возникающих в онлайн-со-обществах, необходимо собирать и анализировать данные об отношениях и поведении участников в рамках сообщества. У нас имеется крупный пул данных по ВИЧ-релевантным группам «ВКонтакте», который включает информацию о составе сообществ, мета-данные пользователей (пол, возраст, пункт проживания), статистику пользователей по постам, комментариям и «лайкам»*, оставленным в группе, а также сетевые данные об отношениях виртуальной «дружбы» (знакомства) между участниками сообществ. В результате онлайн-взаимодействий участников формируется то, что можно назвать социальным пространством сообщества. Анализ данных о взаимодействии участников даст представление о структуре онлайн-сообществ, и, таким образом, позволит по-
* «Лайк» (англ. like — «нравится») — коммуникативный индикатор, имеющийся у каждого поста и комментария и отражающий положительную оценку и одобрительное отношение пользователей к опубликованным сообщениям.
нять, насколько велика дифференциация участников по показателям их онлайн-поведения в рамках сообщества и какие ограниченные социальные ресурсы стоят за наблюдаемой дифференциацией пользователей.
Результаты эмпирического исследования
С целью получения более широкой картины и более глубоко понимания возникающих форм неравенства мы проанализировали сообщества, различающиеся по своим целям и практикам, реализуемым в Интернете. Среди изученных групп представлены сообщества для знакомства ВИЧ-инфицированных пользователей, сообщества активистов общественного движения, сообщества поддержки и оказания помощи, наконец, группы, представляющие деятельность офлайн-организаций в пространстве социальной сети.
В результате анализа удалось выявить различные паттерны социальной структуры онлайн-сообществ, которые варьируются предположительно в зависимости от целей групп и выполняемой социальной функции. Тем не менее выявленные структуры имеют общие черты — существенную дифференциацию пользователей в сообществах по показателям коммуникационной активности и центральности в сетях «дружбы». Меры центральности, используемые в методе анализа социальных сетей (social network analysis), — степень (degree), промежуточная центральность (betweenness) и PageRank — характеризуют важность позиции, которую занимает каждый пользователь в сети «дружеских» связей, существующей между участниками сообщества. Сетевая центральность распределена между участниками сообществ крайне неравномерно, в соответствии с так называемым степенным законом (power law*) (Barabasi 2002: 67).
На рисунке 1 представлено частотное распределение степени (degree), т.е. количества «друзей», которое имеют участники сообщества среди других членов онлайн-группы. Распределение частот наглядно показывает: чем меньше значение степени (число «друзей» в группе), тем больше ее частотность среди участников группы. Другими словами, в онлайн-сообществах очень много участников с минимальным или малым количеством «друзей» среди других участников, и всего несколько пользователей с большим количеством «друзей».
Помимо сетевой центральности крайне неравномерно оказались распределены показатели, дифференцирующие участников по коммуникационной активности: число написанных постов и комментариев, количество поставленных и полученных «лайков». На рисунке 2 представлено частотное распределение суммы написанных пользователем постов и комментариев на «стене» группы, и на рисунке 3 — распределение полученных «лайков». Из диаграмм распределений видно, что чем ниже значение, тем больше его частотность, т.е. в онлайн-сообществах большинство участников оставляют минимальное число постов и комментариев, и всего несколько участников пишут много. В сообществах также всего несколько пользователей, которые получают абсолютное
* Степенной закон в Интернет-сети (power law) — универсальная закономерность распределения связей и, соответственно, центральности узлов в естественных безмасштабных (нешкальных) сетях, в том числе в социальных сетях, воплощающая правило неравенства Парето.
200-
150-
<3 100т
50"
тТтТ i" i" I I Т1-! iiiii Т1 ill
12 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171820232427303536486274
Degree
Рис. 1. Частотное распределение центральности пользователей в сети «дружбы» группы ВИЧ-активистов в онлайн социальной сети «ВКонтакте»
ITI I I I I I I I I I I I
123456789 1011 121315 161931 32 4547626573
Sum messages
Рис. 2. Частотное распределение суммы написанных постов и комментариев между участниками группы знакомств ВИЧ-инфицированных в онлайн социальной сети «ВКонтакте»
Рис. 3. Частотное (интервальное) распределение полученных «лайков» между участниками группы движения СПИД-диссидентов в онлайн социальной сети «ВКонтакте»
большинство «лайков» к своим постам и комментариям. В целом представленные распределения соответствуют степенному закону.
В ходе исследования мы оценили статистическую связь между различными показателями и в ряде случав выявили тесную положительную корреляцию между коммуникационной активностью пользователей и их центральностью в сетях «дружбы». Взаимосвязь этих показателей означает, что дифференциация участников по разным основаниям может отражать одну и ту же структуру. Слои пользователей, выделяемые по способу и интенсивности их участия, соответствуют слоям, выделяемым по центральности пользователей в сетях «дружбы». Самые активные и самые центральные — это одна и так же подгруппа пользователей внутри сообщества. Структурный паттерн, для которого характерна данная взаимосвязь, мы условно назвали «стратифицированным».
На рисунке 4 представлена визуализация сети «дружбы» онлайн-сообще-ства со стратифицированной структурой. Топология графа «дружбы» в данных сообществах напоминает сетевую модель «ядро — периферия», состоящую из узлов двух видов: ядровых узлов, которые связаны друг с другом, и периферийных узлов, которые либо изолированы, либо связаны только с ядровыми узлами и не связаны между собой (Borgatti, Everett 2013: 161). Таким образом, модель «ядро — периферия» — одна из форм проявления сетевой дифференциации участников в стратифицированных онлайн-сообществах.
Рис. 4. Визуализация сети «дружбы» группы движения СПИД-диссидентов в онлайн социальной сети «ВКонтакте» (размер вершин пропорционален количеству написанных комментариев; цвета вершин: черный — пишущие посты и/или комментарии, темно-серый — только «лайкающие», светло-серый — пассивные члены группы)
Таблица 1
Коэффициенты корреляции Пирсона для оценки связи сетевой центральности и активности пользователей для онлайн-группы движения СПИД-диссидентов
Сумма постов и комментариев Полученные комментарии Полученные «лайки» «Лайки»
Degree centrality 0,501** 0,476** 0,543** 0,319**
Betweenness centrality 0,318** 0,300** 0,354** 0,136**
Page Rank 0,441** 0,424** 0,487** 0,265**
N = 2292
** — корреляция значима на уровне 0,01 (2-сторон)
Стратифицированная структура соответствует группам ВИЧ-активистов и особенно группам СПИД-диссидентов (Meylakhs 2014, Мейлахс 2015), которые проявляют высокую активность в социальных медиа. В данном случае высокая активность таких сообществ в Интернете объясняется их двойным социальным исключением: с одной стороны, как ВИЧ-инфицированных из более широкого общественного контекста, и с другой — как СПИД-диссидентов из сообщества ВИЧ-инфицированных. Сообщества активистов и диссидентов представляют собой разновидность общественных движений, поэтому мы можем предположить, что стратифицированная структура онлайн-сообществ возникает в случае социальных движений.
Формы неравенства: социологическая интерпретация данных
В качестве концептуальной основы для социологической интерпретации полученных результатов мы опираемся на элементы теории поля П. Бурдье. Каждый способ онлайн-взаимодействия и наблюдаемую по этому показателю дифференциацию пользователей мы интерпретируем как неравномерное распределение капитала. Таким образом, социальное пространство онлайн-сооб-ществ — это многомерная дифференциация пользователей по слоям в зависимости от различных аспектов участия и распределения ресурсов, связанных с результатами их взаимодействия.
1. Обнаруженная дифференциация пользователей по мерам центральности в сетях «дружбы» фактически отражает разницу в объеме социального капитала, понимаемого как сумма и разнообразие социальных связей, преимущественно слабых (Ellison at al 2007). Наличие «друзей» среди участников группы несомненно является ресурсом и может быть интерпретировано как форма социального капитала в виртуальном пространстве. «Друзья» не только могут оказывать различные виды поддержки или влияние на пользователя, но и являются и аудиторией пользователя, так как информация распространяется именно по каналам сети «дружбы». Таким образом, если пользователи группы отчетливо дифференцируются на центральных и периферийных в зависимости от позиции, занимаемой в сети «дружбы», то это означает неравномерное распределение социального капитала сообщества между участниками, что представляет собой одну из форм социального неравенства в онлайн-пространстве.
2. Показатели коммуникационной активности и обнаруженную по ним дифференциацию участников можно сгруппировать и интерпретировать в виде двух ресурсов.
2.1. Количество написанных пользователем постов и комментариев (исходящая коммуникация) — это вклад в создание контента сообщества, его информационного наполнения. Коммуникационная активность пользователей как таковая не является ресурсом, однако без актуального и обновляемого контента группа становится мертвой. Генерирование контента является вкладом в поддержание жизни онлайн-группы, в поддержание коллективного блага, которым группа является для своих членов и посетителей. Таким образом, дифференциация пользователей по объему вклада в создание контента и поддержание жизни сообщества отражает неравенство по важности участия и, возможно, авторитету в сообществе.
2.2. Количество полученных «лайков» и комментариев к сообщениям пользователя (входящая коммуникация) выражает его коммуникативную успешность и объем привлеченного внимания. Социальная коммуникация — это имманентно интерактивный процесс, поэтому ответная реакция и обратная связь аудитории с автором сообщений суть индикаторы коммуникативной успешности. Внимание является дефицитным ресурсом и связано с возможностью пользователя влиять на поведение других, а также со способностью формировать повестку дня. Таким образом, дифференциация пользователей по полученным откликам отображает неравенство в получаемом внимании.
3. Наконец, к описанным формам неравенства мы можем прибавить еще одну наиболее явную форму разделения пользователей — статусную иерархию, разделяющую всех членов сообщества на модераторов и простых участников. Модератор — это особый пользовательский статус, дающий право осуществлять легитимное насилие в пределах онлайновой группы: удалять посты любых пользователей, управлять доступом к группе, блокировать определенных пользователей, менять содержание и технические настройки группы. Таким образом, разделение пользователей по статусу на модераторов и остальных есть неравенство во власти в виртуальном сообществе. Однако отметим, что такое разделение может быть интерпретировано иначе — не как вертикальное неравенство, а как горизонтальное и функциональное разделение труда, так как борьба за «кресло» модератора в случае онлайн-сообществ платформы «ВКон-такте» очевидна далеко не всегда.
Заключение
Целью статьи было понять, в какой степени и в каких формах социальное неравенство проявляется в онлайн-сообществах, существующих на базе сайтов социальных сетей. В результате эксплоративного исследования удалось установить, что участники онлайн-сообществ существенно дифференцируются по показателям коммуникационной активности и центральности положения в сетях «дружбы» и могут образовывать своего рода «страты». Наблюдаемая дифференциация пользователей по данным показателям существенна, что подтверждается крайне неравномерными распределениями, похожими на распределения по степенному закону (power law). Дифференциация пользователей по показателям коммуникационной активности связана с неравномерным распределением ресурса внимания, а дифференциация по сетевой центральности отражает неравномерное распределение социального капитала сообщества между участниками. Таким образом, за дифференциацией пользователей в социальном пространстве онлайн-групп стоят два основных ресурса: внимание и социальный капитал, что превращает простую дифференциацию в социальное неравенство.
По всей видимости, неравенство, проявляемое в социальном пространстве интернет-сервисов Web 2.0, в том числе в онлайн социальных сетях (сайтах социальных сетей), имеет более глубокие корни и фундаментальную природу, не преодолеваемую за счет технических решений, ориентированных на создание горизонтальных социальных структур, но меняющих лишь инфраструктуру и пользовательские возможности социального веб-сервиса.
Получение таких результатов на примере ВИЧ-релевантных групп (групп для знакомства, эмоциональной поддержки и социальных движений в рамках тематики ВИЧ/СПИД) позволяет заключить, что степень возможного проявления социального неравенства в онлайн социальной сети «ВКонтакте» высока и может преодолевать противодействующий фактор уже социального порядка, направленный на внутреннюю солидаризацию и консолидацию участников и максимизацию социального капитала и других коллективных благ для каждого. Иными словами, ситуация, когда ожидается формирование сплоченных и эгалитарных сообществ, на деле оборачивается проявлением социального расслоения.
Инфраструктурные особенности веб-сервиса социальных сетей, с одной стороны, и обнаружение топологического паттерна «ядро — периферия» в сетях «дружбы» — с другой, дают нам основания назвать проявляемую форму неравенства сетевым неравенством. Структура «ядро — периферия» — это форма существования сетевого неравенства, основными ресурсами которого являются социальные контакты и внимание, измеряемые в данном случае в числе друзей и «лайках». Известный американский исследователь и эксперт в области интернет-технологий Клэй Ширки предложил механизм, объясняющий неравенство в интернет-сетях. Согласно представленной им формуле, эффект радикально неравномерного распределения внимания в Интернете, выражаемый правилом Парето 80/20, возникает в условиях многообразия альтернатив и свободы выбора, и чем больше разнообразие, тем глубже неравенство (Shirkey 2003).
Ян ван Дейк, нидерландский исследователь и теоретик в области новых медиа и сетевого общества, представил модель трехчастной структуры сетевого общества. Он показывает, что неравенство — неотъемлемая черта сетевого общества, но проявляется в иной, нетрадиционной форме, не распознаваемой в оптике классических концепций социального неравенства. Ван Дейк представил трехчастную структуру общества именно как сеть, имеющую ядро, периферийное большинство и исключенное меньшинство (Van Dijk 2012: 204—206). Это дает основание говорить о доминировании сетевых форм неравенства в социальных медиа и современном обществе.
Полученные в статье выводы ложатся в логику размышлений немецкого теоретика в области медиа и коммуникаций Норберта Больца, полагающего что «Интернет порождает неравенство и благоприятствует экономике звезд» (Больц 2011: 106). Также Больц говорит, что, вопреки утопическим представлениям об Интернете как средстве радикально-демократического сотрудничества, «в сети все заметнее становятся аристократические структуры» (Больц 2014: 108).
Наконец, в ракурсе теории цифрового разрыва обнаруженные формы неравенства внутри онлайн-сообществ «ВКонтакте» могут быть интерпретированы как более глубокий разрыв, разрыв третьего уровня. Неравномерное распределение ресурсов внимания и социального капитала в онлайн-сообществе может влиять на извлечение позитивных эффектов, связанных с социальной функцией сообществ: иметь более высокие шансы для знакомства, испытывать больший градус эмоциональной поддержки или иметь возможность оказывать влияние на общественное мнение в случае групп социальных движений.
Литература
Больц Н. Азбука медиа / пер. с нем. Л. Ионина, А. Черных. М.: Европа, 2011.
Больц Н. Размышления о неравенстве. Анти-Руссо / пер. с нем. И. В. Женина, под науч. ред. Я. Н. Охонько. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2014.
Бондаренко С.В. Социальная структура виртуальных сетевых сообществ. Ростов н/Д: Изд-во Ростовского госуниверситета, 2004.
Кастельс М. Галактика Интернет: размышления об Интернете, бизнесе и обществе / пер. с англ. А. Матвеева, под ред. В. Харитонова. Екатеринбург: У-Фактория, 2004.
Мейлахс П.А., Рыков Ю.Г. Онлайновое сообщество СПИД-диссидентов в социальной сети «ВКонтакте»: структура и риторические стратегии // XV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества / отв. ред. Е.Г. Ясин. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2015.
Рождественская Е, Семенова В. Киберэтнография виртуального сообщества: анализ туристского форума // «ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация. 2014. № 7. С. 22-43.
Рыков Ю.Г. Виртуальное сообщество как социальное поле: неравенство и коммуникативный капитал // Журнал социологии и социальной антропологии. 2013. № 16 (4). С. 44-60.
Скуратов А.Б. Локальные Интернет-сообщества крупного российского города: социально-стратификационный анализ: Автореф. дис. ... канд. социол. наук. Екатеринбург, 2009.
Соцсети: кто и для чего их использует. URL: http://fom.ru/SMI-i-internet/11718 (дата обращения: 10.03.2015).
Barabasi A. Linked: The New Science of Networks. Cambridge: Perseus Books Group, 2002.
Borgatti S.P., Everett M.G., Johnson J.C. Analyzing Social Networks. Sage, 2013.
Ellison N., Steinfield C., Lampe C. The Benefits of Facebook "Friends": Social Capital and College Students' Use of Online Social Network Sites, Journal of Computer-Mediated Communication, 2007, 12(4), pp. 1143-1168.
Ellison N.B., Boyd D.M. Sociality through Social Network Sites? In: The Oxford Handbook of Internet Studies, ed. by W.H. Dutton. Oxford: Oxford University Press, 2013.
Fuchs C. Internet and Society. Social Theory in the Information Age. N.Y., Routledge, 2008.
Hogan B. Analyzing social networks via the Internet, in: The Sage Handbook of Online Research Methods, ed. by N. Fielding, R. Lee, G. Blank. Thousand Oaks, CA.: Sage, 2008, pp. 141-160.
Huffaker D. Dimensions of Leadership and Social Influence in Online Communities, Human Communication Research, 2010, 36, pp. 593-617.
Meylakhs P., Rykov Y., Koltsova O., Koltsov S. An AIDS-denialist Online Community in a Russian Social Networking Service: Patterns of Interactions with the Newcomers and Rhetorical Strategies of Persuasion, Journal ofMedical Internet Research, 2014, 16(11), pp. e261.
O'Neil M. Cyberchiefs: Autonomy and Authority in Online Tribes. L.: Pluto Press, 2009.
Probst F., Grosswiele L., Pfleger R. Who will lead and who will follow: Identifying Influential Users in Online Social Networks, Business & Information Systems Engineering, 2013, 5(3), pp. 179-193.
Rainie L, Wellman B. Networked: The New Social Operating System. Cambridge; L.: The MIT Press, 2012.
Reid E. Hierarchy and power: social control in cyberspace, in: Communities in cyberspace, ed. by M. Smith, P. Kollock N.Y.: Routledge, 1999, pp. 107-133.
Shirkey C. Power Laws, Weblogs, and Inequality, 2003. URL: http://shirky.com/ writings/powerlaw_weblog.html (дата обращения: 10.03.2015).
Van Dijk J. The Network Society. 3rd edition. Sage, 2012.
Van Dijk J.A.G.M. A theory of the digital divide, in: The Digital Divide. The Internet and Social Inequality in International Perspective, ed. by M. Ragnedda, G.W. Muschert. N.Y.: Routledge, 2013, pp. 29-51.
Wellamn B. Physical Place and Cyberplace: The Rise of Personalized Networking, International Journal of Urban and Regional Research, 25(2), 2001, pp. 227-252.
Wellman B., Boase J., Chen W. The Networked Nature of Community: Online and Offline, IT & Society, 1(1), 2002, pp. 151-165.
