Development of Approach to Typology of Internet Communities based on Discursive Markers of Collective Subjectivity

Cover Page

Abstract


The article discusses the problems of the typology of network communities, representing the new social reality of modern digital society. The methodology of a comprehensive study of social communities based on socio-psychological and psycholinguistic methods, the use of the discursive approach and the subject category, little studied in relation to large social groups, determine the novelty of the research. According to the main research hypothesis, various forms of group subjectivity, which determine its readiness for joint activities, are manifested in the discourse of the network community, which constitutes it by mediating the interaction of its members, transmitting ideas about the world, values, relations, attitudes and setting patterns of behavior. We defined discursive features of internet communities relevant to the various forms of group subjectivity and subjectivity criteria - interconnectedness, focus on joint activities, etc. A procedure for identifying discursive characteristics of the subjectivity of a network community of various levels (lexical, procedural, semantic) was presented and their examples were given. On this basis, a comparative analysis of network communities, providing for the future creation of their psychological typology was carried out.


Введение Появление Интернета наряду с глобализацией информационной среды привело к возникновению особых сетевых сообществ, представляющих новую социальную реальность эпохи социальных медиа. Эта реальность так масштабна и динамична, что на общение в сети все больше ориентируются политики, профессиональный и деловой мир. Интернет может объединять пользователей по самым разнообразным основаниям, формируя сообщества для обмена знаниями, обучения, взаимной поддержки, создания микроми- © Павлова Н.Д., Воронин А.Н., Гребенщикова Т.А., Кубрак Т.А., 2019 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ров, предоставления услуг. Благодаря постоянному совершенствованию технологий формы сетевого общения развиваются и видоизменяются гораздо быстрее, чем в обычной, «несетевой» коммуникации. Именно такие дискурсивные практики, возникающие в современных условиях и приспосабливающиеся к решению актуальных задач, особенно важны для понимания закономерностей формирования и детерминации дискурса, социальных процессов, происходящих в обществе. Новые виды дискурса, связанные с образованием социальных сетей и интернет-сообществ, как и сами сетевые сообщества, являются сегодня предметом множества научных дисциплин, связанных с изучением Homo informaticus - человека информационной эпохи. Исследователями раскрываются особенности коммуникации в социальных сетях, такие как редукция анонимности, выраженность самопрезентации, спонтанность, эмоциональная включенность (Курьянович, 2018; Кирилина, 2015; Каменский, Гримов, 2014 и др.). Выявляется специфика сетевых сообществ, касающаяся отсутствия между участниками обязательной связи и знакомства в реальной жизни, добровольности включения в сообщество, наличия общего интереса или цели общения (Каменский, Гримов, 2014; Патаракин, 2017). Внимание исследователей привлекают негативные явления, вызванные расширением формата социальных сетей: «темная триада» личности пользователей, распространение негативных эмоций и слухов, поляризация сообществ, «эхо-камеры» и пр. (Vicario et al., 2015; Yardi, Boyd, 2010; Cheung, Thadani, 2012). Анализируются специфические для данной среды агрессивные формы поведения: троллинг, флейминг, кибербуллинг (Курьянович, 2018; Воронцова, 2016; Heirman et al., 2015). Получают распространение исследования обсуждения событий и модификации постсобытийного дискурса на различных этапах сетевых дискуссий (Радина, 2016; Гребенщикова, 2018, Павлова и др., 2018; Вежновец, 2016). Большой интерес вызывает механизм дискурсивного исключения, связанный с поддержанием групповой идентичности и служащий сохранению принятых способов выражения, тематики, сложившегося отношения к «своим» и «чужим» (Сергеева и др., 2016). Разработаны математические модели социальной динамики, позволяющие предсказывать распространение информации, социальные связи и групповое внимание (Galuba et al., 2010; Zhang et al., 2017 и др.). Поскольку Интернет, в силу присущей ему интерактивности, все активнее выступает средством, способствующим возникновению новых социальных групп, актуальность приобретает вопрос сравнительного изучения интернет-сообществ и создания их типологии. Сообщества в сети описываются и классифицируются с точки зрения направленности деятельности (экономические, социокультурные, политические и пр.), по линии подготовленности членов сообщества к работе с интернет-технологиями (Вышегородцев, 2002). Выделяют сетевые сообщества на основе платформ, которые позволяют достигать решения различных задач - социальной поддержки (Facebook, Twitter), самовыражения и творчества (Instagram, Youtube), обмена мнениями и знаниями (открытые сообщества и форумы в социальных сетях, форумах и чатах (French, Bazarova, 2017)). В соответствии с целевыми установками социокультурной деятельности выделяются сообщества научно-профессиональные, творческие, развлекательно-досуговые, гражданско-политические (Каменский, Гримов, 2014). Многообразны практические сообщества, для которых ключевым выступает разграничение по условиям создания: через усилия менеджмента или путем самоорганизации (Журавлев, Нестик, 2010). Выраженность процессов самоорганизации и ориентации на создание общности является основанием для типологии образовательных сообществ (Патаракин, 2017). Сетевые сообщества могут быть дифференцированы по степени открытости (открытые, полуоткрытые, закрытые), по характеру социальных связей (неконтактные, контактные), по виду общения («физические», виртуальные, частично виртуальные, онлайни офлайн-сообщества) (Вышегородцев, 2002; Hammond, 2017). Среди контактных сообществ выделяются сообщества, основанные на организации общего социального пространства (например, форум), и массово-контактные (публичная социальная сеть), где важны организация личного социального пространства и возможности самопрезентации (Кончаковский, 2010). Наиболее универсальной признается классификация сообществ по количественному составу: макрои микросоциальные сообщества (Бондаренко, 2004). Вместе с тем если подходить к рассмотрению сетевых сообществ со стороны формирующей их дискурсивной практики, встает вопрос типизации сетевого дискурса. Развивая восходящую к М.М. Бахтину концепцию жанра, типологию дискурса в Интернете разрабатывает активно развивающееся виртуальное жанроведение (Е.И. Горошко, Л.Ф. Компанцева, Л.Ю. Щипицина, А.В. Кирилина, S.C. Herring и многие другие). Исследователи описывают варианты дискурса, обладающие определенной прагматической направленностью, сходной структурой, тематикой, лингвостилистическими параметрами. В качестве дополнительных при описании жанров дискурса привлекаются временные характеристики (синхронность/асинхронность коммуникации), регламентированность общения, массовость адресата и др. В числе интернет-жанров, наряду с рекламным, массово-информационным, политическим и другими, выделяется персональный интернет-дискурс, опосредующий личностно-ориентированное общение и представленный самостоятельной системой жанров. К составляющим эту систему жанровым формам одни исследователи относят чаты, личные веб-страницы, форумы, социальные сети (Горошко, Полякова, 2015), другие - дифференцируют жанры личного блога, персонального сайта, социальной сети и интернет-комментария (Сидорова, 2011). При классификации интернет-жанров на основе их функциональности выделяют коммуникативные (чаты, электронные письма, новостные группы, форумы) и презентационные (личные страницы и блоги). Отмечается одновременное существование в Интернете принципиально новых жанров (чат, форум), жанров традиционных (реклама, реферат) и гибридных; примером последних мо- жет служить блог - жанр, связанный с традиционным ведением дневников, но претерпевший значительную эволюцию в условиях Интернета (Горошко, Полякова, 2015; Кириллов, 2017). В целом отмечаются большое разнообразие критериев выделения жанров и сложность построения типологии, отвечающей требованиям постоянно изменяющегося коммуникативного контекста. В этой связи предметом активного научного поиска становятся подходы к описанию жанровой системы интернет-дискурса как многоуровневой и динамической. Помимо жанров как таковых, предлагается выделять факультативные варианты их реализации, так называемые субжанры (пост, комментарий, микроблог) и комплексные гипержанры (сайт, блог, социальная сеть) (Горошко, Полякова, 2015; Кириллов, 2017 и др.). Получает распространение понимание интернет-жанра как «динамического объекта», который, сохраняя основные критериальные признаки, непрерывно развивается и обнаруживает тенденцию выхода за пределы Интернета (Кирилина, 2015). Такая трактовка особенно актуальна в связи со стремительным преобразованием интернет-дискурса не только в ходе коммуникации, но и в результате модернизации информационных технологий. Важно подчеркнуть, что понятие жанра при всей подвижности устанавливаемых разграничений структурирует социокоммуникативное пространство Интернета, дифференцируя дискурсы, протекающие в рамках стандартной последовательности действий, заданных правил общения, определенных социальных норм и отношений. Поскольку дискурс - необходимый атрибут функционирования сетевого сообщества, обнаруживается возможность такой постановки исследовательских задач, при которой выявление дискурсивных характеристик выступает инструментом сравнительного изучения сообществ и создания их типологии. Продвижение в данном направлении предполагает разработку подхода к эмпирическому изучению сетевых сообществ, сочетающего социально-психологические и психолингвистические методы. При этом, поскольку механизмы формирования и функционирования сообщества могут быть охарактеризованы через анализ феномена субъектности и выделены признаки, позволяющие оценить субъектность группы, перспективным представляется использование именно этой малоизученной применительно к большим социальным группам психологической категории. Существует несколько подходов к изучению субъектности сообществ: «совокупный субъект» (Б.Ф. Ломов, И.А. Зимняя и др.), «групповой субъект» (А.В. Брушлинский, К.М. Гайдар и др.), «субъект совместной деятельности» (А.В. Брушлинский, В.В. Рубцов и др.), «коллективный субъект» (А.Л. Журавлев, И.В. Вачков, К.М. Гайдар и др.), «полисубъект» (В.И. Панов, И.В. Вачков и др.) и др. Наиболее полно феномен субъектности на уровне групп раскрывается через анализ коллективного субъекта и таких его атрибутов, как совместная активность, взаимосвязанность/взаимозависимость, рефлексия (Журавлев, 2018). Именно свойства коллективного субъекта, которые могут иметь разный уровень развития (от предсубъектности до максимального проявления субъектности), позволяют раскрыть механизмы формирования и функционирования сетевого сообщества как группы людей, взаимодействующих в дискурсивном пространстве Интернета, объединенных особыми связями и отношениями и способных к совместным формам активности и саморефлексии. В соответствии с положением о множественности проявлений коллективного субъекта (Емельянова, Журавлев, 2009) указываются такие его свойства или признаки, как сплоченность - разобщенность, удовлетворенность - неудовлетворенность, конфликтность - бесконфликтность, устойчивость - изменчивость. Большое место в описании субъектности занимают характеристики общения: целенаправленность - бесцельность, контактность - неконтактность, компетентность - некомпетентность и др. В числе свойств, присущих большим социальным группам, называются социальная ответственность, навыки совершения согласованных групповых действий, развитая гражданская идентичность и др. При этом вопрос о субъектности сетевых сообществ и критериях ее оценки до последнего времени не рассматривался. В этой связи необходимо отметить, что разработка подхода к изучению сетевых сообществ, опирающегося на оценку коллективной субъектности, актуальна не только в плане построения типологии сообществ, но и как продвижение в изучении нового вида социальной группы и развитие самой концепции. Подход, который предполагается разработать, ориентирован на сравнительное изучение интернет-сообществ на основе агрегированных социальнопсихологических и дискурсивных показателей с привлечением современных моделей и методов искусственного интеллекта. На настоящем этапе предусматривалось проведение пилотажного исследования с целью определения дискурсивных характеристик сетевых сообществ, релевантных различным критериям коллективной субъектности, и формирование базовых предпосылок типологии субъектности сообществ. Ставились следующие задачи: o мониторинг социальных сетей, форумов, блогов, чатов и отбор эмпирического материала; o психолингвистический анализ сетевых дискуссий и выявление дискурсивных признаков коллективной субъектности; o соотнесение дискурсивных характеристик с социально-психологическими критериями субъектности и их последующая кластеризация; o сравнительный анализ признаков коллективной субъектности, выраженных в дискурсе исследуемых сетевых сообществ, и создание профилей этих сообществ. В дальнейшем на этой основе предусматривалось развернутое сравнительное изучение интернет-сообществ и разработка их психологической типологии. Согласно основной исследовательской гипотезе различные формы субъектности группы, определяющие ее готовность к совместной деятельности, проявляются в дискурсе сетевого сообщества, конституирующем сообщество, опосредующем взаимодействие его членов, транслирующем представления о мире, ценности, отношения, установки и задающем модели поведения. Процедура и методы На предварительном этапе исследования шестью экспертами было изучено двенадцать сетевых сообществ, различавшихся по тематике (гражданскополитическая, информационно-развлекательная, творческая, проблемноориентированная), решаемым задачам (обмен знаниями, мнениями, организация гражданской активности, поиск социальной поддержки, общение с единомышленниками, самовыражение), наличию лидеров (один, несколько, без лидера) и платформам (Facebook, ВКонтакте, Telegram, LiveJournal, d3.ru и др.). В эмпирическую базу исследования были отобраны материалы шести сообществ, предположительно, с различной выраженностью коллективной субъектности: o политическое сообщество politota.d3.ru (нацелено на поиск единомышленников, обмен мнениями, имеет несколько лидеров); o популярный персональный блог Антона Долина в Facebook (поиск единомышленников, информационно-развлекательная страница, один лидер); o сообщество гражданских активистов «Синие ведерки» в Facebook (поиск единомышленников, организация гражданской активности, несколько лидеров); o форум автовладельцев auto.ru (проблемная ориентация, обмен мнениями, несколько лидеров); o тематическое развлекательное сообщество «Страдающее Средневековье» в социальной сети «ВКонтакте» (самовыражение, обмен мнениями, информационно-развлекательная страница, несколько лидеров); o чат сообщества для обсуждения проблем взаимоотношений «Прогрессисты» в Telegram (проблемная ориентация, обмен мнениями, поиск единомышленников, без лидера). Были отобраны популярные дискуссии за последний месяц, которые являются типичными для дискурса сообществ, всего проанализировано по одному посту с комментариями в каждом сообществе (70, 40, 41, 30, 31, 69 комментариев соответственно). На данном материале проходила процедура согласования выделенных признаков субъектности и оценка их приемлемости и адекватности для дальнейшего использования. Пять экспертных сессий с учетом метода обоснованной теории (Glaser, 1978) позволили выявить способы кодировки материала. Для изучения дискурса сообществ использовались следующие методы: 1. интент-анализ (Т.Н. Ушакова, Н.Д. Павлова, В.В. Латынов, И.А. Зачесова и др.) - техника интент-анализа диалоговых форм дискурса, методика интент-анализа конверсативных тактик; эмпирические типологии интенций в разных видах дискурса; дискурсивные маркеры речевых интенций (Павлова, Гребенщикова, 2017; Павлова и др., 2011); 2. конверсативный анализ (H. Sacks, J. Heritage, E. Schegloff и др.) - приемы выявления согласованности реплик (adjacency pairs и др.), дискурсивных показателей эффективности коммуникации, уважительности, толерантности, способов «очерчивания границ» сообщества и др.; 3. дискурc-анализ в школе дискурсивной психологии и критическом дискурс-анализе (J. Potter, M. Wetherel, T. van Dijk, R. Wodak и др.) - способы описания в дискурсе событий и фактов, групповых и межгрупповых отношений, самоидентичности и пр. Выявление дискурсивных характеристик осуществлялось на основе психолингвистического анализа корпуса текстов сетевых сообществ и экспертной оценки, которая реализовывалась четырьмя экспертами-психолингвистами. В качестве социально-психологических критериев субъектности рассматривались три блока свойств, описанных А.Л. Журавлевым (Журавлев, 2018): · свойства большой социальной группы (взаимосвязанность, совместная активность, рефлексия жизни, взаимодействие с участниками других сообществ и пр.); · динамические свойства (наличие общего языка, проявление социальной инициативы со стороны сообщества, наличие относительно устойчивой системы идей и взглядов и пр.); · свойства полисубъектности (в виде дихотомий: сплоченность - разобщенность, открытость - закрытость, совместимость - несовместимость, конфликтность - бесконфликтность). Соотнесение дискурсивных характеристик с социально-психологическими критериями субъектности достигалось через экспертные оценки с применением процедуры иерархического кластерного анализа в программе PASW Statistics 18 (методом межгрупповой связи на основе метрики «Квадрат евклидова расстояния»). Эксперты оценивали по 5-балльной шкале, в какой степени дискурсивный признак определяется конкретным социально-психологическим свойством субъектности. После проверки согласованности работы экспертов (во внимание принимались данные со значением α Кронбаха более 0,7) было проведено усреднение экспертных оценок, на основе которых проводился кластерный анализ. Сравнительный анализ частот дискурсивных признаков, присущих тому или иному сообществу, проводился с помощью критерия χ2 Пирсона (парные сравнения, df = 1, с поправкой Холма на их множественность). Результаты На основании психолингвистической экспертизы постов и комментариев, а также функционально-семантического анализа текстов выделены 63 дискурсивные характеристики субъектности сетевых сообществ, проявляющиеся на различном уровне - отдельный комментарий, согласующиеся реплики, дискурс в целом. По форме выделенные дискурсивные характеристики могут быть отнесены к трем группам: лексическо-грамматические показатели, процессуальные и семантические. Остановимся на каждой из этих групп последовательно. Маркерами коллективной субъектности выступают многие лексические единицы, такие как лексика совместности, побудительные глаголы, парольные слова, жаргонная, обсценная, эмоционально-оценочная лексика и др. Так, психологическая готовность к совместной активности проявляется в призы- вах к действию, представленных побудительными глаголами («приходите», «позвоните»), в выраженности непосредственно-реактивной составляющей дискурса и эмоционального побуждения к немедленному действию («в ответ на эту писульку подаем в суд за ответ не по сути»), маркируемых междометиями, частицами («что ж я только что увидел и услышал!?»), окказиональными номинациями, категоричными модальными предикатами («обязан», «должен», «надо»). Защита границ сообщества проявляется в предупреждении нежелательной активности, индикаторами которой выступают глаголы и их производные с семантикой запрещения («нельзя»), пермиссивные глаголы с показателями отрицательности («не следует»). Важны также дискурсивные характеристики процессуального плана: нарастание сходства тем, наличие цепочек комментариев, их длина, пространность и пр. Среди характеристик этого плана видное место занимают характеристики, относящиеся к общению, выступающему важнейшим проявлением коллективного субъекта. Постановка вопросов, запрос/оспаривание мнения, выражение согласия или несогласия, просьбы, предложения и т.п. обнаруживают направленность на партнера и иллокутивную связанность реплик. Вместе с тем большое место в перечне дискурсивных характеристик субъектности занимают семантические категории, которые не получают конкретной формы реализации, но надежно идентифицируются экспертами по смыслу: способность следовать организационным и управляющим воздействиям, отображение группового образа цели, информирование о текущем состоянии дела или проблемы и пр. Для примера приведем фрагмент, в котором реализована последняя из названных категорий: «Новости по поводу митинга, которого мы с вами так ждали. Поскольку государство ничего нам не должно и вообще не просило нас рождаться, мы для него бастарды, то ожидаемо на наше уведомление мэрия ответила отказом. Заявленная нами площадка на Суворовской площади отклонена». Выделенные дискурсивные признаки, описывающие социально-психологическую субъектность, группируются в девять кластеров (или шкал), предназначенных для оценки выраженности субъектности сетевых сообществ. Шкала «Языковая и понятийная идентификация» включает шесть дискурсивных признаков субъектности: общность языка, метафор; общность референциальных объектов; «парольные» слова и выражения, разделяющие «своих» и «чужих»; приверженность определенному семантико-тематическому полю; идентификация себя и других как членов сообщества; наличие программы вхождения в сообщество и ее фрагментов. Шкала «Готовность действовать» предусматривает: призывы к действию; формулы причастности, призывы к сплоченности и констатации единства; призывы к акциям за рамками сетей; создание эмоционального настроя воодушевления, уверенности и пр.; выраженность непосредственно-реактивной составляющей дискурса, эмоционального побуждения к немедленному действию; сообщение о готовности что-либо сделать; нарастание, учащение схожих тем; привлечение внимание сообщества. Характеристики, составляющие объемную третью шкалу, касаются транслирования образа сетевого сообщества. В их числе: сообщение о значимости сообщества, выражение удовлетворенности/неудовлетворенности своим участием в сообществе; указание на многочисленность/малочисленность сообщества; оценочные суждения по поводу сообщества; отсылка к другим участникам сообщества, цитирование собеседников; фатическое общение; сообщения о своем опыте; акцентированная самопрезентация; транслирование установок; внутренняя критика сообщества, отказ, отклонение; ирония, юмор; приведение ссылок. В шкале «Групповые нормы и ценности» объединены пять характеристик: создание и поддержание традиций сообщества; формулирование коммуникативных норм, правил разрешения разногласий, выявление запретов, желательных и нежелательных тем; формулирование групповых ценностей, установок, притязаний; создание общей истории (рассказы о сообществе, ссылки на совместный опыт общения); коллективный символический коупинг (акции памяти, совместные и обоюдные жалобы). Дискурсивные признаки субъектности в составе пятой шкалы сопряжены с планированием и результатами совместных действий. К данной шкале относятся такие характеристики, как: формулирование и обсуждение цели сообщества; сообщение о совершенных действиях; отчет о совместной деятельности и ее результатах; готовность следовать организационным и управляющим воздействиям; обсуждение способов достижения цели; планируемая деятельность (напоминания, оповещения); обсуждение планов; подведение итогов деятельности, ее результаты; информирование о текущем состоянии дела, проблемы; распределение ролей, предложение, принятие; обратная связь и информирование. Важной тенденцией в жизни сообществ выступает дистанцирование в отношениях с «другими». Шестая шкала, отражающая эту направленность, включает следующие дискурсивные характеристики: маркирование социальной дифференциации и социокультурной инородности; умаление значимости «других», дискредитация; генерализация оценок; оскорбление, осуждение «других». Шкала «Позитивная поддержка коммуникации» касается поддержки «унисона» (в терминологии В.В. Дементьева) в коммуникации со «своими». В числе представленных здесь признаков субъектности: одобрение, поощрение, поддержка «своих»; направленность на партнера: вовлечение в коммуникацию, постановка вопросов, запрос/оспаривание мнения, выражение согласия; запрос помощи, просьбы, жалобы, обращения; поддержание диалога; поддержка собеседников, в том числе похвала, реакция на просьбы, жалобы, обращения; регулирование внутренних конфликтов, снижение напряженности; подчеркивание общности и групповая рефлексия; формулирование и поддержание формальных правил общения (приветствия, поздравления, формулы вежливости); совпадение эмоционального отношения к одним и тем же объектам. Восьмая шкала «Защита границ сетевого сообщества» образована следующими характеристиками: защита границ, спор с «другими», агрессия по отношению к «другим»; предупреждение нежелательной активности (запреты, запугивание); возбуждение недоверия и враждебности к «другим». Наконец, последняя, девятая шкала «Гражданская идентичность» предусматривает: декларацию и обсуждение гражданской идентичности; переживание потребности в принадлежности к какой-либо гражданской общности; обсуждение социальной защищенности; активную жизненную и гражданскую позицию, установку на изменения. Сообщества различаются по выраженности дискурсивных характеристик субъектности и их сочетанию друг с другом. Если рассматривать степень выраженности дискурсивных характеристик и их констелляции как проявление различных форм коллективной субъектности, намечается перспектива разработки на этой основе психологической типологии сетевых сообществ. Обратимся к данным сравнительного анализа признаков коллективной субъектности в дискурсе исследуемых сообществ. Результаты носят предварительный характер, но позволяют представить общую картину того, какие из девяти групп дискурсивных характеристик наиболее выражены в данном сообществе, в каких из них преимущественно проявляется субъектность группы. Общее количество выявленных признаков субъектности в дискурсах сообществ, имеющих неодинаковый объем, составило: «Синие ведерки» - 291, politota.d3.ru - 177, auto.ru - 121, персональный блог Антона Долина (Facebook) - 179, чат «Прогрессисты» (Telegram) - 107, «Страдающее Средневековье» (ВКонтакте) - 33. Распределение относительных частот дискурсивных признаков в сообществах представлено на рисунке. В сообществе гражданских активистов «Синие ведерки» показатели планирования и результатов совместных действий значимо более выражены по сравнению с сообществом, имеющим лидера (персональный блог Антона Долина): χ2 = 12,84, здесь и далее p < 0,001 (уровень значимости выбран, исходя из множественности сравнений). Для других сообществ такие соответствия согласно требованиям критерия χ2 установить невозможно из-за незначительной представленности признаков; можно сказать, что в них характеристики данной шкалы выражены минимально. На первом месте по выраженности для большинства сообществ, за исключением сообществ auto.ru и ВКонтакте, находится шкала «Позитивная поддержка коммуникации». По данной шкале были получены следующие значимые различия: собеседники в большей степени направлены друг на друга в групповом чате по сравнению с cообществами politota.d3.ru (χ2 = 12,48) и «Синие ведерки» (χ2 = 13,01), а также в сообществе Facebook по сравнению с группой auto.ru. Чат лидирует по выраженности показателей данной шкалы (в сравнении с auto.ru χ2 = 23,51). Шкала «Языковая и понятийная идентификация» в большей степени характеризует сообщество auto.ru. В этом сообществе доля признаков данной шкалы выше, чем во всех других сообществах, кроме сообщества ВКонтакте, для которого нельзя сделать расчет (в сопоставлении с сообществом гражданских инициатив «Синие ведерки» χ2 = 71,91, с группой politota.d3.ru - χ2 = 48,11, с сообществом Facebook - χ2 = 60,88, с групповым чатом - χ2 = 68,73). «Синие ведерки» politota.d3.ru auto.ru Персональный блог Антона Долина (Facebook) Чат «Прогрессисты» (Telegram) «Страдающее Средневековье» (ВКонтакте) Рисунок. Доли дискурсивных признаков субъектности, представленных в различных сообществах [Figure. The percentage of the discursive markers of subjectivity represented in various communities] Дистанцирование в отношениях с «другими» наиболее характерно для политического сообщества (доля выше, чем для сообщества «Синие ведерки», χ2 = 30,48) и для группового чата (доля даже выше, чем в politota.d3.ru, χ2 = 36,70). Для других сообществ или не было получено различий, или их невозможно рассчитать ввиду недостаточности наблюдений. По долям дискурсивных признаков, относящихся к защите границ, групповым нормам и ценностям, а также к готовности действовать, анализируемые сообщества не различаются между собой. Данные шкалы не входят в тройку наиболее выраженных во всех сообществах, за исключением сообщества «Синие ведерки», где готовность действовать делит 3-е место с показателями планирования и результатов совместных действий. В сообществе социальной сети ВКонтакте готовность действовать выражена недостаточно для сравнения - всего 4 проявления. Транслирование образа сетевого сообщества имеет наибольшую выраженность в группе Facebook: в сравнении с сообществом «Синие ведерки» χ2 = 11,13, с группой politota.d3.ru - χ2 = 20,38, с групповым чатом - χ2 = 11,77. В сообществе auto.ru данный дискурсивный признак не реализован в доста- точной для сравнения степени. Между сообществами politota.d3.ru и «Синие ведерки» нет значимых различий по данному признаку. Для развлекательного сообщества в социальной сети «ВКонтакте», в котором в наименьшей степени выражены признаки субъектности, на транслирование образа сетевого сообщества приходится половина всех признаков субъектности. Шкала «Гражданская идентичность» не представлена в достаточной для анализа степени ни в одном сообществе. Следует оговорить, что приведенные данные частотного анализа свидетельствуют не о том, что в одном сообществе определенных характеристик субъектности больше, а только о распределении их внутри сообщества. Выраженность дискурсивных признаков субъектности зависит в первую очередь не от объема наблюдений, но от свойств сетевого сообщества и «насыщенности» его дискурса. Таким образом, согласно предварительным результатам исследования можно говорить о том, что гражданско-политические сообщества отличаются от других выраженным планированием и ориентацией на результаты деятельности. Блок «Позитивная коммуникация» остается высоко выраженным во всех сообществах, что можно считать базовым дискурсивным признаком субъектности. При этом в сообществе гражданских активистов он сочетается с блоками «Планирование и результаты деятельности» и «Готовности действовать», а в политических - с «Дистанцированием в отношениях с “другими”». Транслирование образа сообщества обнаруживается в персональном блоге на Facebook и в развлекательном сообществе в социальной сети «ВКонтакте». Субъектность сообщества группового чата, коммуникация которого представлена дискуссиями на тему межличностных отношений, проявляется как в позитивной коммуникации, так и в дистанцировании собеседников от «других». В сообществе автовладельцев совместная деятельность ограничивается обменом накопленным опытом, однако в наибольшей степени проявляется языковая и понятийная идентификация. Заключение Разработке типологии сетевых сообществ может способствовать методология комплексного изучения сообществ на основе социально-психологического и психолингвистического методов, предусматривающая использование дискурсивного подхода и малоизученной применительно к большим социальным группам категории субъекта. Выделены 63 дискурсивные характеристики субъектности сетевых сообществ, проявляющиеся на уровне отдельных комментариев, цепочек комментариев, дискурса в целом. Наряду с лексическими маркерами коллективной субъектности (лексика совместности и др.) описаны характеристики процессуального плана (нарастание сходства тем и пр.), а также содержательные категории, не получающие конкретной формы реализации (способность следовать организационным и управляющим воздействиям и пр.). Выделенные дискурсивные характеристики группируются в девять шкал, предназначенных для оценки субъектности сетевых сообществ: «Язы- ковая и понятийная идентификация», «Готовность действовать», «Транслирование образа сетевого сообщества», «Групповые нормы и ценности», «Защита границ сообщества» и др. Степень выраженности дискурсивных характеристик субъектности и их сочетание друг с другом позволяют дифференцировать сообщества и ставить вопрос о различных формах коллективной субъектности.

Natalya D Pavlova

Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: pavlova_natalya@mail.ru
13 Yaroslavskaya St., Moscow, 129366, Russian Federation

Doctor Sc. of Psychology, is Head of the Laboratory of Psychology of Speech and Psycholinguistics

Anatoly N Voronin

Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences

Email: voroninan@bk.ru
13 Yaroslavskaya St., Moscow, 129366, Russian Federation

Doctor Sc. of Psychology, Full Professor, is Chief Researcher of the Laboratory of Psychology of Speech and Psycholinguistics

Taisiya A Grebenschikova

Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences

Email: gretiya@mail.ru
13 Yaroslavskaya St., Moscow, 129366, Russian Federation

Ph.D. in Psychology, is Senior Researcher of the Laboratory of Psychology of Speech and Psycholinguistics

Tina A Kubrak

Institute of Psychology, Russian Academy of Sciences

Email: kubrak.tina@gmail.com
13 Yaroslavskaya St., Moscow, 129366, Russian Federation

Ph.D. in Psychology, is Senior Researcher of the Laboratory of Psychology of Speech and Psycholinguistics

  • Bondarenko, S.V. (2004). Sotsial’naya struktura virtual’nykh setevykh soobshchestv. Rostovna-Donu, Rostov State University. (In Russ.)
  • Cheung, M.K., & Thadani, D.R. (2012). The Impact of Electronic Word-of-Mouth Communication: A Literature Analysis and Integrative Model. Decision Support Systems, 54(1), 461–470. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.06.008
  • Emelyanova, T.P., & Zhuravlev, A.L. (2009). Psihologiya bol’shih social’nyh grupp kak kollektivnyh sub”ektov. Psihologicheskij zhurnal, 30(3), 5–15. (In Russ.)
  • French, M., & Bazarova, N.N. (2017). Is Anybody Out There?: Understanding Masspersonal Communication Through Expectations for Response Across Social Media Platforms. Journal of Computer-Mediated Communication, 22(6), 303–319. https://doi.org/10.1111/jcc4.12197
  • Galuba, W., Aberer, K., Chakraborty, D., Despotovic, Z., & Kellerer, K. (2010). Outtweeting the Twitterers: Predicting Information Cascades in Microblogs. OnLine Social Networks: Proceeding of the 3rd International Conference (p. 33). USENIX Association. Retrieved from https://www.usenix.org/legacy/event/wosn10/tech/full_papers/Galuba.pdf
  • Glaser, B. (1978). Theoretical Sensitivity. Mill Valley, CA: Sociology Press. Goroshko, E.I., & Polyakova, T.L. (2015). K postroeniyu tipologii zhanrov sotsial’nykh media. Zhanry Rechi, (2), 119–127. (In Russ.)
  • Gradoselskaya, G.V., & Pilgun, M.A. (2015). Communicative Processes in the Network Environment: the Interdisciplinary Analysis of Politically Active Communities on Facebook. Journal of Psycholinguistics, (4), 44–58. (In Russ.)
  • Grebenshchikova, T.A., Kubrak, T.A., Voronin, A.N., & Pavlova, N.D. (2018). Postroenie strukturno-funktsional’noi modeli transformatsii predstavlenii o sotsial’no-znachimom sobytii v khode setevoi aktivnosti pol’zovatelei. Proceedings of Vos’maya Mezhdunarodnaya konferentsiya po kognitivnoi nauke (pp. 304–306). Svetlogorsk. (In Russ.)
  • Hammond, M. (2017). What is an online community? A new definition based around commitment, connection, reciprocity, interaction, agency, and consequences. International Journal of Web Based Communities, 13(1), 118–136.
  • Heirman, W., Angelopoulos, S., Wegge, D., Vandebosch, H., Eggermont, S., & Walrave, M. (2015). Cyberbullying-Entrenched or Cyberbully-Free Classrooms? A Class Network and Class Composition Approach. Journal of Computer-Mediated Communication, 20(3), 260–277. https://doi.org/10.1111/jcc4.12111
  • Kamensky, Е.G., & Grimov, O.A. (2014). Online communities at social networking services as factor of personal subjectness development. Vestnik of Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, 2(34), 62–67. (In Russ.)
  • Kirilina, A.V. (2015). The Internet Genre of “Reader Comments”. Vestnik Moscow City Teacher Training University, (1), 67–76. (In Russ.)
  • Kirillov, A.G. (2017). Transformatsiya zhanra bloga v programmakh obmena mgnovennymi soobshcheniyami. Zhanry Rechi, (2), 260–267. (In Russ.)
  • Konchakovskij, R.V. (2010). Setevoe internet-soobshchestvo kak sociokul’turnyj fenomen. Ph.D. in Sociology Thesis. Ekaterinburg: The Ural State University. (In Russ.)
  • Kuryanovich, A.V. (2018). Experience of linguistic and legal personality characteristics of conflict language personality (on the example of analysis of communicative behavior of troll in the network correspondence). Tomsk State Pedagogical University Bulletin, (2), 127–142. https://doi.org/10 .23951/1609-624X-2018-2-127-142. (In Russ.)
  • Patarakin, E.D. (2017). Makroskopicheskii podkhod k analizu sovmestnoi setevoi deyatel’nosti. Obrazovatel’nye Tekhnologii, (2), 51–65. (In Russ.)
  • Pavlova, N.D., Grebenshchikova, T.A., Voronin, A.N., Zachesova, I.A., & Kubrak, T.A. (2018). Postsobytiinyi diskurs v Internete. In V.V. Znakov & A.L. Zhuravlev (Eds.), Psikhologiya Cheloveka kak Sub”Ekta Poznaniya, Obshcheniya i Deyatel’nosti (pp. 1845–1851). Moscow: Institut psikhologii RAN Publ. (In Russ.)
  • Pavlova, N.D., & Grebenshchikova, T.A. (2017). Intent-analiz. Osnovaniya, protsedura, opyt ispol’zovaniya. Moscow: Institut psikhologii RAN Publ. (In Russ.)
  • Pavlova, N.D., Voronin, A.N., Grebenshchikova, T.A., Kubrak, T.A. et al. (2011). Diskurs v Sovremennom Mire. Psikhologicheskie Issledovaniya. Moscow: Institut psihologii RAN Publ. (In Russ.)
  • Radina, N.K. (2016). Intention Analysis of Online Discussions (based on the example of comments on the materials of the Internet portal “InoSMI.ru”). Mediaskop 4. Retrieved from http://www.mediascope.ru/2238. (In Russ.)
  • Sergeeva, A.S., Kirillov, B.A., & Voronina, E.Yu. (2016). Kommentarii kak forma diskursa professional’nogo virtual’nogo soobshchestva (na primere IT). In A.L. Zhuravlev, N.D. Pavlova & I.A. Zachesova (Eds.), Psikhologiya Diskursa: Problemy Determinatsii, Vozdeistviya, Bezopasnosti (pp. 84–101). Moscow: Institut psihologii RAN Publ. (In Russ.)
  • Sidorova, I.G. (2011) Pragmatic communication characteristics of personal and interpersonal genres in the internet discourse. Science Journal of Volgograd State University. Linguistics, 2(14), 154–159. (In Russ.)
  • Vezhnovets, E. (2016). Kommentarii v sotsial’nykh setyakh: proizvodstvo i vosproizvodstvo internet-diskursa. Sovremennyi diskurs-analiz, (2), 35–58. (In Russ.)
  • Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Stanley, H.E., & Quattrociocchi, W. (2015). Echo chambers in the age of misinformation. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1509.00189
  • Vorontsova, T.A. (2016). Trolling i fleiming: rechevaya agressiya v internet-kommunikatsii. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya: Istoriya i filologiya, 26(2), 109–116. (In Russ.)
  • Vyshegorodtsev, D.E. (2002). Osobennosti Setevykh Soobshchestv Interneta: Russkoyazychnyi Segment. Ph.D. in Sociology. Moscow: Moscow Humanitarian and Social Academy. (In Russ.)
  • Yardi, S., & Boyd, D. (2010). Dynamic Debates: An Analysis of Group Polarization Over Time on Twitter. Bulletin of Science. Technology & Society, 30(5), 316–327. https://doi.org/10.1177/0270467610380011
  • Zhang, X., Han, D.-D., Yang, R., Zhang, Z. (2017). Users’ participation and social influence during information spreading on Twitter. PLOS ONE, 12(9), e0183290. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0183290
  • Zhuravlev, A.L. (2018). Kollektivnyi sub”ekt kak fenomen i ponyatie v sovremennoi psikhologii. In A.L. Zhuravlev & Е.A. Sergienko (Eds.), Razrabotka Ponyatii Sovremennoi Psikhologii (pp. 116–161). Moscow: Institut psihologii RAN Publ. (In Russ.)
  • Zhuravlev, A.L., & Nestik, T.A. (2010). Psihologiya Upravleniya Sovmestnoj Deyatel’nost’yu. Novye Napravleniya Issledovanij. Moscow: Institut psihologii RAN Publ. (In Russ.)

Views

Abstract - 51

PDF (Russian) - 20

PlumX


Copyright (c) 2019 Pavlova N.D., Voronin A.N., Grebenschikova T.A., Kubrak T.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.