Сайты социальных сетей: их пользователи и социальные последствия

Быстрое внедрение сайтов социальных сетей (SNS) поднимает важные вопросы о социальных последствиях такого использования. Опираясь на уникальные продольные данные, опросив репрезентативную выборку норвежских онлайн-пользователей (N = 2000, возраст 15 – 75 лет) в трех ежегодных волнах (2008, 2009 и 2010 гг.), Это исследование показало значительно более высокий показатель среди пользователей SNS по сравнению с для неиспользованных в 3 из 4 измерений социального капитала: личные контакты, количество знакомых и промежуточный капитал. Тем не менее, пользователи SNS, и в частности мужчины, сообщали о большем одиночестве, чем не использующие их лица. Кроме того, кластерный анализ выявил 5 различных типов пользователей SNS: Sporadics, Lurkers, Socializer, Debaters и Advanced. Результаты показывают, что Социализаторы сообщают о более высоких уровнях социального капитала по сравнению с другими типами пользователей.

В настоящее время активно обсуждаются социальные последствия компьютерно-опосредованной коммуникации (CMC) в целом и использования сайтов социальных сетей (SNS) в частности (подробнее здесь: buy google account). Важной причиной этой дискуссии является то, что нет исследований, которые сравнивали бы пользователей, не использующих SNS. Продольные исследования, которые охватывают более широкую часть населения, также отсутствуют в этой области. В отсутствие результатов исследований, о которых следует сообщать, средства массовой информации вынуждены сообщать о неподтвержденных доказательствах, которые подпитывают «антисоциальную сеть» заявлениями о негативных социальных последствиях SNS (например, The New York Times, 2010, 30 апреля). Некоторые ученые также предполагают, что тяжелые социальные издержки использования SNS уменьшают социальную вовлеченность, уменьшают взаимодействие лицом к лицу и увеличивают одиночество или изоляцию (например, Morris, 2010; Turkle, 2011). Актуальность этой проблемы иллюстрируется новейшей книгой Turkle (2011) «Alone Together», в которой делается вывод о том, что наши социальные предпочтения эволюционируют, чтобы включать, а в некоторых случаях отдавать предпочтение технологии перед людьми. Как заявлено Краутом и соавт. (1998, стр. 1017): «Расширение или уменьшение Интернет-активности в обществе может иметь огромные последствия для общества и для благосостояния людей».

В свете вышесказанного, быстрое принятие использования SNS (NielsenWire, 2010) поднимает важные вопросы о социальных последствиях их использования. Однако люди могут использовать SNS несколькими различными способами, включая доступ к информации, дискуссии, общение или развлечения (Valenzuela, Park & ​​Kee, 2009). Следовательно, использование таких сайтов отличается от человека к человеку, и различные модели использования могут иметь различные социальные последствия (Brandtzæg & Heim, 2011). До сих пор идентификация использования SNS основывалась на взаимодействиях пользователей с конкретными SNS (например, MySpace, Flickr, You Tube, Twitter, LinkedIn или Facebook) или на базовых измерениях и понимании использования с точки зрения частотных измерений, которые часто используют. только два возможных результата (например, интенсивное использование или низкое использование). Просто глядя на один SNS за раз, мы можем упустить важный факт, что использование SNS включает в себя систематические паттерны, в которых один и тот же SNS может использоваться для разных целей, а разные SNS могут использоваться для одной и той же цели (Brandtzæg & Heim, 2011 ). Эти ограничения оставляют без ответа четыре основных вопроса:

1 Как пользователи SNS сравнивают себя с пользователями, не имеющими отношения к социальному капиталу?
2 Как добиться более точной идентификации различных моделей использования посредством различных типов пользователей SNS в целом, в отличие от случайного или непрерывного распределения использования SNS между пользователями в конкретной SNS.
3 Относятся ли разные типы пользователей SNS к различным результатам автономного социального капитала.
4 Показывают ли использование SNS в целом и отдельных типов пользователей SNS, в частности, изменения во времени в их автономном социальном капитале.

В этом исследовании рассматриваются эти ограничения с использованием уникального и обширного набора продольных данных репрезентативной выборки онлайн-пользователей (N = 2000, возраст 15–75 лет) в Норвегии с 2008 по 2010 год. В Норвегии есть идеальная группа для изучения социального воздействия. SNS с учетом исключительно высокого уровня подключения к Интернету и SNS (Internet World Statistics, 2010). В исследовании сравнивались как уровень социального капитала среди пользователей и пользователей SNS, так и уровень социального капитала среди различных типов пользователей SNS. Надеемся, что полученные результаты послужат важным вкладом в более полное знание о том, как использование SNS в целом, а также конкретное использование SNS связано с формированием социального капитала с течением времени.

Социальный капитал

Не существует единого общепринятого определения или операционализации социального капитала (Ellison, Steinfield, & Lampe, 2007; Halpern, 2005; Putnam, 2000). В этой статье используется подход к социальному капиталу, который объединяет теории, сформулированные Putnam (2000), Coleman (1988) и Ellison et al. (2007). Короче говоря, Putnam (2000) понимает социальный капитал как социальные связи (социальные сети) и сопутствующие нормы и доверие, которые позволяют участникам действовать более эффективно. Coleman (1988) также выделяет социальные сети, отношения и нормы, которые выгодны для членов группы. Ellison и соавт. (2007) опираются на Coleman и Putnam и исследуют связь между SNS (Facebook) и увеличением или уменьшением социального капитала. Ellison и соавт. Подчеркните, что социальные связи также являются ресурсами, которыми владеют отдельные лица. Кроме того, они заявляют о важности СНС для формирования слабых связей, которые служат основой преодоления социального капитала. Соединения SNS поддерживаются инструментами, которые помогают людям подключаться и обмениваться опытом в более крупных социальных сетях, которые поддерживают слабые социальные связи, из которых они могут потенциально извлекать ресурсы (например, Ellison et al., 2007; Donath & boyd, 2004).

Поскольку социальный капитал является одновременно многоуровневым и многокомпонентным понятием (см. Halpern, 2005), мы в этом исследовании ограничимся нашим компонентом социального капитала «социальная сеть» на индивидуальном уровне: этот компонент исследует стремление к социализации, и понимается как число связей внутри и между различными социальными сетями, в которых участвуют люди, и как часто люди участвуют в этих связях. Мы не фокусируемся на других компонентах социального капитала, таких как доверие или нормы. Следовательно, социальный капитал здесь определяется оперативно в терминах (1) частоты личного общения с близкими друзьями, (2) количества незнакомых знакомых, (3) уровня связующего капитала (или социальных сетей между социально неоднородными группами). ) и (4) отсутствие сообщаемого одиночества.

Заключение

Результаты этого исследования не подтверждают утверждения о том, что пользователи заменяют общение с людьми на SNS (например, Turkle, 2011) или что пользователи SNS являются «антисоциальными сетями» (например, The New York Times, 2010, 30 апреля) , Значительно более высокий балл был обнаружен во всех трех волнах среди пользователей SNS по сравнению с не пользователями по трем из четырех измерений социального капитала:
• Пользователи SNS сообщают о значительно большем количестве личного общения со своими близкими друзьями, чем не пользующиеся им лица (поддерживается H1a).
• Пользователи SNS сообщают о большем количестве знакомых, чем не использующие (поддерживается H2a).
• Пользователи SNS имеют больший соединительный капитал, чем неиспользуемые (поддерживается H4a, кроме 2010 года).

Эти результаты показывают, что использование SNS и социальных контактов являются дополнительными и могут расширить существующие уровни социальных контактов. Удивительно, но, несмотря на растущую взаимосвязь в автономном и сетевом режимах, пользователи SNS чаще, чем обычные пользователи, сообщают об одиночестве, особенно мужчины, связанные с активной моделью использования, такие как Debaters и Advanced Users. В этом отношении результаты этого исследования подтверждают некоторые отрицательные утверждения ученых, таких как Turkle (2011). Кроме того, это исследование показывает основные доказательства необходимости различать пользователей SNS. Анализ поддерживает постулирование пяти различных типов пользователей в SNS. Более половины пользователей SNS являются либо Sporadics, либо Lurkers, что указывает на пассивное потребление и довольно низкий процент или низкоквалифицированное использование SNS для большинства пользователей SNS. Это может отражать новый тип цифрового разрыва, когда большая часть населения не подходит для того, чтобы принимать, использовать и пожинать плоды новых сетевых обществ. В соответствии с первоначальными гипотезами социализаторы сообщили о значительно большем количестве личного общения, большем количестве офлайн-знакомств, большем связующем капитале и меньшем одиночестве по сравнению с другими типами пользователей. В целом, более социальные пассивные пользователи, такие как Sporadics и Lurkers, сообщают о меньшем социальном капитале, в то время как продвинутые пользователи и дебаторы (мужчины) сообщают об увеличении одиночества. Поэтому, чтобы свести к минимуму социальные издержки и максимизировать социальный капитал, приведенные здесь выводы поддерживают будущее развитие и развертывание сервисов SNS, которые формируют модели использования Socializer с уделением особого внимания существующим сообществам и прочным отношениям.

Тем не менее, выводы в настоящем исследовании следует интерпретировать с осторожностью; размеры эффекта были довольно малы, и было невозможно вывести причинно-следственную связь из статистической связи между использованием SNS и социальными последствиями. Хотя продольный компонент является важной силой настоящего исследования, для дальнейших исследований рекомендуются более длительные и более обширные продольные исследования с более сложным статистическим анализом. Настоящее исследование еще более ограничено операционализацией социального капитала, поскольку оно измеряет ценность социальных связей лишь в ограниченной степени. Следовательно, мы рекомендуем, чтобы будущие исследователи сосредоточились на более широких показателях социального капитала, уделяя особое внимание показателям размера сети и баланса между слабыми и сильными связями. Это исследование также ограничено выборкой по конкретной стране. Исследование проводилось в одной стране, Норвегии. Хотя для этого выбора есть веское обоснование (норвежцы рано внедряют информационные и коммуникационные технологии в целом и SNS в частности). Будущие исследования должны попытаться подтвердить нынешние результаты в других странах, чтобы увидеть, есть ли культурные различия, связанные с социальными последствиями использования SNS.

Использованные источники

1. Bargh, J. A., & McKenna, K. Y. A. (2004). The Internet and social life. Annual Review of Psychology, 55(4), 573 – 590.
2. Barkhuus, L., & Tashiro, J. (2010). Student socialization in the age of Facebook. In Proceedings of CHI, 133 – 142. New York: ACM Press.
3. Boyd, D., & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), 210 – 230.  jcmc.indiana.edu/vol13/issue1/boyd. ellison.html
4. Brandtzæg, P. B. (2010). Towards a unified media-user typology (MUT): A meta-analysis and review of the research literature on media-user typologies. Computers in Human Behavior, 26(5), 940 – 956.
5. Brandtzæg, P. B., & Heim, J. (2011). A typology of social networking sites users. International Journal of Web Based Communities, 7(1), 28 – 51.
6. Brandtzæg, P. B. (2012). Social implications of Internet and social networking sites: A user typology approach. Doctoral thesis submitted for the degree of PhD. University of Oslo.
7. Brandtzæg, P. B., & Lu¨ders, M. (2009). Privacy 2.0: Privacy and consumer issues in the new media reality. SINTEF report on behalf of the Consumer Council, Oslo, Norway.
8. Brandtzæg, P. B., Lu¨ders, M., & Skjetne, J. H. (2010). Too many Facebook ‘‘friends’’? Content sharing and sociability versus the need for privacy in social network sites. International Journal of Human-Computer Interaction, 26(11), 123 – 138.
9. Cohen, J. W. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
10. Coleman, J. S. (1988). Social capital in the creation of human capital. American Journal of Sociology, 94, S95-S120.
11. Donath, J., & Boyd, D. (2004). Public displays of connection. BT Technology Journal, 22(4), 71. Dunbar, R.I.M. (1996). Grooming, gossip, and the evolution of language. Cambridge, MA: Harvard University Press.
12. Ellison, N., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The benefits of Facebook ‘‘friends’’: Exploring the relationship between college students’ use of online social networks and social capital. Journal of Computer-Mediated  Communication,  12(4).  jcmc.indiana.edu/vol12/issue4/ellison.html
13. Halpern, D. (2005). Social capital. New York: Polity Press.
14. Hargittai, E., & Hsieh, Y. P. (2010). From dabblers to omnivores: A typology of social network site usage. In Z. Papacharissi, Ed.: A networked self. London: Routledge.
15. Hargittai, E. (2007). Whose space? Differences among users and non-users of social network sites. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), article 14. jcmc.indiana.edu/ vol13/issue1/hargittai.html
16. Internet World Stats. (2010). Retrieved March 12, 2011 from internetworldstats.com/ stats.htm
17. Kavanaugh, A., Carroll, J. M., Rosson, M. B., Zin, T. T., & Reese, D. D. (2005). Community networks: Where offline communities meet online. Journal of Computer-Mediated Communication, 10(4), article 3. jcmc.indiana.edu/vol10/issue4/kavanaugh.html
18. Ketchen, D. J., & Shook, C. L. (1996). The application of cluster analysis in strategic management research: An analysis and critique. Strategic Management Journal, 17(2), 441 – 458.
19. Kraut, R. E., Patterson, M., Lundmark, V., Kiesler, S., Mukhopadhyay, T., & Scherlis, W. (1998). Internet paradox: A social technology that reduces social involvement and psychological well-being? American Psychologist, 53(9), 1017 – 1032.
20. Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V., & Crawford, A. (2002). Internet paradox revisited. Journal of Social Issues, 58(1), 49 – 74.
21. Kaare, B. H., Brandtzæg, P. B., Endestad, T., & Heim, J. (2007). In the borderland between family orientation and peer-culture: The use of communication technologies among Norwegian tweens. New Media & Society, 9(4), 603 – 624.
22. Ling, R. (2005). The Socio-linguistics of SMS: An analysis of SMS use by a random sample of Norwegians.
23. Telenor R&D. Retrieved June 24, 2011 from richardling.com/papers/ 2005_SMS_socio-linguistics.pdf
24. Morris, J. (2010). Computer-mediated communication and the self. CURE, 1(1), 35 – 41. Retrieved February  20,  2011  from  moodle.capilanou.ca/ojs/index.php/CT/article/view/63
25. New York Times. (2010, April 30). AntiSocial Networking. Retrieved January 14, 2011 from nytimes.com/2010/05/02/fashion/02BEST.html?pagewanted=1&_r=1
26. NielsenWire. (2010, April 30). What Americans do online: Social media and games dominate activity.
27. Retrieved October 1, 2011 from blog.nielsen.com/nielsenwire/online_mobile/what- americans-do-online-social-media-and-games-dominate-activity/
28. Nie, N., & Hillygus, D. S. (2002). The impact of Internet use on sociability. Time-diary findings. IT and Society, 1(1), 1 – 29.
29. Norstat. (2010). Retrieved 12.12.2011 from norstatgroup.com/en

Social Networking Sites: Their Users and Social Implications — A Longitudinal Study
Petter Bae Brandtzæg