Везде
Трансформация параметров сообщений молодежи в социальных сетях
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Трансформация параметров сообщений молодежи в социальных сетях
Аннотация
Код статьи
S020595920009331-0-1
DOI
10.31857/S020595920009331-0
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Никишина В. Б. 
Должность: Профессор кафедры организации непрерывного образования факультета дополнительного профессионального образования
Аффилиация: ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Адрес: Москва, ул. Островитянова, д. 1
Петраш Е. А.
Должность: Профессор кафедры организации непрерывного образования факультета дополнительного профессионального образования
Аффилиация: ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Адрес: ул. Островитянова, д. 1
Моргун А. Н.
Должность: Доцент кафедры организации непрерывного образования факультета дополнительного профессионального образования
Аффилиация: ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Адрес: ул. Островитянова, д. 1
Тарасова А. Е.
Должность: Заведующий кафедрой психологии здоровья и нейропсихологии
Аффилиация: ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Адрес: ул. Островитянова, д. 1
Выпуск
Том 41 № 4
Страницы
78-91
Аннотация

Рассмотрены возможности когнитивного и прагмалингвистического подходов к изучению трансформации сообщений пользователей социальных сетей Интернет. В течение двух этапов (в 2013–2014 гг. и в 2018–2019 гг.) исследовались особенности параметров сообщений молодежи в социальных сетях: диапазон и качество речевых единиц, коммуникативные паттерны и модальность коммуникации. Основную выборку составили 155 аккаунтов молодых людей (средний возраст 21,2±1,46 лет). С помощью методов критического дискурс-анализа и функциональной прагматики проанализировано 16 181 сообщений, 118 диалогов. Установлено, что структура сообщений в коммуникативном поведении молодежи в социальных сетях характеризуется трансформацией из вербально-образной в образно-символическую. В период исследования выявлено возрастание амбивалентности речевых сообщений (до 16 %) и снижение позитивной направленности коммуникативных стратегий (снижение стратегий симпатии с 255 до 187) и, как следствие, формирование неконструктивных коммуникативных паттернов. Картина модальности сообщений в период 2018–2019 гг. значимо отличается от картины 2013–2014 гг. превалированием отрицательной модальности речевых сообщений (43 %) над положительной (41 %) и появлением амбивалентных речевых сообщений (16 %).

Ключевые слова
Сообщение, параметры сообщений, коммуникативный паттерн, модальность сообщения, тема сообщения
Классификатор
Получено
25.04.2020
Дата публикации
04.08.2020
Всего подписок
28
Всего просмотров
818
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf
1 Общемировой научной психологической тенденцией является развитие в качестве приоритетного направления исследования коммуникации в киберпространстве [2]. По данным аналитического портала WeAreSocial ежегодно социальные сети прирастают на 10 % пользователей [1]. Среднестатистический пользователь проводит 6 часов 42 минуты онлайн ежедневно [1]. Треть от этого объема времени, проведенного онлайн, или 2 часа 16 минут в среднем, — это время, проводимое пользователями в социальных сетях. На фоне достоверного увеличения объема времени, проводимого пользователями в социальных сетях, закономерно возникает вопрос о том, как меняется во временной динамике структура сообщения молодежного сегмента пользователей социальных сетей.
2 По данным онлайн-портала статистики Statista проникновение социальных сетей в России оценивается в 47 %, при этом самой популярной (с долей пользователей в 61 %) социальной сетью в России является сеть ВКонтакте, запущенная в 2006 году [7]. В 2018 году, являясь лидером по количеству сообщений (в среднем 1096392 тыс. сообщений в месяц в 2018 году), социальная сеть ВКонтакте в три раза опережала сеть Ok.ru (364000 тыс. сообщений в месяц), занимающую вторую позицию в рейтинге, и почти в десять раз опережала мирового лидера Facebook (122760 сообщений в месяц, четвертое место). Таким образом, сеть ВКонтакте представляет собой наиболее репрезентирующую систему коммуникации в российском сегменте сетевой активности.
3 По данным системы мониторинга социальных медиа BrandAnalytics доля активных авторов от 18 до 24 лет в социальной сети ВКонтакте на конец 2018 года занимает второе место (23,3 % или 8493500 пользователей) [10]. Следует отметить, что в 2014 году социальная сеть ВКонтакте также являлась лидером сетевой коммуникации в российском сегменте. Следует также отметить, что большая часть когорты пользователей сети ВКонтакте от 18 до 24 лет в 2014 году перешла в 2018 году в следующую возрастную категорию (от 25 до 34 лет), тем самым, выводя эту возрастную категорию в лидеры по количеству пользователей сети.
4

5 При рассмотрении в качестве объекта исследования параметров сообщений пользователей социальных сетей был проведен наукометрический и проблемологический анализ связанных с темой публикаций, индексируемых в крупнейшей мировой библиографической и реферативной базе данных Scopus. По запросу в базе данных Scopus по теме “сообщение” (“message”) по отрасли наук “Психология” обнаружено 10528 публикаций с индексом Хирша 189, тогда как по запросу “сообщение в социальных сетях” (“network messages” OR “social media posts”) — 1112 публикаций с индексом Хирша 38. В результате ограничения массива публикаций, объединенных темой “сообщение в социальных сетях”, по научной отрасли “Психология” обнаружена 31 публикация с индексом Хирша 7 за весь период индексирования. Очевидно, что доля публикаций по исследованию сообщений в социальных сетях составляет 0,29 %, т.е. может квалифицироваться как очень незначительная.
6 Проблемологический анализ профильных научных изданий по исследованию коммуникации и характеристикам сообщений в социальных сетях (за 2018–2019 гг.) позволяет отметить, что вопросы, которые освещаются в этих журналах и связаны с объектом исследования, носят несистемный характер, рассматривая лишь отдельные аспекты коммуникации в социальных сетях. Большинство работ посвящены изучению коммерческих интенций и рекламной информации в содержании коммуникативных сообщений в социальных сетях. Также особое внимание уделяется вопросам выявления угроз личностной безопасности пользователей социальных сетей, а также их личностных особенностей. Содержательный анализ характеристик сообщений и содержания аккаунтов пользователей в социальных сетях в целом практически не представлен, и, фактически отсутствует аналитическая информация по российским социальным сетям некоммерческого сегмента.
7 Авторы исследования W. Housley, H. Webb, M. Williams, R. Procter, A. Edwards, M. Jirotka, P. Burnap, B.C. Stahl, O. Rana, M. Williams (2018) указывают на то, что в современных научных исследованиях, не смотря на высокий уровень распространения различных социальных сетей недостаточно внимания уделяется изучению особенностей использования пользователями социальных сетей и анализу отдельных сообщений, характеризующих взаимодействие пользователей социальных сетей друг с другом [15]. В статье проведен подробный анализ онлайн-кампаний, организованных на базе социальной сети Twitter. На основании категоризации сообщений в социальных сетях авторы статьи разработали типологию взаимодействия пользователей. Было установлено, что объединения в социальных сетях очень неоднородны по содержанию, с широким спектром выполненных действий и значительным количеством сообщений, не связанных с содержанием (целями) объединения.
8

Результаты исследования влияния содержания статей, размещенных в аккаунтах пользователей социальных сетей, на мотивацию выполнения физических упражнений представлены в работе C. Johnston, W.E. Davis (2019) [16]. Авторы установили, что сообщения с изображениями от отдельных лиц — пользователей аккаунтов были в большей степени мотивирующими, чем сообщения с изображениями от компаний. Однако корпоративные сообщения без изображений были более мотивирующими, чем сообщения без изображений от отдельных лиц. Участники ожидали, что другие будут так же мотивированы стимулами, и воспринимали корпоративные сообщения как размещенные по более внешним причинам по сравнению с теми, которые были размещены отдельными лицами. Данные, приведенные в статье, позволяют понять, как социальные медиа могут быть использованы для позитивной трансформации поведения пользователей социальных сетей в отношении собственного здоровья.
9 Исследование модальности сообщений пользователей социальных сетей, характеризующей их эмоциональную окраску, было проведено S. Vashishtha и S. Susan (2019) [23]. Авторы представляют результаты исследования анализа настроения сообщений в социальных сетях с помощью нового набора неопределенных правил, включающих несколько лексиконов и наборов данных. Полученные данные помогают понять, какой лексикон является лучшим для социальных сетей. Авторы считают, что слияние неопределенной логики с лексиконами для классификации тональностей обеспечивает новую парадигму в анализе настроений.
10 В работе S.P. Guillot-Wright, Y. Lu, E.D. Torres, V.D. Le, H.R. Hall, J.R. Temple (2018) исследуется эффективность текстовых сообщений в социальных сетях [14].
11 E. Pancer, V. Chandler, M. Poole, T.J. Noseworthy (2019) в своей работе исследуют влияние читаемости сообщений на привлечение внимания пользователей социальных сетей [19]. Авторами делается вывод о положительном влиянии беглости обработки сообщения (удобочитаемости) на количество комментариев и репостов в социальных сетях. При этом, критерии, по которым можно было бы определить удобочитаемость сообщений, не конкретизированы авторами.
12 Анализ использования невербальных символов (смайликов) в сообщениях в социальных сетях представлен в работе T.H. Tseng, S.H. Hsieh (2019). Исследование показывает, что детерминанты использования смайликов в сообщениях имеют двоякое происхождение: с одной стороны, авторы сообщения при выборе смайлика руководствуются соответствием смайлика собственному имиджу, с другой — руководствуются узнаваемостью (синхронностью значений) смайлика для адресата [22].
13 Результаты проведенного теоретического анализа также свидетельствуют об отсутствии согласованности в оценках исследуемых параметров сообщения в социальных сетях и различных методических процедур их оценки.
14 Так, в исследовании Н.Ю. Рязановой, К.М. Сперцян (2018) приводятся результаты сравнительного анализа методов определения эмоциональной окраски текстов сообщений в социальных сетях. Авторами установлено, что по показателям точности и полноты самые лучшие результаты позволяет получить метод опорных векторов при условии представления исходных текстов сообщений в виде векторов униграмм [9]. Однако для воспроизведения процедуры исследования в публикации недостаточно фактической информации.
15

Ю.В. Давыдова (2019) предлагает тематические модели анализа сообщений в социальных сетях, построенные на контекстах поисковых слов. При этом автор отмечает, что понижение размерности анализируемых контекстов в пространстве тематик и их кластеризация позволяют более точно осуществлять смысловую (семантическую) дифференциацию сообщений как единиц анализа коммуникативного поведения в социальных сетях [3]
16

В качестве общей тенденции обзора представленных исследований следует отметить, что в роли объекта изучения выступают сообщения пользователей социальных сетей, либо организованные в текст, либо представленные в качестве отдельных самостоятельных единиц анализа коммуникативного поведения в социальных сетях. При этом мы можем констатировать, с одной стороны, отсутствие соотносимости результатов исследования (авторы представляют либо анализ текстового содержания сообщений, либо их эмоциональную окраску, либо влияние отдельных параметров сообщений на мотивацию или личностные особенности пользователей социальных сетей). С другой стороны, в представленном исследовательском пространстве отсутствуют единые параметры (характеристики) сообщений, а также критерии их оценки и возможные методы исследования.
17

Сообщения представляют собой совокупность вербальных и невербальных информационно-коммуникативных единиц, существующих в онлайн-среде социальных сетей (словесные публикации, аудиовизуальные материалы, фотографии и другие изображения) [4].
18 В разных лингвистических системах сообщение как объект исследовательского анализа имеет дифференцированный коннотат, что значительно затрудняет (усложняет) библиометрический поиск, результатами которого являются, с одной стороны, не соотносящиеся с тематикой (проблематикой) предлагаемого исследования, но содержащие в себе в названии, ключевых словах и пр. термины. С другой стороны, возникает сложность анализа из-за размытости понятийно-категориальных границ объекта исследования.
19 В киберпространстве параметры сообщений изменяются. Во-первых, происходит проблематизация понимания подразумеваемого смысла сообщений на уровне субъектов коммуникации вследствие автономности и индивидуализации сознания. Во-вторых, коммуникация в социальных сетях охватывает участников, не связанных с конкретной ситуацией. В-третьих, успех коммуникации в социальных сетях является проблематичным, так как получение и понимание сообщений не означает их принятия. Успешность коммуникации в социальных сетях определяется восприятием селективного содержания информации и присоединением к этому селективному содержанию новых коммуникантов [10].
20 Сообщения как основная коммуникативная единица в условиях социальных сетей изменяются не только в сравнении с неопосредованной реальностью, но и трансформируются в кибер-реальности, за период последних лет. Эта трансформация параметров сообщения связана и с увеличением общей активности пользователей. В соотнесении с тем, какое время проводят представители молодого поколения в сети, с одной стороны данная динамическая тенденция становится устойчивой, а с другой стороны — социально значимой.
21 В качестве основных параметров сообщения в социальных сетях в современных научных исследованиях авторы выделяют следующие: тема коммуникации, контекст (как микро, так и макро), регистр коммуникации, ситуация коммуникации, тотальность коммуникации, коммуникационные роли, а также локальный и культурный аспекты коммуникативного поведения [3, 7, 11]. Общей тенденцией методологической и методической сложности исследований является отсутствие понимания общих параметров и унифицированности характеристик сообщения: какой-либо единой системы параметров исследования коммуникативного поведения в социальных сетях, а также универсальных измерительных инструментов и процедур в исследовательском пространстве не представлено.
22 В рамках представляемого исследования в качестве анализируемых параметров сообщений будем рассматривать: речевые единицы (как элементы системы языка, неразложимые в рамках определенного уровня членения текста и противопоставленные другим единицам в подсистеме языка, соответствующей этому уровню); коммуникативные паттерны (определяемые как совокупность норм и традиций общения определенной группы людей); темы сообщений (как основной предмет коммуникации, смысловое содержание чего-либо); модальность сообщений (как субъективное эмоциональное отношение к содержанию) [5].
23 Целью исследования является изучение трансформации во временной динамике параметров сообщений пользователей в социальных сетях молодого возраста.
24 МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
25

Для определения особенностей параметров сообщений пользователей социальных сетей молодежного возрастного сегмента в 2013–2014 и 2018–2019 гг. проведено исследование на базе социальной сети ВКонтакте. Согласно личной информации, представленной в исследуемых аккаунтах, все участники исследования проживали в городе (жители сельской местности в исследовании не участвовали) и являлись студентами высших и средних профессиональных учебных заведений. В пункте “семейное положение” указывалось “холост/не замужем”, либо “состоит в отношениях”. Выборка уравнивалась по полу; элиминировалась по языковому фактору (осуществление коммуникации на русском языке) и факторам активности в социальных сетях (использование не менее двух социальных сетей, не реже одного раза в сутки). Все аккаунты — русскоязычные.
26 Организация исследования осуществлялась в два этапа. Первый этап исследования проводился в 2013–2014 гг. На данном этапе приняли участие в исследовании 86 аккаунтов в возрасте владельцев 18–20 лет. Второй этап исследования был реализован в 2018–2019 гг. В исследовательскую выборку на этом этапе вошли 155 аккаунтов молодых людей в возрасте 19–23 лет (средний возраст составил 21,2±1,46 года). Критерии формирования исследовательских выборок на обоих этапах исследования являлись идентичными. Выборки являлись не связанными. Для сохранения возрастных границ участников исследования, владельцы аккаунтов, принимавшие участие в первом этапе исследования, из исследовательской выборки второго этапа исключались.
27 Формирование исследовательской группы осуществлялось по следующим критериям: возраст, язык, активность использования (отслеживалась через перекрестные ссылки — в аккаунте одной социальной сети пользователь размещает ссылку на свой аккаунт в другой социальной сети). Частота пользования социальными сетями фиксировалась следующими способами: время последнего посещения; дата и время последнего обновления информации аккаунта; показатель времени, проведенного в сети онлайн (в минутах); количество контактов владельца аккаунта, имеющих статус “Друзья”. Исследование проводилось на условиях информированного согласия. В соответствии с настройками приватности социальной сети: пользователь передает права на публичное использование его личных данных и публикуемой информации, размещенной в открытом доступе, оставляя отметку в соответствующем поле при регистрации аккаунта в ресурсе.
28 Параметры сообщений оценивались в социальных сетях в диалоговой коммуникации пользователей исследуемых аккаунтов (общее количество сообщений — 16181; диалогов —118).
29 Исследование осуществлялось с использованием метода критического дискурс-анализа и метода функциональной прагматики (вид контент-анализа).
30 Мы использовали метод функциональной прагматики (R.J. Swickert, 2002.) [21]. Метод функциональной прагматики предполагает анализ речевых единиц коммуникативного пространства по шести классам: бессмысленные фразы, ошибочное написание, нецензурная лексика, междометия, сленг-сокращение, сленг сформированный. Также данный метод позволяет оценить коммуникативные паттерны, отражающие совокупность норм и традиций общения определенной группы людей, и дифференцировать их на конструктивные (близость, принятие, сексуальный интерес) и неконструктивные (демонстративность, агрессия, отрицание, сексуальная агрессия).
31 Мы использовали метод анализа критического дискурса (M.V. Jorgensen, 2008) [17]. Метод критического дискурс-анализа использовался с целью выявления доминирующей модальности сообщений в социальных сетях (семантическая категория, выражающая отношение говорящего к содержанию его высказывания, целевую установку речи, отношение содержания высказывания к действительности и преобладающей темы сообщения (характеризующей реализуемый коммуникативный паттерн).
32 Фиксация результатов осуществлялась через скриншот индивидуальных страниц в аккаунтах участников исследования. Изначально расчеты осуществлялись по каждому диалогу, а затем рассчитывалось общее количество единиц сообщений.
33 Структурные параметры сообщений в социальных сетях представлены в Таблице 2.
34

35 Общими интегративными показателями являлись: общее количество речевых единиц коммуникативного пространства в диалоге; общее количество коммуникативных единиц; размер речевого сообщения.
36 Вербально-образные сообщения характеризуются текстовым и графическим (в виде смайликов и эмодзи) содержанием с существенным преобладанием текста (текст занимает ¾ от общего объема сообщения). Образно-символические сообщения характеризуются существенным преобладанием образно-графического содержания в виде картинок, лайков, эмодзи и пр. При этом текстовая часть (занимающая ¼ от общего объема сообщения) реализуется преимущественно в форме междометий, либо изображения отдельных букв и звуковых обозначений (Таблица 3). Коммуникативные паттерны, представляющие собой сочетание речевых единиц, градируются на конструктивные и неконструктивные. Конструктивные характеризуют общую положительную направленность коммуникации в диалогах и проявляются в форме флирта, принятия и близости. Неконструктивные паттерны характеризуют общую деструктивную направленность коммуникации и проявляются в форме агрессии, отрицания, демонстративности и сексуальной агрессии. Иллюстрирующие примеры представлены в таблице 3.
37

38 В качестве статистических методов анализа использовались графические методы общей статистики (диаграммы долевого распределения в процентах, гистограммы средних значений), а также методы сравнительной статистики (непараметрический U-критерий Манна-Уитни, угловое преобразование φ–Фишера, р ˂ 0.05).
39 Метод сравнительной статистики использовался с целью оценки значимости различий результатов исследования, полученных на первом (2013–2014 гг.) и втором (2018–2019 гг.) этапах исследования. Поскольку сравниваемые исследовательские выборки являются не связанными между собой и распределение исследуемых параметров не соответствует нормальному, целесообразным является использование непараметрического U-критерия Манна-Уитни (р ˂ 0.05). Для оценки значимости различий между процентными долями исследуемых параметров в двух несвязанных выборках, использовалось угловое преобразование φ–Фишера (р ˂ 0.05).
40 РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
41 На начальном этапе исследования изучался диапазон и качество речевых единиц — сообщений молодежи в социальных сетях. В результате исследования установлено, что общий объем речевых единиц в коммуникативном пространстве исследуемых аккаунтов представлен 33518 единицами (речевых сообщения, включающие 104529 слов). Показатель среднего объема сообщения (общее количество слов в одном сообщении) составил 4±2 речевых единицы, т.е. фиксируется лаконичность (краткость) речевых сообщений.
42 Осуществляя сравнительную оценку показателей общего количества речевых единиц коммуникативного пространства в диалоге; по общему количеству коммуникативных единиц; размера речевого сообщения в исследуемой возрастной группе по данным за 2013–2014 гг. и за 2018–2019 гг. (непараметрический U-критерий Манна-Уитни, р ˂ 0.05) выявлено значимое снижение речевой активности при сохранении показателей общего количества сообщений и диалогов (таблица 4).
43

*— статистическая значимость различий
44 Процедура расчета речевых единиц по классам (сленг сформированный, сленг-сокращения, нецензурная лексика, написание с намеренными ошибками, междометия, бессмысленные фразы) осуществлялась в долевом (процентном) соотношении от общего объема коммуникативного пространства. При этом, множества речевых единиц, включенных в процедуру расчета, не пересекаются (Рис. 1А).
45

Рис. 1. Распределение частот встречаемости классов речевых единиц и коммуникативных паттернов речевых сообщений у молодежи в социальных сетях в 2013–2014 гг. и 2018–2019 гг. (в %)
46 Самыми высокочастотными классами речевых единиц являются нецензурная лексика и междометия, которые совокупно составляют 50 % от общего объема речевых единиц в коммуникативном пространстве молодежи в социальных сетях, как на первом, так и на втором этапах исследования. Междометия и нецензурная лексика выполняют коннотативную функцию: они структурируют и соединяют речевые единицы, организуя речевое высказывание. Преобладающие классы речевых единиц являются семантически выхолощенными, то есть не несут самостоятельной смысловой нагрузки. Таким образом, в коммуникативном поведении молодежи в социальных сетях общая доля речевых единиц, которые не несут самостоятельную семантическую нагрузку, составляет 70 % (рис. 1А).
47 Коммуникативные паттерны представляют собой сочетание речевых единиц. Паттерны анализировались на основании частоты встречаемости и их долевого распределения в процентном соотношении (рис. 1Б). Установлено, что в исследуемой возрастной группе владельцев аккаунтов в социальных сетях в коммуникативном поведении преобладают неконструктивные паттерны (агрессия, отрицание, демонстративность и сексуальная агрессия). Неконструктивные паттерны в совокупности составляют 46 %. Ситуативной амбивалентностью характеризуются шутки, которые составляют 16 % от общего объема коммуникации молодежи в социальных сетях. Факт преобладания неконструктивных паттернов в описании особенностей коммуникативного поведения молодежи может быть представлен как со стороны особенностей виртуальной коммуникации в социальных сетях (возможная анонимность, однозначность, преобладание вербального компонента), так и со стороны коммуникативных стереотипов, принятых в молодежной среде.
48 Таким образом, параметры сообщений молодежи в социальных сетях характеризуются низкой семантической нагрузкой речевых единиц с преобладанием неконструктивных коммуникативных паттернов. Сравнение результатов, полученных в 2013–2014 гг. и 2018–2019 гг., свидетельствуют об усилении данной тенденции в сторону снижения смысловой наполненности коммуникативного пространства молодежи в социальных сетях. Диалоги выстраиваются преимущественно не с использованием вербальных (речевых) средств коммуникации, а с использованием образно-графических символов либо стереотипизированных единиц виртуальной коммуникации. При этом образно-графические средства коммуникации в социальных сетях характеризуются неоднозначностью и ситуативностью семантического содержания.
49 Замкнутость коммуникативной системы определялась по двум критериям: включенность партнеров по общению в круг друзей владельца аккаунта и частота участия в диалогах одного и того же “собеседника” в течение одного месяца. В результате оценки замкнутости коммуникативной системы молодежи в социальных сетях получены противоречивые данные. С одной стороны, коммуникативная система характеризуется замкнутостью, так как в диалогах участвуют только “друзья” владельца аккаунта. 97 % исследуемых аккаунтов пользователей социальных сетей являются закрытыми для сторонних пользователей. То есть пользователи не из круга “друзей” владельца аккаунта не могут участвовать в диалогах. С другой стороны, по критерию частоты участия в диалогах владельцев аккаунтов в социальных сетях установлено, что 87 % участников коммуникации составляют незнакомые или мало знакомые люди. Большинство из них принимают участие не более чем в двух диалогах. Установленный факт свидетельствует об открытости коммуникативной системы. Одна из сторон коммуникации обозначает свое желание войти в круг “друзей”, другая сторона принимает предложение и замыкает коммуникативную систему. Данные коммуникативные контакты являются однократными или кратковременными. Это подтверждается отсутствием коммуникации между “друзьями” в исследуемых аккаунтах в течение месяца.
50 Анализ сообщений молодежи в социальных сетях по параметру коммуникативных стратегий позволил выявить преобладание стратегии отступления и конфликтной стратегии коммуникативного поведения. Минимально представлена коммуникативная стратегия достижения (Рис. 2А).
51

Рис. 2. Гистограммы частот коммуникативных стратегий и коммуникативной направленности у молодежи в социальных сетях в 2013–2014 гг. и 2018–2019 гг.
52 Выявленные коммуникативные стратегии отражают направленность речевых сообщений в коммуникативном поведении молодежи и характеризуют аффективный аспект. Аффективный аспект является онтогенетически закономерным, и частично реализуется в отношениях вне социальных сетей. Социальные сети являются благоприятным пространством для реализации направленности отношений конфликтного характера, во-первых, по причине неустойчивости и кратковременности коммуникативного взаимодействия; во-вторых, по причине семантического минимализма и амбивалентности используемых средств коммуникации.
53 Речевые сообщения молодежи в социальных сетях по параметру направленности характеризуется преобладанием направленности на себя, на других и на ситуацию (рис. 2Б). Данная коммуникативная направленность также является закономерной. Она позволяет сохранить анонимность (или как вариант: создать искаженный образ представления себя в социальной сети) и дает возможность в любой момент прервать коммуникацию. Вне социальных сетей в реальном коммуникативном поведении прекращение контакта одномоментно является затруднительным.
54 Анализ тем сообщений раскрывает основное содержание обсуждаемой в диалогах информации. По результатам частотного распределения установлено, что преобладающими темами являются: личная информация (29 %), информация о третьих лицах (18 %), а также отвлеченные темы и эмоции (по 10 %) (таблица 5).
55

*– статистическая значимость различий
56 Полученные результаты свидетельствуют о не включенности в структуру сообщений молодежи в социальных сетях социально значимого тематического содержания. Преобладающей тематикой является представление личной информации, обсуждение личной информации других владельцев аккаунтов, а также выражение эмоционального отношения. При этом следует отметить динамический аспект:
57
  • в исследовании параметров сообщений молодежи в 2013–2014 гг. преобладающей формой представления информации в диалогах являлась речевая форма (речевые единицы);
58
  • в исследовании 2018–2019 гг. превалирует представление личной информации, а также выражение эмоционального отношения к ней посредством образно-графических способов (картинки, фото, видео-ролики, эмодзи, интернет-мемы).
59 По параметру модальности сообщений молодежи в социальных сетях выявлена амбивалентность, о чем свидетельствует равное соотношение положительных и отрицательных сообщений в диалогах и полилогах. Количество сообщений неопределенной модальности (амбивалентных сообщений) увеличилось в сравнении с результатами исследования, полученными в 2013–2014 гг.: объем сообщений положительной модальности составлял 52 %, негативной — 48 %. В рамках исследования 2018–2019 гг. сообщения положительной модальности составляют 41 %; отрицательной модальности — 43 %; амбивалентные сообщения (их нельзя однозначно отнести ни к положительной, ни к отрицательной модальности) — 16 %. Увеличение объема сообщений отрицательной модальности, с одной стороны, объясняется возможностью пользователя выражать собственное Я без дополнительных ограничений, проявлять свое отношение к себе и другим людям, с другой —сниженностью (либо нивелированием) регуляции коммуникации в сети Интернет социальными нормами.
60 Параметры сообщений молодежи в социальных сетях характеризуется трансформацией из вербально-образной в образно-символическую (Рис.3).
61

Рис. 3. Трансформация структуры сообщений молодежи в социальных сетях
62 Происходит общее уменьшение количества речевых единиц в сообщениях молодежи в социальных сетях и сокращение средней длины сообщения. При этом увеличивается количество образно-графических средств: смайликов, эмодзи, лайков и пр. Построение диалогов и полилогов в социальных сетях осуществляется преимущественно с использованием образно-графических средств. При этом возрастает амбивалентность и неоднозначность модальности сообщений в диалогах, что, в свою очередь, приводит к возрастанию конфликтности реализуемых коммуникативных стратегий в социальных сетях. Коммуникация в социальных сетях дает возможность открыто, без регулирования со стороны социальных норм проявлять свое отношение к себе и другим, а также к внешней ситуации. Небрежность, проявляющаяся в игнорировании пунктуации и орфографии в отношении построения коммуникативных сообщений и способа передачи их смысла, снижается за счет увеличения образно-символической информации. Полученные результаты исследования согласуются с результатами ранее проведенных исследований. Образно-графическое содержание является более удобочитаемым, нежели чем вербально-образное, что, в свою очередь, увеличивает количество комментариев и репостов на данные сообщения. Аналогичные результаты были также получены E. Pancer, V. Chandler, M. Poole, T. J. Noseworthy (2019) [19]. Использование смайликов, также отражающих образно-графическое содержание сообщений молодежи в социальных сетях, с одной стороны, отражает эмоциональный компонент сообщений, с другой — характеризуется однозначностью понимания коммуникатора и реципиента (является знакомым и понятным по своему значению адресату сообщения). Данные результаты согласуются с выводами, сделанными T. H. Tseng, S. H. Hsieh (2019) [22].
63 ВЫВОДЫ
64 1. В период 2018–2019 гг. по сравнению с 2013–2014 гг. выявлена тенденция к уменьшению размера речевого сообщения (уменьшение количества речевых единиц, составляющих сообщение) за счет увеличения использования образно-графических символов и стереотипизированных единиц виртуальной коммуникации в сообщении.
65 2. В общей длительности исследования выявлено преобладание речевых единиц, выполняющих коннотативную функцию в формировании речевого высказывания и не несущих самостоятельной смысловой нагрузки (междометия и нецензурная лексика).
66

3. В общей длительности исследования выявлено, что значимая доля речевых единиц организуется в неконструктивные коммуникативные паттерны (агрессия, отрицание, демонстративность, сексуальная агрессия, шутки). Преобладание неконструктивных коммуникативных паттернов выявляет коммуникативные стереотипы молодежи и определено такими характеристиками коммуникации в сети Интернет как анонимность (физическая непредставленность пользователя) и возможность конструирования виртуальной личности, создание образа реципиента в зависимости от ожиданий коммуниканта.
67 4. В структуре сообщений молодежи в социальных сетях превалируют стратегии отступления и конфликтная стратегия. Аффективный аспект виртуальной коммуникации онтогенетически закономерен вследствие неустойчивости и кратковременности контактов, семантической выхолощенности и амбивалентности речевых единиц.  Преобладание коммуникативной направленности на себя, на других, на ситуацию подтверждает, прежде всего, формирование виртуального желаемого образа пользователя (искаженное представление о себе), представление о возможном реципиенте (представление о субъекте, которому адресовано речевое сообщение) и условиях возникновения и протекания контакта (с учетом возможности одномоментного прекращения общения). Соответственно выстраивается частотное распределение преобладающих тем сообщений — личная информация, информация о других людях, отвлеченные темы и эмоции. Социально значимое содержание отражено дефицитарно в ситуациях, провоцирующих личное эмоциональное отношение пользователя.
68 5. Модальность сообщений молодежи в сети Интернет в период 2018–2019 гг. существенно отличается от ситуации в 2013–2014 гг. Если ранее объем коммуникации характеризовался незначительным превышением положительной модальности (52:48%), то современное положение выявляет снижение положительной модальности при увеличении отрицательной (41:43%) и появление амбивалентных речевых сообщений. Неоднозначность сообщения в социальных сетях провоцирует конфликтность, приводит к формированию непродуктивных коммуникативных паттернов. Коммуникативное поведение пользователей социальных сетей формируется речевыми сообщениями и обусловлено обращенностью речевого высказывания как на участников, принимающих активное участие в коммуникации, так и на предполагаемых реципиентов. Речевая ситуация, таким образом, является контекстом, в котором создается и раскрывается смысл речевого высказывания. В исследовании контекста целесообразно учитывать коммуникативные роли участников, их смены и то, каким образом происходит общение — напрямую или отсрочено (коммуникант может отправлять несколько сообщений и получать отклик на любое из них независимо от хронологии). Изучение прагматической стороны речевого сообщения выявляет интенции коммуниканта и проявляется через семантические и образные (вербальные и графические) способы выражения модальности. Результаты исследования позволяют, опираясь на семантические маркеры параметров коммуникативного поведения, дифференцировать молодежную возрастную группу пользователей социальных сетей от группы взрослых пользователей, мимикрирующих под молодежную группу и предпринимающих манипулятивную, а также противоправную активность в сетевой коммуникативной среде.

Библиография

1. Аналитический портал WeAreSocial. Электронный ресурс: URL: https://wearesocial.com.

2. 14th International Conference on Cyber Warfare and Security, ICCWS 2019; Stellenbosch; South Africa; 28 February 2019 — 1 March 2019.

3. Давыдова Ю.В. Определение тематической релевантности сообщений в задаче мониторинга виртуальных социальных сетей для обеспечения информационно-психологической безопасности личности // International Journal of Open Information Technologies. 2019. Т. 7. № 4. С. 11–18.

4. Митягина В.А. Унификация в коммуникативном поведении: феномен вежливости // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. 2005. № 3. С. 39–45.

5. Морозова А.А. Проблемные моменты коммуникативного взаимодействия в социальных сетях // Вестник Челябинского государственного университета. Филология. Искусствоведение. Вып. 93. 2014. № 26 (355). С. 76–80.

6. Никишина В.Б., Петраш Е.А., Запесоцкая И.В. Лингвосемантические характеристики коммуникативного поведения молодежи в социальных сетях // Психологический журнал. 2017. Т. 38. № 5. С. 69–79.

7. Онлайн-портал статистики Statista. Электронный ресурс: URL: https://www.statista.com/.

8. Риппинен Т.О., Слободская Е.Р. Взаимосвязи личностных особенностей подростков с повседневным использованием компьютера // Психологический журнал. 2014. Т. 35. № 4. С. 30–37.

9. Рязанова Н.Ю., Сперцян К.М. Сравнительный анализ методов определения эмоциональной окраски сообщений в социальных сетях с применением обучения с учителем // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2018. № 21. С. 417–423.

10. Система мониторинга социальных медиа “BrandAnalytics”. Электронный ресурс: URL: https://br-analytics.ru.

11. Терентьева И.Н. Сетевые коммуникации: новая реальность управления // Вестник НГТУ им. Р.Е. Алексеева. Серия “Управление в социальных системах. Коммуникативные технологии”. 2016. С 23–27.

12. Шпомер Е.А. Принцип критики в коммуникативном поведении: к проблеме соотношения коммуникативных законов и типологии языковых личностей коммуникантов // Научно-информационный журнал “Армия и общество”. 2011. № 1(25). С. 45–49.

13. De Bruijn G.-J. To frame or not to frame? Effects of message framing and risk priming on mouth rinse use and intention in an adult population-based sample. Journal of Behavioral Medicine. 2018. V. 42. № 2. 15 April 2019. P. 300–314. doi:10.1007/s10865-018-9972-1.

14. Guillot-Wright S.P., Lu Y., Torres E. D. et al. Design and Feasibility of a School-Based Text Message Campaign to Promote Healthy Relationships. School Mental Health. 2018. V. 10. № 4. P. 428–436.

15. Housley W., Webb H., Williams M. et al. Interaction and Transformation on Social Media: The Case of Twitter Campaigns // Social Media and Society. 2018. V.4. № 1.

16. Johnston C., Davis W.E. Motivating exercise through social media: Is a picture always worth a thousand words? // Psychology of Sport & Exercise. 2019, V.41.P.119–126.

17. Jorgensen M.V., Phillips L.G. Discourse-analysis. Theory and method. Kharkov: Publisher: Humanitarian centre, 2008.

18. Majid S., Lopez C., Megicks P., & Lim W.M. Developing effective social media messages: Insights from an exploratory study of industry experts. Psychology&Marketing. 2019 V.36. № 6. P. 551–564.

19. Pancer E., Chandler V., Poole M., & Noseworthy T.J. How Readability Shapes Social Media Engagement. Journal of Consumer Psychology. V. 29. № 2. April 2019. P. 262–270.

20. Rubenking B. Emotion, Attitudes, Norms and Sources: Exploring Sharing Intent of Disgusting Online Videos. Computers in Human Behavior.2019. V.96. P. 63–71.

21. Swickert R.J., Hittner J.B., Harris J.L., Herring J.A. Relationships among Internet use, personality and social support // Computers in Human Behavior. 2002. V. 18. № 4. P. 437–451.

22. Tseng T.H., Hsieh S.H. Determinants of emoticon usage in mobile instant messaging: a construal level theory perspective. Behaviour&InformationTechnology. 2019. V. 38. № 3. 4 March. P. 289–301.

23. Vashishtha S., Susan S. Fuzzy Rule based Unsupervised Sentiment Analysis from Social Media Posts // Expert Systems with Applications. 2019. V. 138, № 112834. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112834.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести