Введение (Introduction). Стремительное развитие информационных технологий, внимание Правительства РФ к внедрению цифровых платформ в различные сферы жизнедеятельности, появление большого количества новых данных, ранее недоступных для исследователей ставит вопрос о роли социологов в происходящих изменениях. Традиционно сфера информационно-коммуникационных технологий, компьютерного моделирования, управления системами относилась к области компетенций технических наук, где ведущая роль принадлежала математикам, специалистам по информатике и кибернетике. Данная тенденция сохраняется по сей день и если обратиться к перечню приоритетных специальностей в области информационных технологий Минцифры, то из около 195 направлений подготовки лишь 5 можно отнести к сфере социальных наук: «социология», «публичная политика и социальные науки», «интеллектуальные системы в гуманитарной сфере», «журналистика», «реклама и связи с общественностью» (Приказ Минцифры России, 2022). На практике при разработке цифровых решений или для анализа данных чаще всего обращаются к программистам и математикам, и собственно область анализа больших данных (Big Data) начинает восприниматься как нечто отличное от социологии (Зверева, 2024).

Однако, внедрение цифровых сервисов в различные сферы человеческой жизнедеятельности не только создает очевидные преимущества в виде новых возможностей для роста экономики, совершенствования государственного управления, прогнозирования будущих событий, создания дополнительных удобств в жизнь человека. Но массовое распространение новых технологий провоцируют столь же быстрые и лавинообразные изменения в обществе. Скорость этих изменений такова, что институты, сообщества и отдельные индивиды порой не успевают их осмыслить, приспособиться, внести новые практики в свою жизнь. Эта новая реальность уже приводит к кризису иерархических социальных систем, о чем предупреждал еще Тоффлер (Тоффлер, 2010). Актуализируются проблемные вопросы о защищенности компьютерных систем, принадлежности данных и возможности их использования в корыстных целях. Широкий резонанс данная проблема получила в период пандемии COVID-19, когда попытки правительств ограничить распространение вируса при помощи электронных пропусков и сервисов отслеживания контактов с больными натолкнулись на мощное сопротивление общественности (Pilgun et al., 2022). Не менее важными становятся вопросы о взаимодействии человека и роботизированных систем, влияния технологий на воспитание подрастающих поколений и общественные процессы.

Методология и методы (Methodology and Methods). Если смотреть на проблему с позиции социальных наук, можно сформулировать вопрос: могут ли быть результативными программные продукты и цифровые сервисы, внедряемые в различные сферы жизнедеятельности человека, если при их разработке не учитываются знания из области социальных наук? Теоретический ответ на него сформулировал А. В. Тихонов, указывавший на то, что способность человека к рефлексии, в целом ставит под сомнение применимость кибернетических и синергетических подходов к управлению человеческими общностями (Тихонов, 2007). Сложность прогнозирования и моделирования в системах, где участвует человек связана с целым рядом факторов: наличию неформальных связей, влиянию отношений и психологического климата в социальных группах, нерациональностью выбора и поведения часто присущего людям. К этому стоит добавить способность человека самообучаться и менять свое поведение в зависимости от обстоятельств. Типичный пример – ошибки в работе сервиса «ЯндексНавигатор», когда, выстраивая оптимальный маршрут движения, он нередко заводит водителей в пробки. Данная компьютерная модель не учитывает, что, когда тысячи водителей выбирают маршрут на основе прогноза навигатора, они тем самым формируют новую пробку, на ранее свободном участке дороги.

Второй не менее важный вопрос касается возможностей использования новых данных (активности в социальных сетях, цифровые следы, данные мобильных операторов, банков, поисковых систем, световые следы и т.д.) в работе социологов. А значит, разработки методов работы с новыми данными, и что еще более важно – понимания о совместимости результатов различных методов исследований. На практике не редко возникают ситуации, когда результаты, полученные с применением опросных методов, разительно отличаются от результатов анализа активностей в социальных сетях и данных операторов связи.  

Цель настоящей работы – продемонстрировать практические подходы к анализу данных на примере активностей в социальных сетях и оценить возможности формирования на их основе социальных цифровых технологий. Объектом исследования здесь выступает коммуникативная среда города и те современные процессы городской жизнедеятельности, которые принято относить к цифровой трансформации городской среды или стратегиям «умного города».

Научные результаты и дискуссия (Research Results and Discussion). Для выполнения поставленной цели необходимо разобраться, что мы пониманием под социальными цифровыми технологиями, а также такими понятиями, как «информация» и «цифровизация». Достаточно подробное описание термина «социальные технологии» содержится в работах В. В. Щербины (Щербина, 2018). В общих чертах под социальными технологиями здесь понимается определённый набор исследовательских инструментов, алгоритмов и методов решения задач, основанных на методологии социальных наук, последовательное применение которых приводит к достижению заранее определенных практических целей.  

Говоря о цифровых технологиях, необходимо разобраться с двумя последовательно связанными явлениями: информация и цифровизация. Одним из базовых свойств информации является упрощение (Лем, 2022) – сложные образы, целостные картины мира, многозначные события необходимо перевести в упрощенную форму символов и знаков, только так их можно передать другому. Осознавая эту неполноту, мы говорим: «это надо было видеть», «это надо было самому пережить». Следствием информатизации, видимо становится упрощенное восприятие жизни и общественных явлений, которое в свою очередь формирует не «умные толпы», как это виделось на заре информационной революции, а индивидов с упрощенной картиной мира и ослабленными когнитивными способностями.

Цифровизация – в нормативном смысле предполагает перевод информации с аналоговых носителей в цифровые (Бочков, 2020). Но это только на уровне технического процесса. В социальных коммуникациях, масс-медиа, поведенческих активностях базовым свойством цифровизации, на наш взгляд, выступает взаимная подстройка компьютерного алгоритма под человека и человека под алгоритмы цифровых платформ. Мы можем наблюдать это явление на процессах или областях жизни, где цифровизация уже давно произошла и приобрела некоторые понятные формы, доступные для анализа. Это прежде всего СМИ или, если рассматривать шире, все цифровое медийное пространство.

Цифровая трансформация городов, реализация стратегий «умного города» становятся все более популярным ответом на возрастающую сложность городских систем и процессов. В то же время, современное осмысление данной концепции предполагает социально-ориентированное понимание «умного города», где на первое место ставятся интересы горожан, а технологии выступают лишь инструментом, который должен использоваться в интересах жителей (Ильина и др., 2023). Примером такого подхода являются рекомендации ЕЭК ООН «Социально-умные и устойчивые города» (Европейская экономическая комиссия, 2020), где приоритет отдается не просто новым технологиям, а таким системам, где люди при помощи технологий меняют свои города, делают инвестиции в городские инновации.  

Значимым направлением исследований городской среды становится анализ коммуникативной среды городов, позволяющий изучать межличностное и межгрупповое взаимодействие, оценивать влияние историко-культурного наследия, местной символики, ценностей и идей на формирование городской идентичности, условия социализации приезжих. Современный город – это пространство коммуникаций, особенно это утверждение справедливо, если речь идет о крупных городах, мегаполисах и мировых центрах, где пересекаются международные потоки людей, информации и капиталов. Коммуникативная среда, с развитием информационных технологий, получает стремительное развитие, превращая коммуникативность в одну из главных характеристик городской среды. Происходящие изменения требуют теоретического осмысления этой составляющей городской жизни, а также новых методов изучения каналов коммуникации, значения отдельных элементов городской среды, символов и знаков, используемых для взаимодействия различных акторов и сообществ.

Т. М. Дридзе описывала данную область исследования как информационную составляющую среды жизнедеятельности человека в городе – одну из четырех направлений сложного процесса обмена веществом и энергией между человеком и создаваемой им средой (Дридзе, 1998). Данный подход также перекликается с современными направлениями дизайна городской среды (Urban design), такими как синтаксис пространства (Space syntax), основой которого стали работы Джулиан Хенсон и Билла Хиллера «Социальная логика пространства» (Hillier, 1984) и др., активно использующиеся по сей день, например в работах Майкла Бетти, исследующего города как системы сетей и потоков (Batty, 2013), а также предложенной Скоттом Кэмпбеллом моделью «треугольника планирования», основанной на взаимодействии целей экономического развития, сохранения природной среды и социальной справедливости (Кэмпбелл, 2021).

Большой пласт коммуникативной деятельности горожан представлен в социальных сетях в виде текстов сообщений и комментариев. В этой сравнительно новой области исследований уже сформировались свои методы и подходы. В качестве наиболее интересных примеров стоит отметить работы Г. В. Градосельской, использующую собственные авторские методики зернового приращения, анализа информационных волн и связей между группами в социальных сетях (Градосельская и др., 2020); метод анализа идейно-политический предпочтений интернет пользователей, разработанный научным коллективом под руководством А. Г. Чхартишвили (Губанов и др., 2020); исследования речевых коммуникаций в сети интернет,  представленные в работах М. А. Пильгун, где классические методы лингвистического анализа текстов сочетаются с результатами обработки больших массивов текстовых коммуникаций при помощи нейросетевой технологии ТекстАналист (Пильгун, 2024).

На основе различных методов исследования коммуникаций в социальных сетях и анализа больших данных формируются социальные цифровые технологии. В отличии от поисковых и научных исследований они представляют собой совокупность или определенную последовательность инструментов, позволяющих решить ту или иную практическую задачу. В качестве примеров таких разработок можно привести подход по оценке городских событий, праздников и ивент-мероприятий содержатся в работах А.Н. Языкеева, где на основе анализа социальных сетей и данных операторов связи (Big Data) проводится оценка информационного следа события и аудитория мероприятия с учетом доли местных жителей и туристов (Языкеев, 2023). А также работы, выполненные при непосредственном участии автора по выявлению социальных конфликтов в градостроительной деятельности (Расходчиков, 2017), а также технологии по оценке рисков развития конфликтов на основе выявления уровня социального стресса в текстовых коммуникациях (Расходчиков и др., 2023), успешно внедренных в информационную работу Комплекса градостроительной политики и строительства Москвы.

Далее в качестве примера приведем результаты исследования 2023 года, представляющего собой попытку анализа Информационного поля Московского региона. Исследование проведено Агентством социальных исследований «Столица» по запросу аппарата мэра Москвы с использованием методов анализа коммуникационной активности в социальных сетях с использованием данных мониторинговой системы Бренд Аналитикс и аналитической системы TextAnalyst 2.0. Дата-сет исследования составил 150 000 сообщений, размещенных в мессенджере Телеграмм в период с 1 марта по 30 мая 2023 года.

Первый операционный этап исследования активностей в социальных сетях включает формирование списка запросов, соответствующих теме и задачам исследования, получение выгрузки данных из мониторинговой системы, проверки полученного массива (удаление нерелевантных сообщений и повторов), группировки сообщений в сюжеты. Группировка сообщений в информационные сюжеты может проводится на основе совпадения темы и содержания сообщения или с использованием метода выявления информационных волн (Градосельская, 2023). Во втором случае учитываются все сообщения, комментарии и репосты, связанные с первоначальной публикацией.

На основе семантического анализа текстов сюжеты могут быть распределены на позитивные, негативные и нейтральные (Рисунок 1). Выгрузки мониторинговых систем как правило содержат результаты автоматического определения тональности сообщений. Однако, на практике точность автоматической оценки тональности составляет от 70 до 80 % в зависимости от мониторинговой системы. Поэтому зачастую приходится проводить дополнительную работу по семантическому анализу полученных текстов.

Оценка распространения сообщений или информационных сюжетов может проводиться по различным основаниям (количеству просмотров, лайков, репостов, комментариев, а также суммарному показателю «вовлеченность», предоставляемому мониторинговыми системами). В данном случае для оценки были выбраны комментарии, как показатель, в меньшей степени подверженный автоматическим накруткам (количество просмотров и лайков может быть искусственно увеличено при помощи маркетинговых инструментов).

На следующем этапе анализа проведена оценка активности отдельных блогеров и телеграмм-каналов за указанный период по показателям размера аудитории (количество подписчиков) и распространения материалов (Рисунок 2). Для оценки распространения материалов были рассчитаны средние показатели аудитории сообщений, размещенных по теме исследования. Необходимость применения двух параметров оценки вызвана практикой искусственной накрутки количества подписчиков, что искажает представление о реальной аудитории информационного канала.

 На основе анализа тематики публикаций (информационной направленности) телеграмм-каналов было проведено распределение информационных ресурсов на городские и федеральные. В отдельную категорию были отнесены топовые блогеры. Результаты анализа демонстрируют, что местные городские телеграмм-каналы, пишущие преимущественно о событиях в Москве, формируют менее трети (27,6% сообщений) информационной повестки столицы, значительно большее влияние (судя по количественным оценкам комментарийной активности) оказывают федеральные каналы и топовые блогеры (Рисунок 3). Полученное распределение наглядно иллюстрирует особенность коммуникативной среды города в современных условиях, когда интернет как глобальная сеть может в большей степени формировать информационную повестку, чем местные информационные каналы.

Ориентиром социальных технологий является решение практических задач и создание алгоритма исследовательских процедур, последовательное применение которого позволяет решать типичные для практики проблемы. Поскольку органы управления в городах представляют собой иерархическую структуру с закрепленными за отдельными ведомствами сферами ответственности и полномочий, отдельные параметры исследовательских работ должны это учитывать. Для соотнесения результатов исследования с практическими задачами органов управления отдельной процедурой выступает тематическое распределение сообщений по основным зонам ответственности городской власти (Рисунок 4).

Распределение информационной активности по направлениям городского хозяйства демонстрирует выраженные зоны социальной напряженности вокруг таких тем, как «выборы», «СВО», «миграционная ситуация». Судя по результатам исследования, определенные проблемы существуют также в сфере градостроительной деятельности. Хотя, анализ информационной повестки не отражает общественное мнение, мониторинг информационной активности позволяет выявлять сферы городской жизни, где существуют или только зарождаются проблемы.  Важным преимуществом анализа информационной повестки в социальных сетях и сети интернет является оперативность – возможность провести измерения за несколько часов.

Контент-анализ негативно окрашенных сообщений позволяет понять некоторые причины информационного конфликта и может служить основанием для проведения в дальнейшем социологических исследований. Хочется отметить, что далеко не всегда за информационным конфликтом в сети интернет кроются реальные социальные проблемы. Появление критических публикаций по тем или иным сферам городской жизни может быть связано с активностью политических акторов, интересами коммерческих структур или отдельных медийных каналов. Представление о том, что на основе анализа коммуникаций в социальных сетях можно определять общественное мнение представляется ошибочной, но, к сожалению, является довольно распространенной в среде медиа-аналитиков.

Обнаружение критических сообщений в сети интернет лишь сигнализирует о наличии проблем в той или иной сфере. Контент-анализ негативных сообщений и обсуждений позволяет очертить проблемное поле исследования, сформировать гипотезы. Однако понять насколько выявленная проблема актуальна для городских сообществ, как к ней относятся те или иные группы горожан мы можем только в ходе проведения социологических исследований.

Заключение (Conclusions). Распространение новых технологий провоцируют довольно быстрые изменения в обществе, не только создавая новые возможности, но и порождая значительные риски.  Происходящие трансформации заставляют задуматься о возможности использования цифровых данных в социологических исследованиях, новых методах их анализа, а также принципах сочетания классических и новых методов в исследованиях.  

Говоря о технологиях, мы чаще всего подразумеваем технические решения, но не меньшее значение имеют и социальные технологии. Исследуя интернет-коммуникации, демонстрируют, что мы имеем дело не просто с компьютерными программами в виде социальных сетей и мессенджеров, а с социальными технологиями, которые при помощи социальных сетей и интернет-платформ формируют социальные изменения.

В работе представлен пример изучения сегмента коммуникативной среды города с описанием последовательность процедур анализа, позволяющих приблизить исследование к практическим задачам органов городской власти. Приведенное в работе исследование демонстрирует, что информационная среда лишь частично формируется местными акторами, включена в глобальную информационную повестку и подвержена внешним влияниям. Представленная последовательность процедур позволяет обнаруживать проблемные ситуации в различных сферах городской жизни, выявлять медийные каналы участвующие в освещении городских событий и проблем, оперативно выявлять зарождающиеся конфликты.