Социологический нарратив 2023. Новая социальная реальность: жизнь на пороге киберпанка

      
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ  
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 
Федеральное государственное 
бюджетное образовательное учреждение высшего образования 
 
«Российский государственный гуманитарный университет» 
(ФГБОУ ВО «РГГУ») 
Социологический факультет 
 
 
 
 
СОЦИОЛОГИЧЕСКИЙ НАРРАТИВ 2023 
 
Новая социальная реальность: 
 жизнь на пороге киберпанка  
 
 
Сборник статей по материалам 
XXII Всероссийской научной конференции 
студентов и аспирантов 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Москва 2023 
 
 

УДК 316(063)  
ББК 60.5Я431 
С69 
 
 
Составитель И.А. Полякова 
 
Редколлегия 
 П.А. Завгородняя, А.А. Зайцева, Г. Ленков 
 К.И. Тарасова, С.М. Шевченко 
 
 
Рецензент  
А.В. Кученкова, кандидат социологических наук, доцент  
Центр методологии социологических исследований ИС ФНИСЦ РАН 
 
С 69 Социологический нарратив 2023: Новая социальная реальность: жизнь на пороге киберпанка: 
Сборник статей по материалам XXII Всероссийской научной конф. студентов и аспирантов / Сост.: 
И.А. Полякова. М.: РГГУ, 2023. 1 файл PDf:  221  с. Текст: электронный. 
ISBN 978-5-7281-3315-5   
 
В настоящее время мы наблюдаем фантастическое развитие компьютерных технологий, 
искусственного интеллекта, изучении ДНК и клонировании и одновременно рост 
неравенства, увеличение бедности, войн, конфликтов, эпидемий, засух и наводнений. Все это 
как нельзя соответствует основной идее киберпанка ―High tech. Low life‖. Статьи отражают 
попытки ответить на актуальные проблемы, стоящие перед мировым и российским 
обществом. Прежде всего это влияние цифровизации на труд, образование, культуру, досуг и 
многое другое. В сборнике также представлен опыт осмысления состояния различных групп 
и объединений, таких как диаспоры, женские общественно-политические объединения, 
экологические организации. 
УДК 316(063)  
ББК 60.5Я431 
 
 
    
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
                                                               © Полякова И.А., составление, 2023 
 
                                                               © Российский государственный 
ISBN 978-5-7281-3315-5                                гуманитарный университет, 2023 
 
2 
 

 
 Содержание 
 
 
К читателю………………………………………………………………………………………………..…6.                      
                                                         
Раздел I 
Новые методики социологических исследований, 
состояние и перспективы online социологии 
 
Рафикова К.Ф. Методология вычислительной социологии……………8.  8888                                      8 
Агафонова Д.С. Принципы «новой социологии знания»……………………………                                12        
Веденин В.А. Изучение проблем цифровизации в социологии управления………………………     … 19 
Батищев С.А. Динамика изменений мирового политического пространства  
      (макросоциологический подход)……………………………………………………………………… 23  
Иванова Д.Д. Цифровая повседневность личности: новые горизонты  
      жизненного пути…………………………………………………………………………………………33 
 
Раздел II 
Цифровизация и информатизация 
 как факторы изменений на рынке труда 
 
Завражина А.В. Модели вторичной занятости студентов 
38 
      в условиях цифровой экономики………………………………………………………………3838                               
Шибаева Е.Д. Мотивы оформления статуса самозанятого  
44 
       в оценках фрилансеров………………………………………………………………………………4444                      
Крейндель М.Е. Опыт вторичной занятости студентов  
48 
52 
       в сфере розничной торговли…………………………………………………………………… 
Романова Т.И. Цифровизация как фактор изменения на рынке труда 555пппппквен5555 
Ефименко Е.И. Трансформация трудовых функций преподавателя  
56 
        высшей школы в условиях цифровизации ………………………………………………………… 
Зеленина Р.И. Дополнительные образовательные услуги в контексте  
60 
        социального неравенства: постановка проблемы……………………………………………………                          
Хроленко Т.С., Ниорадзе Г.В. Использование второго демографического 
63 
 дивиденда эру цифровизации……………………………………………………………………………….   
                                                         
 
Раздел III 
Трансформация качества жизни: 
 культура и досуг в online обществе 
 
Амгаланова А.А. Перспективы развития сетевой литературы  
66 
       как нового вида литературы.……………………………………………………………………………      
Тарасова К.И. Художественные музеи в культурном пространстве Москвы:  
       вызовы современности……………………………………………………………………                     73 
Молчанов А.А. Отношение современной молодѐжи к шоплифтингу  77 
       как к форме экстремального досуга          ……………………………………………………………77 
Михеева И.А., Речкунова Е.Р., Голодова А.Д. Трансформация культуры 
86 
       и досуга в цифровом обществе: опыт создания виртуальных концертных залов……………………   
Васильева Ю.С. Изучение «цифрового поведения» младших школьников  
90 
       в обществе коммуникационного изобилия…………………………………………………………… 
Чичурина А.С., Шишулина Е.С., Мардашкина Ю.К. Цифровой человек:  
                                    .     96    
опыт идентификации студентов РГГУ…………………………………………………………………. 
 
 
 
3 
 

 
Раздел IV 
Роль интернета в межличностных коммуникациях: 
социальные объединения и общение в цифровом обществе 
 
Казанкова А.И. Корейская диаспора Москвы: …………………………………………………………..106 
       опыт репрезентации…………………………………….1110 
Шоѐнова В.Б. Общественные объединения экологической направленности:  
       гендерные аспекты социологического анализа…………………………………………………   ...111 
Котлярова В.М. Социальные сети как ресурс для коммуникации  
      и мобилизации женских общественно-политических организаций………………………………  117 
Шишулина Е.С. Как Интернет изменил коммуникации российских  
       волонтерских объединений?.………………………………………………………                           121                       
Петросян М.А. Роль социальных сетей в продвижении армянской  
        культуры в Москве.……………………………………………………………………                      131                       
Воронцова В.О. Маркетинговая политика российских футбольных клубов  
        в условиях цифровизации.……………………………………………………………                       136                      
 
Раздел V 
Вне секций 
 
Анисимов С.Е. Мнение представителей профессионального сообщества                                         ..... 145 
        о реформах психиатрической помощи.………………………………………………………………   
Белых А.Ю. Влияет ли цифровизация и Интернет на профессиональные  
        ориентации выпускников школ? .……………………………………………………………………151 
Блохин Ю.В. Информационное сопровождение деятельности русской  
        православной церкви.…………………………………………………………………………………159                     
Бурмистрова Е.С. Модернизация образа лидеров праворадикального  
        движения (на примере Ричарда Спенсера и Тома Ван Грикена) .…………………………………163                     
Ванина Л.А. Развитие дистанционного обучения иностранным                                                             
        языкам в России в период пандемии COVID-19 .……………………………………………… ….167 
Веснина Т.А. Жизнь пожилых людей в эпоху цифровизации.……………………………            .…  .. 170        
Макаров Г.В. Трудовая занятость лиц с ограниченными возможностями                                        . ... 173 
        здоровья в условиях цифровизации: возможности и ограничения.………………………………...  
Максимов Д.А. Досуговые практики студенческой молодежи: 
        по материалам исследований.………………………………………………………………………..178                      
Манохина П.В. Цифровизация на рынке труда в сфере здравоохранения  
        (на примере московского региона) ………………………………………………………………….182              
Мартынова А.П. Цифровые технологии для людей с инвалидностью……………………………….  186            
Осипова А.В. Цифровизация искусства: актуальное искусство  
         в представлении московских студентов-художников…………………………………              .   189                      
Пяткова А.А. Особенности политической активности молодежи  
         в эпоху цифровизации………………………………………………………………………………..192                     
Саченко В.С. Влияние цифровизации на взаимодействие врачей  
         и пациентов: мнение представителей медицинского сообщества…………………………  .       196 
Станишевская К.Н. Новые вызовы: малый бизнес на российском рынке  
         цифровых услуг……………………….……………………….……………………….…………….200                      
Сульженко П.А. Что останется от дистанционных образовательных  
         технологий в школе после COVID-19? ……………………….……………………….………….  208                      
Цапко Д.А. Отношение россиян к отечественному кино……………………….……………………….212                      
 
Наши авторы……………………….……………………….……………………….……………………...217                      
 
 
4 
 

К читателю     
 
 
                                                                                                                         
Уважаемые читатели!  
 
Рады представить очередной сборник статей студентов и аспирантов «Социологический 
нарратив 2023. Новая социальная реальность: жизнь на пороге киберпанка». В настоящее 
время мы наблюдаем фантастическое развитие компьютерных технологий, искусственного 
интеллекта, изучении ДНК и клонировании и одновременно рост неравенства, увеличение 
бедности, войн, конфликтов, эпидемий, засух и наводнений. Все это как нельзя соответствует 
основной идее киберпанка ―High tech. Low life‖ и мы ставили своей целью поднять на 
конференции эти проблемы. Статьи, представленные в этом сборнике, отражают попытки 
студентов и аспирантов ответить на актуальные проблемы, стоящие перед мировым и 
российским обществом. Прежде всего это влияние цифровизации на труд, образование, 
культуру, досуг и многое другое. В сборнике также представлен опыт осмысления новых 
досуговых практик таких как шоплифтинг, а также трансформация межличностной 
коммуникации вследствие развития сети Интернет. Читателя может заинтересовать анализ 
состояния различных групп и объединений, таких как диаспоры, женские общественнополитические объединения, экологические организации, а также состояние и тенденции 
развития малого бизнеса, футбольных клубов и отечественного кино. В данном сборнике мы 
постарались дать разнообразную палитру социальных проблем и явлений, волнующих наших 
студентов и аспирантов. Представленные статьи для многих студентов является первой 
серьезной «пробой пера», и мы надеемся, что многие из них продолжат свой путь в науке и 
добьются в ней новых открытий и достижений. Также хотелось бы отметить, что 
конференцию организовывали, статьи собирали и редактировали студенты социологического 
факультета РГГУ, что на наш взгляд является для них отличной практикой первого 
погружения в организацию и продвижение научных мероприятий и поможет им в 
дальнейшей профессиональной деятельности.  
 
Р.И. Анисимов 
 декан СФ РГГУ  
5 
 

 
 
 
 
Раздел I  
 
 
 
Новые методики социологических исследований,  
состояние и перспективы online социологии 
 
 
6 
 

Методология вычислительной социологии 
 
К.Ф. Рафикова1 
 аспирант, преподаватель 
Институт общественных наук РАНХиГС, при Президенте РФ, Москва 
KseniyaRafikova@yandex.ru 
 
Научный руководитель А.С. Астахова 
 канд. социол. наук,  Институт общественных наук 
 РАНХиГС при Президенте РФ, Москва 
 
Аннотация. Вычислительная социология – это развивающаяся область, которая объединяет информатику, 
науку о данных и социальную теорию для изучения сложных социальных явлений. Методология 
вычислительной социологии включает несколько этапов, в том числе определение исследовательских вопросов, 
сбор и очистку данных, разработку вычислительных моделей на основе соответствующих социальных теорий, 
проведение симуляций и анализ результатов. Этот междисциплинарный подход дает ценное представление о 
сложной динамике социальной жизни, позволяя анализировать большие массивы данных и моделировать 
социальные явления. Методология вычислительной социологии требует знаний в области информатики, науки 
о данных, статистики и социальной теории, что делает ее мощным инструментом для изучения социальных 
явлений в цифровую эпоху. 
Ключевые слова: Вычислительная социология, методология, вычислительная наука, наука о данных, 
статистический анализ, моделирование, цифровая эпоха, междисциплинарность  
 
Вычислительная социология – это использование вычислительных методов и 
технологий для изучения социальных явлений. Это междисциплинарная область, которая 
опирается на информатику, математику и статистику, а также социологию. Вычислительная 
социология включает в себя разработку компьютерных моделей и симуляций социальных 
систем, а также анализ больших массивов данных с использованием передовых методов 
статистики и машинного обучения. Это позволяет социологам изучать сложные социальные 
системы, которые невозможно наблюдать в реальном мире, а также проверять гипотезы и 
теории, которые трудно подтвердить с помощью традиционных методов исследования. 
Вычислительная социология – это развивающаяся область, которая объединяет 
возможности компьютерного моделирования и анализа данных для изучения и понимания 
сложных социальных явлений. Эта методология произвела революцию в социальных 
исследованиях, предоставив новые инструменты и методы для анализа масштабных 
социальных данных и получения новых знаний о социальном поведении.  
Методология вычислительной социологии включает в себя несколько этапов. Первым 
шагом в методологии вычислительной социологии является определение исследовательского 
вопроса или проблемы, которую необходимо решить. Она может включать определение 
социального явления, которое необходимо изучить. Например, распространение слухов в 
социальных сетях. Или теоретическую концепцию, которую необходимо проверить. 
Например, влияние социальных сетей на социальный капитал. Вопрос исследования должен 
быть основан на соответствующей социальной теории и разработан для устранения пробела в 
существующих знаниях. 
             После определения вопроса исследования, вторым шагом является сбор данных. 
Данные могут быть собраны из различных источников, включая платформы социальных 
сетей, онлайн-форумы и другие цифровые источники. Данные необходимо очистить и 
обработать, чтобы удалить любую неактуальную или неточную информацию. Этот этап 
требует знаний в области науки о данных и статистики, а также опыта в изучении 
конкретных социальных явлений [Китчин 2017].  
                                                 
1 © Рафикова1 К.Ф., 2023  
 
7 
 

Третий шаг – разработка вычислительной модели. Модель должна быть основана на 
соответствующих социальных теориях и разработана для имитации изучаемого социального 
явления. Модель должна быть протестирована для того, чтобы убедиться в том, что она 
точно отражает изучаемое социальное поведение. Этот этап требует знаний в области 
информатики и вычислительных методов, а также знаний социальной теории. 
Четвертый шаг – запуск моделирования и анализ результатов. Он может включать 
использование статистических методов и методов машинного обучения для выявления 
закономерностей и тенденций в данных. Этот этап требует знаний в области науки о данных, 
статистики и вычислительных методов. 
Наконец, результаты исследования следует интерпретировать и сравнить с 
существующими теориями и результатами исследований. Следует обсудить ограничения 
исследования и дать рекомендации для будущих исследований. Этот этап требует знания 
социальной теории, а также опыта в конкретных изучаемых социальных явлениях. 
В целом, методология вычислительной социологии требует междисциплинарных 
знаний в области информатики, науки о данных, статистики и социальной теории. 
Использование вычислительных методов позволяет анализировать большие массивы данных 
и моделировать социальные явления, обеспечивая ценное понимание сложной динамики 
социальной жизни. 
Одним из основных преимуществ вычислительной социологии является ее 
способность моделировать сложные социальные системы и имитировать поведение 
индивидов в этих системах. Это позволяет исследователям изучать и проверять различные 
теоретические гипотезы о социальном поведении в контролируемой среде. Кроме того, 
вычислительная социология дает возможность изучать социальные явления, которые трудно 
или невозможно наблюдать в реальном мире. 
Однако существует и ряд проблем, связанных с этой методологией. Одной из 
наиболее значимых проблем является сбор и очистка данных. Сбор и обработка большого 
количества данных из различных источников может занять много времени [Quan-Haase, 
Sloan 2017]. Другой проблемой является сложность используемых моделей. Разработка 
точных и надежных вычислительных моделей требует глубокого понимания лежащих в 
основе социальных теорий [Давыдов 2008]. 
Несмотря на эти проблемы, вычислительная социология способна совершить 
революцию в социальных исследованиях, предоставляя новые инструменты и методы для 
анализа сложных социальных явлений. Поскольку вычислительная мощность продолжает 
расти, а источники данных становятся все более многочисленными, вычислительная 
социология, вероятно, станет все более важной методологией в социальных исследованиях 
[Tornberg, Uitermark 2021]. 
Еще одна проблема, связанная с вычислительной социологией, – это возможность 
чрезмерного соответствия модели или чрезмерного упрощения. Чрезмерная подгонка 
возникает, когда модель слишком сложна и слишком близко подходит к данным, что может 
привести к неточным прогнозам на новых данных. Чрезмерное упрощение, с другой 
стороны, происходит, когда модель слишком проста и не отражает важные нюансы 
социального поведения. 
Для решения этих проблем исследователи в области вычислительной социологии 
используют различные методы и инструменты для разработки и тестирования своих 
моделей. Например, анализ чувствительности. Это метод, используемый для проверки того, 
насколько чувствительны результаты модели к изменениям ее параметров. Валидация 
модели - еще один важный метод, который включает в себя проверку прогнозов модели на 
реальных данных. 
Еще одним важным аспектом методологии в вычислительной социологии являются 
этические аспекты сбора и анализа данных. Как и в любом исследовании с участием людей, 
при сборе и анализе социальных данных необходимо учитывать этические соображения 
[Золотухин 2021]. Исследователи должны убедиться в том, что их методы не нарушают 
8 
 

неприкосновенность частной жизни или права людей, а также в том, что данные 
используются ответственно и прозрачно. 
Существует несколько заметных работ, в которых обсуждается методология 
вычислительной социологии. Одной из таких работ является «Вычислительная социология: 
изучение и прогнозирование» Дэвида Лазера и других [Lazer et al. 2009], в которой дается 
всесторонний обзор вычислительных методов для социальных исследований и обсуждаются 
их потенциальные применения и ограничения. Еще одна важная работа – «Вычислительные 
социальные науки и социология» А. Эдельманна [Edelmann et al. 2020], в ней представлен 
углубленный обзор вычислительных социальных наук и обсуждаются преимущества и 
недостатки этого подхода в рамках социологии. 
Существует также несколько программных инструментов и платформ, разработанных 
для поддержки исследований в области вычислительной социологии. Одним из таких 
инструментов является ―NetLogo‖ (NetLogo)2, бесплатная программная платформа с 
открытым исходным кодом для моделирования и имитации сложных систем. Другая 
платформа – ―Gephi‖ (Gephi)3, инструмент сетевого анализа и визуализации, который можно 
использовать для анализа и визуализации социальных сетей и других типов сложных 
данных. 
Другие заметные программные инструменты и платформы для исследований в 
области вычислительной социологии включают R (R Project for Statistical Computing)4, язык 
программирования и программную среду для статистических вычислений и графики, и 
Python (Python)5, популярный язык программирования для анализа данных и машинного 
обучения. 
Ссылки на конкретные исследования с использованием вычислительной социологии 
включают в себя исследования социальных сетей и сетевого анализа [Borgatti et al. 2009]. 
Вычислительные методы могут быть использованы для анализа данных социальных сетей, 
чтобы определить ключевых участников, сообщества и структуры в сети, а также понять, как 
информация и влияние перемещаются по сети. Еще одно применение вычислительной 
социологии – анализ культурной диффузии и распространения идей. Вычислительные 
модели могут быть использованы для моделирования распространения культурных черт и 
идей, а также для определения факторов, влияющих на их принятие и распространение 
[Axelrod 1997]. В одном примечательном исследовании методы вычислительной социологии 
использовались для изучения распространения дезинформации [Цвык 2022]. 
Одним из основных преимуществ вычислительной социологии является ее 
способность анализировать большие и сложные наборы данных, которые трудно или 
невозможно проанализировать традиционными методами. Например, вычислительные 
методы можно использовать для анализа данных социальных сетей, чтобы понять, как 
распространяется информация и как формируются сообщества в сети. Их также можно 
использовать 
для 
анализа 
данных 
крупномасштабных 
опросов, 
чтобы 
выявить 
закономерности и тенденции в социальных установках и поведении. 
Однако существует и ряд проблем, связанных с вычислительной социологией. Одной 
из проблем является потребность в большом количестве высококачественных данных. Их 
бывает трудно получить, особенно когда речь идет о деликатных темах или 
маргинализированных группах населения. Другая проблема заключается в необходимости 
наличия специальных технических навыков, таких как программирование и анализ данных, 
которые могут присутствовать не во всех исследовательских группах по социологии. 
Несмотря на эти проблемы, методология вычислительной социологии способна 
значительно улучшить наше понимание сложных социальных явлений. Объединяя 
                                                 
2 NetLogo. URL: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ 
3 Gephi. URL: https://gephi.org/ 
4 R Project for Statistical Computing. URL: https://www.r-project.org/  
5 Python. URL: https://www.python.org/ 
9 
 

социальную теорию с вычислительными методами, исследователи могут разработать более 
тонкие и точные модели социального поведения, что, в свою очередь, может способствовать 
формированию политики и принятию решений. 
В целом, вычислительная социология предлагает ценный подход к анализу 
социальных явлений с использованием цифровых данных и вычислительных методов. С 
увеличением объема данных, доступных в Интернете, и растущей важностью понимания 
того, как цифровые технологии формируют социальную жизнь, вычислительная социология, 
вероятно, станет все более важной методологией в социальных науках. 
 
Литература 
       Давыдов 2008 
– 
Давыдов А.А. Математическая социология: 
обзор зарубежного 
опыта // Социологические исследования. 2008. № 4. C. 105–111. 
       Золотухин 2021 – Золотухин В.М. Цифровые коммуникации и социокультурные риски в 
российской ментальности // Социальные коммуникации: философские, политические, 
культурно-исторические измерения: Сб. ст. II Всерос. научно-практич. конф. с междунар. 
участием. Кемерово, 2021.  С. 49–54. 
       Китчин 2017 – Китчин Р. Большие данные, новые эпистемологии и смена парадигм / 
Пер. с англ. О.Н. Шаевой // Социология: методология, методы, математическое 
моделирование (Социология: 4М). 2017. Т. 0. № 44. С. 111–152. 
       Цвык 2022 – Цвык В.А., Цвык И.В. Социальные проблемы развития и применения 
искусственного интеллекта // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2022. № 1. С. 58–69. 
       Quan-Haase, Sloan 2017 – Quan-Haase A., Sloan L. Introduction to Computational Social 
Science // The SAGE Handbook of Social Media Research Methods / Ed. by L. Sloan and A. QuanHaase. SAGE Publications Ltd, 2017. P. 1–12. 
       Axelrod 1997  – Axelrod R. The dissemination of culture: A model with local convergence and 
global polarization // Journal of Conflict Resolution. 1997. № 41(2). P. 203–226. 
       Borgatti et al. 2009 – Borgatti S.P., Mehra A., Brass D. J., & Labianca, G. Network analysis in 
the social sciences // Science. 2009. Vol. 323. № 5916. P. 892–895. 
       Lazer et al. 2009 – Lazer et al. Computational Social Science: Discovery and Prediction // 
Science. 2009. Vol. 323. № 5915.  P. 721–723. 
       Edelmann et al. 2020 – Edelmann A., et al. Computational Social Science and Sociology // 
Annual Review of Sociology. 2020. Vol. 46. № 4. P. 61–81. 
       Tornberg,  Uitermark 2021 – Tornberg P., Uitermark J. For a heterodox computational social 
science // BIG DATA & SOCIETY. 2021. № 8 (2). Doi: 10.1177/20539517211047725.  
 
 
10