Архив статей журнала
В статье представлены результаты авторского исследования, посвященного адаптации и апробации в российских условиях признанного в мире инструментария измерения социокультурных характеристик по модели Хофстеде на индивидуальном уровне. Апробация инструментария выполнена в рамках полевого социологического исследования арктических территорий Республики Карелия (n = 1042), проведенного в 2023 г. Определена территориальная специфика значений социокультурных характеристик индивидов по модели Хофстеде, а также их выраженность в аспекте социальных групп (в частности, пола). Наибольшие различия прослеживаются для показателя «маскулиность», а минимальные - для показателя «коллективизм». Проверена релевантность модели культурных показателей и оценена сходимость измерений. Применены методики факторного анализа методом главных компонент (PCA), многомерного шкалирования (ALSCAL), иерархического кластерного анализа. Качество факторного анализа было проверено на основе значений критерия сферичности Бартлетта и статистики меры адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина. Также для проверки надежности используемого инструментария было проведено сопоставление результатов авторов и разработчиков методики, с использованием коэффициента альфа Кронбаха (α). Полученные значения коэффициента говорят о высокой надежности используемого инструментария, а также подтверждают сохранение измерительной способности шкал после перевода по пяти показателям из шести. По шестому показателю «долгосрочность целеполагания» целесообразна корректировка перевода вопросов, исходя из относительно более низкого значения коэффициента альфа Кронбаха (α). Анализ на номологическую валидность подтвердил релевантность представленного инструментария. Это позволяет говорить о достижении цели исследования и успешной адаптации и апробации актуального инструментария расчета значений социокультурных характеристик по модели Хофстеде на индивидуальном уровне в условиях России. Примененные шкалы характеризуются высокой надежностью и валидностью. Перспективны для дальнейших исследований расширение географии применения инструментария; составление этнометрической базы данных регионов РФ по значениям социокультурных характеристик по модели Хофстеде, измеренных на уровне индивидов; анализ закономерностей пространственной дифференциации показателей, а также изучение аспектов влияния в рамках триады «пространство - социокультурная специфика индивидов - воспроизводство человеческого капитала».
В настоящей статье представлены ключевые подходы к пониманию и исследованию радикализации, а также возможности и ограничения применения некоторых исследовательских методов для моделирования сетевой топологии и оценки контентного сходства онлайн-сообществ. Сегодня в исследованиях социальных сетей и участия в них молодежи часто применяются методы и технологии Web Mining и AI. Однако до сих пор остается открытым вопрос о том, как эти подходы могут быть эффективно использованы в целях изучения онлайн-радикализации. Ответ на него должен повысить объяснительную и прогностическую способность вычислительных моделей для обнаружения и прогнозирования радикализации в онлайн-пространстве. В значительной части российских исследований онлайн-радикализации распространен подход, при котором задача выявления взаимосвязей отдельных онлайн-сообществ или их кластеров сводится к оценке степени их сходства по подписчикам, либо по лингвистическим маркерам. Такой подход ограничен в прогнозировании новых связей между сообществами и обосновании путей радикализации, но в то же время актуален в моделировании информационной диффузии. В данной работе авторы стремятся продемонстрировать возможности и ограничения применения методов tf-idf, doc2vec для оценки контентного сходства онлайн-сообществ без признаков радикализации и онлайн-сообществ с признаками радикализации. Такой подход позволил выявить сообщества со значительной тенденцией к объединению (установлению прямых связей). В статье представлены результаты сравнительного исследования в виде социальных графов, сформированных по принципам общности подписчиков, сходства значимых слов, контекстного сходства на базе doc2vec модели. Социальный граф на основе doc2vec метода показал лучшие результаты с точки зрения кластеризации онлайн-сообществ, а также интерпретируемости результатов. Это является критически значимым для обнаружения и прогнозирования радикализации в Интернете, поскольку открывает перспективы для изучения природы ассортативности в наблюдаемой сети.
Для обозначения происходящих в последние годы изменений в России и мире нередко используется термин «турбулентность», в том числе и на страницах нашего журнала. Категория турбулентности позволяет, не вдаваясь в детали, обозначить время перемен: сложнейшие сплетения социально-экономических и социокультурных процессов и неожиданные метаморфозы ранее устойчивых феноменов. Однако исследовать реальность, которую мы этим понятием только зафиксировали, все же необходимо для того, чтобы иметь возможность ответить на извечный вопрос «что делать?» в стремительно наступающей новой эпохе. Ее уже несколько поспешно назвали «постглобализацией», однако в любом случае, начавшееся разрушение глобальной системы в ее нынешнем виде есть непосредственно данный, наблюдаемый факт.