научный журнал «Актуальные исследования» #23 (26), декабрь '20

Применимость теории жизненных циклов к анализу динамики интеграции онлайн-сообществ мобилизационного типа

В статье анализируется возможность применения методологии выделения стадий жизненного цикла к анализу онлайн-сообществ мобилизационного типа. Подчеркивается, что в практике управления онлайн-сообществами этот подход достаточно популярен, но теоретического и эмпирического обоснования корректности такого применения пока не предложено. На основе эмпирического наблюдения за изменениями, происходящими в онлайн-сообществах мобилизационного типа, дополненного данными экспертного опроса лидеров сообществ такого типа, делается вывод о наличии существенных изменений отдельных параметров динамики интеграции в зависимости от возраста сообщества. Высказывается гипотеза, что теория стадий жизненного цикла может применяться к анализу развития онлайн-сообществ, но для этого требуется выбор более точной системы индикаторов стадий жизненного цикла сообщества, которое учитывала бы его особенности и как социальной группы, и как социальной сети.

Аннотация статьи
онлайн-сообщество мобилизационного типа
стадии жизненного цикла
динамика интеграции
факторы развития
возраст сообщества
Ключевые слова

Введение

Задачи анализа и прогнозирования динамики развития Интернет-сообществ с практической точки зрения являются актуальными для решения и коммерческих, и политических, и социальных задач. Наличие прогнозных инструментов позволяло бы повышать управляемость процессами онлайн-интеграции, добиваясь большей эффективности деятельности в любой сфере.

Однако теоретическое обоснование и сопровождение всех видов социальной онлайн-активности пока остается недостаточным как с точки зрения отсутствия единых теоретических представлениях о специфике социальной интеграции в Интернете, так и с точки зрения отсутствия однозначных методологических оснований для процессов сбора и анализа данных, в том числе – для сбора и анализа больших массивов данных (BigData). При экспоненциальном росте эмпирических исследований коммуникаций в социальных сетях и иных форм общения людей в Интернете, практически все исследования в большей степени ориентированы на обнаружение тех или иных закономерностей социального поведения в онлайн-общении, которые так или иначе предполагаются теориями поведения социальных объектов, создававшимися для описания реальных (офлайн) сообществ. Насколько экстраполяция теорий, возникших в до-цифровую эпоху, допустима по отношению к новым объектам, исследователи, как правило, не уточняют. Вместе с тем, именно ответ на вопрос о релевантности социальных теорий Интернет-реальности является ключевым при оценке научной ценности и практической полезности получаемых данных.

В частности, в исследовании развития онлайн-сообществ многие исследователи используют теорию жизненного цикла систем [8]. В основном, этот подход популярен среди практиков Интернет-коммуникаций. В этом подходе выделение стадий жизненного цикла сообществ, определение критериев успешности сообщества на каждой стадии [6], определение новых «точек роста»[3] и принципов устойчивости для сообщества [7] является результатом обобщения личного опыта построения сообществ с использованием методологии описания систем как саморегулирующихся (самообучающихся, органичных), обладающих свойствами изменяться и изменять свою структуру под воздействием не только внешних, но и внутренних факторов [4].

Следует отметить, что подход к изучению изменений социальных объектов с использованием теории жизненного цикла десятилетиями оправдывает себя и с теоретической, и с прикладной точек зрения. Анализ динамики социальных организаций, брендов, семьи сегодня практически не мыслим без использования понятий «стадии жизненного цикла», «базовые противоречия стадий» и т.д. Однако применимость этой модели к изучению динамики интеграции в интернет-сообществах может считаться абсолютно оправданной только тогда, когда мы убеждены в том, что любые Интернет-сообщества являются теми самыми самоорганизующимися, самообучающимися системами с внутренней логикой развития. Однако реальное разнообразие онлайн-сообществ обнаруживает наличие высокой вариативности этих логик. Тематические форумы, возникающие в связи с возникновением конкретной ситуации и исчезающие вместе с исчезновением проблемы, «паблики» государственных и коммерческих организаций, занимающиеся простым информированием и не предполагающие активных коммуникаций между участниками, группы, в которых участники делятся анекдотами, музыкой или кулинарными рецептами – это всё варианты онлайн-сообществ, но вряд ли все они являются самоорганизующимися системами, и вряд ли все одинаково подвержены закономерностям жизненного цикла.

Очевидно, что в большей степени этот подход может быть применен к сообществам, которые возникают в связи с необходимостью достижения неких общих целей. Причем длительность жизни сообщества теоретически должна определяться границами достижения цели: если цель конкретно достижима в определенные сроки, то и сообщество прекратит свое существование после выполнения этой задачи. И, напротив – если цель недостижима в обозримом будущем, но сообщество решает задачи, соответствующие этой цели, то теоретически жизнь сообщества может длиться бесконечно. Но так не происходит. Многие сообщества, даже преследующие какие-то практические цели, «умирают», не начав их реализовывать, что внешне очень похоже на «младенческую смерть», описываемую И.Адизесом в описании рисков, возникающих на разных стадиях жизненного цикла организаций [1]. В связи с этим вопросы применимости методологии жизненных циклов и их границ к анализу сообществ именно мобилизационного типа представляется особенно актуальным.

С одной стороны, поскольку такие сообщества рождаются и умирают, можно действительно говорить о жизненных циклах. Как и в случае с организациями, длительность жизни Интернет-сообществ, хотя и связана с физическим (календарным) временем, но не сводится к нему. Какие-то сообщества живут по 10-15 лет, какие-то умирают, не успев развиться. Какие именно факторы ответственны за развитие и долгожительство онлайн-сообществ мобилизационного типа? Очевидно, что это не всегда связано с активностью лидеров (основателей, администраторов, модераторов) сообщества. Это не всегда связано с тематикой. По-видимому, если стадии жизненного цикла для онлайн-сообществ мобилизационного типа все-таки существуют, для начала следует выявить комплекс признаков, через которые эти стадии могут быть описаны, и лишь затем – пытаться сформировать модель развития с учетом этих признаков и их взаимосвязи и взаимовлияния.

Объект и методы исследования

Объектом исследования являются сетевые сообщества Интернет-пользователей на базе международных блог-платформ в глобальной сети Интернет (русскоязычный сегмент), причем сообщества мобилизационного типа, то есть сообщества, в которых Интернет-коммуникации влияют на реальное поведение участников в "оффлайне".

На первом этапе исследования был использован подход «обоснованной теории» (grounded theory), позволивший на основе неформализованного наблюдения за динамикой коммуникаций в 12 группах в социальных сетях «ВКонтакте» и «Facebook» сформировать обширный набор признаков, который впоследствии стал основой для осевого кодирования при обработке материалов наблюдения [2, с.59]. Затем полученный набор признаков был проанализирован с помощью метода анализа иерархий Саати, и в результате был сформирован иерархический набор признаков, значимых для анализа динамики интеграции в онлайн-сообществах мобилизационного типа для исходной выборки [7].

На этапе валидизации полученной эмпирической модели был проведен экспертный опрос модераторов и администраторов на более широкой выборке групп. Было опрошено 45 экспертов в группах различной тематической направленности, различных по количеству (от 10 человек до 98 тысяч участников), по возрасту группы (от 1 года до 20 лет), по приоритетным задачам (продвижение идеи, объединение ресурсов для какой-то деятельности, обмен опытом и т.д.). Экспертам было предложено оценить значимость различных факторов для развития группы из построенной на предыдущей стадии исследования гипотетической модели динамики интеграции, а также оценить степень динамичности развития своих групп.

Основные результаты

В экспертном опросе показателем динамики интеграции выступила субъективная оценка со стороны лидера группы (модератора/администратора). Анализ распределения оценок динамичности развития группы в зависимости от возраста группы показал наличие отрицательной связи возраста и динамичности. В группах в возрасте до 2-х лет более половины экспертов высоко оценили динамику развития, в группах в возрасте более 5 лет эксперты чаще оказываются не удовлетворены этой динамикой развития (табл. 1)

Таблица 1

Оценка динамичности развития в зависимости от возраста группы

 

До 2 лет

До 5 лет

До 10 лет

Более 10 лет

Всего

Да, развивается весьма динамично

55,60%

16,70%

21,10%

40,00%

28,90%

Развивается, но не так динамично, как хотелось бы

33,30%

66,70%

47,40%

60,00%

51,10%

Развитие довольно слабое, практически не ощущается

11,10%

16,70%

26,30%

0,00%

17,80%

% в Возраст группы

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

Также была зафиксирована некоторая связь возраста группы и количества участников в группе. Если в «молодых группах» почти в 80% случаев насчитывается не более 5 тысяч участников, то в группах с возрастом от 5 до 10 лет более половины – крупные сообщества, с количеством участников, превышающим 5 тысяч (табл.2)

Таблица 2

Распределение количества участников в зависимости от возраста группы

 

До 2 лет

До 5 лет

До 10 лет

Более 10 лет

всего

До 150 участников

0,00%

23,10%

5,30%

20,00%

10,90%

До 500 участников

44,40%

7,70%

0,00%

20,00%

13,00%

До 1500 участников

11,10%

7,70%

10,50%

0,00%

8,70%

До 5 тыс. участников

22,20%

46,20%

26,30%

40,00%

32,60%

До 10 тыс. участников

11,10%

0,00%

26,30%

0,00%

13,00%

До 50 тыс. участников

11,10%

15,40%

21,10%

20,00%

17,40%

Более 50 тыс. участников

0,00%

0,00%

10,50%

0,00%

4,30%

% в Возраст группы

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

При этом важно подчеркнуть, что связь между возрастом группы и количеством ее участников не носит линейного характера. Среди групп в возрасте до 10 лет и старше встречаются и маленькие по объему, и крупные группы. Группы среднего размера (до 5 тысяч участников) с высокой частотой встречаются и среди относительно молодых сообществ (до 5 лет), и довольно старых (свыше 10 лет). Это может говорить о том, продолжительность жизни группы не зависит от ее объема, однако рост объема может происходить только на ранних стадиях развития группы.

Отчасти это предположение может объясняться тем, что именно количественный рост сообщества является одной из важных задач, стоящих перед группой в лице «основателя», точно также, как физический рост организации, ее участников, клиентов, продаж, отличает ее развитие на ранних стадиях.

При этом, так же, как и в ситуации с жизненным циклом организации, развитие на ранних стадиях характеризуется высокой степенью ориентации группы на внешнюю среду. В нашем случае именно модераторы самых молодых групп, помимо количественного роста группы, в качестве важнейших критериев развития группы, указывали на активность в распространении информации о группе и рост интереса к сообществу со стороны других групп. И, напротив – в более старших по возрасту группах среди критериев развития выше, чем в «молодых» группах, оцениваются внутренние факторы – активность в общении, групповая солидарность (табл.3)

Таблица 3

Важности критериев оценки динамики развития по шкале от 1 до 10 баллов в зависимости от возраста группы

 

до 2-х лет

до 5 лет

до 10 лет

10 и более лет

Количественный рост группы

6,44

7,38

6,56

5,75

Рост активности участников в общении в группе

6,11

8

7,88

7,25

Уровень активности в распространении информации за пределы группы (репосты)

7

6,67

7,12

5,5

Рост сплоченности группы, групповой солидарности

5,38

7

7,56

7,5

Рост активности в офф-лайне (участие в мероприятиях, акциях и т.д.)

6,33

7,33

6,72

7

Рост интереса к группе со стороны других групп и сообществ

6,56

6,15

6,94

5,5

Также неравномерно распределяются оценки значимости факторов, влияющих на развитие сообщества, среди модераторов групп с разным возрастом. Если в «молодых» группах высоко оценивается роль факторов, так или иначе связанных с личным социальным капиталом основателей и участников (авторитет основателя, личное знакомство участников, сети дружбы), то в более «возрастных» группах на первое место выдвигаются факторы качества самого взаимодействия, такие, как: особенности контента, успешность совместных действий, активность участников. Кроме того, именно в более «старших» группах выше оценивается роль внешних факторов для развития группы – финансирование, внешние резонансные события, особенности интерфейса и т.д. (табл. 4)

Таблица 4

Оценка значимости факторов, влияющих на динамику развития группы по шкале от 1 до 10 баллов в зависимости от возраста группы

 

до 2-х лет

до 5 лет

до 10 лет

10 и более лет

Личное знакомство участников друг с другом

6

5,38

4,67

6,4

Наличие большой доли участников, подписанных в социальной сети друг на друга/находящихся в отношениях дружбы в социальной сети

5,22

4,62

4,56

4,8

Количество участников, способных производить интересный для других контент

6,44

6,92

5,72

6,6

Взаимное доверие участников группы

6,89

7,17

6,22

7

Активность, которую участники проявляют в социальных сетях – в других группах, на своих страницах

5

5,17

5,78

5,8

Личный авторитет руководителя/администратора/модератора группы

7,11

6,75

7,16

7,2

Грамотное модерирование новостной ленты и дискуссий

8,11

7,33

7,11

6,4

Финансовое обеспечение деятельности группы

3,67

3,75

4,95

5

Изменения законов, правил, регулирующих Интернет-коммуникации в целом

4,33

2,92

4,33

2,75

Успешность совместных действий участников группы

7,33

7,42

7,63

7,75

Особенности интерфейса конкретной социальной сети (ВКонтакте, Facebook)

4,33

5

5,39

5

События, которые происходят в жизни (города, региона, страны, мира)

5,56

4,33

6,41

6,25

Особенности тематики сообщества – оригинальность, новизна темы, актуальность и острота решаемых проблем и т.д.

7

6,25

7,37

7,6

Степень социальной и культурной однородности участников

5

4,67

5,83

4,4

Источник внешней угрозы, провокаций и/или неприязненного отношения извне

3,63

3,33

5,28

2,8

Таким образом, можно предположить, что маркерами стадий жизненного цикла сообщества могут быть представления лидеров сообщества о критериях «успешности» развития и о факторах, влияющих на динамику развития. Это предположение вполне согласуется с тем, что происходит и с организациями при переходе от одной стадии к другой в теории Адизеса – перенос внимания с личностных факторов на структурные, с внешней идентичности на внешнюю результативность и т.д. [1].

Отчасти согласуется с этой теорией и изменение отношение лидеров групп к конфликтам. Гораздо спокойнее и позитивнее оценивают роль конфликтов в жизни сообщества лидеры более «старших» групп, и, наоборот – стараются избегать конфликтов, не допускать их модераторы «молодых» групп (табл. 5). И этому есть вполне рациональное объяснение, связанное с более высоким риском распада из-за конфликтов на первых стадиях жизненного цикла.

Таблица 5

Отношение к конфликтам и спорам в группе в зависимости от возраста

 

До 2 лет

До 5 лет

До 10 лет

Более 10 лет

всего

Хорошо. Любые конфликты и споры увеличивают интерес и активность участников

0,0%

0,0%

5,3%

20,0%

4,4%

Нормально. Споры и конфликты должны быть, только без перехода на личности и оскорблений участников

55,6%

50,0%

57,9%

60,0%

55,6%

Не одобряю. Конфликты и споры разъединяют людей, отвлекают от основных задач. Хотя иногда этого не избежать

22,2%

33,3%

31,6%

0,0%

26,7%

Вообще стараемся такого не допускать

11,1%

8,3%

5,3%

0,0%

6,7%

Другое

11,1%

8,3%

0,0%

20,0%

6,7%

% в Возраст группы

100,0%

100,0%

100,0%

100,0%

100,0%

Заключение

Таким образом, данные экспертного опроса лидеров онлайн сообществ мобилизационного типа говорят о наличии некоторых общих признаков жизненного цикла сообществ данного типа с признаками жизненного цикла организаций. В частности:

  • Стадия роста сопровождается количественным расширением
  • Стадия роста предполагает приоритет внешней активности и стремление к внешней идентичности
  • На первых стадиях для развития общности критически важен социальный капитал лидера и участников, личная вовлеченность в процессы развития
  • Стадия зрелости сопровождается снижением активности (мотивации) участников
  • Изменяется отношение к конфликтам. На ранних стадиях развития конфликты выступают фактором риска развития организации, на более поздних – это фактор «оживления», поддержания интереса участников к группе.

Всё это позволяет предположить, что общая методология анализа социальных объектов через диагностику и анализ прохождения стадий жизненного цикла может быть в какой-то мере применима к анализу социальных общностей мобилизационного типа, формирующихся в Интернете. До какой степени эта модель применима к онлайн-сообществам, какие конкретно стадии есть смысл выделять как практически и теоретически значимые, какие маркеры «нормального» и «патологического» развития должны быть использованы для такого анализа – все эти вопросы пока остаются открытыми и требуют дополнительных исследований.

Ограничения и дискуссионные вопросы

Необходимо подчеркнуть два важных ограничения в интерпретации полученных результатов.

Первое связано с отсутствием статистически надежного массива данных. Безусловно, мнения 45 экспертов недостаточно для обоснованных выводов. Они лишь являются поводом для выдвижения гипотез.

Второе ограничение связано с более сложной природой онлайн-сообществ по сравнению с «реальными» общностями и организациями. На развитие онлайн-коммуникаций влияет не только микро-социальная групповая динамика, связанная с распределением ролей, способами взаимодействия, особенностями идентичности, но и динамика сетевого взаимодействия, которое характеризуется иными признаками, такими, как модулярность сети, плотность сети, центральность участников, иными сетевыми метриками. И, вероятно, те или иные значения сетевых метрик также могут выступать индикаторами стадий развития онлайн-сообщества. Однако на данный момент такого анализа не проводилось.

Эти ограничения показывают, в каком направлении следует продолжать анализ стадий жизненного цикла онлайн-сообществ, поскольку существование таких стадий эмпирически фиксируется не только через экстраполяцию общей теории на данные об онлайн-сообщества, но и через проявления различий в динамике групп в зависимости от возраста. При этом следует также учитывать, что хронологический возраст онлайн-сообщества не описывает напрямую стадию жизненного цикла, так же, как и возраст организации не говорит о том, на какой стадии она находится. Но само наличие существенных изменений, фиксированное во временной перспективе, позволяет более точно выявлять качественные и количественные признаки групп, находящихся на разных стадиях своего жизненного цикла.

Благодарности

Статья подготовлена при поддержке РФФИ, проект 19-011-00761.

Текст статьи
  1. Адизес И. Управление жизненным циклом корпораций, 2004 [электронный ресурс]. Литрес, 2014. URL: https://www.litres.ru/ichak-adizes/upravlenie-zhiznennym-ciklom-korporaciy/ (Дата обращения: 02.12.2020)
  2. Кавеева А.Д., Сабурова Л.А., Эстрина Ю.Ю. Ускользающее доверие в цифровых коммуникациях: что связывает пользователей в виртуальных сообществах? // Антиномии. Издательство: Институт философии и права УрО РАН (Екатеринбург), Екатеринбург, 2019. №4. C. 45-65.
  3. Черняк Л. Порталы и жизненные циклы [Электронный ресурс] «Открытые системы», № 02, 2002. URL: www.osp.ru/os/2002/02/181136 (Дата обращения: 26.11.2020)
  4. Ahituv N., Neumann S. 1982. Principles of Information Systems for Management. Wm. C. Brown Publisher, Dubuque, IA; 2nd edition, 1986. 606 p.
  5. Blagodatsky G, Gorokhov M., Ponomarev A., Saburova L. Internet communities’ integration index hierarchical model // ICEST 2020. International Conference on Economic and Social Trends for Sustainability of Modern Society. The European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. EpSBS, 2020.10.03.53 https://doi.org/10.15405/epsbs.2020.10.03.53 p. 466-479.
  6. Iriberri А., Leroy G. A Life-Cycle Perspective on Online Community [E-resource] ACM Computing Surveys 41(2) URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1459352.1459356#sec-reviews (Дата обращения: 02.12.2020)
  7. Howard, R. How to: Manage a Sustainable Online Community [E-resource]. URL: www.mashable.com/2010/07/30/sustainable-online-community (Дата обращения: 02.12.2020)
  8. Wegner E., Mcdermott R. and Snyder W. Cultivating Communities of Practice: A Guide to Managing Knowledge. Harvard Business Review.2002. 283 p.
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 18 сентября по 24 сентября
Осталось 3 дня до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
28 сентября
Загрузка в eLibrary
28 сентября
Рассылка печатных экземпляров
06 октября