Содержание

Как на нас влияет общение в социальных сетях?

Появление социальных сетей дало нам невиданные ранее возможности для общения. Мы смогли восстановить связи со старыми друзьями, одноклассниками и родственниками, уехавшими за границу. Мы стали быстрее узнавать новости, расширили свой кругозор. Теперь мы можем знакомиться и общаться с людьми из других стран, можем обмениваться своими мыслями, идеями, творчеством с огромным количеством людей, получать их признание и поддержку.

Тем более неожиданным оказалось открытие, что социальные сети могут приносить не только радость, но и разочарование, раздражение, подавленность, вызывать депрессию. Почему наши отношения с соцсетями стали настолько противоречивыми, что иногда нам порой хочется удалиться, нажать на кнопку «выйти» и никогда больше туда не заходить? Или просто какое-то время отдохнуть?

Мы слишком доверяемся чужому мнению

Увлечение социальными сетями ослабляет способность к критическому мышлению. Такой вывод содержится в совместном исследовании социальных психологов из Франции, Великобритании, США и Арабских Эмиратов. Авторы подчеркивают: чем больше мы полагаемся на мнение наших «френдов» и чем чаще мы просматриваем и распространяем их записи, тем меньше мы готовы ставить под сомнение то, что в них написано1.

И тем меньше шансов, что в дальнейшем мы будем строить свою точку зрения на события без оглядки на окружение.

Мы завидуем другим

Мы приходим в социальные сети прежде всего за радостью общения. Но рискуем не получить ее. Ведь по-настоящему живым и интересным может быть только общение равных людей. Но когда мы видим, что пользователи вокруг нас активно выкладывают новые фотографии, рассказывают о своих успехах, путешествиях, новых знакомствах, у нас складывается впечатление, что они живут более насыщенной жизнью. Ученые уже говорят о «спирали зависти»: пользователи, которые чувствуют себя неполноценными, пытаются приукрасить свои профили и этим уже вызывают зависть других2.

Это объясняет, например, нелюбовь многих пользователей к «овершерерам» (от over — «слишком» и share — «делиться») — тем, кто выкладывает очень много личной информации на своей страничке. Ведь из-за этого возникает иллюзия, что жизнь этих людей более насыщенна, чем наша собственная.

Мы перестаем себя контролировать

Психологи из Университета Джорджии обнаружили: общение в соцсетях вызывает чувство удовлетворения, но лишь тогда, когда в нашем виртуальном окружении преобладают те люди, с которыми у нас уже сложились хорошие доверительные отношения3. Социальный психолог Сьюзан Ньюман объясняет, что обновления статуса и «лайки» дают нам чувство, что важные нам люди всегда «на связи», что они нас поддержат. Однако здесь есть и обратная сторона: привыкая к поддержке друзей, мы перестаем себя контролировать и становимся уязвимыми. Критика и несогласие в этом случае могут ранить нас сильнее.

Мы открываем друг друга заново

В социальных сетях мы гораздо охотнее делимся своими переживаниями, мыслями и опытом. И порой оказывается, что наше поведение в Сети резко контрастирует с тем образом, который мы создаем в повседневном общении. Больше всего это заметно, когда речь идет о мужчинах. Оказывается, мужчины чаще, чем женщины, публикуют в Сети свои творческие идеи, проекты и работы.

«Когда мужчины пишут сообщения или посты, они чувствуют себя гораздо более комфортно, чем когда общаются с собеседником лицом к лицу, — говорит психолог Сет Мейерс. — Привычка общаться удаленно, при помощи электронных средств, дает мужчинам иллюзию защищенности. Они могут контролировать процесс общения, управлять им. Это позволяет им в ситуации виртуального общения быть более открытыми»4. В результате в паре может возникнуть непонимание, которое со временем перерастает в упреки: «Ты что-то скрываешь от меня? Ты предпочитаешь обсуждать важные для тебя вещи с кем угодно, но только не со мной».

Сегодня у исследователей нет однозначного ответа на вопрос, являются ли социальные сети однозначно положительным явлением или, наоборот, они скорее вредны. Да и вряд ли его удастся найти. Ведь противоречия свойственны и нашему общению в реальной жизни. В этом смысле соцсети — лишь отражение наших страхов, желаний и потребностей.

«Количество лайков и дарит нам чувство социального признания, — говорит Памела Рутедж, специалист по психологии медийных коммуникаций. — Это происходит благодаря психологическим поглаживаниям, которые мы получаем от других. Пешеход кивает вам, когда вы пропускаете его на переходе, кто-то ставит «лайк» вашей записи — все это вещи одного порядка».

Социальный психолог Сьюзан Ньюман добавляет: «Мы только начинаем осмыслять, как «лайки» и «твиты» влияют на нашу психику. Все новое и неизученное вызывает отторжение именно поэтому — потому что еще не выработаны правила, традиции, нет четких границ между «можно» и «нельзя». И определить их можно только опытным путем».

Социальные сети

Подробности
Категория: Средства для организации обучения

Социальная сеть (от англ. social networking service) — бесплатная площадка в Интернете, где можно самостоятельно публиковать какую-то информацию и обмениваться ею с другими людьми.

Характерными особенностями социальной сети являются:

  1. Идентификация — возможность указать информацию о себе (школу, институт, дату рождения, любимые занятия, книги, кинофильмы, умения и т. п.).
  2. Присутствие на сайте — возможность увидеть, кто в настоящее время находится на сайте, и вступить в диалог с другими участниками.
  3. Отношения — возможность описать отношения между двумя пользователями (друзья, члены семьи, коллеги, одноклассники, однокурсники и т. п.).
  4. Общение — возможность общаться с другими участниками сети (отправлять личные сообщения, комментировать материалы).
  5. Группы — возможность сформировать внутри социальной сети сообщества по интересам.
  6. Репутация — возможность узнать статус другого участника, проследить его поведение внутри социальной сети.
  7. Обмен — возможность поделиться с другими участниками значимыми для них материалами (фотографиями, документами, ссылками, презентациями и т. д.).

Победное шествие по Интернету социальные сети начали в 1995 году с американского портала Classmates.com («Одноклассники» являются его русским аналогом). Проект оказался весьма успешным, что в следующие несколько лет спровоцировало появление не одного десятка аналогичных сервисов. Но официальным началом бума социальных сетей принято считать 2003–2004 годы, когда были запущены LinkedIn, MySpace и Facebook. В Россию мода на социальные сети пришла двумя годами позже — в 2006-м, с появлением «Одноклассников» и «ВКонтакте»

Социальные сети стали своего рода местом, где каждый может найти техническую и социальную базу для создания своего виртуального «Я». При этом каждый пользователь получает возможность не просто общаться и творить, но и делиться плодами своего творчества с многомиллионной аудиторией той или иной социальной сети. Особенно активно возможности социальных сетей использует молодежь в возрасте от 16 лет.

Классификация социальных сетей

Социальные сети для общения (Relationship networks)

Это самые распространенные и востребованные социальные медиа на сегодняшний день. К ним относятся Facebook, «ВКонтакте», «Одноклассники», Linkedin, Google Plus.

Социальные сети для обмена медиаконтентом (Media sharing networks)

Данный вид социальных медиа дает пользователям широкие возможности для обмена видео- и фотоконтентом. Сюда относятся Flickr, Instagram, YouTube, Vimeo, Vine, Snapchat.

Социальные сети для отзывов и обзоров (Online reviews)

Социальные сети для коллективных обсуждений (Discussion forums)

Сообщества, форумы, Q&A-сервисы — одни из первых видов социальных медиа. К современным представителям данного вида можно отнести Quora, Reddit и Digg. В основе механики взаимодействие между пользователями лежит потребность в обмене знаниями.

Социальные сети для авторских записей (Social publishing platforms)

К данному типу социальных медиа относятся сервисы для блоггинга и микроблоггинга, где пользователи создают и публикуют текстово-медийный контент. Сюда относятся такие популярные платформы, как Blogger, Twitter, Medium, Livejournal.

Сервисы социальных закладок (Bookmarking sites)

StumbleUpon, Pinterest, Flipboard — это сервисы, где пользователь собирает контент в свою личную библиотеку, на которую могут подписываться другие участники сообщества.

Социальные сети по интересам (Interest-based networks)

Самой востребованной возможностью, которую предоставляют нам социальные сети — это найти единомышленников и людей со схожими интересами. Например, Last.fm — сеть для меломанов, Goodreads — для любителей литературы.

В педагогической деятельности возможности социальных сетей можно использовать для решения самых различных задач: в социальных сетях можно эффективно организовать коллективную работу распределенной учебной группы, долгосрочную проектную деятельность, международные обмены, в том числе научно-образовательные, мобильное непрерывное образование и самообразование, сетевую работу людей, находящихся в разных странах.

Можно выделить следующие преимущества использования именно социальной сети в качестве учебной площадки:

  1. Привычная среда для учащихся.
  2. В социальной сети человек выступает под своим именем-фамилией.
  3. Технология Wiki позволяет всем участникам сети создавать сетевой учебный контент.
  4. Возможность совместной работы.
  5. Наличие форума, стены, чата.
  6. Каждый учащийся может создать свой блог, как электронную тетрадь.
  7. Активность участников прослеживается через ленту друзей.
  8. Удобно использовать для проведения проекта.
  9. Подойдет в качестве портфолио как для учащегося, так и для учителя. 

 

 

Социальная сеть — необходимый образовательный инструмент XXI века, которым нельзя пренебрегать. Такие функции, как возможность создавать свои сообщества и управлять контентом, могут изменить наши представления о классной и домашней работе. Особое преимущество социальных сетей состоит в том, что учащихся не придётся убеждать ими пользоваться, ведь они проводят в них огромное количество времени. ♦

 

 

Источник: Клименко О. А. Социальные сети как средство обучения и взаимодействия участников образовательного процесса [Текст] // Теория и практика образования в современном мире: материалы междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, февраль 2012 г.). — СПб.: Реноме, 2012. — С. 405–407.

 

<<< Вернуться

 

Социальные сети как средство общения, профессионального развития и вовлечения пациентов в процесс лечения

Новости онкологии

09.04.2018

Социальные сети как средство общения, профессионального развития и вовлечения пациентов в процесс лечения

Статья подготовлена редакцией газеты по материалам доклада Merry Jennifer Markham, Danielle Gentile и David L. Graham на ежегодном конгрессе ASCO 2017.

За последние годы в нашем современном обществе социальные сети превратились в общепринятое средство коммуникации. 86% американцев являются интернет-пользователями, из них почти 80% пользуются сетью Facebook, 32% используют Instagram, а 24% – Twitter [1]. 62% американцев узнают новости через социальные сети, в основном через Facebook, но все чаще и чаще и через Twitter [2]. Популярность социальных сетей и их значимость в обществе продолжает расти. Этому, безусловно, способствовал тот факт, что новый президент США регулярно общается со своей аудиторией с помощью Twitter.

Социальные сети – это инструменты для общения и платформы, где можно неформально и в режиме реального времени делиться информацией и распространять материалы пользователей. В социальных сетях есть огромное множество платформ, на которых можно распространять информацию в виде текстов (например, Twitter, блоги), изображений (например, «Пинтерест», Instagram) и видео (например, YouTube, Snapchat, Periscope). Такие сайты, как LinkedIn, скорее используются для профессионального общения, а другие, как, например, Doximity, разработаны конкретно для общения врачей и других специалистов в области здравоохранения. По мере технологического развития социальных сетей увеличивается и потенциал для применения этих платформ в личных и профессиональных целях.

Twitter стал излюбленной площадкой врачей, защитников прав пациентов и учреждений здравоохранения для общения на медицинские темы. В Twitter пользователь может публиковать сообщения («твиты») объемом до 140 знаков. Если аккаунт пользователя является публичным, а не закрытым, то другие пользователи Twitter могут перепечатывать («ретвитить») эти сообщения, делая их доступными для своих подписчиков. Чтобы привязать сообщение к конкретному обсуждению или к виртуальному сообществу, используются хештеги (слова или фразы, перед которыми ставится значок #, как, например, #рак или #миелома). Хештеги также удобны при поиске информации в Twitter на конкретную тему. Более детально анатомию сообщений в Twitter и основные правила пользования, включая очень полезные ресурсы для тех врачей, которые только начали или хотят начать использовать эту платформу, описывает Thompson с соавторами [3].

Сложно оценить, какое количество онкологов являются активными пользователями социальных сетей. Исследование, в котором участвовали канадские врачи-онкологи и онкологи-интерны, показало, что 72% респондентов использовали социальные сети [4]. Авторы исследования выявили, что пользователи соцсетей различаются по возрасту – типичное наблюдение в исследованиях, изучающих использование соцсетей, при этом социальными сетями пользовались 93% опытных врачей-онкологов и 72% врачей-практикантов и только 39% врачей со средним уровнем опыта. Когда эти онкологи и начинающие специалисты использовали соцсети для своего профессионального развития, то для 55% респондентов целью было общение с коллегами, для 17% – публикация результатов исследований, а для 13% – развитие лидерских качеств.

Одно из наиболее очевидных применений соцсетей – это быстрое распространение и получение информации. Главные новости обычно появляются в Twitter прежде, чем о них узнают из газет или из теленовостей. Распространение в соцсетях результатов медицинских исследований также дает хорошую возможность оповещать большее количество заинтересованных людей в более короткие сроки, практически в режиме реального времени. По причине таких широких возможностей многие медицинские журналы сейчас представлены в Twitter. Так, например, журналы Американского общества клинической онкологии (ASCO): Журнал «Клиническая онкология» (@JCO_ASCO), Журнал «Практическая онкология» (@JOP_ASCO) и Журнал «Общая онкология» (@JGO_ASCO) – все они присутствуют в Twitter.

Существует большое количество блогов и статей, написанных врачами, в том числе онкологами, которые объясняют, почему социальные сети востребованы как в личной, так и в профессиональной сфере [5-9]. В этой статье обсуждаются некоторые области использования соцсетей, в том числе для профессионального развития, общения с коллегами и вовлечения пациентов в процесс лечения. Но прежде всего необходимо оценить потенциальные риски использования соцсетей.

Ограничения и риски при использовании социальных сетей

Исследование, проведенное Adilman c соавторами, обнаружило, что самым частым ограничивающим фактором использования соцсетей было недостаточное количество времени: об этом заявили 59% респондентов [4]. Campbell и коллеги также выявили, что нехватка времени является потенциальным препятствием, однако при этом они обнаружили, что разные врачи – участники их исследования – смотрят на это по-разному. В то время как одни врачи считали, что время, потраченное на социальные сети, отнимало у них время на лечение пациентов, другие не отмечали такого негативного влияния [10]. Кроме этого, врачи отмечали следующие проблемы при использовании социальных сетей: снижение работоспособности, что было, возможно, обусловлено тем, сколько времени врач проводил в соцсетях; нехватка времени, чтобы научиться более эффективно пользоваться соцсетями; избыток технологических возможностей и избыток информации в соцсетях.

Беспокойство о безопасности личных данных также является частой причиной ограниченного пользования соцсетями [4,10,11]. Хотя большинство тех врачей, которые пользуются соцсетями, в особенности Twitter, рады возможности контакта с широким кругом людей, с пациентами и защитниками прав пациентов, некоторые врачи опасаются общения с пациентами через социальные сети и по этой причине избегают пользоваться ими. Другой фактор, вызывающий опасения, – это то, что все когда-либо опубликованное в социальных сетях навсегда остается там. Например, сообщение, удаленное из Twitter, на самом деле полностью не исчезает. Уже принято говорить, что сообщения в социальных сетях написаны пером, а не карандашом.

Учреждения здравоохранения, в которых работают врачи или которые сотрудничают с врачами, также обеспокоены потенциальным ущербом, который может нанести непрофессиональное или неэтичное поведение в соцсетях. Сами врачи обеспокоены тем, что пользователи по неосторожности могут распространять неправильную или некорректную с профессиональной точки зрения информацию [10]. Распространение неэтичной или некорректной информации в социальных сетях может ставить под угрозу репутацию врача или лечебного учреждения. В проведенном ранее исследовании Chretien и коллеги изучали сообщения в Twitter пользователей, которые представлялись врачами, чтобы выяснить, насколько профессионально они себя ведут [12]. Были собраны данные 260 пользователей и всего проанализировано 5156 сообщений в Twitter. 140 сообщений (3% от общего числа сообщений) были расценены как непрофессиональные. 38 сообщений (0,7%) потенциально нарушали право пациентов на конфиденциальность, 33 (0,6%) – содержали ненормативную лексику, 14 (0,3%) – содержали информацию откровенно сексуального характера, а в четырех сообщениях (0,1%) были высказывания дискриминационного характера. В 12 сообщениях был обнаружен потенциальный конфликт интересов, как, например, реклама медицинских продуктов, которые продавались через их сайт; в 10 сообщениях рассказывалось о методах лечения, которые противоречили существующим медицинским данным и текущим рекомендациям.

Многие учреждения здравоохранения выработали рекомендации по пользованию социальными сетями, предвосхищая создание правил и руководств профессионального поведения в сети. Dizon и коллеги составили список наиболее общих подходов при выработке правил поведения в соцсетях и дали практические рекомендации по использованию социальных сетей в онкологической практике [13]. ASCO опубликовало в сети разработанные ей «Десять советов по использованию социальных сетей». Этот источник может применяться в качестве краткого руководства для врачей по ответственному пользованию Twitter и другими публичными онлайн-платформами. Дополнительные материалы ASCO по использованию соцсетей приведены в таблице 1.

Таблица 1. Материалы ASCO по использованию социальных сетей.

Источник Записи в Твиттере
или веб-сайт
ASCO@ASCO
Публикации ASCO
   Журнал «Клиническая онкология»@JCO_ASCO
   Журнал «Практическая онкология»@JOP_ASCO
   Журнал «Общая онкология»@JGO_ASCO
   Сообщения ASCO@ASCOPost
Cancer.Net@CancerDotNet
Фонд борьбы с раком (Conquer Cancer Foundation)@ConquerCancerFd
Университетский курс ASCO: «Использование социальных сетей»https://goo.gl/cYqH6J
«10 советов по использованию социальных сетей»https://goo.gl/m11SDL
«Социальные сети для профессионалов в области онкологии 101»https://goo.gl/JsE8C6
Практическое руководство: «Использование социальных сетей в онкологической практике» [13]https://goo.gl/sKG2KG
Круглый стол: «Использование социальных сетей в онкологической практике» (подкаст)

Социальные сети для общения с коллегами и профессионального развития

Профессиональное развитие и неформальное общение – неотъемлемая часть социальных сетей. Возможность контакта и обмена опытом с другими врачами – основное преимущество соцсетей. До недавнего времени врачи общались с коллегами в рамках своих сообществ и медицинских учреждений, контакты были ограничены их физическим местонахождением. Теперь, с приходом Twitter, врач может общаться и взаимодействовать с другими врачами по всему миру, с теми, у кого похожие профессиональные или исследовательские интересы. Таким образом, создаются возможности для обмена идеями, сотрудничества и общения.

Используя в Twitter специфические хештеги, относящиеся к онкологии, врачи-онкологи могут участвовать в обсуждениях и общаться с коллегами из этих виртуальных сообществ со схожими интересами в сфере онкологии [14]. В таблице 2 приведено несколько примеров наиболее популярных хештегов по теме онкологии.

Таблица 2. Примеры популярных хештегов по теме онкологии.

Хештег Тема
#AYACSMЗлокачественные опухоли у подростков и людей молодого возраста
#BCSMРак молочной железы
#CRCSMКолоректальный рак
#GynCSMЗлокачественные опухоли женской репродуктивной системы
#HNCSMОпухоли головы и шеи
#KCSMРак почки
#LCSMРак легкого
#LeuSMЛейкоз
#LymSMЛимфома
#MMSMМножественная миелома
#PallOncПаллиативная онкология
#PancSMРак поджелудочной железы
#PCSMРак предстательной железы
#PedCSMЗлокачественные опухоли у детей
#SCSMСаркома
#SurvOncВыживаемость при злокачественных опухолях

Общение в блогах или на сетевых форумах предоставляет дополнительные возможности для взаимодействия с коллегами. ASCO Connection (https://connection.asco.org/) – это платформа, где собрано большое количество информации и где члены ASCO могут общаться между собой различными способами: от оставления комментариев к блогам на ASCO Connection (общаясь таким образом с автором и с другими читателями и комментаторами блога) до участия в дискуссионных форумах в рамках этой платформы. Другими сайтами, которые часто используются для профессионального общения, являются Doximity и LinkedIn.

Twitter раздвинул границы традиционных специализированных научных семинаров. Теперь обсуждение научных статей выносится за пределы отдельного помещения и происходит в публичном международном пространстве [15]. Thangasamy с коллегами описывают свой опыт участия в международном научном семинаре по урологии (#urojc) в Twitter [16]. Каждый месяц модераторы #urojc проводят 48-часовое обсуждение, уделяя основное внимание последним публикациям в научных журналах. Такой длительный временной промежуток позволяет принять участие в дискуссии пользователям Twitter из всех часовых поясов. За 12 месяцев в таких ежемесячных обсуждениях на платформе Twitter #urojc приняли участие 189 уникальных пользователей из 19 разных стран. На платформе Twitter есть 2 онлайн-семинара, специализирующихся в области онкологии: семинар по лучевой онкологии (#radonc), где модератором выступает @Rad_Nation, и семинар по теме трансплантации костного мозга (#bmtojc), который организован Американской ассоциацией по трансплантации клеток крови и костного мозга (@ASBMT).

В Twitter регулярно ведутся обсуждения в различных группах, которые привязаны к определенному хештегу и которые организуют и ведут один или несколько модераторов. Например, чат группы по раку молочной железы (#BCSM) начался в 2011 году с дискуссии в Twitter и вскоре вырос в глобальное виртуальное сообщество (@BCSMChat; http://bcsm.org/). Ежемесячная дискуссия в Twitter в группе #GYNCSM, где обсуждаются проблемы злокачественных опухолей женской половой сферы (@gyncsm; http://gyncsm.blogspot.com/), началась в 2013 году. В этих и других онкологических чатах участвуют онкологи-химиотерапевты, хирурги, лучевые терапевты, врачи неонкологических специальностей, медсестры, психологи и другие медицинские специалисты, пациенты, защитники прав пациентов и медицинские организации. Участие в дискуссиях в Twitter позволяет врачу общаться и обмениваться опытом с коллегами, которые трудятся в аналогичной сфере, находить потенциальных партнеров для исследовательской работы, выступать в защиту пациентов и взаимодействовать с пациентами и защитниками прав пациентов.

Участие в онлайн-обсуждениях случаев из практики – это еще одна возможность для профессионального развития. С января 2015 года на платформе ASCO Connection Discussion (https://connection.asco.org/discussion/) активно функционирует специализированная онкологическая группа «Комитет молекулярной онкологии». Ее образовательные сессии представлены в виде блогов, в каждом из которых приводится случай из практики и далее ставятся вопросы для обсуждения. Модераторами обсуждений выступают врачи-специалисты. Пользователи платформы ASCO Connection могут давать ответы на поставленные вопросы и вести дальнейшую дискуссию в комментариях к блогу. Похожая образовательная инициатива на основе разбора клинических случаев была организована на платформе блога TeamHaem (https://teamhaem.com/). Здесь обсуждаются случаи из гематологической практики. Модераторы (@TeamHaem) представляют клинический случай в своем блоге и просят обсудить и прокомментировать его в Twitter. Для участия в форуме используется хештег #TeamHaem. В продолжение дискуссии публикуются блоги с новой информацией по данному клиническому случаю на основе обсуждения, проведенного в Twitter.

Неформальное общение с коллегами и другими медицинскими специалистами посредством Twitter превратилось в рутинную практику. За последние несколько лет значительно возросло использование Twitter на ежегодных конференциях ASCO [17,18]. Участники конференций делятся тезисами представляемых докладов, информацией о важных научных открытиях и соображениями по поводу конференции. Все это делает информацию о научных исследованиях доступной для все более широких кругов. Те, кто не смог приехать, равно как и участники конференции, которые посещают различные сессии, каждая из которых проводится в отдельном помещении, тем не менее, могут быть в курсе всего происходящего. Те участники, которые пишут заметки в Twitter, отмечают, что составление таких заметок во время конференции (что требует навыка конспектирования, т.к. заметка должна содержать максимум 140 знаков) позволяет им лучше переработать и осмыслить информацию [19]. Виртуальное общение с коллегами на конференции позволяет вести более широкое обсуждение научных исследований, дает возможность для сотрудничества и для новых знакомств. И, что еще более важно, есть возможность организовывать встречи через Twitter и знакомиться лично со своими виртуальными друзьями на мероприятиях, организованных специально с этой целью.

Также нельзя недооценивать возможностей онлайн-помощи и наставничества. Можно, например, оставить в Twitter сообщение, выражающее отчаяние или радость, получить огромное количество откликов с выражением поддержки и осознать, что мы не одни. Так, например, когда д-р Markham опубликовал свое сообщение после эмоционально напряженной недели, в течение которой он лечил онкологических пациентов, он получил множество ободряющих комментариев и смог почувствовать поддержку и участие [20].

Помимо Twitter большой потенциал для общения есть также в частных или закрытых группах в Facebook. Европейское общество медицинской онкологии (European Society for Medical Oncology – ESMO) организовало закрытую группу в Facebook для начинающих врачей-онкологов «Группа ESMO для молодых онкологов». Примеры двух активно функционирующих интерактивных групп для женщин-врачей – группа врачей-мам (Physicians Mom Group – PMG) и женская группа гематологов и онкологов. В феврале 2017 года группа PMG в Facebook насчитывала 60 тыс. членов, а женская группа гематологов и онкологов – 646 участников. Поскольку группы закрыты для общего доступа, их участники могут вести более профессиональные врачебные дискуссии, а также более тесно общаться между собой. В этих группах можно заводить новых друзей и получать как профессиональную, так и личную поддержку. Лучевой терапевт Miriam Knoll (@MKnoll_MD) так описывает свой опыт участия в группе PMG в Facebook: «Как врачу и как человеку каждому из нас необходимо оказывать и получать поддержку коллег. Только подумайте: где еще может врач поделиться чувством отчаяния или радости от успеха с 50 тыс. коллег и получить немедленный ответ, в том числе 2000 откликов «Нравится» и сотни ободряющих комментариев? В этом уникальность группы PMG» [21].

Роль социальных сетей в вовлечении пациентов в процесс лечения

Понятие «вовлечение пациента в процесс лечения» все чаще и чаще используется в дискуссиях на темы здравоохранения. Осмысливая этот термин в первом приближении, сложно спорить с тем, что пациенты должны принимать более активное участие в собственном лечении. Трудность состоит в том, что нет четкого общепринятого определения того, что такое «вовлечение пациента». Это еще более осложняется тем фактом, что часто смешиваются понятия «более активное участие пациента» и «лечение, направленное на оказание помощи пациенту и его семье». Широко принятое определение понятия «вовлечение пациента в процесс лечения» было подробно разработано Angela Coulter. В рамках этого определения пациенты и медицинские работники должны в том числе «способствовать и поддерживать активную позицию пациентов и общественности в процессе сохранения здоровья и в процессе лечения, способствовать усилению их влияния на принятие решений в сфере здравоохранения» [22]. При все более широком использовании социальных сетей учреждениями здравоохранения возникает вопрос того, какое влияние они оказывают на вовлеченность пациентов, и приводит ли это влияние к улучшению результатов лечения.

Без сомнения, некоторые платформы на базе социальных сетей лучше служат цели вовлечения пациентов в процесс лечения, чем другие. Только факта существования специализированного веб-сайта недостаточно. В исследовании, изучавшем восприятие пациентами существования сообществ на специализированных интернет-сайтах в Австралии, Европе и Соединенных Штатах, средняя оценка пациентов составила 3,2 из 10, причем большинство пациентов прокомментировали, что на этих сайтах они не получили информацию в «адекватной» форме [23]. Все больше учреждений здравоохранения идут в направлении увеличения интерактивной работы. Весьма удобной платформой является Facebook, который насчитывает более 1,5 млрд. активных пользователей в месяц и обладает огромным интерактивным потенциалом. Twitter, у которого более 300 млн. зарегистрированных пользователей, имеет хороший потенциал для интерактивного общения, т.к. пользователи могут цитировать опубликованные сообщения. Однако на деле цитируются всего лишь 2% оригинальных сообщений. Напротив, у соцсети «Пинтерест» намного меньше пользователей, ежедневно ее посещают менее 70 млн. человек, но при этом уровень цитирования сообщений может достигать 80%, что говорит о большей вовлеченности [24]. Сайт YouTube насчитывает более миллиарда активных пользователей, которые, однако, проявляют меньшую интерактивность. Этот сайт может играть роль образовательной платформы и активно распространять информацию. Например, обзор канала YouTube, сделанный в 2014 году, обнаружил более 280 видео, объясняющих, как правильно подготовиться к колоноскопии; каждое такое видео набрало более 5000 просмотров [25]. Блоги и интернет-трансляции/подкасты являются наименее интерактивными инструментами, но, тем не менее, они могут служить удобными образовательными платформами.

Поиск в интернете уже давно стал признанным способом получения пациентами медицинской информации. В 2013 году Thackery с соавторами сообщили данные исследования, согласно которому 75% пациентов искали информацию о лечении с помощью поисковых систем, но только 33% к моменту завершения исследования использовали социальные сети [26]. Несмотря на то, что пациенты обращаются к социальным сетям при поиске медицинской информации, они в меньшей степени склонны общаться с другими пользователями соцсетей для того, чтобы поделиться этой информацией. Исследование, в котором участвовали 3300 пациентов, показало, что менее 4% имели желание общаться со своим врачом через социальные сети для обсуждения целей лечения или результатов анализов. Только 11,7% желали делиться полученной информацией в сети Facebook с другими пациентами [27]. Эти результаты позволяют сделать вывод, что вышеназванным виртуальным сообществам для полного успеха своей миссии необходимы пациенты, являющиеся «информационными альтруистами». Это пациенты, которые готовы через социальные сети вступать в контакт с другими пациентами, сиделками, исследователями и другими участникам процесса лечения [28].

Пока недостаточно объективных данных о том, как социальные сети влияют на большую вовлеченность пациентов в процесс лечения и на результаты лечения конкретно в онкологии, необходимо более глобальное исследование. Одним из способов измерения вовлеченности пациента является «Тест активности пациента» – опросник, состоящий из 13 вопросов. Ответы на них позволяют оценить степень вовлеченности пациента. Было установлено, что пациенты, которые по результатам этого теста характеризовались как «менее активные», с большей вероятностью недополучали медицинскую помощь или получали ее позже, чем следовало [29]. Пациенты с хроническими заболеваниями, которые по результатам теста характеризовались как «более активные», с большей вероятностью следовали режиму лечения и получали регулярную медицинскую помощь [30]. Однако описанные исследования не изучали то, какое влияние оказывают на активность пациента, определенную тестами, различные источники информации. Grosberg с соавторами выявил позитивное влияние социальных сетей на активность пациентов [31]. В 2008 году была создана социальная платформа «Камони» на иврите. С 2012 по 2013 год члены четырех самых больших сообществ этой платформы, а именно: диабет, болевой синдром, депрессия и артериальная гипертензия, участвовали в исследовании. Результаты исследования показали, что чем чаще участники посещали сайт и чем больше времени там проводили, тем выше были их баллы в «Тесте активности пациента». Что интересно, не было выявлено значимой разницы в результатах у активных посетителей сайта и у «молчаливых наблюдателей» (т.е. тех, кто посещал сайт, но не вступал в контакт с другими участниками).

Однако самое большое количество исследований влияния информации, полученной из социальных сетей, на исход лечения имеется для неонкологических заболеваний. В 2015 году Lelutiu-Weinberger и коллеги сообщили о результатах программы, проводимой в интернете, по сокращению риска инфицирования ВИЧ у молодых мужчин, имеющих однополые сексуальные отношения [32]. Их проект был разработан на основе программы, проводимой в медицинских учреждениях, которая была признана эффективной в снижении поведенческих факторов риска, таких как неиспользование презервативов. Несмотря на то, что изучаемая выборка была невелика (всего 41 мужчина), можно было наблюдать видимые различия между данными исходного периода и данными после окончания программы. Также отмечалось, что в результате программы участники стали более отчетливо видеть связь между употреблением наркотиков и рискованным сексуальным поведением. Saberi и Johnson выявили связь между использованием интернета с целью получения информации по теме медицины и здравоохранения и улучшением клинических результатов у ВИЧ-позитивных пациентов [33]. В их исследовании участвовало около 1500 респондентов через различные социальные сети. Использование интернета с целью получения медицинской информации ассоциировалось с гораздо лучшим соблюдением режима антиретровирусной терапии и с высокой вероятностью снижения вирусной нагрузки до неопределяемого уровня. Значимость этого влияния была подтверждена многомерным анализом данных.

Attai с соавторами исследовали в 2015 году связь исхода лечения с участием в Twitter в чатах для пациенток с раком молочной железы [34]. Чат «Социальная платформа по раку молочной железы» (The Breast Cancer Social Media – #BCSM) был создан на базе Twitter в 2011 году. Число пользователей Twitter, которые заходили по хештегу #BCSM, к 2014 году выросло до более чем 14000 человек. В исследовании этой популяции приняли участие 206 респондентов. Участие в группе ассоциировалось с гораздо более низкой частотой тревожности высокой и крайне высокой степени. Интересно отметить, что 28,4% участников впоследствии выступали в роли волонтеров, что является косвенным признаком повышения вовлеченности пациентов.

Также представляет интерес возможность использования социальных сетей для оптимизации проведения клинических исследований. Описаны методы привлечения внимания к исследованию, но пока что мало изучено то, насколько они эффективны. Khatri с коллегами изучали эффективность размещения бесплатных объявлений в социальных сетях для привлечения внимания к проводимому в Соединенном Королевстве исследованию применения нестероидных противовоспалительных препаратов после хирургического вмешательства на органах желудочно-кишечного тракта [35]. Они установили, что за короткий период прирост потенциальных участников исследования составил 18,2%. Коэффициент откликов составил 33,7%. Для сравнения приводились данные предшествующего исследования по раку молочной железы, информация о котором размещалась в платном объявлении в сети Facebook: коэффициент откликов был 3,2% [36].

Есть также данные о том, что сетевые сообщества способствуют повышению финансовой эффективности. В 2007 году в Соединенном Королевстве было создано сообщество по охране психического здоровья – «Большая белая стена» (Big White Wall). Это сообщество дает возможность пациентам проводить самодиагностику, участвовать в программах профессиональной помощи и даже получать медицинскую помощь по Скайпу. В 2011 году провели оценку экономической эффективности программы. Оценка показала, что члены сообщества посещали лечащего врача, нуждались в госпитализации или в неотложной помощи в среднем на один раз меньше. В пересчете на стоимость лечения одного пациента чистая экономия составила $615 на пациента в год [37].

Sawesi с соавторами систематически изучали публикации о влиянии медицинской информации, размещенной в виртуальных сетях, на вовлеченность пациентов и на то, как это сказывается на их поведении и ответственности за собственное здоровье [38]. Они представили анализ 160 публикаций, 82,9% из которых отмечали более высокую вовлеченность пациентов после того, как они начали использовать технологические платформы. Однако статистически значимый эффект наблюдался только в том случае, если это были интернет-платформы. Было показано, что 75% интернет-платформ, охарактеризованных как «удобные», оказали позитивное влияние на состояние здоровья. В 11% исследований воздействия на поведение пациентов и здоровый образ жизни обнаружено не было. Нежелательные эффекты, в том числе повышенная тревожность, отмечались в 18% случаев.

Имеющиеся в настоящее время данные довольно любопытны и позволяют предположить значительное влияние на вовлеченность пациентов и последующее улучшение исхода лечения. Однако чтобы определить влияние социальных сетей в сфере онкологии, нужно проводить дальнейшие исследования. Сейчас мы находимся в самом начале пути, когда возникающие вопросы и метод, позволяющий найти ответы на эти вопросы, еще до конца не определены. Для этой цели была создана инициативная группа из медицинских специалистов в области онкологии, которые являются приверженцами использования социальных сетей для борьбы с раком. Их задача – поиск ответов на поставленные выше вопросы [39]. Группа по изучению влияния социальных сетей в области онкологии (COSMO – Collaboration for Outcomes of Social Media on Oncology) ставит своей задачей определить метод, с помощью которого можно будет наилучшим образом оценить влияние попыток, которые предпринимаются для того, чтобы социальные сети могли бы использоваться во благо онкологических пациентов. С помощью этих методов и при последующих исследованиях мы сможем лучше понять, являются ли наши усилия продуктивными и должны ли мы их продолжать.

Список литературы:

  1. Greenwood S, Perrin A, Duggan M. Social Media Update 2016. Pew Research Center, November 11, 2016.
  2. Gottfried A, Shearer E. News Use Across Social Media Platforms 2016. Pew Research Center, May 26, 2016.
  3. Thompson MA, Majhail NS, Wood WA, et al. Social media and the practicing hematologist: Twitter 101 for the busy healthcare provider. Curr Hematol Malig Rep. 2015; 10: 405-412.
  4. Adilman R, Rajmohan Y, Brooks E, et al. Social media use among physicians and trainees: results of a national medical oncology physician survey. J Oncol Practice. 2016; 12: 79-80, e52-60.
  5. Pennell NA. The draw of social media for oncology professionals. ASCO Connection, April 19, 2016.
  6. Snipelisky D. Social media in medicine: a podium without boundaries. J Am Coll Cardiol. 2015; 65: 2459-2461.
  7. Choo EK, Ranney ML, Chan TM, et al. Twitter as a tool for communication and knowledge exchange in academic medicine: a guide for skeptics and novices. Med Teach. 2014; 37: 411-416.
  8. Thompson MA. Using social media to learn and communicate: it is not about the tweet. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2015; 35: 206-211.
  9. Fisch MJ, Chung AE, Accordino MK. Using technology to improve cancer care: social media, wearables, and electronic health records. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2016; 36: 200-208.
  10. Campbell L, Evans Y, Pumper M, et al. Social media use by physicians: a qualitative study of the new frontier of medicine. BMC Med Inform Decis Mak. 2016; 16: 91.
  11. Alpert JM, Womble FE. Just what the doctor tweeted: physicians’ challenges and rewards of using Twitter. Health Commun. 2015; 31: 824-832.
  12. Chretien KC, Azar J, Kind T. Physicians on Twitter. JAMA. 2011; 305: 566-568.
  13. Dizon DS, Graham D, Thompson MA, et al. Practical guidance: the use of social media in oncology practice. J Oncol Pract. 2012; 8: e114-e124.
  14. Katz MS. Hashtags in Cancer Care: Embedding Meaning in Digital Health. Cancer Tag Ontology, November 4, 2013.
  15. Roberts MJ, Perera M, Lawrentschuk N, et al. Globalization of continuing professional development by journal clubs via microblogging: a systematic review. J Med Internet Res. 2015; 17: e103.
  16. Thangasamy IA, Leveridge M, Davies BJ, et al. International Urology Journal Club via Twitter: 12-month experience. Eur Urol. 2014; 66: 112-117.
  17. Chaudhry A, Glodé LM, Gillman M, et al. Trends in twitter use by physicians at the American Society of Clinical Oncology annual meeting, 2010 and 2011. J Oncol Pract. 2012; 8: 173-178.
  18. Katz M. Twitter Use at Three Annual Professional Meetings (2012-2014). November 24, 2014.
  19. McGuckin DG. Live tweeting: a tool for learning and reflection. BMJ. 2016; 354: i3975.
  20. Dizon DS. Help from an Online Community. ASCO Connection, September 13, 2012.
  21. Knoll M. The Case for Connectivity. ASCO Connection, February 29, 2016.
  22. Carman KL, Dardess P, Maurer M, et al. Patient and family engagement: a framework for understanding the elements and developing interventions and policies. Health Aff (Millwood).
  23. Ow D, Wetherell D, Papa N, et al. Patients’ perspectives of accessibility and digital delivery of factual content provided by official medical and surgical specialty society websites: a qualitative assessment. Interact J Med Res. 2015; 4: e7.
  24. Timimi FK. The shape of digital engagement: health care and social media. J Ambul Care Manage. 2013; 36: 187-192.
  25. Basch CH, Hillyer GC, Reeves R, et al. Analysis of YouTube videos related to bowel preparation for colonoscopy. World J Gastrointest Endosc. 2014; 6: 432-435.
  26. Thackeray R, Crookston BT, West JH. Correlates of health-related social media use among adults. J Med Internet Res. 2013; 15: e21.
  27. Jenssen BP, Mitra N, Shah A, et al. Using digital technology to engage and communicate with patients: a survey of patient attitudes. J Gen Intern Med. 2015; 31: 85-92.
  28. Kohane IS, Altman RB. Health-information altruists – a potentially critical resource. N Engl J Med. 2005; 353: 2074-2077.
  29. Hibbard JH, Cunningham PJ. How engaged are consumers in their health and health care, and why does it matter? Res Brief. 2008; 8: 1-9.
  30. Hibbard JH, Greene J. What the evidence shows about patient activation: better health outcomes and care experiences; fewer data on costs. Health Aff (Millwood). 2013; 32: 207-214.
  31. Grosberg D, Grinvald H, Reuveni H, et al. Frequent surfing on social health networks is associated with increased knowledge and patient health activation. J Med Internet Res. 2016; 18: e212.
  32. Lelutiu-Weinberger C, Pachankis JE, Gamarel KE, et al. Feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of a live-chat social media intervention to reduce HIV risk among young men who have sex with men. AIDS Behav. 2014; 19: 1214-1227.
  33. Saberi P, Johnson MO. Correlation of internet use for health care engagement purposes and HIV clinical outcomes among HIV-positive individuals using online social media. J Health Commun. 2015; 20: 1026-1032.
  34. Attai DJ, Cowher MS, Al-Hamadani M, et al. Twitter social media is an effective tool for breast cancer patient education and support: patient-reported outcomes by survey. J Med Internet Res. 2015; 17: e188.
  35. Khatri C, Chapman SJ, Glasbey J, et al; STARSurg Committee. Social media and internet driven study recruitment: evaluating a new model for promoting collaborator engagement and participation. PLoS One. 2015; 10: e0118899.
  36. Fenner Y, Garland SM, Moore EE, et al. Web-based recruiting for health research using a social networking site: an exploratory study. J Med Internet Res. 2012; 14: e20.
  37. Laurance J, Henderson S, Howitt PJ, et al. Patient engagement: four case studies that highlight the potential for improved health outcomes and reduced costs. Health Aff (Millwood). 2014; 33: 1627-1634.
  38. Sawesi S, Rashrash M, Phalakornkule K, et al. The impact of information technology on patient engagement and health behavior change: a systematic review of the literature. JMIR Med Inform. 2016; 4: e1.
  39. Attai DJ, Sedrak MS, Katz MS, et al; Collaboration for Outcomes on Social Media in Oncology (COSMO). Social media in cancer care: highlights, challenges & opportunities. Future Oncol. 2016; 12: 1549-1552.

Роль социальных сетей в жизни молодого поколения — ЮНПРЕСС

Ковылина Софья | 31 января 2022

Какое значение для молодого поколения имеют социальные сети? Развлечение, отдых, а может быть — работа? Для каждого человека та или иная социальная сеть имеет своё значение.

 

 

 

Нельзя отрицать, что в 21 веке социальные сети занимают важное место в общественной жизни большинства людей, в том числе и подростков. Они служат платформами обмена информацией, творчества и даже бизнеса в различных его «конфигурациях».

 

 

 

Я провела анонимный опрос среди лиц 12-18 лет – активных пользователей самых известных приложений, посредством которого выяснила, какие социальные сети востребованы больше других.

 

 

 

Заданный вопрос: «В какой социальной сети вы проводите больше всего времени?»:

 

 

Всего проголосовавших: 329 человек

VK – 136 человек (41%)

Instagram – 85 человек (26%)

Tik-Tok – 68 человек (21%)

Telegram – 20 человек (6%)

YouTube – 18 человек (5%)

Facebook – 2 человека (1%)

*% округлены до целых.

 

 

 

Результаты показали, что основной социальной сетью пользования подростков стало приложение VK. «Победитель» вполне логичный, учитывая аудиторию опроса — ребят с активной жизненной позицией. Большинство групп молодёжных объединений сосредоточено в VK.

 

 

 

На последнем месте, несмотря на рейтинг в мире, оказался Facebook. Эта платформа менее актуальна для молодёжи в России. Зато такие приложения, как Instagram, Tik-Tok, YouTube и Telegram продолжают набирать популярность.

 

 

 

Помимо небольшой статистики, приведённой выше, я взяла комментарии ребят. Они ответили на вопросы: «Какую роль в вашей жизни играют социальные сети? Где вы проводите больше времени и почему?»:

 

 

 

Александр Трофимов, 14 лет, финалист Всероссийского конкурса «Большая перемена» среди 5-7 классов: «Социальные сети для меня — это главный источник общения, поэтому я выбираю приложение, в котором это делать удобнее всего. Telegram – тот мессенджер, в котором почти никогда не бывает сбоев. Очень красивое оформление, удобство общения, защита данных. Также, создание личных каналов — тоже не маловажный плюс. Ну и самое главное — возможность воплощать свои творческие идеи в виде стикеров».

 

 

 

Милана Колесникова, 17 лет, полуфиналист второго сезона Всероссийского конкурса «Большая перемена»: «Я пользуюсь различными социальными сетями более-менее равнозначно. В VK я чаще всего переписываюсь по проектам, слушаю музыку. В Instagram выкладываю фотографии, смотрю сториз интересных мне людей на развивающие темы, переписываюсь с подругой. В Telegram слежу за новостными каналами. На YouTube смотрю либо видео разборы тем по колледжу, либо тематические видео по саморазвитию, а также интервью. В общем, я использую социальные сети для всего: и для общения, и для развлечения, и для обучения».

 

 

 

Мария, 14 лет, член совета общественной организации «Российское движение школьников»: «Мне социальные сети нужны не только для того, чтобы скоротать время, но и для того, чтобы развиваться, ведь социальные сети очень важны для члена совета «РДШ». Очень люблю VK и Instagram. Листаю истории, развиваюсь. В общем, социальные сети — это не только отрицательное воздействие на человека».

 

 

 

Мартьянова Анна, 14 лет, заместитель координатора региональной команды всероссийского конкурса «Большая Перемена» в Саратовской области: «Чаще всего я пользуюсь VK, потому что это удобное приложение. А также все мои друзья пользуются этой социальной сетью. В социальных сетях я провожу не очень много времени, в основном использую их для общения и прослушивания музыки. Также иногда выкладываю фотографии на свою страницу. Я считаю, что социальные сети важны, потому что они помогают людям общаться».

 

 

 

Как показал опрос социальные сети для молодёжи — это прежде всего общение, а также инструмент для осуществления какой-либо творческой деятельности.

Социальные сети для общения как фактор социализации. Проблемы и правила в сети. Прогресс или регресс общества

Социальные сети давно заслуживают особого рассмотрения с точки зрения психологии. Это не просто средство развлечения, это мощный фактор становления личности, ее социализации и развития. Что таят сети? Нужно ли себя ограничивать в пользовании сетями? Какое именно влияние они оказывают на личность? Давайте разберемся.

Социализация в сети

Социальные сети – средство общения людей через интернет; сайты, позволяющие обмениваться информацией и материалами разного формата. Пример социальных сетей: ВКонтакте, Фейсбук, Инстаграм, Одноклассники. Социальные сети регулярно улучшаются разработчиками, создаются новые системы общения. Изначально сети создавались с целью общения (о чем говорит само их название), но сегодня это огромные развлекательные площадки, удовлетворяющие интересы и потребности широкого круга пользователей.

Социализация – получение человеком навыков, необходимых для жизни в обществе; вхождение в социум. В ходе социализации:

  • формируются убеждения;
  • усваиваются социальные роли и правила поведения, особенности взаимодействия людей;
  • вырабатываются ориентиры и стереотипы поведения, миропонимание и принципы.

Социальные сети – хоть и виртуальное, но общество. Отчего можно сказать, что они учат жизни, демонстрируя образцы поведения, ценности общества, нормы общения и так далее. В социальных сетях можно выделить 3 основных средства социализации личности: страницы пользователей, группы и сообщества, само общение.

Исследованиями социальных сетей с интересом занимаются ученые. Вот лишь несколько из полученных заключений о специфике сетей и их влиянии на человека:

  • Алла Холмагорова, клинический психолог и психотерапевт, утверждает, что развитие социальных сетей приводит к минимизации непосредственных контактов и превышению допустимых на одного человека социальных связей (100-200). Это влечет проблемы с психическим здоровьем. Более 30 % молодежи отдают предпочтение виртуальному общению и «мнимым» друзьям.
  • Согласно московским исследованиям, страницы в социальных сетях создают ложный образ (люди выставляют все лучшее), порождают в обществе зависть, тревогу, депрессии.
  • С избыточным потреблением (превышение порога усваиваемой информации) специалисты связывают активное распространение в обществе девиаций и утрату нравственных ценностей.
  • На индивидуальном уровне введено понятие информационной болезни. К ее симптомам относят: ухудшение зрения и общего самочувствия, проблемы с речью и дикцией, стрессы и психотравмы.
  • Основная аудитория сетей – молодежь, дети и подростки (1/4 пользователей сети – дети до 14 лет), что представляет особый интерес, так как именно дети и подростки только начинают путь социализации. Их психика нестабильна, несформирована до конца и податлива влиянию. Социальные сети в большей мере фактор молодежной социализации, нежели зрелого населения.

Но не все так однобоко: в зависимости от того, кто публикует и какую информацию в сети, зависит и характер происходящей социализации. Играет роль и количество времени, проведенное в сети, значимость сетей для конкретного человека. То есть то, что социальные сети – фактор социализации, сомнений не остается. А вот влияние этого фактора может быть как положительным, так и отрицательным. Смотря что люди в сетях будут брать и давать. Тем не менее, можно выделить несколько наиболее популярных влияний социальных сетей.

Чем привлекательны социальные сети?

В системах виртуального общения практически нет границ (кроме рамок закона и цензуры в пределах системы). В широком смысле это свободное пространство, где каждый пользователь может найти множество друзей и групп. Основа – потребность в принадлежности, которая особенно выражена у подростков и юношей. Тяга к объединению, поиск единомышленников, обмен мнениями, общение с разными типами и категориями людей, получение интересующей информации (особый интерес представляет личный опыт) затягивает молодежь в сети.

Сравнение и идентификация

Глядя на фотографии и записи других людей, пользователи сетей невольно сравнивают свою жизнь с той, что видят на экране, а себя с теми людьми. Далеко не всегда человек приходит к выводу, что его жизнь ярче, а сам он привлекательнее и успешнее. Попадаясь в эту ловушку, пользователь совершает сразу несколько ошибок:

  • Забывание об ограниченности и возможном искажении предоставляемой информации. Известно, что не такая редкость, когда человек целенаправленно создает в сети иллюзию роскошной, успешной, красивой, счастливой, беззаботной или другой жизни.
  • Сравнение себя с другими. Единственный человек, с кем можно и нужно себя сравнивать – сама личность.

Как следствие описанной ловушки наступает разочарование в собственной жизни, депрессия, комплекс неполноценности и другие расстройства личности. Обратный эффект – человек сам погрязает в погоне за демонстрацией собственного превосходства, его жизнь вертится вокруг социальных сетей, а точнее идеи фикс «утереть кому-то нос».

Из этого же вытекает зависть. Но она может быть как конструктивной, так и деструктивной. Человек или продолжает ей отравляться, или начинает активные действия по преобразованию собственной жизни.

На чужой странице в сети можно посмотреть, кому и что нравится, а что вызывает отвращение. Да и вообще, все реакции общества как на ладони. Соответственно, человек делает выводы о том, что ему можно делать и говорить, а что нет; какого его примет общество. Только вот вся жизнь не ограничивается социальными сетями. Беря за основу их правила, человек оказывается дезориентированным в реальном мире.

Саморазвитие

Не все пользователи сети увлечены «шпионажем», некоторые активно развиваются, обучаются, совершенствуются. В сетях есть все необходимое для этого:

  • художественные, научные, документальные, популярные фильмы и программы;
  • книги, статьи, учебники;
  • лекции, наглядный материал, обмен личным опытом.

Можно научиться чему угодно: практиковать иностранный язык, освоить тонкости шитья, научиться разбираться в компьютерах. Социальные сети – поле для саморазвития (было бы желание).

Самореализация

Социальные сети дают все инструменты для самореализации. О себе заявляют художники, поэты, музыканты, артисты, писатели. Любое действие и себя пользователь может самопрезентовать. В сети самовыражаться проще: можно сразу найти свою аудиторию, или она найдет тебя.

Активный пользователь сети всегда дает о себе много информации другим участникам. Что интересно, представление бывает как сознательное (специально демонстрируемые элементы Я-концепции), так и бессознательное. Бывает такое, что, сам того не замечая, человек выдает совершенно потаенные уголки своего «Я».

Таким образом, самопрезентация бывает стихийной и целенаправленной, сознательной и бессознательной, ситуативной и системной. Анализ страниц давно используется в психологии и криминалистике.

Мнимая популярность

С помощью социальных сетей можно стать знаменитым и популярным. Прекрасно, если это происходит за счет талантов человека, но совсем другое дело, когда речь идет о мнимой популярности. Создается это чувство за счет количества друзей, лайков, комментариев, подписчиков. Поколение социальных сетей отличается нарциссизмом и эгоцентризмом.

Личностями не рождаются, а становятся. Социальные же сети каждого убеждают в том, что он личность, ведь у него есть свое мнение на все, единомышленники (а может, и кумиры). За многочисленными иллюзиями, которые дарят сети, теряется смысл понятия «личность». Нет, в сетях есть личности – они же лидеры.

Неформальные лидеры

Социальная сеть позволяет говорить от своего лица на всю страну и весь мир. В умелых руках это мощное оружие управления сознанием масс. Неформальному лидеру через сети не составит труда заполучить целую армию последователей.

Особенности лидерства в сети:

  • Именно там зарождаются любые общественные волнения, протесты, петиции.
  • Открыто высказаться в сети может любой желающий.
  • Лидеры и общественные движения бывают как полезными, так и опасными.
  • Любая группа людей из реального мира способна превратиться в виртуальную и наоборот.
  • Если взрослые люди со сформированной психикой способны контролировать поток поступающей информации и ограничивать восприятие, то дети и подростки в силу возрастной психической неустойчивости, внушаемости, активности, противоречивого сознания уязвимы и охотно впитывают все, что им дают. В том числе с помощью пассивного восприятия: картинки, баннеры, игры, веселые фотографии. Какая информация будет вложена в эти элементы, а соответственно усвоена – загадка.
  • Но такое может случиться не только с детьми. Взрослые люди со слабой психикой, повышенной внушаемостью, личностной незрелостью тоже становятся легкой добычей лидеров сети. Одни пользователи со сформированной системой ценностей и взглядов формируют интернет, а другие впитывают материал сетей.

По содержанию в сетях преобладают материалы развлекательного характера, научных и популярных меньше. Но и в тех, и в других имеется финансовая основа. Малая часть контента существует ради чьего-то интереса и самоудовлетворения, большая часть – способ заработка. Значит, страницы и группы предлагают пользователям, вкладывают в их головы полезные для кого-то идеи. Особое место занимает реклама, стимуляция потребления давно перешла на новый уровень – социальных сетей.

Таким образом, социальные сети – не только фактор социализации, но и система управления и влияния. В ней есть своя иерархия, ведущие и ведомые. Пожалуй, в настоящее время нет более простого способа манипулирования сознанием масс, чем социальные сети. Даже если рассматривать рекламу и содержание групп, это всегда диктовка, пропаганда тех или иных ценностей и правил поведения.

Послесловие

На мой взгляд, социальные сети – лицо общества. Затруднительно сказать, что первично: сети или события в мире. Но то что жизнь в сети – реакция на события в мире, очевидно. Быть в курсе событий нужно: важно, чтобы информация была достоверной, источник – вторичное. Осведомленность о событиях реального мира – важная часть социализации.

Какое еще положительное влияние на социализацию оказывают сети? Если виртуальное общение дополняет реальное, то второе становится крепче. Но если остается только виртуальное общение, человек становится зависимым от сети и замкнутым, конфликтным в реальных отношениях, стеснительным, неспособным на личные контакты и выражение чувств. Социальные сети учат скорее избегать проблем и трудностей, а не решать их. И в этом минус виртуального пространства.

Таким образом, социальные сети способны оказывать как положительное влияние на социализацию личности и развитие общества, так и отрицательное. Все зависит от конкретного человека (индивидуально-личностные особенности), количества времени пребывания в сети и информации, получаемой из нее.

статистика и факты / Хабр

Статья Social media usage in the United States — Statistics & Facts опубликована исследовательским департаментом Statista  23 февраля 2022. При переводе статьи мы проверили и обновили некоторые цифры по данным той же Statista.com и дополнили типологией социальных медиа.

Photo by Merakist on Unsplash

В США один из самых высоких уровней проникновения социальных сетей в мире. В 2021 году более 295 миллионов американцев использовали социальные сети, чтобы публиковать фотографии, лайкать и комментировать чужой контент или отправлять личные сообщения. Поскольку более 70 процентов населения США имеют учетную запись в социальных сетях, эти платформы и услуги стали одними из самых популярных онлайн-мероприятий за последние десятилетия. К 2025 году число пользователей социальных сетей в США, по прогнозам, увеличится примерно до 313 миллионов человек.

Пользовательское поведение 

Социальные медиа в основном используются для развлечения, общения, освещения новостей и деловых целей. (Social media гугл переводит как “социальные сети”, но мы оставляем понятие “медиа” и буквально в следующем абзаце будет пояснение по разнице терминов.) Из всех типов социальных медиа пользователи в США чаще всего посещают социальные сети (social networks), платформы для обмена медиа (media-sharing platforms), мессенджеры и микроблоги. Эти веб-сайты и приложения стали неотъемлемой частью повседневной жизни многих американских интернет-пользователей. В то время как среднее время ежедневного использования составляло менее часа до 2019 года, этот показатель увеличился в среднем до 65 минут в 2020 году во время пандемии коронавируса (COVID-19). Поскольку в марте 2020 года многие американцы начали самоизолироваться дома, социальные медиа и другие виды цифрового общения показали беспрецедентный всплеск использования по всей стране. Стоит отметить, что после скачка в 2020 существенных изменений уровня использования не было.

Итак, небольшое отступление, чтобы наконец разобраться, что именно американцы называют социальными медиа, и чем они отличаются от привычного нам понятия социальные сети. 

Социальные медиа — это интерактивные технологии и цифровые каналы, которые облегчают создание и обмен информацией, идеями, интересами и другими формами выражения через виртуальные сообщества и сети (Википедия).

Statista дает вот такой перечень типов социальных медиа (подробнее на графике ниже)- социальные сети, сети для медиа контента, мессенджеры, блоги и микроблоги, бизнес-социальные сети, форумы, площадки для отзывов и обзоров.

Согласно статье What are the Different Types of Social Media?  социальные медиа  включают в себя типы платформ, упомянутые ранее: 

  • Социальные сети — Social Networks: Facebook, Twitter, LinkedIn;

  • Сети для медиа контента — Media Sharing Networks: Instagram, Snapchat, YouTube;

  • Форумы — Discussion Forums: Reddit, Quora, Digg, ReNett;

  • Площадки для отзывов потребителей — Consumer Review Networks: Yelp, Zomato, TripAdvisor;

  • Блоги и публикации — Blogging & Publishing Networks: WordPress, Tumblr, Medium.

И дополняют перечень следующие медиа: 

  • Сети для хранения закладок и курирования контента — Bookmarking & Content Curation Networks: Pinterest, Flipboard;

  • Интернет магазины-агрегаторы — Social Shopping Networks: Polyvore, Etsy, Fancy;

  • Сайты по интересам — Interest-Based Networks: Goodreads, Houzz, Last.fm.

 В русскоязычном же пространстве к социальным сетям обычно относят social networks (социальные сети) и media sharing networks (сети для медиа контента). Здесь есть повод для дискуссии, что же такое социальные медиа у нас?

Но вернемся к статье.

Facebook

Facebook — самая популярная социальная сеть в США по количеству активных пользователей в месяц. По состоянию на начало 2022 года на Facebook зарегистрировано около 180 миллионов аккаунтов в США, что составляет долю рынка 72%. (К слову, в Индии пользователей Facebook существенно больше, по России в этом отчете данных нет)

Другие игроки

Несмотря на повсеместное распространение Facebook, другие социальные платформы отвоевывают себе место, особенно среди подростков и молодых людей в США. Одним из ведущих игроков является Instagram, популярное приложение для обмена фотографиями и видео, число пользователей которого за последние несколько лет значительно выросло. В 2019 году в инстаграм было 107,2 миллиона пользователей из Соединенных Штатов и, по прогнозам, к 2023 году  их число достигнет порога в 127 миллионов. 

За последние пару лет альтернативные социальные платформы привлекли большую аудиторию. Платформа коротких видео TikTok стала ключевым игроком во время пандемии коронавируса (при этом среди пользователей в возрасте 15-25 лет после начала пандемии рост составил 180%), и благодаря модному, запоминающемуся и легко доступному контенту короткие видео никуда не денутся. Другими платформами, использование которых увеличилось, являются Twitter, Pinterest и Twitch.

ФАКТОРЫ КОНФЛИКТОГЕННОСТИ – тема научной статьи по языкознанию и литературоведению читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка

Юрислингвистика

Legal Linguistics, 2020, 18, 21-25, doi: https://doi.org/10.14258/leglin(2020)1805

ЛИНГВОКОНФЛИКТОЛОГИЯ УДК 81.1, ГРНТИ 16.21.33, Код ВАК 10.02.19

Коммуникация в социальной сети: факторы конфликтогенности

Г.С. Иваненко

Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет пр. Ленина, 69, 454080, Челябинск, Россия. E-mail: [email protected]

Социальные сети — относительно новый вид коммуникации, имеющий свою специфику. В статье поднимается проблема коммуникации в социальной сети в аспекте ее конфликтогенности. Анализ современной судебной практики показал, что количество разбирательств, в которых общение в социальной сети сыграло существенную роль, увеличивается. Рассмотрены факторы сетевого взаимодействия, влияющие на возникновение и развитие конфликта. К факторам конфликтогенности коммуникации в социальной сети отнесены следующие: 1) недифференцированность признаков публичность/интимность, ставшая результатом гибридизации языковых моделей и средств публичной и частной коммуникации; 2) отсутствие невербальных средств коммуникации, которое отчасти, но недостаточно компенсируется специфической идеографической знаковой системой интернет-общения; 3) круглосуточная доступность сети и, в связи с этим, растянутость коммуникации во времени, порождающая временную нелимитированность коммуникации как провокацию снижения самоконтроля и несовпадения временных возможностей коммуникантов; 4) ослабление традиционных этических запретов для заочного общения как результат попытки использовать различные, в том числе отличающиеся от свойственных очной коммуникации, образы и отражающие их культурные коды; 5) стилистическая сниженность речевой культуры коммуникации, реализованная в двух типах: использование стилистически сниженной лексики для имитации разговорной дискурсивной практики и употребление просторечного, жаргонного, табуированного пласта языковых средств с целью осуществления речевой агрессии, нанесения речевого удара. Осознание причин речевого конфликта в социальной сети, нередко приводящего к нарушению правовой нормы и к судебному разбирательству, минимизирует возможность его возникновения и позволяет извлечь из предоставленного техническим прогрессом нового способа коммуникации максимальную пользу. Ключевые слова: конфликт, социальная сеть, факторы конфликтогенности.

Communication in Social Networks: Factors of Potential Conflicts

G.S. Ivanenko

South Ural State Humanitarian Pedagogical University 69 Lenin Ave., 454080, Chelyabinsk, Russia. E-mail: [email protected]

Social networks are a relatively new type of communication that has its own specificity. The article raises the problem of communication in the social network in terms of potential conflicts. The analysis of modern judicial practice has shown that the number of proceedings in which communication in the social network has played a significant role is increasing. The factors of network interaction that influence the emergence and development of conflict are considered. The factors of conflict communication in social networks include the following: 1) lack of differentiation between the features publicity/ privacy, resulting from the hybridization of language models and means of public and private communication; 2) lack of non-verbal means of communication, which is partly, but not fully enough, compensated through specific ideographic sign system of the Internet communication; 3) round-the-clock network availability and, in this regard, extended communication time, which generates unlimited communication, provoking decrease of self-control and diversity in time; 4) the weakening of traditional ethical prohibitions for communication at distance as a result of an attempt to use various images and cultural codes that reflect them in face-to-face communication, including those that differ from those inherent to face-to-face communication; 5) stylistic degradation of the speech culture of communication, manifested in two types: the use of lower-range vocabulary to imitate colloquial discursive practice and the use of colloquial, slang, taboo language units for the purpose of speech aggression, verbal insult. Awareness of the causes of speech conflicts in social networks, often leading to the violation of legal rules and to legal proceedings, minimizes the risk of its occurrence and makes it possible to get the maximum benefit from the new communication means provided by the technological progress. Key words: conflict, social network, conflict factors.

Феномен социальных сетей в современной культуре [Шипицын 2011] настолько значим, что начал стремительно и многоаспектно изучаться различными научными дисциплинами: социологией, философией, психологией. Заметное место это явление занимает и в речевой культуре, в связи с чем входит в сферу интереса лингвистики.

Социальные сети — явление для речевой практики новое, если измерять его привычными для языка мерками, согласно которым и 100 лет — не срок. Конечно, надо учитывать и ускорение всех процессов в наше время, в том числе в сфере функционирования языка. Слово «язык» в этом контексте следует, пожалуй, употреблять с осторожностью. Скорее всего, в значительном количестве обсуждаемых лингвистами явлений предметом рассмотрения является речь, речевая практика, речевые модели. Они становятся

актуальными или деактуализируются, не изменяя языковой структуры, базовых норм, грамматики. Хотя, конечно, речевая практика не только отражает уже имеющуюся языковую структуру, но и порождает новые нормы [Иваненко 2018].

Вхождение в нашу жизнь социальных сетей существенно изменило структуру и содержание коммуникативной практики [Гуль 2016]. В свете функционального подхода к грамотности в широком смысле этого слова [Адаева 2015], целью обучения в курсе русского языка является прежде всего владение навыком коммуникации в устной и письменной форме. Динамические процессы в языке и в речевой практике неизбежны, попытки остановить их обречены на провал [Иваненко 2019 (а)]. Следуя известному принципу, применим его к нашей ситуации: «Не можешь противостоять изменениям — возглавь их». Сказано не без преувеличения — конечно, возглавить сами изменения лингвисты не могут, но могут активно их изучать и прогнозировать те направления коммуникативной культуры, вектор движения которых уже определен. Формирование коммуникативной компетенции [Глухих, Миронова 2019] учителя и ученика не может сегодня состояться без внимания к новым средствам общения, порождающим новые же формы, модели, речевые жанры. Школа, образовательный процесс должны реагировать на появление и актуализацию современных средств коммуникации и снабжать ученика инструментарием для их использования. А потому формированию культуры общения в социальной сети у детей нужно уделить особое внимание.

Анализ коммуникативных конфликтов, ставших предметом судебного разбирательства, показал, что все чаще столкновение интересов происходит именно в социальных сетях. Очевидно, что это всего лишь инструмент реализации потребности во взаимодействии людей, которые и при других формах установления контакта выражают свою личность со всеми ее особенностями. И все же участие в качестве эксперта в ряде процессов, одним из доказательных средств в которых явились протоколы коммуникации в социальных сетях, показало ее особую значимость. Социальная сеть проявляет себя не только как техническое средство — она становится увеличительным стеклом, провокатором, непроницаемой повязкой на глазах. Она одушевляется и олицетворяется, превращаясь в реального участника событий. В тех ситуациях, которые подверглись анализу, социальная сеть была отрицательным персонажем. Возможно, такая её роль обусловлена заданным ракурсом взгляда.

Следует отметить, что общение в сети представлено множеством моделей. Анализу подвергались конфликтные тексты коммуникации на преимущественно открытых площадках, либо же коммуникации собранных в группу людей, не взаимодействующих регулярно вне сети. Например, таковы родительские чаты, в которых родители одноклассников обсуждают дела детей и нередко доходят до острого противостояния.

Перечислим выявленные факторы конфликтогенности коммуникации в социальных сетях.

1. Недифференцированность признаков публичность/интимность.

Существовавшая в предыдущую, «досетевую» эпоху коммуникативная культура была достаточно отчетливо представлена двумя дискурсами: частного и публичного общения. Дифференциация поддерживалась на всех уровнях: лексическом, грамматическом, стилистическом. Отличался отбор лексики: официально-деловой и публицистический дискурс достаточно жестко диктовали использование своего лексикона, не принимающего вкраплений из разговорно-обиходной речи. Заявление писалось по образцу, отчет по плану. Выступление на собрании могло, конечно, не быть восторженным, но даже в том случае, когда оно содержало критику, формы ее выражения не допускали принципиальных нарушений публичной этики. Сами модели коммуникации в публичной сфере предполагали череду ограничений. Например, обращение к оппоненту на «Вы» было нормой, как и отсутствие бранных и стилистически сниженных лексем.

В дискурсивной же практике бытового общения царил вполне естественный произвол, отражающий уровень культуры коммуникантов и традиции среды. Социальные среды всех времен и народов разнообразны и исторически изменчивы, но в любом случае предполагают некую большую свободу форм самовыражения, чем в публичном пространстве.

С приходом феномена «социальная сеть» начался процесс гибридизации языковых моделей и средств публичной и частной коммуникации. Например, статья в сети, выдержанная в классической манере интеллектуального аналитического письма, выставленная на всеобщее обсуждение, собирает комментарии, авторы которых относятся к другой социальной среде, имеют иные политические взгляды и иной культурный код. В реальной жизни эти люди могли бы никогда не встретиться, поскольку они находятся в разных общественных нишах. Сеть свела их и обнажила несходство их коммуникативной и речевой практики. И такое пересечение становится катализатором конфликта. Люди говорят на разных языках, причем каждый воспринимает манеру общения оппонента как оскорбление.

Как известно теории и практике риторики, не только качества коммуникантов (пол, возраст, социальный статус, уровень образованности) определяют характер и средства коммуникации, но и другие объективные факторы [Введенская, Павлова 2015]. Так, место и время общения, количество участников взаимодействия традиционно признаются компонентами коммуникативной ситуации, влияющими на стилистику поведения и отбор речевых моделей. Преподаватель на занятии с группой из пяти магистрантов в пятницу вечером или из 30 студентов-первокурсников в понедельник утром после каникул будет вести себя по-разному. Например, маленькая группа позволит вести занятие сидя, поскольку цели будут достигнуты без дополнительных организационных усилий. Не потребуется применение риторических приемов актуализации внимания, возможен более быстрый темп речи, более сложные конструкции, как и более сложные темы обсуждения. При личном контакте коммуниканты избирают те средства, которые соответствуют ситуации.

При общении же в сети описанные факторы коммуникантам не известны. Человек, пишущий пост, не знает, кто его читает, в какое время суток, в какой атмосфере, и, соответственно, реализует себя без ориентации на потребителя его речевого продукта, что является, на наш взгляд, первым и главным конфликтогенным фактором дистанционной коммуникации. В значительном количестве ситуаций участники общения в сети находятся в гибридном дискурсе, плавающем относительно категорий публичность/непубличность. Одни затевают серьезный разговор, другие низводят коммуникацию до фарса. Безусловно, существуют сложившиеся группы по интересам, дискурсивная практика в которых установилась и функционирует вполне успешно. Но особенность сетевого общения состоит именно в том, что в целом оно достаточно открыто, и во многих нишах именно смешение интимности и публичности становится причиной неуспешности коммуникации.

2. Отсутствие невербальных средств коммуникации.

Устное контактное общение предполагает неразрывную связь вербальных и невербальных средств [Биркенбил 2014; Горелов 2015]. Многие люди даже общение по телефону не принимают как полноценное, поскольку не могут наблюдать живой реакции собеседника. А как же эпистолярная культура? Да, культура письма предполагала дистанционную коммуникацию, но и она выработала свои модели и приемы взаимодействия [Глухих 2008]. Искусству письма обучались, и лучшие образцы этого жанра демонстрируют многочисленные и тонкие средства актуализации внимания далекого собеседника и сохранения эффекта живого присутствия и естественного разговора. Письма, рассчитанные на понимание и глубокое взаимодействие, как правило, не были короткими, они

содержали описание тех обстоятельств, которые были важны адресанту в момент написания письма и которые помогали адресату эмоционально приблизиться к собеседнику.

К сожалению, современные посты и реплики в сети далеки от лучших образцов эпистолярного жанра мировой культуры. Сам дух нашего эргономичного времени не предполагает той медитативности и психологической детализации, которые придавали общению на расстоянии эффект живой близости. Следует, однако, отметить наличие и постоянное развитие специфических средств, сопровождающих коммуникацию в сети и отчасти компенсирующих нехватку невербальной составляющей. Это эмодзи (или эмоджи) — язык идеограмм и смайликов, используемый в электронных сообщениях и веб-страницах. Но и этот компенсатор недостаточен. Во-первых, он слишком груб по сравнению с живым языком реальной мимики, пластики, интонирования. Во-вторых, он используется осознанно, отражая результат фиксации эмоции автором сообщения, в то время как реальные невербальные реакции безотчетны и естественны.

Нередко конфликт в сети усиливается по той причине, что один из участников общения читает написанные слова, не видя собеседника и потому не понимая причин чрезмерной краткости ответа, граничащей с грубостью. А причины могут быть самыми различными: бытовыми, физиологическими. При контактном общении адресат увидел бы состояние собеседника, телефонный разговор тоже дал бы возможность пусть не визуально, но интонационно обозначить эмотивный фон: смягчить, придать шутливую тональность, которая остается с автором и не передается при общении в сети.

3. Растянутость коммуникации во времени, круглосуточная доступность сети.

Для решения деловых вопросов, наверное, хорошо, что в любое время суток почти из любой точки земного шара сегодня возможно сообщить необходимую информацию. Хотя даже в отсутствие конфликта круглосуточная доступность коммуникантов дезорганизует их, лишает необходимости решать все рабочие вопросы в течение рабочего дня. Но в аспекте конфликтогенности названный фактор играет негативную роль, имеющую несколько проявлений.

Во-первых, режим работы, сна и бодрствования у каждого свой. К тому же коммуниканты могут находиться на разных концах планеты, в разных часовых поясах. Казалось бы, возможность высказаться в удобное время — прекрасное решение для заочного общения. Однако такой корректный выжидательный режим характерен для общения по электронной почте. Социальная сеть требует активности. Как это происходит? Коммуникант/коммуниканты нередко требуют ответа, взывают к аудитории, обвиняют в молчании, побуждая человека, который не настроен на общение, все же включиться в него.

Во-вторых, независимо от часового пояса и режима, каждый человек должен иметь личное время изоляции от социума. Психологам еще предстоит изучить психозы нового времени, обусловленные постоянным напряжением, нахождением в зоне доступности. Специалисты, занимающиеся риторикой, еще до эпохи сетевой коммуникации высказали мысль о лимите потребности в общении, свойственном каждому из нас [Стернин 2009: 19]. Этот индивидуальный показатель у разных людей не совпадает, и навязываемое общение в сети может раздражать и утомлять человека. Закономерно предположение, что сетевое общение не может быть насильным. Но, по-видимому, формируется новый тип зависимости — зависимость от сетевой коммуникации. Жажда понимания, признания, желание быть включенным в систему, страх что-то пропустить, предоставить лидерство оппоненту — все эти мотивы заставляют человека, преимущественно юного, несмотря на дискомфорт, продолжать участие в коммуникации.

В рассмотренной конфликтной ситуации при общении в группе один коммуникант постоянно призывал к ответу другого, который, судя по кратким репликам, уже исчерпал свой лимит общения, но упреки и обвинения вызывали опасения, что не его слово останется последним, и заставляли поддерживать непрекращающуюся агрессивную беседу. В реальной жизни ситуация уже как-нибудь разрешилась бы, а сеть позволяет сутками, в любом месте (в транспорте, магазине, на улице) поддерживать коммуникацию.

В-третьих, круглосуточная доступность коммуникации обесценивает ее и делает спонтанной. Коммуниканты не оставляют себе времени на раздумье, как это было бы в ситуации переодического личного общения, при телефонной коммуникации, в эпистолярии (в бумажном или электронном варианте). Один конкретный акт коммуникации может быть и спонтанным, и конфликтным, но он имеет конец. Общение в сети может быть растянуто. Так, предметом рассмотрения автора однажды стал полугодовой марафон сетевой коммуникации, превратившийся в непрекращающийся конфликт.

Приведенные минусы круглосуточной доступности в сети не означают призыва искоренять бороться с новыми формами общения. Нам следует учиться разумно относиться к нему, зная заложенные в его природе опасности, избегать их.

4. Ослабление традиционных этических запретов для заочного общения.

Заочное общение, прежде всего общение незнакомых в реальной жизни людей, позволяет создавать любые образы. У людей появляется возможность сыграть в себя «другого». То, что первое «я» подвергло бы осуждению, «альтер эго» с интересом испытывает. Порождением этих экспериментов являются новые культурные коды — коды другой социальной ниши. Хорошая девочка в сети примеряет на себя образ опытной женщины. Мальчик-скрипач начинает вести себя как уличный бандит. Психологам предстоит разбираться в этом психологическом феномене, определять его причины и следствия и включать в контекст психологического становления личности. По-видимому, важно, какие именно запреты снимаются и в какой мере и степени. В лингвистическом аспекте можно только констатировать в качестве результата такого снятия этических запретов появление конфликтов и развитие их, вплоть до выхода за рамки закона.

Человеку, защищенному экраном монитора или гаджета, кажется, что он бросил реплику в воздух. Однако очень часто обвинения в экстремистских высказываниях выдвигаются против молодых людей, которые в сети в монологическом порыве на политическую тему или в горячей дискуссии оторвались от реальности и нарушили этический и правовой запрет: выразили националистическую идеологию или комплиментарно отозвались о террористических мерах. Хотелось бы верить, что в действительности эти люди не думают так. Но закон, как и история, не знает сослагательного наклонения. И в значительной мере иллюзия одиночества в сети спровоцировала молодого человека примерять на себя чужую маску: он ощущал себя без свидетелей перед зеркалом. Но коварство Сети состоит в том, что она размывает границу между интимным пространством и публичностью, которая в действительности нарушается не в момент отклика на высказывание, а в момент отправки сообщения.

У современных школьников следует формировать ответственность за отправленные ими в сеть слова. Сравним сетевую и досетевую эры в аспекте отношения к этическим запретам. Предположим, что человеческая природа в общих чертах тождественна во времени. Но при персональном контакте внешние факторы играли сдерживающую роль, в ситуации публичности — открытая сиюминутная общественная реакция. В сетевую эпоху жажда адреналина в совокупности с осознанием несиюминутности возмездия снимает этический запрет. Результатом становятся дела не только в рамках антиэкстремистского законодательства [Иваненко 2013 (б)],

но и другие: распространение порочащих сведений, оскорбление [Иваненко 2013 (а)], склонение к совершению самоубийства [Иваненко 2019 (б)], нарушение авторских прав.

5. Стилистическая сниженность речевой культуры коммуникации.

Настоящий пункт является следствием предыдущего. Снижение речевой культуры — одно из проявлений снятия этических запретов. Можно выделить два типа стилистически сниженной речевой манеры коммуникации в сети.

Первый тип — ведение письменной речи по законам устной, притом в рамках разговорной дискурсивной практики. Проще говоря, в этом случае участник общения в сети переносит в поле беседы то, что он сказал бы в устной форме, притом в неофициальной обстановке. Весь арсенал ненормативной лексики: просторечия, бранные слова, включая табуированную лексику, жаргонизмы, сленг, обсценную лексику — все используется без ограничений. Коммуникант как бы «общается со своими», он неоправданно полагает всех участников общения в сети носителями того же лексикона и моделей речевого поведения. Результатом ошибки становятся конфликты, порожденные коммуникативной перверсией.

Второй тип — демонстративное, а не естественное использование ненормативной лексики. Жонглирование словами, которые с высокой вероятностью могут шокировать, неприятно удивить, возможно, подавить или испугать оппонента в сети. Стилистически сниженная лексика используется как инструмент доминирования: я вот так могу, а что ты мне скажешь?

То есть в первом случае стилистическая сниженность речи — результат низкого уровня речевой, а во втором — поведенческой культуры. Но в любом случае конфликтность общения в таком режиме повышается. Оппонируя тезису о естественности нелитературного лексикона в ряде дискурсов («мы матом не ругаемся, мы на нем разговариваем»), констатируем по результатам анализа конфликтных диалогов и полилогов: именно бранное слово в значительном количестве случаев направляет коммуникацию в сторону конфликтного общения. Примечательно, что бранная, обсценная лексика, нацеленная на принижение адресата, — лишь часть нелитературного пласта, однако конфликтогенными являются не только оскорбительные высказывания, призванные установить доминирование над оппонентом, но и нелитературные комментарии явлений, событий, которые, казалось бы, не посягают на честь и достоинство участников группы. Сфера конфликтогенности значительно шире сферы правовых запретов. Все-таки нормативная речь воспринимается преобладающей частью коммуникантов как правильная знаковая система для коммуникации, а жаргон, сленг — как неправильная. Суждение действительно только для открытых или социально немаркированных групп. Коммуникация узких групп не изучалась.

В заключение расскажем одну конкретную историю коммуникации в сети, имеющую нерадостный финал. Два молодых человека выясняли в сети свои взаимоотношения, в основе которых лежал затекстовый конфликт — соперничество в отношениях с девушкой. В реальной жизни коммуниканты довольно длительное время не могли контактировать. Существенно, что реальный конфликт хотя и был, но к моменту очной встречи был исчерпан. Естественный конфликт в ходе общения в сети перерос в искусственный, словесный. Изучение взаимодействия коммуникантов показало, как все перечисленные факторы конфликтогенности столкнули оппонентов в уже реальном, физическом конфликте, закончившемся для одного инвалидностью, для другого судимостью.

ВЫВОД. Средства социальной сети способны не только отразить объективно существующий конфликт, вербализовать его, но и гиперболизировать противостояние. Выявлены следующие факторы конфликтогенности коммуникации в социальных сетях: недифференцированность признаков публичность/интимность, отсутствие невербальных средств коммуникации, растянутость коммуникации во времени, круглосуточная доступность сети, ослабление традиционных этических запретов для заочного общения, стилистическая сниженность речевой культуры коммуникации.

Наличие обстоятельств, увеличивающих возможность создания и развития конфликта в сетевом общении, совершенно не означает, что новый формат взаимодействия плох и от него следует отказаться. Все новое в истории цивилизации всегда проходило путь адаптации, вживания в социум. Именно такой этап проходит сейчас сетевой способ общения, порождающий конфликты, попадающие под правовые запреты и перерастающие в правовое противостояние. Поэтому и нужно осознать причины конфликтности и выработать меры ее минимализации.

Литература

Адаева О.Б., Иваненко Г.С. От целеполагания к условиям реализации: о концепции курса русского языка в школе / Вестник Челябинского государственного педагогического университета. — 2015. — № 10. — С. 14-20. Биркенбил В. Язык интонации, мимики, жестов. СПб.,2014.

ВведенскаяЛ.А., Павлова А.Г. Культура и искусство речи. Современная риторика. Ростов-на-Дону, 2015.

Глухих Н.В. Диалогичность как типологический признак эпистолярного делового текста конца XVIII — начала XIX века / Проблемы истории, филологии, культуры. — 2008. — № 19. — С. 362-374.

Глухих Н.В., Миронова А.А. Приемы формирования коммуникативной компетенции будущего учителя в деловом общении. / Вестник Челябинского государственного педагогического университета. — 2019. — № 4. — С. 91-101.

Гуль А.Ю. Роль социальных сетей в современных коммуникативных практиках / Культурологические чтения — 2016 / Материалы международных научно-практических конференций. Екатеринбург, 2016. — С.52-56. URL: http://elar.urfu.rU/bitstream/10995/43311/1/kulch_2016_10.pdf Горелов И.Н. Невербальные компоненты коммуникации. М., 2015.

Иваненко Г.С. Формирование представления о динамических процессах в языке и языкознании как средство становления гуманитарного мышления / Мир науки, культуры, образования. — 2019. — № 6 (79). — С. 472-475.

Иваненко Г.С. Лексикография и судебная лингвистическая экспертиза: перспективы взаимодействия. / Юрислингвистика. — 2018. -№7/8 (18/19). С. — 98-118. URL: https://doi.org/10.14258/leglin(2018)7-810

Иваненко Г.С. Еще раз о «неприличной форме выражения» / Юрислингвистика. — 2013. — №2 (13). — С. 92-96.

Иваненко Г.С. Анализ формы речевого воздействия на адресата как аспект судебного исследования экстремистского текста

/ Филологические науки. Вопросы теории и практики. — 2013. — № 4-2 (22). — С. 82-87.

Иваненко Г.С. Склонение к совершению самоубийства / доведение до самоубийства: лингвистическая трактовка дифференциации содержания ст. 110 и ст. 110.1. УК РФ. Юрислингвистика. — 2019. — № 14 (25). — С. 14-18. URL: https://doi.org/10.14258/leglin(2019)1403 Кнапп М.Л. Невербальные коммуникации. М., 2013.

Стернин И.А. Деловое общение / Учебное пособие для старшеклассников и студентов. — Воронеж, 2009. Шипицин А.И. Феномен социальных сетей в современной культуре / Известия ВГПУ. — 2011. — № 3(57). — С. 36-40.

References

Adaeva, O.B., Ivanenko, G.S. (2015). From goal-setting to implementation conditions: on the concept of the Russian language course at

school. Bulletin of the Chelyabinsk State Pedagogical University, 10, 14-20 (in Russiаn).

Birkenbil, V. (2014). Language of intonation, facial expressions, gestures. St. Petersburg (in Russiаn).

Vvedenskaya, L.A., Pavlova, A.G. (2015). Culture and art of speech. Contemporary rhetoric. Rostov-on-Don (in Russiаn).

Glukhikh, N.V. (2008). Dialogue as a typological feature of an epistolary business text of the late 18th — early 19th centuries. Problems of

history, philology, culture, 19, 362-374 (in Russiаn).

Glukhikh, N.V., Mironova, A.A. (2019). Techniques for the formation of the future teacher’s communicative competence in business communication. Bulletin of the Chelyabinsk State Pedagogical University, 4, 91-101 (in Russiаn).

Gul, A.Yu. (2016). The role of social networks in modern communication practices. Cultural readings — 2016. Materials of international scientific and practical conferences. Yekaterinburg, 52-56. URL: http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/43311/1/kulch 2016 10.pdf (in Russiаn).

Gorelov, I.N. (2015). Non-verbal communication components. Moscow (in Russiаn).

Ivanenko, G.S. (2019). Formation of an idea of dynamic processes in language and linguistics as a means of the formation of humanitarian thinking. The world of science, culture, education, 6 (79), 472-475 (in Russiаn).

Ivanenko, G.S. (2018). Lexicography and forensic linguistic examination: prospects for interaction. Legal linguistics, 7/8 (18/19), 98-118. URL: https://doi.org/10.14258/leglin(2018)7-810 (in Russiаn).

Ivanenko, G.S. (2013). Once again about the «indecent form of expression». Legal linguistics, 2 (13), 92-96 (in Russiаn).

Ivanenko, G.S. (2013). Analysis of the form of speech influence on the addressee as an aspect of judicial research of an extremist text.

Philological sciences. Questions of theory and practice, 4-2 (22), 82-87 (in Russiаn).

Ivanenko, G.S. (2019). Inclination to commit suicide / drive to suicide: a linguistic interpretation of the differentiation of the content of Art. 110 and Article 110.1. Of the Criminal Code of the Russian Federation. Legal linguistics, 14 (25), 14-18. URL: https://doi.org/10.14258/leglin(2019)1403 (in Russiаn). Knapp, M.L. (2013). Non-verbal communication. Moscow (in Russiаn).

Sternin, I.A. (2009). Business communication. Textbook for high school students. Voronezh (in Russiаn).

Shipitsin, A.I. (2011). The phenomenon of social networks in modern culture. Izvestiya VGPU, 3 (57), 36-40 (in Russiаn).

Citation:

Иваненко Г.ИтЬк work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0. License

Социальные сети: новое определение коммуникации в эпоху цифровых технологий

Отдел совместного издательства University Press / Университетское издательство Fairleigh Dickinson

Страниц: 214 • Обрезка: 6 х 9

978-1-61147-738-2 • Твердый переплет • Март 2016 г. • 82,00 $ • (63,00 £)

978-1-61147-740-5 • Мягкая обложка • Октябрь 2017 г. • 44,99 долл. США • (35,00 фунтов стерлингов)

978-1-61147-739-9 • Электронная книга • Март 2016 г. • 42 доллара США.50 • (33 фунта стерлингов)

Анастейша Курило — доцент кафедры коммуникативных исследований Колледжа Святого Иосифа.

Татьяна Думова — профессор Школы коммуникаций Университета Пойнт-Парк.

Благодарности
Список рисунков и таблиц
Предисловие
Роберт Шутер
Введение: Социальные сети без стен
Анастасия Курило и Татьяна Думова
Глава 1: Вместе и врозь: социальные и технические сети
Гай Мерчант
Глава 2: Применение традиционной социальной сети Теория социальных интерактивных технологий
Кори Джей Либерман
Глава 3: Сайты социальных сетей, самораскрытие и личное участие
Памела Дж.Kalbfleisch
Глава 4: Мобильные социальные сети
Джузеппе Лугано
Глава 5: Студенты, башня из слоновой кости и образовательное использование сайтов социальных сетей
Анастейша Курило и Ифэн Ху
Глава 6: Иллюзия контроля: историографическое исследование социальных сетей, Закладки и воспринимаемый контроль в цифровой сфере
Памела Э. Уолк и Ханс К. Мейер
Глава 7: Социальные сети во время кризиса
Хейли Уотсон, Куш Вадхва, Леми Бару и Сальваторе Шифо
Глава 8: Технологии социальных сетей и Социальные движения
Зейнеп Гюнель и Леми Барух
Глава 9: Сетевой активизм в Китае
Цзысюэ Тай
Глава 10: Методы исследования социальных сетей: подходы и ключевые вопросы
Татьяна Думова
Индекс
Об участниках

Тем, кто ищет увлекательную книгу, наполненную различными точками зрения и идеями, я рекомендую «Социальные сети: новое определение коммуникации в эпоху цифровых технологий»…. Я рекомендую эту книгу всем студентам и аспирантам, преподавателям, исследователям и всем, кто интересуется социальными сетями. Каждая глава предлагает ценную информацию и содержит важный взгляд на социальные сети и сети. Нам предстоит многое узнать об истории социальных сетей, о том, где они сегодня и где они будут завтра во всех аспектах обучения.
Тенденции коммуникационных исследований

Общение в онлайновых социальных сетях способствует культурной изоляции

Онлайновые социальные сети играют все более важную роль в общении между друзьями, коллегами, деловыми партнерами и членами семьи.Это событие вызвало общественные и научные дебаты о том, как эти новые платформы влияют на динамику культурного разнообразия. Формальные модели культурного распространения являются мощными инструментами для изучения динамики культурного разнообразия, но они основаны на предположениях, которые представляют собой традиционное диадическое общение лицом к лицу, а не общение в онлайновых социальных сетях. В отличие от моделей общения лицом к лицу, где акторы обновляют свои культурные черты под влиянием одного из своих сетевых контактов, общение в онлайновых социальных сетях часто характеризуется структурой «один ко многим», когда пользователи посылают сообщения напрямую. к большому количеству сетевых контактов.Используя аналитические инструменты и моделирование на основе агентов, мы показываем, что это, казалось бы, тонкое различие может иметь глубокие последствия для возникающей динамики культурного распространения. В частности, мы показываем, что в рамках нашей модели онлайн-коммуникация в большей степени способствует культурному разнообразию, чем офлайн-коммуникация, и увеличивает шансы культурной изоляции индивидов и подгрупп от своих сетевых контактов.

1. Введение

Основная предпосылка Интернета заключалась в том, что он создаст общественную сферу, которая способствует демократическому обсуждению и формированию консенсуса [1–3].Тем не менее, растет обеспокоенность тем, что Интернет фактически усиливает процессы поляризации мнений по мере того, как пользователи взаимодействуют с единомышленниками [4], тенденция, которую алгоритмы персонализации, установленные в поисковых системах и онлайн-социальных сетях, еще больше усиливают [5, 6]. Эти психологические и компьютерные гомофилические предубеждения превращают онлайн-дебаты в виртуальные эхо-камеры [7]. Формальные модели социального влияния в сетях являются мощным инструментом для понимания того, способствует ли и при каких условиях общение в социальных сетях процессам формирования консенсуса или поляризации мнений [8].Однако существующие модели были адаптированы для представления общения в автономном режиме, а не в режиме онлайн. Здесь мы показываем, что учет того, что онлайн-общение характеризуется общением «один ко многим», а не общением «один к одному», резко меняет предсказания одной из наиболее известных моделей [9]. В частности, мы показываем, что характерный для онлайн-общения режим общения «один ко многим» способствует возникновению изолированных индивидов и формированию внутренне однородных, но непохожих друг на друга подгрупп.

Ученые давно признали, что онлайн-коммуникация существенно отличается от офлайн-коммуникации (см., например, [10, 11]), но существующие исследования были сосредоточены на различиях, влияющих на внутри -индивидуальных процессов, и в значительной степени игнорировали сложность, возникающую из-за общение между лицами. Классический вывод из социальной психологии, например, заключается в том, что компьютерное общение гораздо меньше зависит от внешности людей (т.г., возраст, пол и этническая принадлежность), что освобождает индивидов от социальных ролей, связанных с принадлежностью к группам с высоким или низким статусом [12]. Утверждается, что это увеличивает относительное влияние членов групп с низким статусом на коллективную динамику, уменьшая межгрупповой конфликт и способствуя формированию консенсуса [12, 13]. Аналогичным образом, исследования показали, что онлайн-общение позволяет застенчивым людям преодолевать коммуникативные барьеры, которые социально изолируют их в офлайн-сетях [14].

В отличие от существующих исследований, мы фокусируемся на сложности, возникающей в результате взаимодействия между индивидуумами, а не на внутри -индивидуальных процессов.С этой целью мы изучаем известную формальную модель коммуникации Аксельрода, которая была разработана для оффлайновых социальных сетей (и использует правило общения один на один), сохраняя все предположения об индивидуальном поведении неизменными, но реализуя коммуникацию между акторами таким образом, который фиксирует типичные формы онлайн-общения (один ко многим). С помощью аналитических инструментов и моделирования мы демонстрируем, что это изменение в допущениях модели резко меняет прогнозы модели и приводит к выводам, которые бросают вызов результатам исследований внутренних процессов.Вопреки наброскам выводов о том, что компьютерная коммуникация способствует возникновению консенсуса [12, 13], мы обнаружили, что режим онлайн-коммуникации способствует появлению взаимно несогласных подгрупп в наших симуляциях. Аналогичным образом, в то время как социально-психологические исследования показали, что онлайн-общение позволяет некоторым людям преодолеть социальную изоляцию [14], мы показываем, что онлайн-общение увеличивает шансы социальной изоляции людей. Мы получаем эти результаты, используя подход, который сильно отличается от социально-психологических исследований.В то время как в этих исследованиях изучалось, как онлайн-общение меняет поведение людей и их реакцию друг на друга, наша работа демонстрирует, что различия между онлайн- и офлайн-коммуникациями возникают просто из-за другой структуры общения. С точки зрения сложности мы обнаруживаем, что «целое» меняется не потому, что изменились «части», а потому, что взаимозависимости между «частями» немного отличаются.

Аксельродовская модель распространения культуры — одна из наиболее известных моделей формирования консенсуса и возникновения непохожих друг на друга подгрупп.Также это типичный представитель моделей, реализующих офлайн-коммуникацию. Аксельрод предложил модель для решения того, что он считал фундаментальной загадкой в ​​исследованиях социального влияния, спрашивая : «Если люди склонны становиться более похожими в своих убеждениях, отношениях и поведении, когда они взаимодействуют, почему все такие различия в конечном итоге не исчезают? ” [9, с. 203] . Затем Аксельрод показал с помощью агентной модели, как ассимиляция на микроуровне индивидуальных взаимодействий может быть согласована с культурной дифференциацией на уровне общества в целом.Подобно большинству материалов, внесенных в литературу, модель Аксельрода представляет людей как узлы в сети, которые описываются набором культурных черт, представляющих культурные предпочтения людей (например, предпочтения в отношении стилей музыки, литературы или одежды). Кроме того, Аксельрод реализовал так называемый режим общения «один на один», когда в социальном контакте один агент всегда сообщает одну культурную черту одному из своих сетевых контактов. Этот режим общения один на один имитирует общение лицом к лицу, присутствующее во многих офлайн-контекстах, но отличается от формы общения, повсеместно распространенной в Интернете и которую мы называем общением «один ко многим».Например, когда интернет-пользователи ведут блог или размещают контент в онлайновых социальных сетях, они сообщают контент сразу нескольким онлайн-контактам, а не только одному из них.

Эта статья была мотивирована следующей интуицией о сложности, возникающей при общении один-ко-многим. Рассмотрим для иллюстрации сеть из четырех акторов, изображенную на рис. 1(а). Все актеры описываются тремя культурными чертами: формой (круг или квадрат), цветом (черный или белый) и буквой (А или В).Количество линий, соединяющих узлы, представляет собой количество культурных черт, общих для соответствующих двух узлов. Реализуя гомофилию [4, 15, 16], Аксельрод предположил, что перекрытие признаков увеличивает вероятность того, что узлы перенимают признак от своего соседа. Предположим, что агент в верхнем левом углу (на рис. 1(а)) сообщает о своей черте формы в двух разных режимах связи. В режиме взаимно-однозначного общения, принятом в модели Аксельрода, этот агент сообщает свой признак одному из двух агентов, с которыми он уже имеет общие буквенные и цветовые признаки.Предположим, что для взаимодействия выбран верхний правый агент, и этот агент принял черту. Рисунок 1(b) визуализирует эту ситуацию, показывая возросшее культурное сходство между получателем и отправителем. В качестве побочного эффекта культурное перекрытие между агентом в верхнем правом углу и агентом в нижнем левом углу уменьшилось, но общая сеть остается связанной. Рисунок 1(c) показывает, что другой результат возникает, когда агенты общаются в режиме «один ко многим». Тот же агент (верхний левый агент) передает свою черту формы, но теперь предположим, что все акторы, с которыми у него ненулевое культурное совпадение, перенимают сообщаемую черту.Это имеет два следствия, которые мы изучаем в этой статье. Во-первых, формируется культурно однородный кластер, потому что после общения три актора обладают идентичными культурными чертами. Коммуникация не только увеличивала сходство между отправителем и получателем сообщения, но и сохраняла сходство между узлами, принявшими признак. Напротив, в режиме «один к одному» два узла справа оказались менее похожими друг на друга. Во-вторых, нижний левый агент больше не имеет общих черт с другими агентами, в результате чего оказывается культурно изолированным.Тот факт, что на нижнего левого агента не влиял верхний левый агент, не только исключал их сходство, но и увеличивал несходство между нижним левым агентом и двумя другими агентами, поскольку они приняли культурную культуру. особенность, сообщаемая агентом в верхнем левом углу. Вопреки здравому смыслу, этот стилизованный пример предполагает, что формирование кластера и культурная изоляция более вероятны при режиме общения один-ко-многим, даже несмотря на то, что случаев социального влияния больше, чем при режиме общения один-к-одному Аксельрода.


Интуиция, показанная на рисунке 1, требует формального анализа по двум причинам. Во-первых, в режиме онлайн-общения «один ко многим» отправитель передавал признак нескольким сетевым контактам, в то время как в режиме «один-к-одному» имел место только один акт общения. Остается неясным, может ли повторяющееся общение один на один объяснить эту очевидную разницу между режимами общения или нет. Во-вторых, рисунок фокусируется на крошечной популяции с простой сетевой структурой, оставляя открытым вопрос о том, способствует ли связь «один ко многим» изоляции даже тогда, когда одновременно общается большее количество агентов.

Чтобы проверить достоверность нашей интуиции, мы реализовали режим коммуникации «один ко многим» в модели культурного распространения Аксельрода, сохранив неизменными все остальные предположения модели (таким образом, сохранив нашу модель «полностью согласованной»; [17]). . То есть мы включили то, что акторы одновременно сообщают черту всей своей сети сразу. Впоследствии альтеры индивидуально решают, принять или отвергнуть черту в соответствии с правилами, указанными в исходной модели Аксельрода. Мы сравнили предсказания новой модели с предсказаниями исходной модели Аксельрода, используя как аналитические, так и вычислительные инструменты.Во-первых, мы сравнили прогнозы двух моделей для очень небольших, но аналитически поддающихся анализу социальных сетей, проведя анализ цепей Маркова, и обнаружили, что общение «один ко многим» действительно увеличивает вероятность того, что люди станут изолированными. Во-вторых, используя вычислительные методы, мы показываем, что наши выводы верны также для больших популяций, вариаций в структуре базовой социальной сети и более высокой культурной сложности с точки зрения количества культурных черт и особенностей. Более того, мы обнаруживаем, что кластеры среднего размера возникают при взаимодействии «один ко многим» с низкой, но стабильной скоростью.

2. Литература

Аксельродовская модель распространения культуры дает четкое объяснение возникновения, распространения и устойчивости различных культурных профилей. В этой литературе культура человека определяется как совокупность его личностных характеристик (например, мнений, убеждений и культурного поведения), которые подвержены социальному влиянию [9, с. 206-7]. Культурная динамика разворачивается из соединения двух социальных сил, выбора культурно сходных партнеров по общению и социального влияния в результате общения.По мере того как социальное влияние увеличивает культурное сходство между партнерами по общению, оно создает в сочетании с отбором петлю положительной обратной связи, которая приводит к возникновению культурных кластеров, которые внутренне становятся все более похожими и, как следствие, взаимно несходными. Отдельные культурные кластеры остаются стабильными, когда культурное перекрытие между кластерами падает до нуля, что исключает последующую коммуникацию по принципу отбора. Модель Аксельрода разделяет это критическое допущение со многими альтернативными моделями, такими как известные модели ограниченной достоверности [18, 19], как обобщается в недавнем обзоре литературы Flache et al.[8].

Многие статьи расширили работу Аксельрода [20], проверяя чувствительность его предсказаний к корректировкам модельных предположений, например, о влиянии средств массовой информации [21], институтов [22] и шкале культурных особенностей [ 23–25]. Важным достижением стало введение шума в процесс выбора партнера по общению и социального воздействия [24, 26–28]. Оказалось, что допущение агентам иногда отклоняться от предположений Аксельрода с малой вероятностью может привести к неизбежному движению системы в сторону монокультуры, т.е.е., совершенная культурная однородность. Однако прогнозы модели более надежны, когда предполагается, что агенты взаимодействуют только с сетевыми контактами, имеющими несколько общих культурных черт [25, 29], когда сетевые связи с контактами, культурно отличающимися друг от друга, прекращаются [30] или когда агентам разрешено формировать институты «снизу вверх», которые, в свою очередь, воздействуют на агентов «сверху вниз» [22]. Недавно Баттистон и соавт. [31] концептуализировал обменные дискуссионные сети как мультиплексную систему, в которой разные темы обсуждаются между разными партнерами.Множественное распространение культурных моделей наслаивается друг на друга, создавая отчетливые и надежные кластеры культурной идентичности.

Другим расширением модели, которое может объяснить сохранение культурного разнообразия, несмотря на случайные отклонения, является так называемое «многостороннее социальное влияние» [32], форма социального влияния, аналогичная концепции «сложного заражения» из литература по диффузионным процессам в социальных сетях [33]. В отличие от Аксельрода, который моделировал влияние как диадический процесс «один-к-одному», когда агент перенимает культурную черту сетевого контакта, Флаш и Мэйси [32] предполагали, что агенты всегда учитывают культурные черты множества сетевых контактов, когда пересматривают свои отношения. культурный профиль и перенять черту, преобладающую в их районе.Эта форма культурной коммуникации «многие к одному» делает прогнозы гораздо более устойчивыми к шуму и является противоположностью режиму коммуникации «один ко многим», который мы здесь изучаем. То есть, в то время как Флэш и Мейси предполагали, что агент всегда находится под влиянием нескольких сетевых контактов, мы считаем, что отдельный агент оказывает влияние на несколько контактов.

Разработчики моделей также включили в существующие модели допущения о связи «один ко многим» [34, 35]. Однако, хотя существуют модели социального влияния, которые реализуют режимы общения, подобные изучаемому нами общению «один ко многим», в литературе отсутствует анализ того, порождает ли и при каких условиях общение «один ко многим» иную культурную динамику по сравнению с общением «один ко многим». одностороннее общение.Таким образом, в отличие от предыдущих вкладов, мы реализуем связь «один ко многим» в модели Аксельрода, сохраняя все остальные предположения модели неизменными. Затем мы сравниваем предсказания новой модели с предсказаниями оригинального подхода.

3. Модель

Цель настоящего анализа состоит в том, чтобы проверить нашу интуицию о том, что общение «один ко многим» создает большую изоляцию, чем общение «один к одному». С этой целью мы сравним предсказания выдающейся модели культурного распространения Аксельрода, которая предполагала коммуникацию один на один, с новым расширением той же модели, которая фиксирует коммуникацию один ко многим.Как и в исходной модели Аксельрода, мы генерируем популяции агентов. У каждого агента есть культурный профиль, вектор с номинальными чертами и возможными чертами. Особенности представляют собой культурные атрибуты, которые открыты для социального влияния, а черты относятся к отличительному содержанию функции для данного агента. Формально

Аксельрод использовал очень абстрактное представление культурных характеристик агентов. Характеристики могут представлять что-то столь же простое, как любимая песня человека, или что-то столь же сложное и многомерное, как музыкальный вкус человека.Точно так же он может моделировать взгляд человека на аборт или его гораздо более сложное предпочтение определенной политической партии, которое может быть функцией его взгляда на аборт и многих других аспектов. В разделе 4.2.6 мы изучаем, как на динамику, возникающую при общении «один-к-одному» и «один-ко-многим», влияет культурная сложность, измеряемая с точки зрения количества функций и черт, приходящихся на одну функцию.

Таблица 1 суммирует и сравнивает два варианта модели Аксельрода. На каждом временном шаге из популяции случайным образом выбирается агент.Этот агент является источником влияния. Во-вторых, в исходной модели один из соседей выбирается для общения с , шаг, который не требуется при общении «один ко многим», когда он общается со всеми своими соседями, которые открыты для влияния и еще не идентичны в культурном отношении. На шаге (3) выбирается одна из культурных особенностей, по которой еще нет согласия между агентом и его соседями. В исходной модели Аксельрода это означает исключение всех признаков, в которых и содержится один и тот же признак.Однако в варианте с общением «один ко многим» выбирается один из признаков, по которому не согласен хотя бы один из ее соседей. В отличие от модели Аксельрода с индивидуальным общением, это подразумевает, что она может передать черту одному из ее соседей, который уже усвоил, что делает это диадное общение неэффективным. Однако, как и в модели Аксельрода, вариант с коммуникацией «один ко многим» исключает выбор признака, при котором культурное изменение невозможно, так как должен быть хотя бы один сосед, не согласный с выбранным культурным измерением.Шаг (4) реализует социальное влияние и, следовательно, является той частью, где реализуется коммуникация один-к-одному и один-ко-многим. В исходной модели Аксельрода актер перенимает выбранную черту с вероятностью, равной общему культурному совпадению между и . Например, когда и удерживают одну и ту же черту в половине признаков, тогда вероятность того, что она примет черту, выбранную на шаге (3), составляет 50 процентов. Это реализует гомофилию, представление о том, что люди склонны находиться под влиянием единомышленников по общению.Эмпирические исследования показали, что гомофилия является мощной силой как онлайн, так и офлайн [4, 36, 37]. Тот же принцип реализован в новой версии модели, но здесь каждый сосед принимает выбранный признак с вероятностью, равной попарному культурному сходству между и соответствующим соседом.


Один на один связи Один-ко-многим связи

(1) Выбрать активный агент Каждый раз выбирать агента из популяции 1 Каждый раз выбирать агента из популяции
(2) Выбирать партнера по связи Выбирать соседа агента (не требуется )
(3) Выбрать сообщаемый признак Выбрать признак, по которому и отличаются () Выбрать признак, по которому и хотя бы один сосед отличаются (для любого)
(4) Гомофильный социальный влияние С вероятностью, равной доле признаков, которые и разделяют ( над ), пусть перенимают признак от С р Вероятность равна доле признаков, которые и разделяют (над), пусть каждый сосед перенимает признак от

формализация связи один-к-одному и один-ко-многим сравнима, мы меняем формулировку влияния, чтобы перейти от .Две реализации математически эквивалентны.
4. Сравнение двух режимов общения

Мы сравнили модели двумя разными методами. Во-первых, мы изучили небольшие популяции всего из четырех агентов, описываемых только тремя дихотомическими культурными признаками. Простота этой установки позволила нам провести подробный анализ и предоставить аналитическое доказательство с использованием анализа цепей Маркова. Во-вторых, мы провели моделирование на основе агентов, чтобы проверить, верны ли выводы анализа цепей Маркова в более сложных условиях с большим количеством агентов, большим количеством культурных черт и особенностей, различными размерами соседей и более сложными сетевыми структурами.Использование большей численности населения во втором анализе также позволило нам обратиться к тому, что в первую очередь интересовало Аксельрода, а именно к культурному разнообразию. Точнее, во втором анализе мы могли бы проверить, как режим коммуникации влияет на степень и условия культурной кластеризации, сосуществования локального консенсуса и глобального разнообразия, отмеченных в первоначальном анализе Аксельрода.

4.1. Анализ цепей Маркова

Чтобы иметь возможность сравнить две модели с помощью аналитических инструментов, мы сначала проанализировали очень простую настройку, в которой интуиция, изложенная выше, тем не менее предполагает, что прогнозы двух вариантов модели различаются.Согласно описанной интуиции, изоляция в модели «один ко многим» может возникнуть, когда актор не находится под влиянием соседа по сети, но находится под влиянием их совместных соседей. Кластеры формируются потому, что актор оказывает одинаковое влияние на несколько сетевых контактов. Для проверки этой интуиции требуется сеть, состоящая из отправителя, получателя и по крайней мере двух других получателей и полностью связанных. Кроме того, мы устанавливаем число культурных особенностей равным 3, так как это создает достаточную вариацию вероятности того, что агенты влияют друг на друга.Если два агента не имеют общего признака ни по одному из трех признаков, вероятность их общения . Если они разделяют 1 черту, то . Если они разделяют 2 признака, то ; и если они разделяют все черты, . Наконец, мы предположили, что все три признака являются дихотомическими ().

Система с , и имеет конечное число культурных конфигураций. Культурная конфигурация — это отображение, присваивающее каждой из характеристик каждого из агентов значение из набора возможных значений характеристик (0 или 1). Общее количество возможных конфигураций равно .

Динамика этой системы может быть полностью представлена ​​в виде цепи Маркова, которая приписывает каждой упорядоченной паре культурных конфигураций вероятность перехода от одной конфигурации к другой за одну итерацию симуляции модели. С 4096 конфигурациями эта марковская модель системы чрезмерно велика для исчерпывающего анализа. Однако мы можем разбить множество всех конфигураций на подмножества, называемые далее классами , которые обладают тем свойством, что для каждой упорядоченной пары конфигураций, попадающих в класс и попадающих в класс , вероятность перехода из в одинакова.Анализ динамики цепи Маркова, состоящей из этих классов, и вероятностей перехода между ними эквивалентен анализу цепи Маркова всех конфигураций. Как мы покажем, мы можем свести систему к ряду классов, достаточно малому, чтобы аналитически вывести вероятности того, что культурная изоляция возникает из случайного начала при общении один-к-одному и один-ко-многим соответственно.

Чтобы получить разделение конфигураций на классы, мы сначала заметим, что каждая функция всегда находится ровно в одном из трех различных состояний.

Консенсус . Все агенты принимают одну и ту же черту в feature . В соответствии с правилом 3 обеих моделей любое общение в будущем, изменяющее эту функцию, исключается, поскольку достигнут консенсус.

1-3 Сплит . Один агент перенял черту , а трое других — .

2-2 ​​Сплит . У двух агентов общая черта, а у двух других агентов она перенята.

Первая классификация конфигураций может быть получена путем различения конфигураций, которые имеют различное распределение состояний по трем функциям.Все конфигурации, которые имеют одинаковое количество признаков в состояниях C (консенсус), 13 (расщепление 1-3) или 22 (расщепление 2-2), попадают в один и тот же полукласс. Количество различных полуклассов можно получить из вычисления числа возможных исходов, если для каждого признака его состояние выбирается случайным образом и независимо с заменой из трех возможных значений C, 13 или 12. Таким образом, для случая, когда признак могут находиться в разных состояниях и есть признаки, составляющие культурный вектор, это число дается как количество неупорядоченных перестановок для множества при выборке с заменой как

Однако полукласс может состоять из нескольких классов; таким образом, количество классов больше 10.Причина в том, что вероятности перехода из конфигурации, содержащей признаки с более чем одним расщеплением 1-3 или 2-2, могут различаться в зависимости от того, разделяют ли расщепления набор агентов по одним и тем же линиям или являются асимметричными. Мы различаем три степени симметрии внутри полуклассов с более чем одним неконсенсусным признаком и присваиваем ярлыки: симметричный (s), полусимметричный (ss) или несимметричный (ns). 1

Например, полукласс 13-13-13 (т.е., все три признака содержат «расщепление 1-3») состоит из трех различных классов: симметричных, полусимметричных и несимметричных. Примеры показаны на рисунке 2. Несмотря на то, что три конфигурации являются частью одного и того же полукласса, они имеют очень разные вероятности связи и перехода в другой класс. Симметричный класс 13-13-13 (13-13-13s) представляет собой поглощающее состояние динамики и характеризуется одним кластером из трех культурно идентичных агентов и одного изолята. Изолированный агент в этом классе отличается от тех же трех других по всем трем признакам, поэтому дальнейшая коммуникация невозможна.Конфигурации 13-13-13ss и 13-13-13ns, показанные на рисунке 2, вместо этого допускают связь между некоторыми или всеми агентами. Обзор всех классов и доля состояний, попадающих в каждый класс, включены в Приложение А.

Для обоих вариантов модели можно идентифицировать разбиение на небольшое количество классов конфигураций и рассчитать для каждой пары классов вероятность что соответствующий переход происходит за одну итерацию. На рисунках 3(а) и 3(б) представлены вероятности перехода для обоих вариантов моделей.На рисунках узлы окрашены в зависимости от того, представляют ли они поглощающий класс (синий), класс, из которого консенсус является единственным достижимым равновесием (красный), или все еще достижимы другие равновесия (белый). 2 Цвет края соответствует вероятности перехода системы из одного состояния в другое, при этом более темные края указывают на более высокую вероятность перехода. Рекурсивные пути (петли) не показаны.


(a) Один к одному
(b) Один ко многим
(a) Один к одному
(b) Один ко многим

Оба варианта модели имеют три возможных поглощающих класса; это классы, которые однажды выбраны динамикой, никогда больше не будут оставлены: класс консенсуса (C-C-C), класс изоляции (13-13-13s) и класс поляризации (22-22-22s).Консенсус стабилен, так как социальное влияние никогда не приведет к изменению свойств агентов. Изоляция и поляризация — это состояния группового расщепления; они стабильны, потому что акторы либо совершенно похожи, либо совершенно не похожи на своих соседей. В обоих случаях общение никогда не приведет к изменению культурных особенностей. Как видно на диаграмме перехода, а также на диагонали матрицы перехода, это единственные классы, являющиеся «стоками» с нулевой степенью выхода в марковском графе.Учитывая, что из любого другого класса есть путь хотя бы к одному из поглощающих классов, мы знаем, что в долгосрочной перспективе система должна оказаться в одном из поглощающих классов.

На рис. 3 показано, как легче возникает изоляция при обмене данными по схеме «один ко многим». Например, как только система достигла конфигурации, в которой один агент «почти» изолирован, но все же согласен с тремя другими по одному единственному признаку (13-13-22s, верхние правые углы рисунков 3(a) и 3( б)), вероятность того, что этот агент окажется изолированным после следующего воздействия, при общении один ко многим в три раза выше, чем при общении один к одному. 3 В более общем смысле, используя теорему о сходимости цепи Маркова, можно вычислить для каждого из трех поглощающих классов вероятность достижения при обоих режимах связи при заданном начальном распределении конфигураций. Для этого требуется вектор-строка начального распределения состояний и матрица перехода. Тогда стационарное распределение определяется как

. В таблице 2 приведены стационарные распределения для обоих вариантов модели при одинаковой вероятности инициализации системы в любой из ее 4096 конфигураций.Эти результаты подтверждают наше интуитивное предположение о том, что изоляция является более вероятным результатом динамики культурного влияния при режиме общения один-ко-многим, чем при режиме общения один-на-один. Точнее, мы находим, что вероятность исхода культурной изоляции примерно в 1,6 раза выше при общении «один ко многим» (0,215 против 0,135). Мы также наблюдаем, что общение «один ко многим» снижает вероятность возникновения консенсуса и, таким образом, увеличивает вероятность сохранения культурного разнообразия, несмотря на социальное влияние.Далее мы переходим к изучению того, как общение «один ко многим» влияет на вероятность и устойчивость изоляции и культурной кластеризации в больших группах населения.

0,064 0,135

Связь режим
Класс Один на один Один-ко-многим

C-C-C ( консенсус ) .801 0,713
22-22-22s ( поляризация ) 0,073
13-13-13s ( развязка ) 0,215

4.2. Изоляция и культурная кластеризация в больших популяциях

Анализ цепей Маркова подтвердил нашу интуицию о том, что изоляция и поляризация более распространены в режиме общения «один ко многим».Однако, имея всего 4 агента, мы не можем отличить поляризацию (разделение ровно на две культурно противоположные подгруппы) от культурной кластеризации в большее количество отдельных локальных кластеров. Чтобы проверить, является ли и при каких условиях наш аналитический вывод надежным и обобщается ли культурная кластеризация также в более крупных сетях, мы провели вычислительные эксперименты с более крупными популяциями, всегда начиная со случайного начального назначения признаков и 1000 независимых повторений для каждого экспериментального условия.Все симуляции проводились до тех пор, пока динамика не достигла равновесия.

В следующих подразделах мы сначала сравним связь один-к-одному и один-ко-многим в трех различных сетевых конфигурациях. Во-первых, мы сосредоточились на обычной сети тора, поскольку это структура, которую использовал Аксельрод (раздел 4.2.1). Во-вторых, мы сравнили два режима связи в кольцевых сетях с разной степенью сетевой транзитивности, чтобы проверить, действительно ли интуиция на микроуровне, показанная на рисунке 1, ответственна за макроразличия, которые мы наблюдаем в больших популяциях (раздел 4.2.2). Используя кольцевые сети, мы также варьировали размер соседства агентов, чтобы проверить, сохраняются ли культурная кластеризация и изоляция, когда коммуникационные сети отдельных людей становятся больше при общении «один ко многим» (раздел 4.2.3). Затем мы изучили пространственные случайные графы, поскольку утверждалось, что эти сети лучше имитируют человеческие социальные сети, чем торовые и кольцевые сети (раздел 4.2.4). Затем мы описываем идеально-типичные прогоны симуляции при обмене данными «один-к-одному» и «один-ко-многим», чтобы проиллюстрировать различия (раздел 4.2.5) и повторить наши основные результаты для популяций, состоящих из агентов с большим количеством признаков () и большим количеством возможных признаков на каждый признак.

4.2.1. Влияние размера популяции

Существует как минимум две причины для увеличения числа агентов в модели. Во-первых, уже Аксельрод обнаружил, что монокультура (совершенный культурный консенсус) практически неизбежна, когда размер популяции превышает критический порог [9, с. 214-5], потому что динамика длится дольше в больших популяциях.Это увеличивает вероятность того, что две подгруппы А и В, которые стали максимально непохожими, в какой-то момент возобновят общение, потому что один агент перенял черту от третьей подгруппы С, которая увеличила культурное сходство между А и В. режимы связи сохраняются, когда предполагается большее население. Во-вторых, цель настоящего анализа состоит в том, чтобы внести свой вклад в разработку достоверного представления об онлайн-общении, среде, в которой взаимодействует огромное количество людей.

Манипулируя режимом связи, сохраняя при этом все остальные характеристики модели Аксельрода неизменными, мы сначала сравнили две модели в одной и той же структуре клеточного мира, которую Аксельрод предположил в своей основополагающей работе и которую приняли многие последующие исследования (например, [9, 26, 32]). То есть мы предположили, что агенты распределены по обернутой квадратной решетке (тору) так, что каждый агент занимает одну ячейку. Все агенты связаны со своими соседями в так называемом «районе Мура» и, таким образом, могут взаимодействовать с восемью другими агентами. 4 Первый симуляционный эксперимент сосредоточился на популяциях, характеризующихся сетью тора и агентами с тремя культурными особенностями с двумя возможными чертами. Чтобы изучить эффекты размера популяции, мы создали популяции с агентами и варьировали от 2 до 10. В приложении B мы показываем, что наши результаты устойчивы при увеличении до 30, что соответствует популяциям из 900 агентов.

На рис. 4 сравниваются два режима связи с точки зрения доли запусков, завершившихся хотя бы одним изолированным агентом.Изолят определяется как агент, который максимально отличается от всех своих сетевых контактов. Синие линии показывают, что изоляция сохраняется при общении один ко многим даже в больших популяциях, в то время как изоляция практически исчезает при общении один к одному. В режиме «один ко многим» изоляция наиболее вероятна в очень небольших популяциях, но как только размер популяции превышает 36, модель с коммуникацией «один ко многим» генерирует постоянную долю около 12 процентов прогонов, характеризующихся изоляцией. .Этот вывод был подтвержден моделированием с популяциями из 900 агентов (см. Приложение А).


Рисунок 4 также показывает, что доля серий, которые заканчиваются монокультурой (см. красные линии), уменьшается при недостаточном общении «один ко многим», в то время как доля серий, генерирующих монокультуру, увеличивается в размере популяции согласно исходной модели. Аксельрод уже обнаружил, что исходная модель подразумевает больше монокультуры в больших популяциях [9], результат, который обобщается на различные расширения модели (например,г., [26, 30]). Аксельрод счел это открытие нелогичным, сопоставив его с противоречивыми эмпирическими данными исследования языкового разнообразия на островах в южной части Тихого океана, которое показало, что на более крупных островах языковое разнообразие больше. Наши результаты здесь показывают, что личное общение играет важную роль в создании парадоксального открытия Акселода. В его исходной модели динамика порождает монокультуру в больших популяциях, потому что всякий раз, когда начинает формироваться культурно однородный регион, зарождающийся локальный консенсус может быть нарушен одним событием коммуникации одного члена региона с внешним источником влияния.В больших популяциях эти нарушения более вероятны просто потому, что динамика длится дольше, чем в малых популяциях. Такие внешние воздействия также возможны при общении «один ко многим». Однако главное отличие состоит в том, что коммуникация «один ко многим» предлагает гораздо больше возможностей достижения «девиантного» влияния от членов эмерджентной области, к которой принадлежит девиантный. В исходной модели Аксельрода алгоритм всегда случайным образом выбирает двух партнеров по общению и (см. шаги (1) и (2) в таблице 1), что подразумевает, что вероятность того, что сосед, принадлежащий к культурному региону, оказывает обратное влияние на девианта, равен только в популяции с окрестностями Мура.С нашей реализацией связи один-ко-многим, всегда будет нацелен , так как оказывает влияние на всех соседей. Это значительно повышает надежность культурных регионов. Дальнейшее подтверждение этой интерпретации дается аналогичными выводами, которые Флаш и Мэйси [32] получили с помощью модели, предполагающей общение многие-к-одному.

Чтобы проверить, способствует ли связь «один ко многим» не только изоляции, но и формированию кластеров, на рис. 5 показано, как размер популяции влияет на относительную частоту кластеров разных размеров.Несмотря на то, что кластеры размера один и размера неизменно являются наиболее вероятным результатом, создаваемым моделью, существует заметная разница между двумя режимами коммуникации. При взаимодействии один-к-одному количество кластеров «среднего размера» (тех, что больше единицы и меньше ) уменьшается по мере увеличения, в то время как взаимодействие «один-ко-многим» создает кластеры самых разных размеров на всех уровнях . Например, при моделировании с , мы обнаружили, что при индивидуальном общении 1.2% запусков репликации заканчиваются как минимум одним изолятом, а 1,6% запусков создают кластеры среднего размера. При взаимодействии «один ко многим» доля прогонов с хотя бы одним изолятом возрастает до 7,7%, а кластеры среднего размера появляются в равновесии в 49,4% прогонов. Более того, эти кластеры среднего размера появляются с одинаковой скоростью. Любой заданный размер кластера от 2 до 99 имеет среднюю вероятность ровно 1,00% (SD = 0,46%) появиться в данном прогоне (по сравнению с 0,02% при взаимодействии один на один).Это демонстрирует, как общение «один ко многим» стабилизирует культурное разнообразие и кластеризацию. Оба режима связи обычно генерируют распределения размеров кластеров с пиками на обоих концах шкалы (при размере кластера один или ). Однако, независимо от размера населения, общение один на один порождает больше монокультуры, меньше изоляции и меньше кластеризации, чем общение один ко многим.


Рисунок 6 информирует о влиянии режима коммуникации на относительный размер самой большой подгруппы в популяции (), стандартный показатель результата в литературе.На рисунке показано, что несколько прогонов с более крупными популяциями в режиме один на один, которые не заканчивались монокультурой, всегда характеризовались одним очень большим кластером. Напротив, при связи «один ко многим» размер самых больших подгрупп может быть намного меньше.


4.2.2. Влияние транзитивности сети на культурное разнообразие

Рисунок 1 иллюстрирует ключевой элемент нашего рассуждения о том, почему общение «один ко многим» способствует как изоляции, так и кластеризации. Согласно нашему интуитивному аргументу, коммуникация «один ко многим» порождает изоляцию и формирование кластера, когда агент , а не перенимает признак от сетевого контакта, но их совместные сетевые контакты перенимают этот признак и, следовательно, становятся похожими друг на друга и непохожий на агента, который не подвергался влиянию.Однако такая серия событий может произойти только в том случае, если у отправителя и изолированного агента есть общие друзья. Другими словами, можно ожидать, что высокая степень транзитивности в том смысле, что многие сетевые триады замкнуты (актор а связан с b, b связан с c, а c связан с а), может способствовать как культурной кластеризации, так и изоляции. и усилить разницу между режимами. Чтобы проверить, действительно ли транзитивность ответственна за различия между двумя режимами коммуникации, мы сравнили популяции, характеризующиеся разной степенью сетевой транзитивности.

Мы воспроизвели части анализа, представленного в предыдущем разделе, манипулируя степенью транзитивности в социальной сети населения. 5

В этом моделирующем эксперименте мы сосредоточились на популяциях из 100 агентов ( = 100), обладающих тремя свойствами ( = 3), которые могли принять два признака ( = 2). Чтобы управлять средней транзитивностью в сети, мы создали симметричные кольцевые сети, в которых агенты были связаны с четырьмя ближайшими соседями справа и слева [38].В полученной сети все агенты имели одинаковую степень (), как и в симуляциях с сетью тора. Кроме того, сеть характеризовалась очень высокой степенью транзитивности, так как подключенные агенты, как правило, связаны с одними и теми же узлами (транзитивность в этой сети составляет 0,64). Затем мы перемонтировали сетевые каналы в соответствии с алгоритмом, предложенным Масловым и Снеппеном (2002), который снижает транзитивность сети при сохранении распределения степеней. Алгоритм перемонтажа Маслова-Снеппена сначала выбирает два ребра и , убеждаясь, что и и это и .Если какое-либо из этих условий не выполняется, выбирается новая пара ребер. В противном случае алгоритм удаляет связи и и добавляет и . Эта процедура повторяется до тех пор, пока алгоритм не перестроит часть общего количества ребер в графе. Были изучены два режима связи для разных долей перемонтажа Маслова-Снеппена, а именно . На рис. 7 показано, как доля измененных каналов влияет на транзитивность сети. Транзитивность определяется как доля замкнутых троек в сети или, формально,


На рис. 8 показана связь между транзитивностью и относительным размером самой большой подгруппы в популяции.На диаграммах показано, что в режиме связи один на один транзитивность сети не имеет значимой связи с мерой результата. Напротив, нижняя панель рисунка показывает сильную связь в режиме связи «один ко многим». Это подтверждает нашу гипотезу о том, что общение «один ко многим» способствует культурной кластеризации только в сетях, характеризующихся достаточной степенью транзитивности. Обратите внимание, что точечные диаграммы слева и справа на рисунке представляют большее количество прогонов симуляции, поскольку используемый алгоритм перемонтажа генерирует больше сетей с очень высокой и очень низкой транзитивностью (см. рисунок 7).


4.2.3. Variing Neighborhood Size

До сих пор мы изучали сети, в которых все агенты имели степень () 8, потому что это перекликается с работой Аксельрода. Однако мы также проверили, способствует ли общение «один ко многим» культурной изоляции даже тогда, когда агенты имеют более восьми сетевых контактов. С этой целью мы изучили популяции из 49 агентов, взаимодействующих в кольцевых сетях, как описано в разделе 4.2.2. Агенты описывались тремя признаками и двумя признаками на каждый признак.Чтобы изучить влияние степени агентов, мы варьировали количество соседей от 2 до 48 на шагах (2), проводя 1000 независимых повторений для каждого условия. Таким образом, под сетью образовалось идеальное кольцо, в котором у каждого агента был один сосед слева и один справа. При агенты были связаны с двумя ближайшими соседями справа и слева и так далее. Степень реализованного полного графа.

На рис. 9 показано, как степень воздействия агентов влияла на то, как часто мы наблюдали культурную изоляцию или монокультуру при двух режимах общения.В соответствии с работой Аксельрода сплошные линии показывают, что при классической динамике индивидуального общения, когда агенты имеют более крупные соседи, возникает тенденция к созданию монокультуры. На рисунке показана лишь небольшая разница между двумя режимами коммуникации в очень разреженных сетях (), что подтверждает нашу гипотезу из раздела 4.2.2 о том, что транзитивность сети является необходимым требованием для создания большей культурной кластеризации при коммуникации «один ко многим». Кольцевая сеть с периодической линейной сетью с нулевыми тройками.Как следствие, отклонение признака, переданного соседом, не делает агентов более непохожими на их другого соседа, а это означает, что механизм, ответственный за изоляцию при общении «один ко многим» (см. рис. 1), не активируется.


На рис. 9, напротив, показаны резкие различия между двумя режимами связи, когда агенты имеют более крупные сетевые окрестности. В отличие от исходной модели Аксельрода, модель связи «один ко многим» предсказывает, что монокультура становится менее вероятной при повышении степени.По мере увеличения увеличивается и количество замкнутых триад в сети, что приводит в действие механизм изоляции. Как следствие, доля запусков, заканчивающихся монокультурой, падает примерно до 0,65 при общении «один ко многим». Примерно в половине прогонов моделирования с высокой степенью, которые не заканчивались монокультурой, был по крайней мере один изолят.

На рис. 10 показано, как степень повлияла на относительный размер крупнейшего культурного кластера в сети. При связи «один ко многим» средний размер самого большого кластера уменьшается по мере увеличения степени от 2 до 8.Однако средний размер кластера снова увеличивается при дальнейшем увеличении степени. Тем не менее, даже когда агенты имеют очень высокую степень, остается заметная разница между общением один-к-одному и один-ко-многим. Мы полагаем, что немонотонный эффект степени в режиме «один ко многим» возникает в результате взаимодействия двух процессов. С одной стороны, более высокая степень увеличивает долю закрытых триад в сети, способствуя тому, чтобы общение «один ко многим» могло привести к культурной кластеризации и изоляции.С другой стороны, более высокая степень также увеличивает долю населения, которому агент подвергается непосредственному воздействию. Чем больше эта доля, тем меньше вероятность того, что агент не согласен со всеми соседями по сети. Возникающее в результате культурное влияние подталкивает население к большему консенсусу, как это уже продемонстрировал Аксельрод. Сочетание обоих процессов порождает динамику, в которой культурная кластеризация достигает пика при степени около 6, при этом более низкие уровни культурной кластеризации наблюдаются как при более низких, так и при более высоких степенях.


4.2.4. Пространственные случайные графы

Принимая во внимание, что как торовые сети, так и пересвязанные кольцевые сети являются в некоторой степени искусственными сетевыми топологиями, мы также изучали пространственные случайные графы, поскольку утверждалось, что эти сети имитируют структуру человеческих социальных сетей [39]. В частности, пространственные случайные графы демонстрируют многие черты реальных социальных сетей, такие как низкая плотность связей, короткое среднее геодезическое расстояние, высокий уровень транзитивности, положительно асимметричное распределение степеней акторов и структура сообщества [40].Мы провели третий симуляционный эксперимент, чтобы проверить, проявляются ли различия между коммуникациями «один ко многим» и «один к одному», обнаруженные в торических сетях, в этих менее контролируемых, но более реалистичных условиях. Как и в предыдущем симуляционном эксперименте, мы предполагали, что агенты описываются тремя признаками (), которые могут принимать два признака (). Мы манипулировали размером популяции так же, как в разделе 4.2.1, и провели 1000 независимых запусков для каждого экспериментального условия.

Мы инициализировали сеть в два этапа.Сначала всем агентам случайным образом присваивались два действительных числа из набора, определяющего их положение на плоскости. Впоследствии мы перебрали всех агентов, создающих вероятностные связи с агентами, с которыми они еще не делили связи. Будет ли создана связь между и зависела от евклидова расстояния между двумя агентами на плоскости () и параметра, который контролирует силу связи между расстоянием и вероятностью образования связи. Мы установили так, чтобы у каждого агента была окрестность не менее восьми соседей. 6 Вероятность образования связи зависела от значения , пропорционального сумме этой функции по всем возможным , где

Полученные социальные сети характеризуются значением транзитивности в среднем 0,523, что составляет несколько более транзитивен, чем торический граф с окрестностями Мура (транзитивность 0,429), который мы изучали в разделе 4.2.1. На рисунке 11 показано, как размер популяции повлиял на долю серий, заканчивающихся монокультурой (красные линии), и долю серий, в которых популяция включала по крайней мере один изолированный агент в равновесии (синие линии).На рис. 12 показано, как относительный размер крупнейшей культурной подгруппы зависел от численности населения и режима общения. Оба рисунка заметно похожи на два соответствующих рисунка для торических сетей, показывая, что наши более ранние выводы подтверждаются и тогда, когда предполагается более реалистичная структура сети.



4.2.5. Типичные запуски моделирования

На рис. 13 показан один типичный запуск моделирования для каждого режима связи. При первоначальном режиме Аксельрода «один к одному» (рис. 13(а)) видно, что культура, которая в конечном итоге доминирует, не распространяется из одного сильного кластера.На всех снимках доминирующая культура присутствует во всех регионах сети. Для львиной доли всех событий симуляции почти все попытки коммуникации приводят к изменению культуры агента. На последней стадии (между снимками 3 и 4) эта скорость падает примерно до того, как доминирующий кластер ассимилирует последних девиантов.


Типичная динамика при взаимодействии «один ко многим» отличается, как показано на рис. 13(b). Между начальным и вторым моментальным снимком динамика создает три кластера, каждый из которых расположен в отдельной области.Это происходит с высокой скоростью, примерно 1 культурная адаптация за событие симуляции. 7 Поскольку население с тремя культурными подгруппами никогда не может быть стабильным при , динамика продолжается до тех пор, пока не останутся две культурные группы. Скорость падает до тех пор, пока не сойдется к ситуации с кластером большинства (), одним кластером меньшинства () и одним изолятом. Изолят (расположенный в правом нижнем углу графика) был заблокирован внутри основного кластера с самого раннего этапа и остается изолированным от связи с другими кластерами на протяжении всей оставшейся части выполнения.

4.2.6. Культурная сложность

Главное новшество модели Аксельрода заключалось в том, чтобы показать, как может возникать и сохраняться культурное разнообразие, несмотря на неустанное давление на людей, заставляющее их ассимилироваться под культурным влиянием. Аксельрод и многие последующие исследования также продемонстрировали, что в рамках этой модели стабильная культурная кластеризация является возможным результатом только в определенной «наилучшей точке» в пространстве параметров, в котором культурное пространство не слишком сложно, а это означает, что ни и не слишком велики.Если культурное пространство состоит из слишком большого количества различных характеристик (), это увеличивает шансы того, что соседние агенты случайно придут к соглашению хотя бы по одной из них, усугубляя возникновение культурных границ и, таким образом, способствуя монокультуре. Если на один признак приходится слишком много разных признаков (), то маловероятно, что два соседних агента изначально обладают одним и тем же признаком, что исключает взаимодействие между ними и влечет за собой культурную аномию [9, 26].

Мы хотели узнать, может ли наша модель воспроизвести эти фундаментальные результаты модели Аксельрода при обоих режимах общения, чтобы установить, что, помимо показанных нами различий, два режима общения порождают согласованное поведение.Для региона, где культурная кластеризация осуществима в соответствии с моделью Аксельрода, мы хотели знать, распространяется ли более высокая степень культурной изоляции и культурной кластеризации для режима «один ко многим» на более широкий диапазон значений параметров, чем те, которые мы использовали. до сих пор. Для этого мы сравнили два режима коммуникации при разных предположениях о сложности культурного пространства.

На рисунках 14 и 15 показана область, в которой происходит культурная кластеризация как для исходной модели Аксельрода, так и для модели с коммуникацией «один ко многим».Наши результаты показывают, что явные различия между коммуникативными режимами наблюдаются во всем регионе, в котором исходная модель Аксельрода ориентируется между аномией и монокультурой. В этом регионе режим «один ко многим» приводит к большей культурной изоляции и большей культурной кластеризации, чем режим «один к одному», особенно когда количество признаков невелико (или ), а количество признаков небольшое или промежуточное (в зависимости от ). . При high или high поведение, известное из исходной модели Аксельрода, воспроизводится и в версии «один ко многим».В этом регионе силы, стремящиеся к монокультуре или изоляции, в значительной степени подавляют явные эффекты режима коммуникации и сильно уменьшают различия между ними. Тем не менее, даже в этих условиях мы обнаруживаем устойчивую, но очень небольшую разницу в ожидаемом направлении: большее культурное скопление и большее количество изолятов в режиме «один ко многим». Это подтверждает наше наблюдение о том, что коммуникация «один ко многим» порождает другую динамику влияния, чем коммуникация «один к одному» в тех областях пространства параметров, где культурное разнообразие вообще может поддерживаться в соответствии с моделью Аксельрода.



5. Обсуждение и направления будущей работы

Публичные дебаты о роли социальных сетей, алгоритмов персонализации и фейковых новостей в недавних политических событиях, таких как Brexit и избрание Дональда Трампа, демонстрируют, что существует потребность в достоверной модели динамики влияния в онлайн-контексте. В то время как литература уже предоставляет богатый арсенал формальных моделей, наш анализ показал, что легкое применение моделей, разработанных для коммуникативной динамики в офлайн-мирах, к анализу онлайн-контекстов может ввести в заблуждение.В частности, мы сравнили общение один-на-один, режим общения, реализованный во многих моделях офлайн-общения, с общением «один-ко-многим», которое кажется более правдоподобным представлением общения в онлайн-контекстах, таких как блоги и онлайн-социальные сети. как твиттер и фейсбук. Мы пришли к выводу, что общение «один ко многим» способствует изоляции и возникновению культурных кластеров, потому что агент, на которого случайно не повлияло сообщение, полученное от сетевого контакта, не только не становится более похожим на источник сообщения.Кроме того, агент также становится все более непохожим на тех контактов отправителя, на которых повлияло сообщение и которые переняли черты источника. Опираясь на модель культурного распространения Аксельрода [9], мы внедрили связь «один ко многим», при которой отправитель отправляет одно сообщение по всей своей локальной сети, а не только по одному сетевому контакту. Мы начали с анализа цепи Маркова простой, но управляемой части пространства параметров (, , ) и нашли поддержку нашей гипотезы о том, что общение «один ко многим» способствует появлению изолированных индивидуумов, а также поляризации.Затем мы провели серию имитационных экспериментов, чтобы продемонстрировать (1) что общение «один ко многим» способствует изоляции также и в больших популяциях, (2) что сетевая транзитивность способствует появлению изолированных индивидуумов и культурных кластеров и (3) что эти результаты справедливы для сетевых топологий, которые имитируют структуру реальных социальных сетей.

Эти данные позволяют по-новому взглянуть на исследования различий между онлайн- и офлайн-коммуникациями. Более ранние исследования были вдохновлены психологической точки зрения и обнаружили, что на людей не влияет внешний вид их партнеров по общению, когда общение осуществляется с помощью компьютера [12, 13].Как следствие, при общении в сети люди пренебрегают социальными ролями, связанными с принадлежностью к группам с высоким или низким статусом, что снижает межгрупповой конфликт и способствует формированию консенсуса. В отличие от этого в рамках -индивидуальной точки зрения, мы сосредоточились на между -индивидуальными эффектами, показав, что различия между онлайн- и офлайн-коммуникацией могут возникать не только из-за того, что люди ведут себя по-разному, когда они общаются онлайн или офлайн.Мы продемонстрировали, что различия между онлайн- и офлайн-коммуникацией могут возникать из-за различий в структуре коммуникации, потому что во многих онлайн-средах люди общаются с несколькими получателями одновременно. Эта разница в том, как структурировано общение во многих онлайн-средах, способствовала культурной изоляции и кластеризации, а не формированию консенсуса.

Хотя наши результаты подтверждают нашу гипотезу о том, что предположение о том, что общение один на один в моделях онлайн-сетей может привести к ложным выводам, есть основания ожидать, что модель, которую мы изучали, может по-прежнему критически отклоняться от общения в реальном онлайн-режиме. настройки.Поэтому в будущей теоретической работе следует дополнительно изучить, в какой степени существующие модели могут отражать важные особенности онлайн-общения и какие дальнейшие разработки моделей необходимы для этой цели. Мы предлагаем три возможных направления.

Во-первых, потенциально важное различие между моделью Аксельрода и нашим расширением, с одной стороны, и интернет-общением, с другой стороны, заключается в том, что сетевые онлайн-связи являются гибкими. С одной стороны, интуиция и ранние работы по моделированию подсказывают, что придание динамизма сетям будет способствовать культурному разнообразию, поскольку изолированные агенты и подгруппы разорвут связи со своими непохожими соседями по сети [30].Это должно еще больше снизить вероятность того, что на изолятов повлияют бывшие контакты. С другой стороны, Интернет позволяет легко идентифицировать единомышленников и общаться с ними, даже если они географически очень удалены [41]. Это может позволить изолированным людям и подгруппам присоединиться к кластерам, которые все еще общаются с людьми, похожими на их прежние связи, и, таким образом, действовать как мост через культурный разрыв. Учитывая эти конкурирующие интуиции, необходимы будущие исследования для изучения условий, при которых динамические сети способствуют изоляции в режиме связи «один ко многим».

Во-вторых, будущие теоретические исследования должны изучать более гетерогенные популяции. Например, эмпирические исследования показали, что распределение степеней на диаграмме Facebook асимметрично [42, стр. 4], что предполагает, что некоторые пользователи могут быть более эффективными, чем другие, в распространении культурных атрибутов по диаграмме [43]. Поэтому будущие исследования должны изучить, как различия в размерах районов влияют на культурную динамику. Кроме того, пользователи Интернета различаются по своей онлайн-активности.Исследования показали, например, что на Facebook политически активные пользователи публикуют больше онлайн-контента, чем пользователи, не занимающиеся политикой [44]. Вопрос о том, как эти формы неоднородности влияют на динамику изоляции в режиме связи «один ко многим», остается открытым.

Третьим важным направлением будущих исследований является изучение коммуникации «один ко многим» с альтернативными моделями социального влияния. В отличие от модели Аксельрода многие альтернативные подходы представляют культурные атрибуты в непрерывном масштабе, а не в виде отдельных категорий [8].Многие политические мнения, например, имеют тенденцию варьироваться между крайностями и, таким образом, лучше описываются метрическими шкалами. Модели непрерывной динамики мнений могут также охватывать более сложные процессы социального влияния, такие как постепенная корректировка мнений [45], негативное влияние, оказываемое слишком разными источниками [46], и усиление мнений, когда два актора сообщают убедительные аргументы, поддерживающие друг друга. мнения других [47]. Будущие исследования должны изучить, изменяет ли прогнозы этих моделей, и при каких условиях, предположение об общении «один ко многим».Мы ожидаем, что механизм, ответственный за изоляцию и кластеризацию в режиме «один ко многим», активируется также в моделях, предполагающих непрерывные культурные атрибуты. Если актер отказывается поддаваться влиянию партнера по общению, он не только отказывается стать более похожим на этого актера. Кроме того, акторы становятся все более непохожими на те совместные сетевые контакты, которые подверглись влиянию и, следовательно, приблизились к источникам коммуникации.

Еще одно важное направление будущих исследований — эмпирическая проверка нашего теоретического предсказания о том, что связь «один ко многим» способствует изоляции и формированию кластеров.Мы предлагаем трехэтапный план, который напоминает структуру теоретического анализа в этой статье. Во-первых, мы предлагаем изучить минимальный случай, который мы исследовали с помощью аналитических инструментов в компьютеризированной лабораторной среде, с четырьмя людьми, обсуждающими свою позицию по трем бинарным вопросам. В этой настройке можно манипулировать тем, общаются ли субъекты парами (один-к-одному) или отправляют сообщения всем участникам сразу (один-ко-многим). С помощью этой экспериментальной схемы можно также проверить наше теоретическое предсказание на основании результатов психологической литературы о том, что компьютерная коммуникация способствует формированию консенсуса в демографически разнообразных группах.В частности, было бы интересно проверить, сильнее или слабее интегрирующие эффекты компьютерно-опосредованной коммуникации, когда коммуникация реализуется в соответствии с режимом «один-к-одному» или «один-ко-многим». Во-вторых, лабораторные эксперименты также являются плодотворным подходом для сравнения двух режимов общения в больших популяциях. Наш теоретический анализ предполагает, что эти эксперименты должны быть сосредоточены на социальных сетях, характеризующихся высокой кластеризацией и средами с относительно небольшой культурной сложностью, поскольку в этих условиях различия между двумя режимами были наиболее сильными.В-третьих, можно попытаться протестировать макропрогнозы в полевых условиях, сравнивая динамику влияния в онлайн-сообществах с различными локальными сетевыми структурами. Вопреки интуиции, наши результаты показывают, что вероятность того, что люди станут культурно изолированными, выше, когда их локальная сеть характеризуется высокой транзитивностью.

Существует большой общественный и научный интерес к влиянию общения в онлайновых мирах. С одной стороны, наши результаты показывают, что формальный анализ абстрактных моделей может способствовать изучению сложности систем онлайн-коммуникаций.С другой стороны, наши результаты также показывают, что эксперты, эксперты, ученые, лица, принимающие политические решения, а также разработчики систем онлайн-общения должны быть очень осторожны, рассуждая о последствиях онлайн-общения. Текущее состояние науки, основанное на работах по моделированию и эмпирических исследованиях, ориентированных на офлайн-ситуации, пока не позволяет делать достоверные выводы о влиянии онлайн-коммуникации на общественные процессы формирования консенсуса и поляризации мнений.

Приложение
A. Классы в модели , ,

В таблице 3 представлены количество и доля уникальных состояний в каждом классе.

0,018 0,018 0,035 0,006 0,023 0,070

10111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111ЕСКИЕ ДЛЯ

1.000

Класс Количество состояний, входящих в класс Доля государств, входящих в класс

C-C-C ( консенсус ) 8 .002
22-С-С 72
22-22-Cs 72
22-22-Cns 144
22-22-22s ( поляризация ) 24
22-22-22ss 144 0,035
22-22-22ns 48 0,012
13-C-C 96 .023
13-13-C 96
13-13-Cns 288
13-13-13s ( развязка ) 32 0,008
13-13-13ss 288 0,070
13-13-13ns 192 0,047
13-22-С 576 .141
13-13-22с 288 .070
13-13-22SS 288 .070
13-13-22NS 576 .141
13-22-22ns 576 0,141

Итого 4,096

Выбросы на 1-3 разделенные объекты являются членами одной и той же группы на разделенном объекте 2-2; выбросы в функциях разделения 1-3 являются членами разных групп в функции разделения 2-2.
B. Репликация с большими популяциями

В разделе 4.2.1 мы изучали влияние размера популяции, проводя моделирование с популяциями до 100 агентов. Кроме того, мы также проанализировали популяции из 900 агентов (grid), выполняющих 100 независимых репликаций для каждого режима связи. В режиме взаимодействия «один к одному» все повторения заканчивались полной гомогенностью. В режиме взаимодействия «один ко многим» только 23 повторения закончились монокультурой, а из оставшихся 77 повторов в 26 был получен как минимум один изолят.

На рисунках 16 и 17 сравниваются результаты модели в режимах связи «один-к-одному» и «один-ко-многим». Оба рисунка показывают, что результаты, полученные с меньшей численностью населения, получаются и в значительно более крупных сетях: общение «один ко многим» приводит к большей культурной изоляции и разнообразию, чем общение «один к одному».



Доступность данных

В этом исследовании не использовались эмпирические данные.

Раскрытие информации

Предыдущая версия этого документа была представлена ​​на XXXVIII конференции Sunbelt.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Центр информационных технологий Университета Гронингена за их поддержку и за предоставление доступа к высокопроизводительному Peregrine вычислительный кластер.

Endnotes

Социальные сети как инструмент профилактики и укрепления здоровья молодежи | Психология: Reflexão e Crítica

  • Арберг, М., Тройка Д., Насрави Н. и Вокс С. (2011). Нарушение образа тела при компульсивном переедании: обзор. Европейский обзор расстройств пищевого поведения , 19 (5), 375–381. https://doi.org/10.1002/erv.1100.

  • Андреассен, К.С. (2015). Зависимость от сайта социальной сети в Интернете: всесторонний обзор. Текущие отчеты о зависимости , 2 , 175–184. https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9.

  • Андреассен, К. С., Бийе, Дж., Гриффитс, М. Д., Кусс, Д. Дж., Деметровикс, З., Маццони, Э., и Паллесен, С. (2016). Взаимосвязь между вызывающим привыкание использованием социальных сетей и видеоигр и симптомами психических расстройств: крупномасштабное перекрестное исследование. Психология аддиктивного поведения , 30 (2), 252–262. https://doi.org/10.1037/adb0000160.

  • Араб, Э., и Диас, А. (2015). Воздействие на социальные сети и Интернет в подростковом возрасте: положительные и отрицательные аспекты. Revista Médica Clínica Las Condes, 26 (1), 7-13. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2014.12.001.

  • Барг, Дж.А., и МакКенна, К.Ю. (2004). Интернет и социальная жизнь. Ежегодный обзор психологии, 55 , 573–590. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.55.0.141922.

  • Баум Ф., Нараян Р., Сандерс Д., Патель В. и Кижпе А. (2009). Социальные вакцины для сопротивления и изменения нездоровых социальных и экономических структур: полезная метафора для укрепления здоровья. Health Promotion International , 24 (4), 428–433. https://doi.org/10.1093/heapro/dap026.

  • Бебенси, Т., Хелмс, Р., и Спруит, М. (2011). Изучение влияния Web 2.0 на управление знаниями. В I. Boughzala, & A. Dudezert (Eds.), Управление знаниями 2.0: Организационные модели и стратегии предприятия (стр. 17–43). Херши, Пенсильвания: IGI Global.

  • Бойд, Д., и Эллисон, Н. (2008). Определение сайтов социальных сетей, история и исследования. Journal of Computer-Mediated Communication , 13 , 210–230. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00393.

  • Брезинг, К., Деревенски, Дж. Л., и Потенца, М. (2010). Поведение молодежи, не вызывающее привыкания к психоактивным веществам: патологическая азартная игра и проблемное использование Интернета. Детские и подростковые психиатрические клиники Северной Америки , 19 (3), 625–641. https://doi.org/10.1016/j.chc.2010.03.012.

  • Кальдера, И. А., Мартин дель Кампо, П., Кальдера, Дж. Ф., Рейносо, О. У., и Самора, М. Р. (2019). Predictores де Conductas alimentarias де riesgo en estudiantes де bachillerato. Revista Mexicana de Trastornos Alimentarios , 10 (1), 22–31. https://doi.org/10.22201/fesi.20071523e.2019.1.519.

  • Карр, Н. (2013). Поверхностный . Мадрид: Телец.

    Google ученый

  • Карвалью, А. М.(2008). Руководство по веб-2.0 для профессоров . Лиссабон: Direcção-Geral de Inovação e de Desenvolvimento Curricular do Ministério da Educação.

  • Кастельс, М. (2000). Интернет и ла Сосьедад красный. Conferencia de Presentación del Programa de Doctorado sobre la Sociedad de la Información y el Conocimiento . Барселона: Университет Оберта Каталонии.

  • Чемпион, К. Э., Парментер, Б., Макгоуэн, К., Спринг, Б., Ваффорд, К.Э., Гарднер, Л. А., … Команда Health5Life (2019). Эффективность вмешательств в области электронного здравоохранения в школах для предотвращения рискованного образа жизни среди подростков: систематический обзор и метаанализ. The Lancet Digital Health, 1 (5), e206–e221. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(19)30088-3.

  • Кристакис, Н., и Фаулер, Дж. (2007). Распространение ожирения в крупной социальной сети за 32 года. Медицинский журнал Новой Англии , 357 , 370–379.https://doi.org/10.1056/NEJMsa066082.

  • Кристакис, Н. А., и Фаулер, Дж. Х. (2013). Теория социального заражения: изучение динамических социальных сетей и человеческого поведения. Медицинская статистика , 32 , 556–577. https://doi.org/10.1002/sim.5408.

  • Кларк, Д. В., и МакМахон, Б. (1967). Профилактическая медицина . Бостон: Little, Brown & Co.

    Google ученый

  • Кукингем, Л.М. и Райан Г. (2015). Влияние социальных сетей на сексуальное и социальное благополучие подростков. Журнал детской и подростковой гинекологии , 28 (1), 2–5. https://doi.org/10.1016/j.jpag.2014.03.001.

  • Костелло, Ч.Р., и Рамо, Д.Э. (2017). Социальные сети и употребление психоактивных веществ: что мы должны рекомендовать подросткам и их родителям? Журнал здоровья подростков , 60 , 629–630. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2017.03.017.

  • Кросное, Р., и Джонсон, М.К. (2011). Исследования подросткового возраста в двадцать первом веке. Ежегодный обзор социологии , 37 (1), 439–460. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-081309-150008.

  • Круз А., Монтеро Ф., Салас Б. и Ортис К. (2016). Redes sociales y su influencia en el consumo de drogas en estudiantes de preparatoria en Xalapa, Veracruz: Un estudio cualitativo. Revista de Investigaciones Sociales , 2 (6), 14–22.

    Google ученый

  • Дасгупта, Н. (2011). Эксперты внутри группы и сверстники как социальные вакцины, которые прививают самооценку: модель прививки стереотипов. Психологический опрос , 22 (4), 231–246. https://doi.org/10.1080/1047840X.2011.607313.

  • Дефо, И. Н., Дубас, Дж. С., и Ромер, Д. (2010). Повышенная склонность подростков к риску? выводы лабораторных исследований о возрастных различиях в принятии решений. Политические взгляды в области поведенческих наук и наук о мозге , 6 (1), 56–63. https://doi.org/10.1177/2372732218801037.

  • Данбар, Р. И. (2010). Сколько друзей нужно одному человеку? Число Данбара и другие эволюционные причуды . Кембридж: Издательство Гарвардского университета.

    Google ученый

  • Дурки Т., Кесс М., Карли В., Парцер П., Вассерман К., Флодерус Б., … Вассерман Д.(2012). Распространенность патологического использования Интернета среди подростков в Европе: демографические и социальные факторы. Зависимость , 107 , 2210–2222. https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2012.03946. (2017). Повышенная активность в социальных сетях вознаграждения связана с рискованным сексуальным поведением подростков. Когнитивная неврология развития , 27 , 1–9.https://doi.org/10.1016/j.dcn.2017.07.004.

  • Эскандон-Нагель, Н., Варгас, Дж. Ф., Эррера, А. К., и Перес, А. М. (2019). Imagen corporal en función de sexo y estado nutricional: Asociación con la construcción del sí mismo y de los otros. Revista Mexicana de Trastornos Alimentarios , 10 (1), 32–41. https://doi.org/10.22201/fesi.20071523e.2019.1.521.

  • Эскобар, М., и Роман, Х. (2011). La Presentación del yo en el ciberespacio: Un análisis de las autodefiniciones personales en blogs y redes sociales. Revista de Psicología Social , 26 (2), 207–222.

    Артикул Google ученый

  • Эстефенон, С.Г., и Эйзенштейн, Э. (2009). Geração digital: Riscos e benefícios das novas technologias Para a saúde de crianças e Teenes . Рио-де-Жанейро: Виейра Ленц.

  • Эстефенон, С. Г., и Эйзенштейн, Э. (2015). Сексуальная эра в эпоху цифровых технологий. Revista Adolescência & Saúde , 12 (2), 83–87.

    Google ученый

  • Фернандес, Р. (2005). Redes sociales, apoyo social y salud. Периферия , 3 , 1–16.

    Google ученый

  • Фаулер, Дж. Х., и Кристакис, Н. А. (2011). Каскады кооперативного поведения в человеческих социальных сетях. Proceedings of the National Academy of Sciences ( PNAS) , 107 (12), 5334–5338.https://doi.org/10.1073/pnas.09107.

  • Габаррон, Э., и Винн, Р. (2016). Использование социальных сетей для укрепления сексуального здоровья: предварительный обзор. Global Health Action , 9 (1). https://doi.org/10.3402/gha.v9.32193

  • Гальван, Дж., Серна, Г., и Эрнандес, А. (2008). Aproximación de las redes sociales: Una vía alterna para el estudio de la Conducta de uso de drogas y su tratamiento. Salud Mental , 31 , 391–402.

  • Гарсия дель Кастильо, Х. А., Лопес-Санчес, К., Тур-Виньес, В., Гарсия дель Кастильо-Лопес, А., и Рамос, И. (2014a). Las redes sociales: ¿adicción o progreso technológico? In A. Fernández (Coord.), Interactividad y redes sociales (стр. 261–279). Мадрид: Vision Libros.

  • Гарсия дель Кастильо, Х. А., Лопес-Санчес, К., Тур-Виньес, В., Гарсия дель Кастильо-Лопес, А., и Рамос, И. (2014b). La publicidad коммерческий у ла publicidad социальный en contextos де Salud.In D. Caldevilla (Coord.),  Lenguajes y persuasión. Nuevas creaciones narrativas (стр. 207-222) . Мадрид: Vision Libros.

  • Гершенсон, К., и Уиздом, Т. Н. (2013). Previniendo enfermedades crónico-degenerativas con vacunas sociales. Cirugía y Cirujanos , 81 , 83–84.

    ПабМед Google ученый

  • Хог, Дж., и Миллс, Дж. С. (2019). Влияние активного взаимодействия со сверстниками в социальных сетях на образ тела молодых женщин. Изображение тела , 28 (28), 1–5. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2018.11.002

  • Хантер, Р. Ф., де ла Хэй, К., Мюррей, Дж. Ф., Бэдхэм, Дж., Валенте, Т. В., Кларк, М., и Ки, Ф. (2019). Вмешательства социальных сетей в отношении поведения и результатов в отношении здоровья: систематический обзор и метаанализ. PLoS Medicine , 16 (9), e1002890. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002890.

  • Instituto Proinapsa-UIS (2014).Министерство здравоохранения и социальной защиты — MSPS Колумбии. В La ruta de la educación y comunicación Para la salud. Orientaciones Para su aplicación estratégica . Bucaramanga: Ministryio de Salud y Protección Social-Columbia.

  • Келес, Б., МакКрей, Н., и Грилиш, А. (2020). Систематический обзор: влияние социальных сетей на депрессию, тревогу и психологическое расстройство у подростков. Международный журнал подростков и молодежи , 25 (1), 79–93.https://doi.org/10.1080/02673843.2019.15.

  • Кеннеди, Д. П., Хантер, С. Б., Осилла, К. С., Максабедян, Э., Голинелли, Д., и Такер, Дж. С. (2016). Компьютеризированная мотивационная социальная сеть для снижения рискованного поведения в отношении алкоголя, наркотиков и ВИЧ среди первых жильцов жилья. Наука о наркомании и клиническая практика , 11 (4). https://doi.org/10.1186/s13722-016-0052-y.

  • Кусс, Д., и Гриффитс, доктор медицины (2017).Сайты социальных сетей и зависимость: десять извлеченных уроков. Журнал экологических исследований и общественного здравоохранения , 14 (3), 311. https://doi.org/10.3390/ijerph24030311.

  • Кусс, Д. Дж., Ван Рой, А. Дж., Шортер, Г. В., Гриффитс, М. Д., и ван де Мин, Д. (2013). Интернет-зависимость у подростков: распространенность и факторы риска. Компьютеры в поведении человека , 29 (5), 1987–1996. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.04.002.

  • Ли, Х.Э. и Чо, Дж. (2019). Использование социальных сетей и благополучие людей с ограниченными физическими возможностями: влияние использования социальных сетей и онлайн-сообществ на социальную поддержку, депрессию и психологическую предрасположенность. Health Communication , 34 (9), 1043–1052. https://doi.org/10.1080/10410236.2018.1455138.

  • Лерма, А., Яньес, Б.Г., Соса, М.Р., Медина, М.Р., Вильегас, М.А., и Варгас, Дж.И. (2017). Используйте Facebook и су relación кон эль консумо де алкоголя в юношеских universitarios mexicanos. Journal Health NPEPS , 2 (2), 327–339.

    Google ученый

  • Маганто, К., и Перис, М. (2013). La corporalidad де лос подростки en las redes sociales. Cuadernos de Psiquiatría y Psicoterapia del Niño y del Adolescente , 55 , 53–62.

    Google ученый

  • Макканн М., Броккателли К., Мур Л. и Митчелл К.(2018). Распространение знаний о сексуальном здоровье и отношении к сексуальному здоровью в социальных сетях подростков: Анализ социальных сетей данных по ИППП и технико-экономическое обоснование сексуального здоровья. The Lancet , 392 (S60).https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32047-6.

  • Маклюэн, М. (1967). Эль Медио Эс Эль Mensaje . Буэнос-Айрес: Пайдос.

    Google ученый

  • Мендживар, М. (2010). El sexting y [email protected] [email protected] neo-technoló[email protected]: Apuntes Para una contextualización al inicio del siglo XXI. Actualidades Investigativas en Educación , 10 (2), 1–23.

    Google ученый

  • Мингоя, Дж., Хатчинсон, А.Д., Уилсон, К., и Гливс, Д.Х. (2017). Взаимосвязь между использованием сайта социальной сети и интернализацией стройного идеала у женщин: метааналитический обзор. Frontiers in Psychology , 8 , 1351. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01351.

  • Митчелл, К., Финкельхор, Д., Джонс, Л.М., и Волак, Дж. (2012). Распространенность и характеристики секстинга среди молодежи: национальное исследование. Педиатрия , 129 (1), 13–20. https://doi.org/10.1542/peds.2011-1730.

  • Монтеро, Ф. А., Круз, А., Тибурсио, М. А., и Гарсия, Дж. (2018). Percepción де estudiantes де bachillerato sobre contenidos relacionados кон эль консумо де алкоголь у марихуана ан лас redes sociales. Ciencia UAT , 13 (1), 50–64. https://дои.org/10.29059/cienciauat.v13i1.870

  • Морено, Массачусетс, Д’Анджело, Дж., и Уайтхилл, Дж.М. (2016). Социальные сети и алкоголь: Резюме исследований, идеи вмешательства и направления будущих исследований. Средства массовой информации и коммуникации , 4 (3), 50–59. https://doi.org/10.17645/mac.v4i3.529.

  • Наварро-Олива, Э. Д. П., Анда, П. Дж., Гамес, М. Э., Кандия, Дж. С., и Гусман, Ф. Р. (2016). Exposición contenidos де uso де алкоголь en Facebook у consumo де алкоголь en подростков. Revista de Enfermería Herediana , 9 (1), 43–49. https://doi.org/10.20453/renh.v9i1.2863.

  • Соловей, Э. О., Кюретон, М., Кальмар, В., и Трюдо, М. Б. (1978). Перспективы укрепления здоровья и профилактики заболеваний в США . Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий.

    Google ученый

  • О’Рейли, Т. (2005). Что такое Веб 2.0. Шаблоны проектирования и бизнес-модели для следующего поколения программного обеспечения.Доступно в Интернете по адресу http://www.oreillynet.com/lpt/a/6228.

  • Пагото, С., Уоринг, М.Э., и Сюй, Р. (2019). Призыв к повестке дня общественного здравоохранения для исследований в социальных сетях. Журнал медицинских интернет-исследований , 21 (12), e16661. https://doi.org/10.2196/16661.

  • Пантич, И. (2014). Онлайн социальные сети и психическое здоровье. Киберпсихология, поведение и социальные сети , 17 (10), 652–657. https://дои.org/10.1089/cyber.2014.0070.

  • Перис, М., Маганто, К., и Кортабаррия, Л. (2013). Autoestima corporal, publicaciones virtuales en las redes sociales y Sexidad en Teenages. Европейский журнал исследований в области здравоохранения, психологии и образования , 3 (2), 171–180.

    Артикул Google ученый

  • Пинтадо, Т., и Санчес, Дж. (2017). Nuevas tendencias en comunicación estratégica .Мадрид: ESIC.

    Google ученый

  • ПНСД (2017). Encuesta sobre Alcohol y otras drogas en España (EDADES), 1995-2017 . Мадрид: Ministryio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. Доступно на сайте http://www.pnsd.mscbs.gob.es/profesionales/sistemasInformacion/home.htm. (2019). Ассоциации между временем, проведенным в социальных сетях, и интернализацией и экстернализацией проблем среди молодежи США. JAMA Psychiatry , 76 (12), 1266–1273. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2019.2325.

  • Роджерс, Р. Ф., и Мелиоли, Т. (2016). Взаимосвязь между проблемами образа тела, расстройствами пищевого поведения и использованием Интернета, часть I: обзор эмпирической поддержки. Обзор исследований подростков , 1 , 95–119. https://doi.org/10.1007/s40894-015-0016-6.

  • Раунсефелл К., Гибсон С., Маклин С., Блэр М., Моленаар А., Бреннан, Л.,… МакКэффри, Т.А. (2020). Социальные сети, образ тела и выбор продуктов питания у здоровых молодых людей: систематический обзор смешанных методов. Питание и диетология , 77 (1), 19–30. https://doi.org/10.1111/1747-0080.12581.

  • Сальвадор, Т., и Селвес, Дж. М. (2009). Ганар Салуд в школе. Guía Para conseguirlo . Мадрид: Министерство образования. Министерство здравоохранения и социальной политики.

    Google ученый

  • Сантаросса, С.и Вудрафф С. (2017). Социальные сети: изучение взаимосвязи сайтов социальных сетей с изображением тела, самооценкой и расстройствами пищевого поведения. Социальные сети + общество. https://doi.org/10.1177/2056305117704407.

  • Швамм, Л. Э. (2018). Инфекционная природа неинфекционных заболеваний. Ланцет , 17 (8), P665. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(18)30216-3.

  • Скримшоу, С. К., Уайт, Л., и Коплан, Дж.П. (2001). Смысл и ценность профилактических исследований. Отчеты общественного здравоохранения, 116 (1), 4–9. https://doi.org/10.1093/phr/116.S1.4

  • Смит, К.П., и Кристакис, Н.А. (2008). Социальные сети и здоровье. Ежегодный обзор социологии , 34 , 405–429. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.34.040507.134601.

  • Стартфилд, Б., Хайд, Дж., Жервас, Дж., и Хит, И. (2008). Концепция предотвращения: хорошая идея сбилась с пути? Journal of Epidemiology and Community Health , 62 , 580–583.https://doi.org/10.1136/jech.2007.071027.

  • Стейнберг, Л., и Моррис, А.С. (2001). Подростковое развитие. Ежегодный обзор психологии , 52 , 83–110. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.52.1.83.

  • Стивенс Р., Джиллиард-Мэттьюз С., Дунаев Дж., Тодхантер-Рид А., Браунер Б. и Стюарт Дж. (2017). Использование социальных сетей и поведение по снижению сексуального риска среди молодежи из числа меньшинств: поиск информации о безопасном сексе. Исследования сестринского дела , 66 (5), 368–377.https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000237.

  • Уникель, К., Бохоркес, И., и Карреньо, С. (2004). Validación де ип cuestionario breve Para medir Conductas alimentarias de riesgo. Salud Pública de México , 46 (6), 509–515.

    Артикул Google ученый

  • Валкенбург, П. М., и Питер, Дж. (2007). Интернет-коммуникация и благополучие подростков: проверка гипотезы о стимуляции и замещении. Journal of Computer-Mediated Communication , 12 , 1169–1182. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00368.

  • Ванденбош, Л., ван Остен, Дж., и Питер, Дж. (2015). Взаимосвязь между сексуальным контентом в СМИ и социальных сетях: лонгитюдное исследование. Киберпсихология, поведение и социальные сети , 18 (12), 697–703.https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0197.

  • Ваннуччи А., Симпсон Э. Г., Гнон, С., и Макколи, К. (2020). Использование социальных сетей и рискованное поведение подростков: метаанализ. Журнал подросткового возраста , 79 , 258–274. https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2020.01.014.

  • Вильхьялмссон Р., Кристьянсдоттир Г. и Уорд Д. С. (2011). Телесные отклонения и образ тела в подростковом возрасте. Молодежь и общество , 44 (3), 366–384. https://doi.org/10.1016/10.1177/0044118X11402850.

  • Фолькер, Д.К., Рил, Дж. Дж., и Гринлиф, К. (2015). Состояние веса и восприятие образа тела подростками: современные перспективы. Здоровье подростков, медицина и терапия , 6 , 149–158. https://doi.org/10.2147/AHMT.S68344.

  • Всемирная организация здравоохранения (1998 г.). Глоссарий по укреплению здоровья, 1999 г. . Женева: Всемирная организация здравоохранения.

    Google ученый

  • Всемирная организация здравоохранения (2018 г.). Страновые обзоры неинфекционных заболеваний, 2018 г. . Женева: Всемирная организация здравоохранения.

    Google ученый

  • Янг, К. (2010). Интернет-зависимость за десятилетие: личный взгляд назад. Всемирная психиатрия , 9 (2), 91–91. https://doi.org/10.1002/j.2051-5545.2010.tb00279.x.

  • Чжан, Дж., и Центола, Д. (2019). Социальные сети и здоровье: Новые разработки в распространении, онлайн и офлайн. Ежегодный обзор социологии , 45 , 91–109. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073117-041421.

  • Циммер-Гембек, М.Дж., и Скиннер, Э.А. (2008). Подростки, справляющиеся со стрессом: развитие и разнообразие. Специалист по профилактике , 15 (4), 3–7.

    Google ученый

  • Подкасты и социальные сети: эффективное общение и маркетинг

    Однако сейчас, когда доступно множество социальных сетей, не так-то просто определить, какие из них лучше всего подходят.🤔 В ходе этой статьи мы вместе подробно рассмотрим все, что можно сделать в социальных сетях, и как использовать маркетинговые рычаги, которые они предлагают, чтобы повысить вашу узнаваемость. 🚀

    Правильное знание своей аудитории и адаптация к ее привычкам

    Это первый шаг перед тем, как с головой окунуться в мир социальных сетей. На сегодняшний день доступно множество различных социальных сетей , и все они имеют свои особенности и особенности.Некоторые, такие как TikTok или Snapchat, ориентированы на более молодых пользователей, тогда как другие, такие как LinkedIn или Clubhouse, нацелены именно на профессионалов.

    Поэтому важно, чтобы вы сначала проанализировали свою аудиторию, прежде чем тратить все свое время и энергию на вашу любимую социальную сеть. Вам также нужно иметь в виду, что чем больше различных социальных сетей вы выберете, тем больше времени вам потребуется потратить на создание своего контента . Поэтому лучше тщательно выбирать те, которые вы собираетесь использовать, исходя из привычек вашей аудитории.🎯

    С этой целью мы рекомендуем вам рассматривать ваш подкаст как услугу или продукт . Вы не станете продавать услугу или продукт, не узнав как можно больше о своей основной целевой аудитории. То же самое и с подкастами! Все дело в том, что в Ausha мы называем персоной слушателя .

    И чтобы помочь вам определить свои, мы разработали методологию, которую вы можете использовать. Цель здесь состоит в том, чтобы поставить себя на место вашего целевого слушателя – другими словами, на его место и подумать о том, каким может быть их обычный день .☕Подумайте, каковы могут быть их мотивы и что может помешать им слушать ваш подкаст или уменьшить вероятность того, что они будут его слушать. У нас есть семь основных вопросов , которые вы должны задать себе, определяя личность своего слушателя .


    > Вы также можете загрузить бесплатный шаблон из Ausha, который можно заполнить прямо в Интернете.


    Какие конкретные функции маркетинга и продвижения подкастов предлагает каждая из социальных сетей?

    Инстаграм

    Давайте начнем с того, что сейчас стало важной платформой для подкастеров.В Instagram более 90 229 500 миллионов активных пользователей в день, 90 230 человек по всему миру. Такой уровень объема и охвата делает его очень привлекательным в качестве маркетингового рычага для продвижения контента.💪

    У подавляющего большинства подкастеров есть аккаунты в Instagram, посвященные их подкастам. Это позволяет им давать своей аудитории пробу каждого нового эпизода с помощью закусочного контента или расширять возможности прослушивания своих слушателей с помощью дополнительного контента, относящегося к их подкасту.

    Instagram предлагает несколько очень полезных функций, которые вы можете использовать как для дальнейшего продвижения своего контента , так и для взаимодействия с вашим сообществом: истории (с которыми теперь все знакомы), ролики (короткие видеоролики), Lives, функция «опрос», которая позволяет вы можете задавать вопросы своему сообществу, а также функцию «вопросы», которая позволяет вашим подписчикам задавать вам всевозможные вопросы, на которые вы затем можете ответить. 😁

    Тем не менее, предостережение: Instagram — это очень наглядная социальная сеть .Это означает, что вам нужно создать дополнительный контент, относящийся к вашему эпизоду подкаста. С помощью Ausha, например, вы можете создать видеоклип, используя отрывок из вашего подкаста . Это позволит вашей аудитории попробовать ваш новый эпизод, и у них возникнет соблазн прослушать его целиком. 😉


    > Если вы хотите узнать больше о том, как продавать и продвигать свой подкаст в Instagram, я рекомендую прочитать статью Клементин Ру в блоге Ausha.


    Твиттер

    Твиттер — это платформа для оперативных и срочных новостей и информации .🔥 Здесь все происходит быстро. Это так называемый «маркетинг в реальном времени». Вы должны быть реактивными, быстро узнавая о новостях и текущих событиях, касающихся темы вашего подкаста, или почему бы даже не относиться к миру подкастинга в целом?

    Twitter объединяет большое сообщество подкастеров в одном месте. Быть частью этого сообщества может быть полезно, учитывая, что каждый подкастер в первую очередь слушатель. 🎧 Используя Твиттер, вы сделаете шаг в дверь подкастосферы и сможете связаться со многими людьми, живущими теми же приключениями в подкастах, что и вы.

    Наконец, Twitter — это больше место для обсуждения практики подкастов и встречи (практически для начала) с другими людьми, которые разделяют ваши интересы. Важно также отметить, что в Твиттере много журналистов и пользователей сети, занимающихся политикой или проявляющих большой интерес к экономике и бизнесу . Он также популярен среди технарей и геймеров. 💻 Если вам нравится поп-культура и мемы, эта платформа для вас!

    Подкастер Стивен А.Харт из подкаста Trailblazers.FM в Твиттере

    Фейсбуке

    Хотя эта социальная сеть в последние годы сокращается, тем не менее, она по-прежнему предлагает множество подкастеров, которые ищут советы и советы , но не знают, к кому обратиться за ответами на свои вопросы. Это связано с тем, что с появлением подкастов в Facebook наблюдается рост числа частных групп взаимопомощи и поддержки 🥰, в которых более опытные подкастеры берут под свое крыло начинающих подкастеров и помогают им увеличить количество прослушиваний.

    Что бы ни говорили ваши друзья, Facebook — очень полезный инструмент для распространения информации о вашем подкасте и знакомства с другими подкастерами.

    Линкедин

    Как вы, наверное, хорошо знаете, LinkedIn — это социальная сеть для профессионалов . В зависимости от аудитории, на которую вы ориентируетесь, может быть полезно и выгодно иметь сильное присутствие в LinkedIn. Многие подкастеры используют подкасты, чтобы — , сокращенно — продавать и продвигать товары или услуги, которые они продают.Например, , если вы говорите на темы, связанные с бизнесом, в своей программе , LinkedIn определенно место для ! 🤝

    Однако важно отметить, что алгоритм LinkedIn отдает предпочтение длинным сообщениям ⏰, на которые веб-пользователи, как правило, тратят больше времени. В отличие от социальных сетей, таких как Instagram и Twitter, вам нужно потратить время на создание длинного контента, предлагающего сильную добавленную стоимость в LinkedIn.

    Пример Сета Гольдштейна, который продвигает свой подкаст в своей учетной записи Linkedin.

    LinkedIn также предлагает множество функций, которые помогают продвигать ваш контент, например, опросы и посты карусели в формате PDF.


    > Мы написали целую статью о разработке эффективной стратегии для вашего подкаста в LinkedIn. Эта статья также доступна в блоге Ausha.


    ТикТок

    Самый младший член семьи! Хотя TikTok по-прежнему ассоциируется с поколением Z, всего несколько месяцев назад различные последовательные блокировки и долгие вечера, проведенные в изоляции от остального мира, изменили правила игры в этом отношении. Возможно, вы уже слышали об этой социальной сети, но никогда ей не пользовались… Что ж, пора исправить эту ошибку.😁

    Поскольку TikTok все еще очень молодая платформа, потенциал охвата , который она дает вам, значителен. Таким образом, вы можете легко использовать его, чтобы повысить узнаваемость вашего подкаста . Это потому, что «новая социальная сеть» также означает меньшее количество зарегистрированных людей, чем в Instagram или Twitter. Чем меньше доступного контента, тем выше ваши шансы получить высокий рейтинг в алгоритме.

    Однако, как и в случае с Instagram, TikTok — это в первую очередь визуальная платформа, поэтому вам потребуется создать дополнительный контент для вашего подкаста.Я подозреваю, что вы потеряетесь в водовороте TikTok в поисках вдохновения… Удачи! 😉

    Подкаст Jumpers Jump полностью понял, как использовать TikTok, поделившись отрывками из своих выпусков

    Примеры постов в социальных сетях

    Поделитесь отрывком из вашего последнего эпизода

    Что может быть лучше для того, чтобы ваша аудитория захотела слушать ваш подкаст, чем дать им дегустацию вашего последнего нового эпизода? В мире маркетинга это известно как «поддразнивание» и, как и трейлеры в мире кино, служит для привлечения ваших будущих подкастеров и побуждает их слушать ваш новый контент полностью.🚀

    Опрос, проведенный Médiamétrie в 2020 году, показал, что видео в Твиттере привлекают примерно в десять раз больше внимания, чем простые изображения . 🤝 Поэтому в Ausha мы рекомендуем вам поделиться фрагментом видео из вашего последнего нового подкаста , опубликовав клип с фоновым изображением (например, изображение обложки для вашего последнего эпизода), а также аудиосигналы , заголовки и даже транскрипция чтобы видео можно было понять без наушников.С Ausha вы даже можете скачать свой видеоклип в разных форматах, т.е. квадратный, портретный и альбомный, чтобы его можно было адаптировать для использования во всех ваших социальных сетях.

    Один из способов сделать дегустацию вашего эпизода — поделиться цитатой одного из ваших гостей по номеру . С помощью привлекающей внимание фразы или фразы, раскрывающей тему вашего эпизода, вы определенно заставите свою аудиторию хотеть слушать весь подкаст. 💪

    Публикация изображений для сопровождения аудиоконтента

    Подкасты обладают волшебным свойством: вы можете шептать на ухо своим слушателям.Но у этого есть и другая сторона: Иногда хочется иметь возможность сопоставить лицо с голосом . Лично меня иногда расстраивает, когда я не могу видеть людей, которых слушаю, особенно когда мне действительно нравится их вклад. И в этом случае я обязательно захожу на страницы соответствующего подкаста в социальных сетях, чтобы узнать, как выглядят гости. 👀

    Фотография, на которой вы записываете свой эпизод , ваш набор , ваших гостей , темы эпизода … Вы даже можете сделать видео к эпизоду вы’ только что опубликованные на платформах для прослушивания: интервью с вашими гостями, отрывок из видео, сопровождаемый изображениями записываемого подкаста… Возможности безграничны.😁

    Дополняя аудиоконтент визуальным контентом, вы вызовете еще больший интерес у своей аудитории. Этот закусочный контент может использоваться вашими слушателями как в качестве дегустатора вашего подкаста, так и в качестве дополнительного контента. Что подводит нас к нашему третьему пункту.

    Ведущая подкаста Trust & Believe показывает фотографию своих гостей в аккаунте Instagram для подкаста.

    Предложите своей аудитории дополнительный контент

    За подкастами часто скрывается много вещей, которых вы не видите. История, которую вы решили рассказать через микрофон, может быть просто частью айсберга, видимой над водой . 🧊 Некоторые подкастеры создают подкасты с целью обучения или обучения своих слушателей; другие, потому что хотят продать написанную ими книгу; и еще другие, чтобы сопровождать блог, который у них есть на ту же тему.

    В любом случае, социальные сети — идеальное место для обмена всем контентом, относящимся к вашему подкасту. 🛰️

    Автоматизация и планирование: бесспорная экономия времени

    Многочисленные обсуждения, которые я провел с подкастерами, будь то независимыми или профессиональными, заставили меня осознать, насколько трудоемкой может быть разработка полного плана маркетинга в социальных сетях для подкаста.

    Создание визуальных эффектов, вход на различные платформы, написание сообщений, возврат на платформу Ausha для получения смартлинка (уникальной ссылки для прослушивания) для вашего эпизода: все это занимает много времени. И помимо того, что это занимает много времени, я бы сказал, что также требует много энергии . 🥱

    Правильное планирование различных сообщений, которые вы публикуете во всех своих социальных сетях, может сэкономить вам драгоценное время. Лучше всего, например, автоматизировать ваш маркетинг и продвижение, чтобы он выходил, как только вы публикуете новый выпуск на любой из платформ.Затем ваше сообщество будет проинформировано о выпуске вашего нового контента почти мгновенно, и количество прослушиваний начнет автоматически увеличиваться. 🚀

    Ausha позволяет вам подключить ваши учетные записи Facebook, Twitter, LinkedIn и Instagram к вашему основному интерфейсу управления . Вы также можете использовать другие инструменты социальных сетей, такие как Hootsuite, Buffer и Sprout Social, если хотите.

    Последний совет в дорогу!

    Создание эффективной маркетинговой стратегии в социальных сетях может быть долгим и трудоемким процессом.Но не отчаивайтесь! Алгоритмы каждой платформы должны сначала уметь распознавать вас и понимать (ну, ладно… это фигура речи: они все еще роботы! 🤖) на какую повторяющуюся тему вы говорите, чтобы они могли подтолкнуть вас к правильная аудитория.

    Мой последний совет таков: тестировать, тестировать и еще раз тестировать! Примените принцип A/B-тестирования: попробуйте один фрагмент контента, а затем повторите то же самое с другим. Социальные сети регулярно вводят новые функции ; следите за ними и не отказывайтесь от них.Если какие-то посты и публикации не работают так, как вы надеялись, не беда. Вы просто переходите к чему-то другому и тестируете снова!

    Это название игры! 😉

    Признание

    Социальные сети 101

    С тех пор, как в 2002 году дебютировала первая социальная сеть «Friendster», число людей, подключающихся к Интернету, резко возросло. По данным Pew Research Center, 69% взрослых сейчас используют сайты социальных сетей. LinkedIn может похвастаться аудиторией в 500 миллионов человек, а Twitter сообщает о 330 миллионах активных пользователей в месяц, в то время как ошеломляющие 2 миллиарда активных пользователей в месяц стекаются в Facebook, чтобы подключиться.Каждый день люди смотрят сотни миллионов часов видео на YouTube и загружают более 95 миллионов фото и видео в Instagram.

    То, как люди делятся информацией, меняет то, как мы общаемся с нашей целевой аудиторией. Facebook, Twitter и LinkedIn — это лишь верхушка айсберга социальных сетей; существует больше приложений, и их будет еще больше, а это означает, что у вас будет больше способов лично связаться и взаимодействовать со своими избирателями. Обращаетесь ли вы к общественности в целом или к выпускникам, родителям, преподавателям, сотрудникам, спонсорам или друзьям Калифорнийского университета в Сан-Диего, социальные сети должны быть включены в смесь.

    Роль социальных сетей

    Было время, не так давно, когда университеты и колледжи игнорировали потенциал социальных сетей. Сегодня мы знаем, что при правильном использовании социальные сети могут помочь нам обмениваться информацией и строить отношения с нашей различной аудиторией. От найма новых студентов и преподавателей до сбора денег и распространения инцидентов и ситуаций — использование Twitter, Facebook, LinkedIn и других сетей является мощным инструментом в руках коммуникаторов.

    Немного статистики из социальных сетей:

    • пользователей Интернета имеют в среднем 7 аккаунтов в социальных сетях (Global Web Index)
    • Почти 80% времени в социальных сетях тратится на мобильные устройства (Marketing Land)
    • 66% процентов пользователей Facebook получают «новости или заголовки новостей» из социальной сети (Pew Research Center)
    • 67% потребителей пользуются такими сетями, как Twitter и Facebook, для обслуживания клиентов (JD Power)
    • пользователей Facebook проводят в среднем 50 минут в день на нескольких платформах (New York Times)

    Итак, чем социальные сети отличаются от традиционных подходов к маркетингу и коммуникациям? Все дело в помолвке.Вместо того, чтобы передавать информацию аудитории, социальные сети позволяют нам общаться и общаться. Это среда, в которой традиционные подходы к «сообщению» людям не работают и не принимаются. Конечно, мы можем информировать людей о событиях, программах и новостях, но это лишь часть того, как используются эти инструменты. Остальное для разговора. Это «социальное» в социальных сетях. Тем не менее, социальные сети не могут стоять отдельно от ваших маркетинговых и коммуникационных стратегий, они должны быть включены в комплексный подход к коммуникациям.

    Инструменты для связи с миром

    Университеты — это , использующие социальные сети — единственные веб-инструменты, позволяющие вести двусторонние обсуждения — для связи и сотрудничества со своей целевой аудиторией, а также в качестве дополнения к традиционному распространению новостей. Но прежде чем мы перейдем к стратегии и лучшим практикам, будет полезен краткий глоссарий терминов и сетей социальных сетей:

    Facebook – facebook.com

    • Описание: Facebook, основанная в 2004 году, представляет собой социальную утилиту, которая помогает людям более эффективно общаться со своими друзьями, семьей и коллегами.Компания разрабатывает технологии, облегчающие обмен информацией через социальный граф, цифровое отображение социальных связей людей в реальном мире. Любой может зарегистрироваться на Facebook и взаимодействовать с людьми, которых он знает, в доверенной среде.
    • Использование: Если вы хотите общаться со студентами в Интернете, связаться с выпускниками или создать форум для обсуждения с сообществом, вовлекайте их через Facebook. Вы также можете использовать эти медиа для привлечения трафика к реальным событиям и мероприятиям.

    Твиттер – www.twitter.com

    • Описание: Twitter — это информационная сеть в режиме реального времени, созданная людьми со всего мира, которая позволяет им делиться и узнавать, что происходит сейчас. Богатый источник мгновенно обновляемой информации, Твиттер спрашивает, «что происходит», и мгновенно распространяет ответ по всему миру.
    • Использование: Твиттер с его 140-символьным форматом позволяет мгновенно общаться и получать сообщения от людей со схожими интересами.Это также отличный способ «твитнуть» новости и другие объявления в дополнение к основным источникам средств массовой информации.

    LinkedIn – linkedin.com

    • Описание: LinkedIn существует для того, чтобы помочь лучше использовать профессиональную сеть отдельных лиц или организаций и в ответ помочь людям, которым они доверяют. Миссия LinkedIn — объединить профессионалов со всего мира, чтобы сделать их более продуктивными и успешными. Этот носитель предлагает более быстрый доступ к информации и ресурсам, которым они могут доверять.
    • Использование: LinkedIn — идеальный инструмент для общения выпускников; он также является домом для множества дискуссионных групп, предлагающих близость к сотрудничеству и общению. Создайте свои собственные группы, чтобы создавать специализированные сети по интересам.

    YouTube – www.youtube.com

    • Описание: YouTube — самое популярное в мире онлайн-видеосообщество, позволяющее миллионам людей находить, смотреть и делиться изначально созданными видео. Он предоставляет форум, на котором люди могут общаться, информировать и вдохновлять других людей по всему миру, и выступает в качестве платформы распространения для крупных и мелких создателей оригинального контента и рекламодателей.
    • Использование: YouTube может быть полезным для обмена исследованиями и другими успехами вашего подразделения, записи событий и мероприятий, а также проведения видеоконкурсов.

    Инстаграм – www.instagram.com

    • Описание: Instagram — это мобильный инструмент для обмена фотографиями и видео. Пользователи могут применять цифровые фильтры к своим фотографиям и видео, прежде чем делиться ими с различными службами социальных сетей, такими как Facebook, Twitter и Tumblr, помимо самого Instagram.
    • Использование: Instagram лучше всего подходит для обмена убедительными и аутентичными изображениями. Поскольку сервис предназначен для мобильных устройств, это отличный способ делать снимки «в данный момент». 59 % людей в возрасте от 18 до 29 лет используют Instagram, что особенно полезно для общения с будущими и нынешними студентами, а также с молодыми выпускниками.

    Pinterest – www.pinterest.com

    • Описание: Pinterest использует тренд визуального контента. Это источник вдохновляющих и вдохновляющих изображений, и подписчики используют его, чтобы собирать и упорядочивать вещи, которые им нравятся.
    • Использование: Pinterest — отличный способ визуально рассказать историю вашей организации и поделиться ценностями. Как и во всех социальных сетях, не забудьте закрепить изображения, которые принесут пользу вашей аудитории. Избегайте открытой саморекламы.

    Блоги

    • Описание: Блог или «веб-журнал» — это тип веб-сайта или его часть. Блоги обычно ведутся отдельными лицами с регулярными записями, заполненными комментариями, описаниями событий или другими материалами, такими как графика, аудио (подкасты) или видео.Ниже приведена информация о популярном ПО для ведения блогов, используемом высшими учебными заведениями:
      • Tumblr  – www.tumblr.com – Tumblr – это платформа микроблогов и веб-сайт социальной сети, который позволяет пользователям публиковать мультимедийный и другой контент в кратком блоге. Пользователи создают оригинальный контент, а также курируют или повторно размещают в блогах сообщения других.
      • WordPress — www.wordpress.org/about — WordPress начал с одного бита кода для улучшения типографики повседневного письма и всего с несколькими пользователями.С тех пор он стал крупнейшим в мире инструментом для самостоятельного ведения блогов, который используется на миллионах сайтов и ежедневно просматривается десятками миллионов людей.
    • Использование:  Блоги предлагают отличный формат для кратких статей, наблюдений или ссылок; Раздел «комментарии» этого СМИ также приветствует отзывы и взаимодействие с читателями. Вы можете создавать ссылки между своим блогом и другими социальными сетями для перекрестного продвижения своего блога.

    Ресурсы

    Социномика

    Твиттер для бизнеса

    Блог ДЕЛА

    Специалист по социальным сетям

    Наука о данных для коммуникации и социальных сетей — Эмилио Феррара, доктор философии.Д.


     

    Джонни Мнемоник (1995) — © TriStar Pictures

     


    Описание курса и цели обучения

    Узнайте, как раскрыть всю мощь и потенциал данных социальных сетей для исследований и бизнес-приложений!

    Социальная сеть пронизывает все аспекты нашей жизни: мы общаемся и делимся информацией с друзьями, ищем работу и возможности, оцениваем продукты и пишем обзоры, налаживаем сотрудничество и проекты, и все это с помощью социальных онлайн-платформ, таких как Facebook, LinkedIn, Yelp и GitHub.Мы выражаем свою индивидуальность и творчество с помощью социальных платформ для визуального поиска, сбора и добавления в закладки, таких как Tumblr и Pinterest. Мы следим за новостями, общаемся и обсуждаем новости и интересующие нас темы в Twitter и Reddit.

    В этом курсе мы рассмотрим возможности, предоставляемые множеством социальных данных, доступных на этих платформах. Вы узнаете, как собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, связанные с социальными сетями и активностью в СМИ, пользователями и их поведением, тенденциями и распространением информации.В этом путешествии вы пройдете через земли интеллектуального анализа данных и методов машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое обучение будет применяться к практическим задачам, таким как анализ социальных связей, анализ мнений и создание интеллектуальных рекомендательных систем. Мы изучим инструменты с открытым исходным кодом, чтобы понять, как извлекать смысл из человеческого языка, использовать сетевой анализ, чтобы изучить, как люди взаимодействуют друг с другом, и обнаружить сходство между интересами и вкусами людей, построив графики интересов.

    Изучая этот курс, вы должны узнать о:

    • Приложения анализа текстов и документов.
      • Обработка естественного языка и маркировка частей речи.
      • Анализ настроений.
      • Тематическое моделирование.
    • Сети:
      • Статистические дескрипторы сетей: анализ связей, центральность и престиж.
      • Сетевая кластеризация: модульность и обнаружение сообщества.
      • Динамика информации и эпидемий: пороговые и информационные каскадные модели.
      • Сетевые предубеждения и сетевые манипуляции: парадоксы, боты, дезинформация.
      • Алгоритмы визуализации сети: пружинные макеты, многомерное масштабирование, Gephi.
    • Контролируемое обучение: Ускоренный курс по классификации данных.
      • Усердное и ленивое обучение: деревья решений.
      • Методы ансамбля: случайный лес.
      • Оценка производительности классификации: Precision/Recall/F1, Accuracy и ROC Curves.
    • Неконтролируемое обучение: Ускоренный курс по кластеризации данных.
      • Меры расстояния и подобия и кластеризация K-средних.
      • Иерархическая кластеризация и дендрограммы.
      • Оценка производительности кластеризации.

    Все темы будут изучаться с прикладной, практической, вычислительной точки зрения. Это позволит заинтересованному студенту углубить строгие теоретические последствия методов других курсов, предлагаемых USC (например, машинное обучение CSCI-567). На протяжении всего курса мы проведем несколько практических занятий с живым кодированием, анализом данных и решением проблем!

    Предпосылки

    Рекомендуется базовое понимание программирования, которое позволит вам манипулировать данными и реализовывать основные алгоритмы с использованием любого языка программирования.Python будет «официальным» языком программирования, используемым во время практических занятий и в учебных целях. Мы будем использовать IPython Notebook в качестве среды. Тем не менее, не стесняйтесь использовать предпочитаемый вами язык для своих заданий и классного проекта. Базовое понимание статистики и алгебры также поможет .

    Книги и учебные материалы

    Необходимые учебники (общая цена на Amazon [новые/б/у]: 100/60 долларов США)

    1. Интеллектуальный анализ данных в Интернете (2-е изд.) — Бинг Лю (цена на Amazon [новый/бывший в употреблении]:  48 долл. США/35 долл. США)
    2. Майнинг в социальной сети (2-е изд.) — Мэтью А. Рассел (цена на Amazon [новые/б/у]: 27 долларов США/15 долларов США)
    3. Программирование коллективного разума — Тоби Сегаран (цена на Amazon [новый/подержанный]: 25 долларов США/10 долларов США)
    4. Network Science Book — Ласло Барабаши (БЕСПЛАТНО: http://networksciencebook.com/)
    5. Погружение в Python — от (БЕСПЛАТНО: https://diveintopython3.problemsolving.io/)

    Некоторые подробности: (1) даст представление о методах и подходах, изучаемых на протяжении всего курса, с точки зрения машинного обучения; (2) и (3) будут служить книгами рецептов для эффективной разработки и обеспечения работы этих методов с данными социальной сети; (4) и (5) — это бесплатные ресурсы, которые мы будем использовать для сбора дополнительных материалов о сетях и программировании на Python.

    Технические, рекомендуемые (не обязательные) «поваренные книги» Python:

    • Пособие по визуализации данных Python — Игорь Милованович (электронная книга: $14)
    • Изучение IPython для интерактивных вычислений и визуализации данных — Сирил Россант (электронная книга: 10 долларов США)
    • Learning scikit-learn: Machine Learning in Python — Рауль Гаррета и Гильермо Мончекки (электронная книга: 10 долларов США)

    Политика и оценка

    Участие в занятиях и вовлеченность являются важными составляющими успеха в вашей академической карьере, поэтому во время занятий выключайте мобильные телефоны и звонки (без режима вибрации), ноутбуки и планшеты.Единственным исключением для использования ноутбуков во время занятий является ведение заметок. В этом случае, пожалуйста, сядьте в первых рядах класса: электронная почта, социальные сети, игры или другие отвлекающие факторы не принимаются. Ожидается, что учащиеся будут читать все материалы и выполнять задания, а также посещать все собрания, если только они не получат письменное разрешение не менее чем за 24 часа до начала. Это (предварительная) система, которая будет использоваться для оценки:

    .
    Компонент Очки % Марка
    Участие 15 15
    Промежуточный экзамен 35 35
    Выпускной экзамен 50 50

    Следующие проступки автоматически приведут к нулевому весу этого компонента оценки: (1) неявка на занятие в день презентации; (2) неспособность сдать задания к ожидаемым датам; (3) неспособность посетить собрания хакатона вашей группы и/или итоговую презентацию; (4) непредоставление окончательного документа к ожидаемой дате.Смягчающие обстоятельства обычно включают только серьезные неотложные состояния или заболевания, подтвержденные справкой от врача.

    Задания

    Отчеты о реакции : Каждый учащийся подготовит разбор «Синтеза и реакции» в ответ на еженедельные чтения. Это будет краткая заметка, цель которой — обобщить в одном абзаце суть документа и предоставить комментарии или материалы для обсуждения, включая вопросы, критические замечания и/или теоретические и методологические соображения или идеи.Они будут использоваться для руководства дискуссионной сессией каждого класса. (Отчеты о реакции не оцениваются)

    Чтение и обсуждение

    Во время каждой лекции (начиная с лекции 2) один учащийся проведет 10-минутную презентацию по одному из выбранных ежедневных чтений и поможет модерировать дискуссионную сессию по этому поводу. Список литературы доступен в конце программы.

    Среднесрочный хакатон

    Промежуточный экзамен проводится в форме совместного хакатона.Цель состоит в том, чтобы развить важные способности, такие как:

    • Интеллектуальное развитие: использование опыта и междисциплинарного опыта, обмен идеями и знаниями.
    • Навыки работы в команде: эффективный мозговой штурм, общение и презентации, групповое решение проблем.
    • Навыки управления проектами: умение ставить цели, отображать прогресс, создание прототипов и выполнение работ в срок.

    Если возможно, мы предлагаем участникам объединиться в группы по 2 человека с целью решения одной задачи.Учащимся рекомендуется по возможности формировать группы с участниками из разных академических кругов. Каждая группа предложит или получит свою задачу.

    Мы предложим несколько задач, представляющих интерес для курса, а также получим ваши подробные предложения, которые должны быть согласованы с преподавателем в течение первых 4 недель, в виде короткого одностраничного предложения с четким указанием:

    • В чем проблема?
    • Почему это считается актуальным.
    • Как группа планирует решить проблему.
    • Библиографические ссылки по крайней мере на одну соответствующую статью по теме.

    Все проектные предложения подлежат нашему утверждению. Группам будет назначен утвержденный проект, выбранный из числа предложенных инструктором или самой группой. Каждая группа получит 30-метровый слот для презентации своих результатов, в ходе которого каждый член группы должен обсудить хотя бы одну критическую задачу проекта. Оценка проектов будет частично основываться на краудсорсинговых рейтингах, присвоенных другими студентами и представленных в анонимной форме в конце каждого дня презентации.

    Итоговый документ

    Ожидается серьезный итоговый документ. Рукопись должна содержать не менее 3 000 слов (исключая ссылки) и не более 4 000 (исключая ссылки) и включать соответствующие рисунки и таблицы, а также неограниченное количество ссылок. Работа должна охватывать следующие пункты:

    • Постановка проблемы и почему проблема важна.
    • Как столкнулась с проблемой, включая описание методологии и набора(ов) данных.
    • Обсуждение результатов, выводов и ограничений исследования.
    • Литература по теме и Заключительные замечания/выводы.

    В идеале итоговая работа должна быть основана на среднесрочном хакатон-проекте студента. Нельзя делиться текстом с другими участниками группы, можно делиться рисунками/таблицами, когда это уместно, с надлежащей атрибуцией авторства. Оценка будет основываться на достоверности (как качества, так и количества оригинальной работы). Группам из двух студентов будет разрешено сдать одну рукопись, написанную совместно, в формате заявки для соответствующего рецензируемого журнала или конференции.Каждый автор должен предоставить достаточно материала, чтобы оправдать его/ее «равный вклад» в работу. Оба автора получат одинаковую оценку за такую ​​рукопись.

    Заключительные замечания

    Мы хотели бы услышать от всех, у кого есть инвалидность или другие проблемы, которые могут потребовать внесения некоторых изменений или корректировок класса . Офисы Службы для инвалидов и Психологических служб доступны для помощи студентам. Пожалуйста, обратитесь к инструктору после занятий или в рабочее время.

    Мы приветствуем отзывы об организации занятий, материалах, лекциях, заданиях и экзаменах. Вы можете предоставить нам конструктивную критику. Пожалуйста, поделитесь своими комментариями и предложениями, чтобы мы могли улучшить класс.

    На обложке: Джонни Мнемоник

    Johnny Mnemonic — культовый научно-фантастический фильм о киберпанке начала девятнадцатого века, основанный на одноименном рассказе Уильяма Гибсона. В нем рассказывается история Джонни, курьера данных, хорошо интерпретированного Киану Ривзом в начале его карьеры, который борется с огромным грузом данных, хранящихся в его голове.Я нахожу это хорошей метафорой нашего нынешнего общества, перегруженного данными, и, по совпадению, это один из определяющих фильмов, которые я смотрел в подростковом возрасте и который заставил меня полюбить Computer
    Science.

    [версия 0.4: 14 августа 2020 г.]


     


    Первая неделя
    • Введение в курс
    • Аварийное введение в сети — статистические дескрипторы сетей.
    Вторая неделя
    • Сетевая кластеризация. Модульность и обнаружение сообщества.
      Чтения: Статьи [27], [31], [22] и [4]
      Рекомендуемые главы: NSB:1 и NSB:2; NBS:9 и WDM:7,5
    Третья неделя
    • Динамика распространения информации и эпидемий.
      Литература: Статьи [26], [5], [6], [14]
      Рекомендуемые главы: NSB:10.1–10.3 [стр.11–29]
    • Практическое занятие: майнинг Twitter.
      Чтения: Статьи [12]
      Рекомендуемые главы: MtSW:1 [стр.5-26]
      Документация: Twitter API (https://dev.twitter.com/)

    Четвертая неделя

    • Сети и манипулирование: боты, дезинформация, эмоциональное заражение
      Чтения: [30], [39], [18] и [20]
    Пятая неделя
    • Алгоритмы визуализации сети.
      Литература: статьи [1] и [28]
      Рекомендуемые главы: PCI:12 [стр. 300–302 (MDS)]
    • Практическое занятие: учебник по Gephi.
      Чтения: Статьи [3]
      Рекомендуемые главы: NSB:10.4–10.7 [стр. 30–58]
      Документация: Gephi Wiki https://wiki.gephi.org/index.php/Main_Page
    Шестая неделя
     


    Часть 2 — текст и документы


     


    Неделя седьмая
    • Сбой при вводе в обработку естественного языка: маркировка частей речи.
      Чтения: Документы [16] и [40]
      Рекомендуемые главы: WDM:6.5 и MtSW:5.3–5.5 [стр. 190–222]
    • Практическое занятие: Учебное пособие по НЛП
    Неделя восьмая
    • Анализ настроений
      Литература: статьи [15] и [29]
      Рекомендуемые главы: MtSW:4 [стр. 135–180]
    Девятая неделя: неделя среднесрочного хакатона
    • Презентации среднесрочного хакатона
    Десятая неделя
    • Тематическое моделирование
      Литература: Статьи [2] и [10]
      Рекомендуемые главы: WDM:6.7
    Перерыв – Даты: 26-10.10 Перерыв отменен из-за переноса расписания covid

     


    Часть 3 — контролируемое обучение


     


    Одиннадцатая неделя
    • Краткие сведения о контролируемом обучении.
      Чтения: Документы [17] и [11] — Главы: WDM:3.1
    • Нетерпеливое или ленивое обучение — деревья решений
      Литература: статьи [21] — главы: WDM:3.2 и WDM:3.9
    Двенадцатая неделя
    • Ансамблевые методы, бэггинг и повышение эффективности, а также оценка эффективности классификации.
      Readings: Papers [9] — Chapters: WDM:3.3 и WDM:3.10

    Часть 4 — Обучение без учителя


     


    Тринадцатая неделя
    • Краткие сведения о неконтролируемом обучении — меры расстояния и кластеризация K-средних.
      Чтения: Статьи [38] и [37] — Главы: WDM: 4.1–4.3 [стр. 133–147]
    Неделя четырнадцатая
    • Иерархическая кластеризация и дендрограммы.
      Чтения: статьи [24] — WDM: 4.3–4.5 [стр. 147–155]
    Финальная неделя
    • Презентации проектов
    • Подача окончательных документов

    Список чтения


    [1] С. Эйрал и Д. Уокер. Выявление влиятельных и уязвимых участников социальных сетей. Наука, 337(6092):337–341, 2012 г.

    [2] Д. М. Блей. Вероятностные тематические модели. Сообщения ACM, 55(4):77–84, 2012.

    [3] Р. М. Бонд, К. Дж. Фарисс, Дж. Дж. Джонс, А. Д. Крамер, К. Марлоу, Дж. Э. Сеттл и Дж. Х. Фаулер. Эксперимент по социальному влиянию и политической мобилизации с участием 61 миллиона человек. Природа, 489(7415):295–298, 2012.

    [4] С. П. Боргатти, А. Мехра, Д. Дж. Брасс и Г. Лабианка. Сетевой анализ в социальных науках. Наука, 323(5916):892–895, 2009 г.

    .

    [5] Д.Центола. Распространение поведения в онлайн-эксперименте в социальной сети. Наука, 329(5996):1194–1197, 2010.

    [6] Д. Центола. Экспериментальное исследование гомофилии в принятии здорового поведения. Наука, 334(6060):1269–1272, 2011.

    [7] А. Чо. Мы сами и наши взаимодействия: основная проблема физики? Наука, 325(5939):406, 2009.

    [8] Д. Дж. Крэндалл, Л. Бэкстрем, Д. Косли, С. Сури, Д. Хаттенлохер и Дж. Клейнберг. Вывод социальных связей из географических совпадений.Труды Национальной академии наук, 107(52):22436–22441, 2010.

    [9] В. Дхар. Наука о данных и прогнозирование. Сообщения ACM, 56(12):64–73, 2013.

    [10] П. С. Доддс, Р. Мухамад и Д. Дж. Уоттс. Экспериментальное исследование поиска в глобальных социальных сетях. Наука, 301(5634):827–829, 2003.

    [11] П. Домингос. Несколько полезных вещей, которые нужно знать о машинном обучении. Сообщения ACM, 55(10):78–87, 2012.

    [12] В. Фан и М.Д. Гордон. Сила аналитики социальных сетей. Сообщения ACM, 57(6):74–81, 2014.

    .

    [13] Х. Гарсия-Молина, Г. Кутрика и А. Парамесваран. Поиск информации: объединение поиска, рекомендаций и рекламы. Сообщения ACM, 54(11):121–130, 2011.

    [14] Лоренц-Спреен, П., Мёнстед, Б.М., Хёвель, П., и Леманн, С. (2019). Ускорение динамики коллективного внимания. Природные сообщения, 10(1), 1759.

    [15] С. А. Голдер и М.В. Мэйси. Дневное и сезонное настроение зависит от работы, сна и продолжительности дня в разных культурах. Наука, 333(6051):1878–1881, 2011.

    [16] ДиМаджио, П. (2015). Адаптация вычислительного анализа текста к социальным наукам (и наоборот). Большие данные и общество, 2(2), 2053951715602908.

    [17] Н. Джонс. Информатика: обучающиеся машины. Природа, 505(7482):146, 2014.

    [18] Восуги С., Рой Д. и Арал С. (2018). Распространение правдивых и ложных новостей в Интернете. Наука, 359(6380), 1146-1151.

    [19] М. Косински, Д. Стиллвелл и Т. Граепель. Личные черты и атрибуты предсказуемы на основе цифровых записей человеческого поведения. Труды Национальной академии наук, 110(15):5802–5805, 2013.

    [20] А. Д. Крамер, Дж. Э. Гиллори и Дж. Т. Хэнкок. Экспериментальное свидетельство массового эмоционального заражения через социальные сети. Труды Национальной академии наук, стр. 201320040, 2014.

    [21] Д. Лазер, Р. Кеннеди, Г. Кинг и А.Веспиньяни. Большое количество данных. притча о гриппе Google: ловушки в анализе больших данных. Наука, 343(6176):1203, 2014.

    [22] Д. Лазер, А. С. Пентланд, Л. Адамик, С. Арал, А. Л. Барабаси, Д. Брюэр, Н. Кристакис, Н. Контрактор, Дж. Фаулер, М. Гутманн и др. . Жизнь в сети: грядущая эра вычислительных социальных наук. Наука, 323(5915):721, 2009 г.

    [23] Ли, Э., Карими, Ф., Вагнер, К., Джо, Х. Х., Штромайер, М., и Галешич, М. (2019). Гомофилия и размер группы меньшинств объясняют предвзятость восприятия в социальных сетях.Природа человеческого поведения, 3(10), 1078-1087.

    [24] Кути, Ф., Ходас, Н. О., и Лерман, К. (2014, май). Сетевые странности: изучение истоков сетевых парадоксов. На восьмой международной конференции AAAI по блогам и социальным сетям.

    [25] Д. Либен-Ноуэлл, Дж. Новак, Р. Кумар, П. Рагхаван и А. Томкинс. Географическая маршрутизация в социальных сетях. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки, 102(33):11623–11628, 2005 г.

    [26] С.Т. Метаксас и Э. Мустафарадж. Социальные сети и выборы. Наука, 338(6106):472–473, 2012.

    [27] П. Дж. Муха, Т. Ричардсон, К. Мейкон, М. А. Портер и Дж.-П. Оннела. Структура сообщества в зависящих от времени, многомасштабных и мультиплексных сетях. Наука, 328(5980):876–878, 2010.

    .

    [28] Л. Мучник, С. Арал, С. Дж. Тейлор. Предвзятость социального влияния: рандомизированный эксперимент. Наука, 341(6146):647–651, 2013.

    [29] Стелла М., Феррара Э. и Де Доменико М.(2018). Боты увеличивают воздействие негативного и подстрекательского контента в онлайн-социальных системах. Труды Национальной академии наук, 115(49), 12435-12440.

    [30] Феррара, Э., Варол, О., Дэвис, К., Менцер, Ф., и Фламмини, А. (2016). Рост социальных ботов. Сообщения ACM, 59(7), 96-104.

    [31] М. Росвалл и К. Т. Бергстром. Карты случайных блужданий в сложных сетях показывают структуру сообщества. Труды Национальной академии наук, 105(4):1118–1123, 2008 г.

    [32] М. Дж. Салганик, П. С. Доддс, Д. Дж. Уоттс. Экспериментальное исследование неравенства и непредсказуемости на искусственном культурном рынке. Наука, 311(5762):854–856, 2006.

    .

    [33] Feld, S.L. (1991). Почему у твоих друзей больше друзей, чем у тебя. Американский журнал социологии, 96 (6), 1464–1477.

    [34] М. Шич, К. Сонг, Ю.-Ю. Ан, А. Мирский, М. Мартино, А.-Л. Барабаси и Д. Хелбинг. Сетевая структура истории культуры. Наука, 345(6196):558–562, 2014.

    [35] C. Персонал. Алгоритмы рекомендаций, конфиденциальность в Интернете и многое другое. Сообщения ACM, 52(5):10–11, 2009.

    .

    [36] Г. Сабо, Б. А. Хуберман. Прогнозирование популярности онлайн-контента. Сообщения ACM, 53(8):80–88, 2010.

    [37] А. Веспиньяни. Моделирование динамических процессов в сложных социотехнических системах. Физика природы, 8(1):32–39, 2012.

    .

    [38] А. Веспиньяни. Прогнозирование поведения техносоциальных систем. Наука, 325(5939):425, 2009.

    [39] Бесси, А., и Феррара, Э. (2016). Социальные боты искажают онлайн-обсуждение президентских выборов в США в 2016 году. Первый понедельник, 21(11-7).

    [40] Льюис, С. К., Замит, Р., и Хермида, А. (2013). Контент-анализ в эпоху больших данных: гибридный подход к вычислительным и ручным методам. Журнал радиовещания и электронных СМИ, 57(1), 34-52.

    Как социальные сети повлияли на то, как мы общаемся?

    Вы можете общаться со своей любимой знаменитостью, заводить друзей со всего мира, инициировать общественные и политические движения и делиться всеми своими мыслями благодаря появлению социальных сетей.У нас больше возможностей для общения, большая сцена и, кажется, больше, чем когда-либо, можно сказать. В обществе, где наша основная коммуникация, кажется, перешла к лайкам, ретвитам и подписчикам, возникает вопрос: как социальные сети изменили общение?

    Мгновенная связь

    Социальные сети создали ощущение безотлагательности в нашем общении, которого раньше не было. Snapchat, одна из самых известных платформ социальных сетей, представляет собой приложение, в котором люди могут отправлять друг другу сообщения и фотографии, которые исчезают через определенный период времени.Это требует, чтобы люди реагировали немедленно, иначе сообщение может исчезнуть. Прошли те дни, когда вы сидели и мучились над каждым словом, которое вы вводите кому-то, прежде чем нажать «Отправить». Это чувство срочности, однако, не ограничивается только Snapchat, с дополнительной функцией, позволяющей «жить» практически на любой платформе. Живые функции показывают нам, что люди делают в режиме реального времени. Нам не нужно ждать, чтобы увидеть ваши фотографии из отпуска, когда вы транслируете свое время на пляже. Эта возможность общаться со всеми в режиме реального времени создает потребность и принуждение немедленно сообщать всем, чем вы занимаетесь, заставляя вас публиковать фотографии из отпуска еще до того, как вы вернетесь домой.Просто подумайте о том, как далеко зашло общение, от писем, которые доходят до кого-то неделями, до показа всем, что вы делаете в данный момент.

    Короткие сообщения

    Чувство срочности, присущее социальным сетям, также требует от людей адаптации того, как они делятся сообщениями. С более чем 330 миллионами пользователей Twitter оказал огромное влияние на общение, предоставив пользователям 280 символов (формально 140) для передачи своих мыслей или сообщений. Некоторые эксперты в настоящее время утверждают, что Twitter изменил объем внимания людей и что все большее число людей больше не хотят читать более 280 символов.Теперь мы не только ждем информации быстро, но и хотим, чтобы она была краткой. Эта потребность в краткости также привела к сокращению слов, которые вошли не только в нашу письменность, но и в наш родной язык. Мы общаемся больше, чем когда-либо прежде, и быстрее, чем когда-либо прежде, но говорим ли мы на самом деле меньше?

    Общение между странами, культурами и языками

    Социальные сети изменили то, как мы общаемся, а также то, с кем мы общаемся.Это дало людям возможность общаться вне зависимости от географии, культуры и языка, создавая взаимосвязанное сообщество. Он привлек наше внимание к несправедливости в мире, стойкости человеческого духа, рассказам о великом мужестве и мобилизованных движениях. Наш мир никогда не чувствовал себя более связанным, и социальные сети позволили людям общаться друг с другом и сопереживать друг другу в их общей человечности. Социальные сети спровоцировали движения по всей стране и положили начало культурным дискуссиям, которые являются совершенно уязвимыми и прозрачными, такими как движение #MeToo, мобилизация движения Black Lives Matter, Женский марш, Марш за наши жизни и т. д.Благодаря силе социальных сетей эти движения вызвали общенациональные разговоры и дебаты. Социальные сети меняют не только скорость нашего общения, то, как мы общаемся, но и то, о чем мы общаемся.

    Социальные сети и общение могут быть сложной темой для навигации и трудной задачей. Как вы интегрируете ценное и значимое общение в изменившийся мир социальных сетей? Как вы общаетесь и используете сильные стороны социальных сетей? Мы постоянно общаемся в этом современном и динамичном мире, и компаниям нужны квалифицированные специалисты, способные освоить эти сложные темы.


    Заинтересованы в развитии своей карьеры?
    Получите степень бакалавра онлайн в региональном аккредитованном университете, который уже более 15 лет является лидером онлайн-образования. Программы EKU, полностью посвященные обучению онлайн-коммуникациям, дают студентам навыки критического мышления и лидерства, необходимые для построения успешной карьеры в различных отраслях.

    Чтобы узнать больше о том, как разобраться в тонкостях общения и расширить свои карьерные возможности, заполните форму «Узнать больше» или ознакомьтесь с нашей Программой обучения коммуникативным технологиям.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.